《表3 基于小波分析和DBN的故障诊断模型分类准确率》
为了减少交叉验证中数据集随机分块的偶然性,独立进行10次十折交叉验证,并将10次分类准确率的平均值作为最终的分类准确率。测试样本的诊断结果如表3所示。可以发现,利用模型对200个故障信号样本进行诊断,综合诊断率达到95.5%;同时,对能提供样本数较多的故障类别,分类准确率都在96%以上,这说明模型的分类准确率会受到数据样本的影响。可见,基于小波分析和DBN的故障诊断模型具有很好的故障定位能力,有利于提高售后故障处理的工作效率,可在一定程度上协助检修人员迅速完成排查工作。
图表编号 | XD00100133300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.05 |
作者 | 唐黎哲、李珊、詹彦豪、江平 |
绘制单位 | 株洲中车时代电气股份有限公司、株洲中车时代电气股份有限公司、株洲中车时代电气股份有限公司、株洲中车时代电气股份有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |