基于互信息和rbfnn高速列车走行部故障诊断

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1、ＳＯＵＴＨＷＥＳＴＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕士学位论文ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目：基于互信息和ＲＢＦＮＮ高速列车走行部故障诊断二一二年级：零级姓名：耿继伟申请学位级别：工程领士—专业：控制工程指导教师；张翠芳教授二零一五年五月国内图书分类号：ＴＰ１８３密级：公幵国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文基干互信息和ＲＢＦＮＮ高速列车走行部故障诊断年级二零一二级姓名耿继伟申请学位级别工程硕士专业控制工程指导老师张翠芳教

2、授二零一五年四月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＰ１８３Ｕ：．Ｄ．ＣＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅＴｈｅｓｉｓｇＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮ－ＴＨＥＨＩＧＨＳＰＥＥＤＴＲＡＩＮＲＵＮＮＩＮＧＧＥＡＲＦＡＵＬＴＤＩＡＧＮＯＳＩＳＷＩＴＨＭＵＴＵＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡＮＤＲＢＦＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＧｅｎＪｉｗｅｉｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭ

3、ａｓｔｅｒＳｐｅｃｉａｌｉｔ：ＣｏｎｔｒｏｌｅｎｉｎｅｅｒｉｎｙｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺｈａｎＣｕｉｆａｎｐｇｇＡｒｉｌ２０１５ｐ，西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家。有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１。保密口，在年解密后适用本授权书；２．不保密Ｋ／使用

4、本授权书。“”（请在以上方框内打Ｖ）学位论文作者签名：指导老师签名：‘曰期：５：－Ｂ期＾．７１９西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：本文的主要从分类器设计和特征维数约简两个方面对高速列车走行部故障诊断系统做出改进，并利用高速列车走行部实验数据进行了仿真验证。主要完成的具体内容包括：－１．分别釆用梯度下降、粒子群、ＰＳＯＣＬＳ和蝙蝠算法对ＲＢＦ网络参数进行优化－ＲＢＦ网络应用于高速列。通过高速列车走行部实验数据仿真，验证了将ＢＡ车走行部故障诊断，能够加快故障的识别速度和识别准确率

5、。２一．针对单传感器对高速列车走行部故障诊断精度不高，容易对相似故障造成误判。本文采用多传感器融合的故障诊断方法，将多个传感器采集的故障特征进行无监督的ＵＦＳ－ＭＩ之间的冗余和干扰蹄选，消除故障特征，减少了故障特征－ＲＢＦ网络维数。同时将特征维数约简与ＢＡ结合。通过高速列车走行部实验数据一－－ＭＩ与ＢＡＲＢＦＮＮ结合分类精度仿真验证，将ＵＦＳ，能进步提高诊断速度和。．本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡

6、献的个人和集体，均已在文中作了明确说明一。本人完全了解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：ｉ料）ｆ－曰期：５２０６．ｔ西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｖ页摘要高速列车是复杂的非线性系统，随着髙速列车的发展，对高速列车的故障诊断系统要求也越来也高。高速列车的故障诊断不仅要求准确率高，还要实时性好，而且高速列车所拥有的海量特征数据也对分类器设计提出了更高的要求。本文从分类器设计和特征维数约简两个方面对高速列车走行部故障诊断方法进行研究，并利用实验数据进行了仿真验证。首先详细给出了高速列车走行部的

7、四种工况、实验数据来源以及本文采用的特征提取方法。然后，采用基于梯度下降的ＲＢＦ网络构建高速列车走行部故障诊一断模型。在此基础上，釆用ＰＳＯ算法对ＲＢＦ网络参数进行调整和优化，在定程度上避免了ＲＢＦ网络参数训练陷入局部最优，提高了神经网络分类精度。将ＰＳＯ算法和局部混纯搜索（ＣｈｏａｓＬｏｃａｌＳｅａｒｃｈ，ＣＬＳ）相结合，增强了ＰＳＯ算法的局一一一部搜索能力。接着，引入种新兴的元启发式智能算法蝙蝠算法（ＢａｔＡ一ｌｏｒｉｔｈｍＢＡ）对ＲＢＦ网络参。ｇ，数进行优化，进步提高网络的分