【摘 要】
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针对轴承振动信号的非线性、非平稳性,提出一种基于多尺度本征模态排列熵和模拟退火优化支持向量机(Simulated annealing-support vector machine,SA-SVM)的列车轴承故障诊断
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院; 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室; 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室; 太原科技大学计算机科学与技术
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605023);长城学者培养计划(CIT&TCD20150312);国家重点研发计划课题(2016YFB1200402);轨道交通控制与安全国家重点实验室自主课题(RCS2010ZZ002);建大英才培养计划课题资助项目
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针对轴承振动信号的非线性、非平稳性,提出一种基于多尺度本征模态排列熵和模拟退火优化支持向量机(Simulated annealing-support vector machine,SA-SVM)的列车轴承故障诊断方法。该方法首先对获取的轴承振动信息进行小波降噪处理,接着通过集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decompose,EEMD)将去噪信号分解成若干个平稳的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),并提取多尺度本征模态排列熵作为SVM输入,在用样本训练SVM时,用SA对SVM的核函数进行优化,提高其分类准确率,最终实现智能化故障诊断。试验结果表明,基于多尺度本征模态排列熵和SA-SVM的列车轴承故障诊断方法能准确识别列车轴承故障类型,具有重要的实际工程应用价值。
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