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基于EEMD和球SVM的高速列車(chē)轉向架故障估計 
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(西南交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院,成都 610031)

作者簡(jiǎn)介:

翟 冰(1989-),女,四川南充人,碩士研究生,主要從事信號處理和智能信息處理方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

U283.2

基金項目:

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(61134002)。


Running State Estimation of High-speed Train Based on EEMD and Hyper-sphere Support Vector Machines
Author:
Affiliation:

(School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

Fund Project:

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    摘要:

    基于監測數據評估高速列車(chē)空氣彈簧、抗蛇行減振器和橫向減振器關(guān)鍵部件的運行狀態(tài),針對故障狀態(tài)下車(chē)體構架橫向加速度的非平穩信號,提出IMF能量矩與改進(jìn)的多類(lèi)超球支持向量機相結合對車(chē)體運行狀態(tài)估計,改進(jìn)的的超球支持向量機對球外與球內重疊區域的樣本用不同的決策,具有更好的分類(lèi)效果;實(shí)驗數據仿真分析表明,在速度變化下列車(chē)故障識別率穩定在87%以上,證明所用方法能夠提取到故障狀態(tài)下的典型特征,改進(jìn)的支持向量分類(lèi)器并能很好的估計出高速列車(chē)的故障狀態(tài)。

    Abstract:

    Based on monitoring data, the running state of key components about air springs ,resist sinusoidal vibration absorber and transverse shock absorbers damper of high-speed train were estimated. Aiming at Lateral acceleration for high-speed train bogie in fault, and a typical non-stationary complex vibration signal, a running state estimation method of combining IMF energy moment and improved Hyper-sphere support vector machines methods was proposed. The improved Hyper-sphere support vector machines methods based on improved samples in different parts with different classification policy. Experimental results show that under different speeds.the high speed train recognition rate of damper fault are steady at 87% above .It proves that the improved method can be used to extract the characteristics of the fault condition, and can estimate running state of the high-speed train effectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

翟冰,金煒東,秦娜.基于EEMD和球SVM的高速列車(chē)轉向架故障估計 計算機測量與控制[J].,2014,22(8):2356-2359.

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歷史
  • 收稿日期:2013-11-29
  • 最后修改日期:2014-01-26
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
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