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题名列车轮对状态的融合监测系统
被引量：2
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作者
张剑
樊晓平
黄采伦
陈特放
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机构
中南大学信息科学与工程学院
湖南科技大学湖南省机械设备健康维护重点实验室
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第6期13-19,共7页
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基金
国家863计划项目(2006AA11Z230)
国家自然科学基金项目(60674003)
湖南省教育厅科研项目(07C266)
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文摘
为了提高列车轮对故障诊断准确率和改善现有列车轮对状态在线监测方法的不确定性,结合多传感器信息融合原理,设计了列车轮对融合监测系统,采用特征层融合自适应加权算法进行了轮对状态融合监测,以自适应的方式寻求最优加权因子,使状态测量值总均方误差最小,比较了特征层融合自适应加权算法、模糊数据关联算法、变结构多模的状态估计算法和BP神经网络算法的计算结果。比较结果表明:当轮对两端轴承均出现故障后,两传感器输出的测量值分别为22.0470和21.0250,而此融合算法计算出的估计值为4.2642,融合值最接近真值,因此,列车轮对融合监测系统可靠性高,抗干扰性强。
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关键词
列车轮对
融合监测系统
多传感器
故障诊断
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Keywords
locomotive wheelset
fusion monitoring system（fms）
multi-sensor
fault diagnosis
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分类号
U270.331.1
[机械工程—车辆工程]
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