基于神华货车状态检修技术架构模型分析

卓卉; 乔志刚

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为了提升神华铁路重载货车状态监测预警精度,设计一种不含机器学习模块的重载货车监测数据深度挖掘算法。此算法以加权因子整合算法为关键技术,融合差值序列、线性重投影、线性回归、傅里叶变换等算法模块。仿真测试中,利用神华铁路2020年全年实际运行数据,发现相比较传统的机器学习算法,其在红色预警状态下故障检出率更高,无预警状态下故障检出率远低于机器学习算法,且算力硬件需求远低于机器学习算法。

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来源
《粘接》 |2022年第10期|194-196|共3页
作者
卓卉; 乔志刚;
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作者单位

国家能源投资集团有限责任公司科技部;

北京京天威科技发展有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类体育建筑;
关键词
神华铁路; 重载货车; 状态监测; 数据预警; 加权因子整合算法;

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