云平臺(tái)下基于深度學(xué)習(xí)的高速列車走行部故障診斷技術(shù)研究

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1、力治又邊乂'^WSOUTHWESTJIAOTONGUNIVERSITY^頓士學(xué)位論文_MA-STERDISSERTATION^^論文題百?去平臺(tái)下基于深麼學(xué)習(xí)的高速列車走行?故障診斷技術(shù)研究位類別:工學(xué)社科專業(yè):信號(hào)與信息處理「.:2012卑級(jí)::廝究生:謝吉朋^5導(dǎo)老師:楊燕:國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類號(hào):TP301.6密級(jí)公幵國(guó)際圖書(shū)分類號(hào):681.14西南交通大學(xué)研究生學(xué)位論文云平臺(tái)下基于深度學(xué)習(xí)的高速列車走行部故障診斷技術(shù)研究年級(jí)二〇一二級(jí)姓名謝吉朋申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)信號(hào)與

2、信息處理指導(dǎo)老師楊燕教授二零一五年五月ClassifiedIndex:TP301.6U.D.C:681.14SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONFAULTDIAGNOSISOFHIGHSPEEDRUNNINGGEARBASEDONDEEPLEARNINGUNDERCLOUDPLATFORMGrade:2012Candidate:XieJipengAcademicDereeAliedfor:Mastergpp

3、Secialit;SinalandinformationrocesspygpSupervisor:Prof.YangYanMa2015y,西南交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)、本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定,同意學(xué)校保留并。向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱本人授權(quán)西南交通大學(xué)可以將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,可以釆用影印、縮印或掃描等復(fù)印手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于1.保密口,在年解密后適用本授權(quán)書(shū);2.不保密使用本授權(quán)書(shū)。以上方框內(nèi)打“十’

4、(請(qǐng)?jiān)冢崳姡瓕W(xué)位論文作者簽名t指導(dǎo)老師簽名:'I:武曰期:.曰期>1\\\^西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文主要工作(貢獻(xiàn))聲明本人在學(xué)位論文中所做的主要工作或貢獻(xiàn)如下:(1)本文分析高速列車走行部在不同工況下的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域和頻域特性,在此基一礎(chǔ)上FFT-,結(jié)合深度學(xué)習(xí),提出了種基于DBNs的列車走行部故障診斷方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)高鐵振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層特征提取并進(jìn)行了故障診斷。分別用三種診斷模型對(duì)高速列FT-車走行部進(jìn)行故障診斷仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明基于FDBNs的高速列車走行部故障診斷方法的診斷效果比較好。一2-DBNs-s提出了種基于K的列車走行部故障診斷模型,

5、利用KDBN對(duì)高速()列車走行部振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取并進(jìn)行故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程,改進(jìn)RBM學(xué)習(xí)過(guò)程,通過(guò)優(yōu)化RBM模型來(lái)提高深度學(xué)習(xí)對(duì)特征提?。崳姷男Ч?,并利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)高速列車走行部振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取及故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)。(3)研究了RDD并行計(jì)算框架模型的編程模式,結(jié)合高速列車振動(dòng)數(shù)據(jù)處理需要,利用云計(jì)算技術(shù)Spark完成對(duì)深度學(xué)習(xí)中主要運(yùn)算的改進(jìn),提出并實(shí)現(xiàn)了基于Spark的振動(dòng)數(shù)據(jù)特征提取及故障診斷方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)下該方法的有效性。本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文,是在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所得的成

6、果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰。。寫(xiě)過(guò)的研究成果對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在文中作了明確說(shuō)明一本人完全了解違反上述聲明所引起的切法律責(zé)任將由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名:t^曰期:Tc/Jr?夕./)西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁(yè)摘要隨著我國(guó)高速列車快速發(fā)展,高速列車安全性越來(lái)越受到人們的重視和關(guān)注。與列車運(yùn)行聯(lián)系最為密切的是列車的走行部。因此,對(duì),為了確保高速列車的安全運(yùn)行列車的走行部進(jìn)行監(jiān)測(cè)及故障診斷就顯得尤為重要。實(shí)驗(yàn)中在列車的車體、軸箱和構(gòu)架等部位裝有大量的多類型的振動(dòng)傳感器

7、,用來(lái)采集列車運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)數(shù)據(jù),通過(guò)監(jiān)測(cè)這些振動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)確定走行部的運(yùn)行狀態(tài)。然而,如何快速地高效地從這些海量一振動(dòng)數(shù)據(jù)中提取特征并進(jìn)行故障診斷是個(gè)需要解決的難題。一一且深度信念網(wǎng)絡(luò)方面,深度學(xué)習(xí)是最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)特征表達(dá)技術(shù)之,并(DBNs)作為構(gòu)建這種深層結(jié)構(gòu)的先驅(qū)一,它近似個(gè)高度復(fù)雜的非線性特征提取器,每個(gè)隱藏層從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲得高階相關(guān)性特征,并為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)了

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