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Pantograph fault prediction of urban rail transit vehicles based on edge feature extraction and detection

受电弓 城市轨道交通 萃取(化学) 特征提取 断层(地质) GSM演进的增强数据速率 计算机科学 故障检测与隔离 汽车工程 模式识别(心理学) 工程类 人工智能 运输工程 地质学 化学 色谱法 机械工程 地震学 执行机构
作者
Xiaofang Feng,Liping Li,Qing Chen
出处
期刊:Intelligent Decision Technologies [IOS Press]
卷期号:18 (3): 2607-2619
标识
DOI:10.3233/idt-230756
摘要

Nowadays, as an indispensable part of urban infrastructure, urban rail transit (URT) vehicles have also developed rapidly. A large amount of manpower, material resources, and financial resources need to be invested in the construction process of URT. For URT vehicles, research on more accurate fault prediction methods can save a lot of maintenance costs and improve the reliability of URT construction. As an important electrical equipment for urban rail transit vehicles to obtain electric energy from the catenary, the operation of rail transit vehicles puts forward higher performance requirements for the pantograph. For solving the problems of low accuracy of fault prediction, over reliance on practical experience and high cost of fault prediction in the application of traditional URT vehicle pantograph fault prediction model. Combining sensor network and artificial intelligence algorithm, this paper analyzed the traditional rail transit vehicle pantograph fault prediction model, and verified it through comparative experiments. Through the comparative analysis of the experimental results, this paper can draw a conclusion that compared with the traditional rail transit vehicle pantograph fault prediction model, the rail transit vehicle pantograph fault prediction model has higher fault prediction accuracy, less model response time, lower risk of pantograph failure, higher model application satisfaction, and the accuracy of fault prediction increased by about 6.6%. The rail transit vehicle pantograph fault prediction model can effectively improve the accuracy of vehicle pantograph fault prediction, which can greatly promote the safety of URT and promote the intelligent process of URT.

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