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Erschienen in:
A New Feature Evaluation Algorithm and Its Application to Fault of High-Speed Railway Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Algorithm of Speed-up Turnout Fault Intelligent Diagnosis Based on BP Neural Network

verfasst von : Kai Zhang, Yongfeng Ju, Kai Du, Xu Bao

Erschienen in: Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Transportation

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Based on analysis of action current curves change law when the speed-up turnout is normal and fault, this paper summarized the current curve eigenvalues, proposed the turnout fault intelligent self-diagnostic algorithms based on change characteristics of the turnout action current curve. Then mapping sample set between action current curve eigenvalues and turnout fault types, and using BP neural network to establish speed-up turnout fault intelligent diagnosis algorithm. The results show that: the fault diagnosis algorithm of the speed-up turnout is high precision and adaptability.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Algorithm of Speed-up Turnout Fault Intelligent Diagnosis Based on BP Neural Network
verfasst von
Kai Zhang
Yongfeng Ju
Kai Du
Xu Bao
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Transportation

Print ISBN: 978-981-10-2397-2

Electronic ISBN: 978-981-10-2398-9

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2398-9_26

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    Bildnachweise