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基于EEMD和球SVM的高速列车转向架故障估计 
引用本文:翟冰,金炜东,秦娜.基于EEMD和球SVM的高速列车转向架故障估计 [J].应用声学,2014,22(8):2356-2359.
作者姓名:翟冰  金炜东  秦娜
作者单位:西南交通大学 电气工程学院,成都 610031;西南交通大学 电气工程学院,成都 610031;西南交通大学 电气工程学院,成都 610031
基金项目:国家自然科学基金重点项目(61134002)。
摘    要:基于监测数据评估高速列车空气弹簧、抗蛇行减振器和横向减振器关键部件的运行状态,针对故障状态下车体构架横向加速度的非平稳信号,提出IMF能量矩与改进的多类超球支持向量机相结合对车体运行状态估计,改进的的超球支持向量机对球外与球内重叠区域的样本用不同的决策,具有更好的分类效果;实验数据仿真分析表明,在速度变化下列车故障识别率稳定在87%以上,证明所用方法能够提取到故障状态下的典型特征,改进的支持向量分类器并能很好的估计出高速列车的故障状态。

关 键 词:转向架  阈值消噪  EEMD  IMF能量矩  超球支持向量机
收稿时间:2013/11/29 0:00:00
修稿时间:2014/1/26 0:00:00

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