随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.
2022-08-21 23:25:35 2.45MB 列车轮对 故障诊断 数据融合 大数据
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#GRACE 卫星数据分析工具将数据分析为文本和视觉形式(需要访问数据),并以可定制的格式模拟数据。 ###Problems GS-DATs(目前)解决了#####Problem 1:GRACE Coverage 当 GRACE 掠过地球时,它与其他区域相交的区域比其他区域多(以绿色显示)。 为了证明这种效果, GRACE Frequency Map Analytic Tools (GF-MATS)应运而生(如右图所示)。 该工具读取地面跟踪数据并输出显示特定月份整体覆盖范围的图像和视频。 结果显示了几个月的不一致,而其他几个月则是均匀的。 #####问题 2:GRACE 数据精度 GRACE(只有一对卫星)不能以相同的一致性穿过地球上的每个点。 在大多数情况下,GRACE 会遗漏许多关键数据点或质量变化曲线。 使用两个地球质量模型( GLDAS和RL-05 ),我们可以将 GRACE
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