Deep Sparse Autoencoder for Feature Extraction and Diagnosis of Locomotive Adhesion Status
المؤلفون المشاركون
Zhang, Chang-fan
He, Jing
Liu, Jianhua
Cheng, Xiang
Liu, Guangwei
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The model is difficult to establish because the principle of the locomotive adhesion process is complex.
This paper presents a data-driven adhesion status fault diagnosis method based on deep learning theory.
The adhesion coefficient and creep speed of a locomotive constitute the characteristic vector.
The sparse autoencoder unsupervised learning network studies the input vector, and the single-layer network is superimposed to form a deep neural network.
Finally, a small amount of labeled data is used to fine-tune training the entire deep neural network, and the locomotive adhesion state fault diagnosis model is established.
Experimental results show that the proposed method can achieve a 99.3% locomotive adhesion state diagnosis accuracy and satisfy actual engineering monitoring requirements.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Chang-fan& Cheng, Xiang& Liu, Jianhua& He, Jing& Liu, Guangwei. 2018. Deep Sparse Autoencoder for Feature Extraction and Diagnosis of Locomotive Adhesion Status. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183084
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Chang-fan…[et al.]. Deep Sparse Autoencoder for Feature Extraction and Diagnosis of Locomotive Adhesion Status. Journal of Control Science and Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183084
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Chang-fan& Cheng, Xiang& Liu, Jianhua& He, Jing& Liu, Guangwei. Deep Sparse Autoencoder for Feature Extraction and Diagnosis of Locomotive Adhesion Status. Journal of Control Science and Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183084
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1183084
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