基于PSO-SVM的车载ATC设备故障诊断
付文秀1
周晓勇1
李弘扬1
郭毅2
1.北京交通大学电子信息工程学院,北京 1000442.中铁通信信号勘测设计院有限公司,北京 100071
摘要：地铁列车车载自动控制系统(Automatic Train Control,ATC)设备的故障排查诊断大多依赖人工经验,存在效率低下问题.针对车载ATC设备的故障诊断问题,采用一种基于粒子群算法优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,PSO-SVM)的地铁列车车载ATC设备故障诊断方法.根据历史故障数据记录表得到故障特征词汇集,引入粗糙集理论的知识对故障特征词汇集进行属性约简.利用PSO-SVM算法对约减后的故障特征词汇集进行分类对比,实验结果表明:在相同训练测试集下,PSO-SVM算法相对于SVM、神经网络算法具有更高的故障诊断准确率,并且更具稳定性.
关键词：车载ATC设备故障诊断粗糙集粒子群算法支持向量机
分类号：U29(铁路运输管理工程)
资助基金：国家自然科学基金(61673049)
论文发表日期：2022-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 98-107 )
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