基于WT-ResNet的城轨列车传动系统故障诊断模型
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2024-06-11 v1
摘要
本研究提出了一种基于小波变换残差神经网络（WT-ResNet）的城市轨道交通系统新型故障诊断模型。该模型融合了小波变换在特征提取方面的优势和ResNet在模式识别方面的优势，提供了更高的诊断准确性和鲁棒性。实验结果证明了所提模型在识别城轨列车故障方面的有效性，为改进维护策略和减少停机时间铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2406.06031,
title = {A WT-ResNet based fault diagnosis model for the urban rail train transmission system},
author = {Zuyu Cheng and Zhengcai Zhao and Yixiao Wang and Wentao Guo and Yufei Wang and Xiang Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06031},
year = {2024}
}
备注
12 pages,10 figures