基于DS证据理论的道砟清筛机作业工况识别研究

作者：张龙; 王海波; 张宝明; 毛志华; 豆玉龙

来源：铁道建筑, 2019, (11): 119-122+148.

• 道砟清筛机
• 作业工况识别
• DS证据理论
• 传感器信号特征库
• 信息融合 ballast cleaning machine
• working condition identification
• DS evidence theory
• sensor signal feature database
• information fusion

针对大型道砟清筛机作业工况的识别问题,提出一种基于DS证据理论的识别方法和判定流程。首先,采集清筛机各工作装置压力传感器的信号,提取特征参数并构建传感器信号特征库;然后,通过预设的判定流程快速实现对空载工况的识别;最后,运用DS证据理论,采用分布式结构进行多传感器信息融合,并结合分类决策规则实现作业工况的识别判定。经清筛机现场试验验证表明,该方法实现了对清筛机作业工况的准确识别,具有较高的实际应用价值。

• 单位
  西南交通大学; 中国