公开(公告)号：CN117874468A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410151550.7

申请日：2024-02-02

Applicant: 五邑大学

Inventor： 杨笑悦 ,  陈龙 ,  杨雨城 ,  张森

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01M13/00

Abstract: 本发明提供一种基于CycflowGan和AEM的牵引系统故障诊断方法，包括以下步骤：S1）、通过获取数字仿真平台获取故障数据训练集#imgabs0#和测试数据集#imgabs1#；S2）、搭建基于Cycleflow‑Gan的故障检测模型，通过故障检测模型判定是否有故障发生；S3）、搭建基于AdaBoost Ensemble Model的集成故障定位模型。本发明能够检测高速列车运行过程中发生的微小故障并对故障进行准确的定位，通过将真实获取的故障数据测试集输入进强分类器，输出混淆矩阵实现故障的定位；本发明通过在实验室获取的故障数据集，训练故障检测模型和故障定位模型，故障诊断结果准确。

公开(公告)号：CN117111572A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310929759.7

申请日：2023-07-26

Applicant: 五邑大学

Inventor： 杨笑悦 ,  杨雨城 ,  肖蒙 ,  李永健 ,  成利刚 ,  贾莉 ,  吴开信 ,  吕秋霞

IPC: G05B23/02 ,  G06F18/214 ,  G01M17/08 ,  G06F18/24 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/088 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种基于联合流生成模型的牵引控制系统微弱故障检测方法，通过获取正常运行数据集及故障数据集；搭建基于流生成模型的无监督故障检测网络 和 通过原始残差信号e1(k)及生成的残差信号 计算最终决策信号e2(k)；最终决策信号e2(k)与所述的阈值Jth进行比较，当最终决策信号e2(k)≥Jth时，视为故障发生，反之，视为无故障发生。本发明能够有效地学习到数据模式和特征并完成不同工况下的转换，并应用于高速列车牵引控制系统非巡航工况下的微弱故障检测，而且故障检测准确性高。