基于 LKJ 数据分析的机车速度传感器智能故障诊断

摘要：

针对目前人工利用 LKJ 数据进行机车速度传感器故障诊断存在诊断效率低、诊断时间较长、对数据分析人员经验依赖程度高的缺点，将加权 K 近邻分类器引入基于 LKJ 数据的速度传感器故障诊断中。通过分析几种故障的产生原因，结合专家经验，并对不同故障类型的 LKJ 数据进行数据分析，总结出4点故障规律，由此得到故障特征向量。通过计算机仿真验证，根据 LKJ 数据用于机车速度传感器故障诊断的 WKNN 诊断方法是有效的，具有较高的故障识别率以及较短的故障诊断时间，较人工故障诊断方式提高了效率。

关键词：机车速度传感器、故障诊断、LKJ数据、加权K近邻分类器

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61164010

在线出版日期：2015-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75