【摘 要】
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建立了RBF神经网络预测器模型，将其应用到机车双速度传感器的故障诊断中，并提出了诊断决策方法。利用MATLAB实现了RBF神经网络预测器的仿真，并模拟了机车速度传感器输出的3种故
【机 构】
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同济大学交通运输工程学院,株洲南车时代电气股份有限公司技术中心
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建立了RBF神经网络预测器模型，将其应用到机车双速度传感器的故障诊断中，并提出了诊断决策方法。利用MATLAB实现了RBF神经网络预测器的仿真，并模拟了机车速度传感器输出的3种故障模式进行了故障诊断辨识。仿真结果表明文中提出的方法能够准确地进行速度传感器在线故障诊断，为机车速度传感器故障诊断提供了新的思路。
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