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本发明涉及一种基于神经网络的动车组中继阀气体泄漏故障预测方法，根据中继阀在运行中的实时特征参数，以及输入输出的气压特性，比较中继阀正常与泄漏情况下的输出压力数据存在的差异，选择误差算法进行预测是否会泄漏检测，进而达到中继阀在泄漏气体达到上限或者气压值过高时，发出提前预警的效果。本发明提供了一套简明有效的检测方法，维护了制动系统的可靠性，可以使维护人员提前预知中继阀的健康状态，有效的做出维修措施，保障了行车安全。同时，提出了检测指导建议，为后期维修降低了经济成本。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113378896 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110578733.3
(22)申请日 2021.05.26
(71)申请人 河北科技大学
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