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| 稿件标题： | 基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究 |
| 稿件作者： | 严硕,徐永能,何文韬 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.09.015 |
| 科学编辑： | 王冬 博士（上海交通大学副教授） |
| 栏目名称： | 运载系统运用工程专栏 |
| 关键词： | 故障诊断；工程车辆；自然语言处理；故障文本数据；RNN |
| 文章摘要： | 针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象，提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理，采用Word2vec进行文本表示与词向量训练，运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断，引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题，以提高诊断精度。以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例，进行实验，精确率与召回率分别达到86.30%和86.68%。结果表明：新方法能够提升地铁工程车辆的故障诊断准确性，为地铁设备故障智能诊断和故障文本的利用提供解决思路。 |
| 稿件基金： | 中国国家自然科学基金项目（52072214） |
| 引用本文格式： | 严硕,徐永能,何文韬.基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(09)：101-108. YAN Shuo, XU Yongneng, HE Wentao.Research on intelligent fault diagnosis of metro engineering vehicles based on natural language processing［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(09)：101-108. |
| 刊期名称： | 2022年09期 |
| 出版时间： | 2022年9月 |
| 上线时间： | 2022年9月28日 |
| 浏览次数： | 2878 |
| 下载次数： | 32 |
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