牵引逆变器故障诊断
引入两阶段信息传递机制，通过函数化神经元连接与层次化损失函数，在训练效率不降的前提下动态适配极端不平衡的故障数据分布。
Yuanpeng, Gong · 姜玉莲 · 程超 · 王申全
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026
两阶段信息传递机制将神经元连接函数化，增强非线性交互，能有效提取不平衡数据中少数类的复杂潜在特征模式，从而提升其诊断性能。
所提方法在不牺牲回声状态网络训练效率的前提下实现动态适配，分层损失函数进一步优化训练过程，使故障数据分类更精确。
在真实牵引逆变器上实验，平均准确率达98.86%，优于所有基线方法，证实了信息传递函数在突出关键故障特征方面的有效性。