动车组牵引电机接地故障预测 |
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作者单位: | 中车唐山机车车辆有限公司,河北唐山063035 |
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摘 要: | 牵引电机是动车组动力传动系统中的关键部件,在牵引电机故障中最常见的故障为牵引电机接地故障。通过对某动车组牵引电机控制单元的历史数据挖掘,实现对牵引电机接地故障的预测。数据挖掘建模使用了RBF神经网络、决策树和支持向量机3种机器学习算法。试验结果表明,3种算法的预测准确度均高于84%,其中决策树相较于RBF神经网络和支持向量机,具有更高的预测精度,模型预测精度达到85.6%。因此,选取决策树模型预测动车组牵引电机接地故障的发生。
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关 键 词: | 动车组 牵引电机 高速铁路 接地故障预测 决策树 RBF神经网络 支持向量机 故障诊断 |
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