小波奇异熵改进SOM神经网络在道岔故障诊断中的应用 |
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引用本文: | 秦小虎.小波奇异熵改进SOM神经网络在道岔故障诊断中的应用[J].现代城市轨道交通,2022(2):23-27. |
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作者姓名: | 秦小虎 |
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作者单位: | 重庆市轨道交通(集团)有限公司 |
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摘 要: | 随着轨道交通技术的快速发展和智能算法的应用,用微机监测和人工处理的方法对道岔进行故障诊断存在效率低、及时性不够、准确性不足等问题,文章用 Meyer 小波分解原始数据,实现特征数据的选择和提取,再计算出相应的小波奇异熵作为神经网络的输入向量,加入训练数据到改进型的 SOM 神经网络中,从而实现对S700K 型转辙机的道岔故障诊断。通过提取 8 种典型的故障类型,在 MATLAB 中建立相应的模型并进行仿真,和目前普遍应用的 K-means 和 FCM 聚类算法进行时间和准确率方面的比较。仿真结果表明,在道岔故障诊断中,基于小波奇异熵和 SOM 神经网络的算法在时间和准确率方面具有明显优势。
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关 键 词: | 轨道交通 道岔 故障诊断 特征提取 小波奇异熵 SOM |
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