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针对道岔故障难检测、难分类、时效差等难题,以S700型转辙机道岔为研究对象,提出一种基于DCNN-SVM的道岔故障诊断方法。首先从道岔正常转换曲线和发生故障时的动作曲线入手,总结故障类型、故障原因和故障信号形态特征,并对道岔转换动作曲线进行预处理,即数据统一维度和归一化。然后计算标准电流曲线和功率曲线,根据道岔转换曲线与标准曲线的相似度来识别道岔转换正常和异常。再采用分区时域特征提取和ReliefF特征筛选,选取对故障分类具有明显效果的时域特征,以及根据深度学习算法获取的图像特征,形成有效特征向量空间。最后使用训练集对DCNN-SVM道岔故障诊断算法进行模型训练,并基于诊断模型实现道岔故障的实时诊断。实验表明:在样本数据量足够大的情况下,DCNN-SVM道岔故障诊断方法正确率达99.01%,相比SVM算法提高0.64%,对保障行车安全具有十分重要的作用。 相似文献
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随着国内公路建设等级的提高,连续箱梁施工得到广泛的使用。连续箱梁显得纤细美观,与城市建设相协调,尤其是适合运用在城市立交跨线桥和城市道路桥梁之中。结合工程实例探讨大桥现浇箱梁施工要点。 相似文献
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