【摘 要】
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由于现场条件限制，用于列车轴承故障诊断的故障数据样本量较少且多为不平衡数据集，为及时准确地识别轴承故障，提出一种基于互补经验模态分解-支持向量机（Complementary ensemble empirical modal decomposition-support vector machine，CEEMD-SVM）的故障识别方法并将其用于轴承不平衡数据集识别。采用CCEMD分解信号，得到不同频率
【机 构】
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中南大学轨道交通安全教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51775558）； 湖南省优秀青年科学基金资助项目（2019JJ30034）；
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由于现场条件限制，用于列车轴承故障诊断的故障数据样本量较少且多为不平衡数据集，为及时准确地识别轴承故障，提出一种基于互补经验模态分解-支持向量机（Complementary ensemble empirical modal decomposition-support vector machine，CEEMD-SVM）的故障识别方法并将其用于轴承不平衡数据集识别。采用CCEMD分解信号，得到不同频率的本征模态函数（Intrinsic mode function，IMF），对IMF分量进行相关性筛选处理后再重构，实现降噪处理。计算降噪后信号的时频域特征值以及能量，选取贡献度较大的特征值作为特征向量构成训练集和测试集，输入改进后的支持向量机分类器及AFSA-SVM分类器中进行学习和测试，分别在两个数据集中构造了小样本平衡和不平衡数据组进行了三组实验，用于测试该方法的鲁棒性和泛化性能。研究结果表明：在只含有单种类型故障时，CEEMD-AESA-SVM的识别准确率能够达到100%。当有复合故障时，识别准确率达到99.8%，且在训练样本仅占10%时也能达到99%以上的识别精度，识别精度超过了深度学习网络。对不平衡样本集的平均识别精度达到99.3%，优于其他模型。研究成果为列车轴承故障识别提供了一种简单有效的方法，可应用于列车故障智能诊断。
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