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| 基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析系统研究 | |
| 引用本文： | 韩思远,邱晓莉,熊庆.基于聚类算法的道岔健康度标准值智能分析系统研究[J].中国铁路,2024(2):116-121. |
| 作者姓名： | 韩思远 邱晓莉 熊庆 |
| 作者单位： | 2. 成都工业职业技术学院智能制造与汽车学院;3. 汽车测控与安全四川省重点实验室;4. 流体及动力机械教育部重点实验室(西华大学) |
| 基金项目： | 四川省自然科学基金面上项目（2022NSFSC0400）； |
| 摘 要： | 根据专家经验分析道岔曲线特性并设置每组道岔的标准值具有工作量大、专家经验标准值不能覆盖每个道岔特性的问题。在分析道岔特性及健康度评价现状基础上，基于云平台技术，搭建道岔健康度自学习软件架构，阐述了使用专家经验分析道岔数据、三次样条差值曲线算法和K-means聚类算法在道岔健康度标准值智能选取系统中的应用，提出基于聚类算法的道岔健康度标准值智能提取方法。系统可适用于不同类型的道岔，能够有效降低设置不同道岔系统健康度评价参数标准值的工作量。 |
| 关 键 词： | 铁路信号 道岔系统 健康度标准值 三次样条法 微分曲线法 K-means聚类算法 |