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基于递归二分类法的电力机车四象限输入过流故障诊断研究
引用本文:王建华.基于递归二分类法的电力机车四象限输入过流故障诊断研究[J].机车电传动,2019(2):74-79,138.
作者姓名:王建华
作者单位:朔黄铁路发展有限责任公司机辆分公司,河北肃宁,062350
摘    要:四象限输入过流故障是HXD1型机车牵引变流器的主要故障之一,由于引发该故障的原因较多且故障样本分布不均,导致该故障难以诊断与定位,为此提出了一种基于递归二分类的故障诊断方法。基于K-Means与小波包分解对数据相关关键字段进行特征提取,用基于集成学习的梯度提升决策树(GBDT)构造可靠的分类模型以及用递归二分类法对多标签数据进行递归分类与诊断。对HXD1型机车四象限输入过流故障样本文件进行相关试验,结果表明该方法对于故障样本分类及故障诊断定位有显著提升效果。

关 键 词:递归二分类  电力机车  四象限输入过流  小波包分解  梯度提升决策树  机器学习  故障诊断

Research on Four-Quadrant Input Over-current Fault Diagnosis of Electric Locomotive Based on Recursive 2-Classification Method
WANG Jianhua.Research on Four-Quadrant Input Over-current Fault Diagnosis of Electric Locomotive Based on Recursive 2-Classification Method[J].Electric Drive For Locomotive,2019(2):74-79,138.
Authors:WANG Jianhua
Institution:(Locomotive Branch,Shuohuang Railway Development Co.,Ltd.,Suning,Hebei 062350,China)
Abstract:WANG Jianhua(Locomotive Branch,Shuohuang Railway Development Co.,Ltd.,Suning,Hebei 062350,China)
Keywords:recursive 2-classification  electric locomotive  four-quadrant input over-current  wavelet packet decomposition  gradient boosting decision tree  machine learning  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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