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基于IMF重構(gòu)-SLLE的高速列車轉(zhuǎn)向架故障特征提取
王清波; 寧靜; 葉運(yùn)廣; 陳春俊 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院; 四川成都610031
- 高速列車轉(zhuǎn)向架
- 特征提取
- 故障識別
- imf重構(gòu)
- 有監(jiān)督局部線性嵌入算法
摘要：在故障特征提取方面,傳統(tǒng)的典型特征提取方法往往需要深入理解信號特性、結(jié)合工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)提取故障特征,從而極大程度上孤立了特征提取和智能診斷兩個(gè)環(huán)節(jié),導(dǎo)致在針對復(fù)雜多變的機(jī)械設(shè)備海量信號時(shí),提取反映信號特性的典型特征往往效果不理想。針對該問題,提出一種基于IMF重構(gòu)-SLLE的新的特征提取方法,該方法首先把EEMD分解得到的IMF分量重構(gòu)成高維向量,并利用SLLE優(yōu)良的非線性維數(shù)約簡能力對信號進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)表明:IMF重構(gòu)-SLLE特征提取方法優(yōu)于傳統(tǒng)的EEMD典型特征提取方法,并把此方法應(yīng)用到高速列車轉(zhuǎn)向架故障狀態(tài)識別中,識別率高達(dá)97.78%,具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。
- 高速列車轉(zhuǎn)向架
- 特征提取
- 故障識別
- imf重構(gòu)
- 有監(jiān)督局部線性嵌入算法
摘要：在故障特征提取方面,傳統(tǒng)的典型特征提取方法往往需要深入理解信號特性、結(jié)合工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)提取故障特征,從而極大程度上孤立了特征提取和智能診斷兩個(gè)環(huán)節(jié),導(dǎo)致在針對復(fù)雜多變的機(jī)械設(shè)備海量信號時(shí),提取反映信號特性的典型特征往往效果不理想。針對該問題,提出一種基于IMF重構(gòu)-SLLE的新的特征提取方法,該方法首先把EEMD分解得到的IMF分量重構(gòu)成高維向量,并利用SLLE優(yōu)良的非線性維數(shù)約簡能力對信號進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)表明:IMF重構(gòu)-SLLE特征提取方法優(yōu)于傳統(tǒng)的EEMD典型特征提取方法,并把此方法應(yīng)用到高速列車轉(zhuǎn)向架故障狀態(tài)識別中,識別率高達(dá)97.78%,具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。
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機(jī)械設(shè)計(jì)與制造
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