【摘 要】
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高速列车转向架关键部件发生机械故障会体现在车体和转向架的振动信号中 ,为了从监测数据中提取非线性特征参数用于转向架故障状态的反演识别 ,提出基于聚合经验模态分解排列
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高速列车转向架关键部件发生机械故障会体现在车体和转向架的振动信号中 ,为了从监测数据中提取非线性特征参数用于转向架故障状态的反演识别 ,提出基于聚合经验模态分解排列熵的特征分析方法.首先 ,对振动信号进行聚合经验模态分解 ,得到一系列窄带本征模态函数 ;然后 ,对原信号和本征模态函数分别计算排列熵值 ,组成多尺度的复杂性度量特征向量 ;最后 ,将高维特征向量输入最小二乘支持向量机分类识别出转向架的工作状态.仿真实验结果表明 ,该方法在运行速度为200 km/h时 ,多个通道达到95% 以上的识别率 ,验证
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