A Digital Twin-Based Fault Diagnosis Framework for Bogies of High-Speed Trains

转向架 火车 断层(地质) 计算机科学 高速列车 卷积神经网络 人工神经网络 工程类 人工智能 结构工程 地震学 地质学 运输工程 地图学 地理
作者
Xingtang Wu,Wenbo Lian,Min Zhou,Haifeng Song,Hairong Dong
出处
期刊:IEEE journal of radio frequency identification [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:7: 203-207 被引量:19
标识
DOI:10.1109/jrfid.2022.3216331
摘要

To improve the safety of High-speed trains' operation and reduce the bogie maintenance cost and failure rate, this paper proposes a digital twin-based framework for fault diagnosis of bogies. A digital twin system of the bogie is constructed from seven dimensions. Then a framework for the fault diagnosis of the high-speed train bogie is proposed, in which a multi-layer convolutional neural network is adopted for fault diagnosis.

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