Resumen

Con el desarrollo del tren urbano ferroviario, la seguridad y la fiabilidad son cada vez más importantes. En este artículo, se proponen el grado de fallo y el grado de salud del sistema basándose en el análisis del principio de control del sistema de accionamiento del motor eléctrico. Con la ventaja del aprendizaje competitivo y la agrupación no supervisada de la red neuronal autoorganizada, se elabora la agrupación del estado del sistema y la identificación de la seguridad. Con los datos de fallos de los dispositivos de conmutación obtenidos de la plataforma de simulación dSPACE, se verifica el algoritmo de evaluación de la salud. Y los resultados muestran que el algoritmo puede lograr el diagnóstico de fallos y la evaluación de la salud del sistema, que tiene un punto en la evaluación de la salud y el mantenimiento para el tren.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Desarrollo; tren urbano ferroviario; seguridad; fiabilidad; grado de avería; grado de salud
• Keywords:Development; urban rail train; safety; reliability; fault degree; health degree