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基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

周欢陈剑云万若安傅钦翠李泽文

中国铁道科学2023，Vol.44Issue(4)：206-218,13.

中国铁道科学2023，Vol.44Issue(4)：206-218,13.DOI:10.3969/j.issn.1001-4632.2023.04.20

基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

Multi-Signal Fusion Fault Location of All Parallel AT Traction Network Based on TCNN-MADLSTM

周欢 ¹陈剑云 ²万若安 ²傅钦翠 ²李泽文²

作者信息

1. 华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室,江西南昌 330013||华东交通大学交通运输工程学院,江西南昌 330013
2. 华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室,江西南昌 330013
折叠

摘要

关键词

全并联AT牵引供电系统/故障定位/改进的卷积神经网络/记忆注意力解耦长短期记忆神经网络

Key words

All parallel AT traction power supply system/Fault location/Improved convolutional neural network/Memory attended decoupled long short-term memory neural network(MADLSTM)

分类

交通工程

引用本文复制引用

周欢,陈剑云,万若安,傅钦翠,李泽文..基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位[J].中国铁道科学,2023,44(4):206-218,13.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51467004) （51467004）

中国铁道科学

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1001-4632

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