WheelRail Adhesion State Identification of Heavy-Haul Locomotive Based on Particle Swarm Optimization and Kernel Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Zhang, Chang-fan
He, Jing
Zhao, Kaihui
Liu, Jianhua
Liu, Linfan
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The traction performance of heavy-haul locomotive is subject to the wheel/rail adhesion states.
However, it is difficult to obtain these states due to complex adhesion mechanism and changeable operation environment.
According to the influence of wheel/rail adhesion utilization on locomotive control action, the wheel/rail adhesion states are divided into four types, namely normal adhesion, fault indication, minor fault, and serious fault in this work.
A wheel/rail adhesion state identification method based on particle swarm optimization (PSO) and kernel extreme learning machine (KELM) is proposed.
To this end, a wheel/rail state identification model is constructed using KELM, and then the regularization coefficient and kernel parameter of KELM are optimized by using PSO to improve its accuracy.
Finally, based on the actual data, the proposed method is compared with PSO support vector machines (PSO-SVM) and basic KELM, respectively, and the results are given to verify the effectiveness and feasibility of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Jianhua& Liu, Linfan& He, Jing& Zhang, Chang-fan& Zhao, Kaihui. 2020. WheelRail Adhesion State Identification of Heavy-Haul Locomotive Based on Particle Swarm Optimization and Kernel Extreme Learning Machine. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176085
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Jianhua…[et al.]. WheelRail Adhesion State Identification of Heavy-Haul Locomotive Based on Particle Swarm Optimization and Kernel Extreme Learning Machine. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176085
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Jianhua& Liu, Linfan& He, Jing& Zhang, Chang-fan& Zhao, Kaihui. WheelRail Adhesion State Identification of Heavy-Haul Locomotive Based on Particle Swarm Optimization and Kernel Extreme Learning Machine. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176085
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1176085
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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