基于神经网络的道岔智能故障诊断方法的研究

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随着铁路运行速度的逐年攀升,较快的列车运行速度对道岔提出了更加严格的要求。本论文是道岔监测系统项目的一个子课题,是在道岔监测系统提供的大量道岔状态数据的基础上,应用神经网络对道岔进行智能故障诊断。本文是对道岔智能故障诊断的一次初步尝试,目的是给道岔监测系统的故障诊断功能提供一种可行性实现方法。论文首先介绍神经网络的定义和原理,并分别的从两个典型神经网络——反向传播神经网络(BP神经网络)和径向基神经网络(RBF神经网络)两方面详细阐述了网络的构造,学习算法及其应用。随后,为了方便构造神经网络
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