基于卷积神经网络的高速列车抗蛇行减振器故障诊断

简介

由于抗蛇行减振器在服役过程中发生故障会严重威胁到列车的运行安全,提出一种基于卷积神经网络的抗蛇行减振器故障诊断方法。采集的阻尼力信号通过短时傅里叶变换得到时频图谱,并将其划分为训练集和测试集;然后将训练集输入卷积神经网络模型中,进行训练样本信号的特征提取工作,通过前向传播和反向传播方式得到卷积神经网络的具体模型,并通过多次迭代更新网络参数;最后,将训练好的模型用于测试集,获得蛇行减振器故障诊断的准确率。为了验证