Fault Diagnosis of Electric City Bus High-Voltage Load System Based on Multidomain Sparse Representation
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a system-level fault diagnosis scheme for the high-voltage load system of electric city bus (ECB). First, a predesigned excitation signal generated by the battery system is injected into the high-voltage load system during parking, and the response signal is captured by high-speed data acquisition device. Then, time domain features, frequency domain features, and time-frequency domain features are extracted from the response signal, in addition, novel geometry features are also extracted from the response signal, which are composed of shape features (SF), dynamic performance (DP) indices, and frequency spectrum (FS) features. Further, in time domain, frequency domain, time-frequency domain, and geometry feature domain, the above features extracted from labeled samples are utilized to construct dictionaries, and sparse representation are conducted for testing samples to obtain sparse vectors. Finally, based on AdaBoost, the sparse vectors obtained from the four domains are fused, and the fault diagnosis is realized by analyzing the nonzero elements distribution of the fused sparse vector. Validations for the proposed method are conducted based on datasets obtained from AMESim simulation, ECB test rig, and real ECB, the diagnosis accuracy are 98.33%, 94.00%, and 92.50%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».