基于SVM-AdaBoost的道岔控制电路故障诊断方法研究（英文）

发布时间：2024-05-20 21:45

　　为实现铁路信号全电子计算机联锁系统控制电路的故障诊断,以五线制道岔全电子控制模块为例,提出了采用轮盘赌转法选择基本分类器的样本集,采用SVM-AdaBoost算法实现故障诊断的方法。实验结果表明,基本分类器样本占比影响分类准确率,样本占比为85%时准确率最高;轮盘赌转法选择基本分类器的样本集后故障诊断准确率普遍高于最大权重优先的方式,准确率达96.3%;同时该方法能更好地适应临界数据,提高算法抗干扰能力。因此本论文的研究内容可为全电子计算机联锁系统的故障诊断提供依据。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 Introduction
1 Analysis of switch module control circuit
2 SVM-AdaBoost fault diagnosis method
    2.1 SVM
    2.2 SVM-AdaBoost method
3 Simulation and analysis
    3.1 Samples acquisition of basic classifier
    3.2 Analysis of fault diagnosis accuracy
    3.3 Analysis of anti-interference capability
4 Conclusion



本文编号：3979161