AlgorithmofSpeedupTurnoutFaultIntelligentDiagnosisBasedonBPNeuralNetwork

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Basedonanalysisofactioncurrentcurveschangelawwhenthespeed-upturnoutisnormalandfault,thispapersummarizedthecurrentcurveeigenvalues,proposedtheturnoutfaultintelligentself-diagnosticalgorithmsbasedonchangecharacteristicsoftheturnoutactioncurrentcurve.Thenmappingsamplesetbetweenactioncurrentcurveeigenvaluesandturnoutfaulttypes,andusingBPneuralnetworktoestablishspeed-upturnoutfaultintelligentdiagnosisalgorithm.Theresultsshowthat:thefaultdiagnosisalgorithmofthespeed-upturnoutishighprecisionandadaptability.
作者：KaiZhang YongfengJu KaiDu XuBao
作者单位：DepartmentofElectronicandControlEngineering,Chang'anUniversity,Xi'an710064,ChinaKeyLaboratoryforTrafficandTransportationSecurityofJiangsuProvince,Huai'an,223003,China
母体文献：2015第二届智能交通国际会议论文集
会议名称：2015第二届智能交通国际会议  
会议时间：2015年11月1日
会议地点：成都
主办单位：中国电子学会
语种：chi
分类号：
关键词：speed-upturnout  faultdiagnosis  actioncurrentcurve  neuralnetwork
在线出版日期：2017年11月24日
基金项目：
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