电力机车优化操纵国内外研究算法综述

针对电力机车优化操纵国内外研究现状及其所用算法进行研究,分析不同算法在求解电力机车最优操纵方法时的运算过程,论述不同算法在求解机车最优操纵方法的实用性、推广性及其优势与不足,为进一步寻找电力机车优化操纵更优算法、探索机车更节能操作方法和研发机车模拟操作指导系统提供依据。     

基于小波包和贝叶斯分类的机车走行部滚动轴承故障诊断研究

机车走行部滚动轴承的状况直接关系到机车的性能和列车的运行安全。针对目前机车走行部滚动轴承故障诊断准确率不高、模型构建时间较长的问题,提出一种基于小波包和贝叶斯分类的故障诊断方法。通过小波包变换构造故障特征集,利用粗糙集和主成分分析进行降维,将未降维和降维之后的故障特征集输入到贝叶斯分类模型中实现故障诊断,最后将贝叶斯分类方法和神经网络及最小二乘支持向量机方法进行比较。仿真结果表明,朴素贝叶斯分类方法构建模型的时间更短,分类准确率更高。