| 专利名称 | 基于邻域限制广义自编码器的牵引系统故障检测方法 | ||
|---|---|---|---|
| 申请号/专利号 | CN202511158234.3 | 专利权人(第一权利人) | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2025-08-19 | 授权日 | 2025-12-30 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 工程学|互信息|编码器|自编码器|局部线性|离线学习|可解释性|数据挖掘|马哈拉诺比斯距离|非线性动态系统|实时采集|重构误差|非线性 | ||
| 应用领域 | 神经学习方法 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明公开了一种基于邻域限制广义自编码器的牵引系统故障检测方法,属于故障诊断技术领域。针对现有高速列车牵引系统故障检测方法中存在的信息损失大、潜在变量解释性不足以及对非线性动态系统适应性差等缺陷,所提方法通过离线学习和在线检测两个阶段实现高精度故障检测。离线学习阶段:利用马氏距离确定样本邻域集合及权重,融合局部线性重构误差与互信息正则项构建邻域限制广义自编码器损失函数,训练得到最优编码器和解码器;最后,计算正常状态残差,基于统计量确定故障检测阈值。在线检测阶段:实时采集数据并构建堆叠数据,利用训练好的邻域限制广义自编码器计算实时残差,通过统计量与阈值的比较实现故障检测。 | ||
| 图片资料 |
|
||
| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |