Real-Time Hierarchical Neural Network Based Fault Detection and Isolation for High-Speed Railway System Under Hybrid AC/DC Grid
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reliable and comfortable high-speed railway (HSR) has skyrocketed in popularity as a transportation medium for traveling around the world. High-voltage direct current (HVDC) electrification system has been introduced to the HSR gradually. However, the coexistence of AC and DC systems will last for a long time because AC railway systems are still in the dominant position. A detailed HSR traction system transient model operating under the hybrid AC/DC grid was established in PSCAD/EMTDC. We proposed a real-time fault detection and isolation (FDI) method for the simulated model using neural network (NN). Hierarchical structure of the monitoring system has been employed. Low-level sub-monitors supervised the conditions of their local regions and the top-level monitor collected all the feedback from sub-monitors making the final evaluation of the entire HSR system based on a voting strategy. Both off-line and real-time experiments were conducted to validate the effectiveness of the proposed method. In the experiments, the sub-monitors were designed based on Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm and implemented on the Xilinx VCU128 FPGA board. For the off-line experiment, the sub-monitors used the training and testing dataset both from PSCAD/EMTDC to construct the architecture of their individual GRU networks and to verify how great the networks can be. For the real-time task, the sub-monitors interfaced with a real-time HSR system emulator running on the Xilinx VCU118 FPGA board to test the performance in the real-time application. The results proved that our proposed FDI method has the capability of real-time detection and can achieve better accuracy within reasonable time and resource consumption than other NN-based methods. Moreover, the method was capable of standing against noises from measured signals to some extent.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle