【摘 要】
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针对动车组塞拉门开关门故障预测与安全预警,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络动车组塞拉门故障预测方法,用于塞拉门开门时间均值和开门电流均值的预测;针对塞拉门开关
【机 构】
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常州大学环境与安全工程学院,江苏大学电气信息与工程学院
【基金项目】
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江苏省第五期“333高层次人才培养工程”项目(BRA2018323),常州市科技支撑计划项目(CE20189003)
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针对动车组塞拉门开关门故障预测与安全预警,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络动车组塞拉门故障预测方法,用于塞拉门开门时间均值和开门电流均值的预测;针对塞拉门开关门故障诊断和排除,提出了一种基于故障树分析的诊断方法。研究结果表明遗传算法优化BP神经网络的预测模型所预测的结果与真实值之间的相对误差均在±2%以内,通过故障树分析得出13个基本事件的关键重要度,其中机械锁闭装置卡滞(X5)、锁闭装置故障(X12)、解锁开关信号延时(X3)为影响塞拉门正常开关门可靠性的关键部件,研究结果为动车组塞拉门
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