【摘 要】
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随着中国铁道事业的飞速发展以及列车最高时速的不断提升,列车车轴的安全系数成为了列车安全行驶中的重中之重。车轴一旦发生断裂,将会造成不可估计的损失,所以对车轴故障实时在线检测诊断具有重大意义。在背景噪声和车轴受到敲击的影响下,如何快速有效的识别出车轴裂纹是一个很大的挑战。在本文中我们主要使用主成分分析PCA和深度置信网络DBN对不同条件下的多种信号进行了分析研究,并且快速有效的识别出车轴疲劳裂纹声发
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随着中国铁道事业的飞速发展以及列车最高时速的不断提升,列车车轴的安全系数成为了列车安全行驶中的重中之重。车轴一旦发生断裂,将会造成不可估计的损失,所以对车轴故障实时在线检测诊断具有重大意义。在背景噪声和车轴受到敲击的影响下,如何快速有效的识别出车轴裂纹是一个很大的挑战。在本文中我们主要使用主成分分析PCA和深度置信网络DBN对不同条件下的多种信号进行了分析研究,并且快速有效的识别出车轴疲劳裂纹声发射信号。在声发射检测实验中,利用传感器提取信号时域的有量纲特征参数和无量纲特征参数组成一个融合特征集,利用MATLAB画出各类信号融合特征的变化趋势图。同时利用所得到的各类信号特征向量集,提出了主成分分析PCA方法来获取不同疲劳状态对应的低维特征集,并将其映射到一个三维空间和二维空间中,实现可视化。主成份分析PCA的降维效果和可视化效果明显优于传统方法隐含狄利克雷LDA和局部线性嵌入LLE方法。然后以最优结构3-6-4-3的PCA-DBN分类器模型来保证车轴疲劳裂纹的有效识别,为了打破模型识别率的随机性和模型不稳定性等观点,本文特意加入新700万车轴裂纹数据来验证PCA-DBN模型(3-6-4-3)稳定性。实验验证和比较表明,对于不同实验数据来说PCA-DBN模型(3-6-4-3)结构十分稳定且PCA-DBN模型的分类性能可达到97.92%,这表明PCA-DBN模型分类识别效果优于PCA-BP模型(85.42%)和PCA-SVM模型(86.46%)。充分证明PCA-DBN模型进行分类识别的必要性和优越性。
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