基于模糊分类的受电弓预测维护
资源内容介绍
本文提出一种基于模糊分类器的预测性维护方法,用于铁路系统中受电弓-接触网的状态监测与故障预警。通过物联网平台ThingSpeak实时采集摄像头与温度传感器数据,结合图像相关性分析与温度特征提取,构建健康状态评估模型。利用Matlab仿真生成1000组带标签数据,采用小波去噪与霍夫变换优化图像处理。模糊分类器以平均相关系数和平均温度为输入,输出健康、磨损、故障三类状态,并通过ROC分析验证性能,灵敏度达0.968,准确率0.939。研究表明,该方法能有效预测剩余使用寿命,实现按需维护,降低运维成本,提升运输安全。成果适用于智能轨道交通系统的自动化监测场景。预览图1

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