![](/images/graphics-bg.png)
Convolutional Recurrent Neural Network for Fault Diagnosis of High-Speed Train Bogie
المؤلفون المشاركون
Huang, Deqing
Liang, Kaiwei
Qin, Na
Fu, Yuanzhe
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Timely detection and efficient recognition of fault are challenging for the bogie of high-speed train (HST), owing to the fact that different types of fault signals have similar characteristics in the same frequency range.
Notice that convolutional neural networks (CNNs) are powerful in extracting high-level local features and that recurrent neural networks (RNNs) are capable of learning long-term context dependencies in vibration signals.
In this paper, by combining CNN and RNN, a so-called convolutional recurrent neural network (CRNN) is proposed to diagnose various faults of the HST bogie, where the capabilities of CNN and RNN are inherited simultaneously.
Within the novel architecture, the proposed CRNN first filters out the features from the original data through convolutional layers.
Then, four recurrent layers with simple recurrent cell are used to model the context information in the extracted features.
By comparing the performance of the presented CRNN with CNN, RNN, and ensemble learning, experimental results show that CRNN achieves not only the best performance with accuracy of 97.8% but also the least time spent in training model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liang, Kaiwei& Qin, Na& Huang, Deqing& Fu, Yuanzhe. 2018. Convolutional Recurrent Neural Network for Fault Diagnosis of High-Speed Train Bogie. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134147
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liang, Kaiwei…[et al.]. Convolutional Recurrent Neural Network for Fault Diagnosis of High-Speed Train Bogie. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134147
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liang, Kaiwei& Qin, Na& Huang, Deqing& Fu, Yuanzhe. Convolutional Recurrent Neural Network for Fault Diagnosis of High-Speed Train Bogie. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134147
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134147
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)