【摘 要】
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无线闭塞中心(RBC)系统是CTCS-3级列控系统的核心设备,在现场其故障分析主要依靠人工完成,诊断结果不精确、效率低。因此,提出了基于one-hot模型、核主元分析(KPCA)和自组织
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃省轨道交通电气自动化工程实验室（兰州交通大学）
【基金项目】
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Natural Science Foundation of Gansu Province(No.1310RJZA061)
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无线闭塞中心(RBC)系统是CTCS-3级列控系统的核心设备,在现场其故障分析主要依靠人工完成,诊断结果不精确、效率低。因此,提出了基于one-hot模型、核主元分析(KPCA)和自组织映射(SOM)网络的RBC系统智能故障诊断方法。首先,通过人工选取的故障特征词库和故障追踪记录表构建基于“one-hot”模型的故障文档矩阵;其次,利用核主元分析方法对故障文档矩阵进行降维降噪处理,避免信息冗余;最后将处理后的数据输入至SOM网络,训练生成KPCA-SOM故障分类模型。通过与BP神经网络算法、SOM网络算法
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