![](/images/graphics-bg.png)
Data-Driven Incipient Sensor Fault Estimation with Application in Inverter of High-Speed Railway
المؤلفون المشاركون
Lu, Ningyun
Chen, Hongtian
Jiang, Bin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Incipient faults in high-speed railway have been rarely considered before developing into faults or failures.
In this paper, a new data-driven incipient fault estimate (FE) methodology is proposed under multivariate statistics frame, which incorporates with Kullback-Leibler divergence (KLD) in information domain and neural network approximation in machine learning.
By defining one sensitive fault indicator (SFI), the incipient fault amplitude can be precisely estimated.
According to the experimental platform of China Railway High-speed 2 (CRH2), the proposed incipient FE algorithm is examined, and the more sensitivity and accuracy to tiny abnormality are demonstrated.
Followed by the incipient FE results, several factors on FE performance are further analyzed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Hongtian& Jiang, Bin& Lu, Ningyun. 2017. Data-Driven Incipient Sensor Fault Estimation with Application in Inverter of High-Speed Railway. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192524
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Hongtian…[et al.]. Data-Driven Incipient Sensor Fault Estimation with Application in Inverter of High-Speed Railway. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192524
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Hongtian& Jiang, Bin& Lu, Ningyun. Data-Driven Incipient Sensor Fault Estimation with Application in Inverter of High-Speed Railway. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192524
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1192524
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)