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    基于LSTM神經網絡的鐵路制動系統故障預測方法

    作 者:姜俊鵬,賈坤,管善堃,董天豹 單 位:中車青島四方機車車輛股份有限公司 閱讀 6366
    1  引言 隨著軌道交通的飛速發展,鐵路列車的運行速度也在不斷加快,一體化程度也在不斷提高。作為軌道列車安全的重要保障,列車制動系統的安全性和可靠性也極為重要,列車的車載設備保存并監控制動系統的相關參數,例如:在高速運行時控制列車,在運行區間下的運行速度和超速保護。因此,如果能夠快速、準確地利用車載設備的相關參數信息,對制動系統進行故障診斷和預測,就能有效地保證軌道列車的運行效率和穩定性。 2  深度學習在故障預測中的應用 由于車載設備的集成性和復雜性,鐵路列車制動系統的潛在故障具有隨機性、[登陸后可查看全文]
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