【摘 要】
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减速器是驼峰场控制速度的主要部分,随着当前高速铁路大发展和铁路货运量的提高,编组站解体和编组能力加大,车辆减速器使用率和故障率增加,而现场维修人员凭借经验的低效率维
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减速器是驼峰场控制速度的主要部分,随着当前高速铁路大发展和铁路货运量的提高,编组站解体和编组能力加大,车辆减速器使用率和故障率增加,而现场维修人员凭借经验的低效率维修已经不能满足当前的货运溜放要求,对驼峰溜放控制,钩车安全连挂提出更高的要求,因此根据现场收集的数据建立BP神经网络模型进行仿真训练,精确诊断驼峰车辆减速器TJK(Y)2,3的故障部位,仿真结果表明,故障判断准确率达到96%。
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