吴志丹
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：西南交通大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于EEMD的高速列车横向减振器故障的排列熵特征分析被引量：4
- 2016年
- 针对高速列车转向架横向减振器状态监测数据的特点,提出了一种聚合经验模式分解和排列熵相结合的故障特征分析方法,用于在不同时间尺度下对信号进行复杂性分析。首先利用EEMD对横向减振器不同个数失效的7种工况信号进行分解,再用排列熵量化IMF的复杂度,得到多维特征向量集,最后采用支持向量机对故障状态进行分类识别。实验结果表明本方法对多个横向减振器失效的工况识别率最高可达100%,验证了排列熵特征对于高速列车横向减振器故障信号分析的有效性。
- 吴志丹秦娜金炜东
- 关键词：横向减振器高速列车支持向量机
- 基于MEMD的高速列车转向架故障的排列熵特征分析被引量：5
- 2016年
- 在监测高速列车转向架工作状态时,针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点,提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同步联合分析,获取不同数据通道间的共同模式。利用相关系数选取反映故障信号特征的有效本征模态函数来重构原始故障信号,计算重构信号的排列熵作为故障特征。最后采用支持向量机进行故障状态分类识别。实验结果表明,列车在各种运行速度下均能达到85%以上的分类效果,验证了该方法的有效性。
- 颜云华吴志丹
- 关键词：高速列车转向架
