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基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位
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作者 周欢 陈剑云 +2 位作者 万若安 傅钦翠 李泽文 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期206-218,共13页
全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神... 全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM),通过增加注意力机制和残差连接,增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系,从而提高牵引网故障定位的精度;将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明:基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时,可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系,以及自适应计算故障距离,无须考虑波速影响;相较于传统的CNN+LSTM算法,TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高,故障区段识别精度可达100%,故障定位精度达72.100 m,均方误差为0.016 km^(2)。 展开更多
关键词 全并联AT牵引供电系统 故障定位 改进的卷积神经网络 记忆注意力解耦长短期记忆神经网络
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我的梦想——登上月球
2
作者 万若安 《小星星（作文100分）（小学3-6年级）》 2006年第Z1期93-94,共2页
关键词 神舟九号 告诉我 登月计划 小白兔 火箭点火 一幅画 深蓝色 珠市 多美 人正
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