【摘 要】
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针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(61134022);国家自然科学基金资助项目(61075104);四川省科技计划项目-四川省重点研发项目(2017GZ0159);四川省科技计划资助项目;四川省重大科技专项资助项目(18ZDZX0132)
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针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态,利用互信息指标筛选有效模态,求多尺度熵组成特征向量,通过特征评价方法去除冗余特征,最终将最优特征子集输入支持向量机识别横向减振器的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号的特征,实现横向减振器故障的有效判别,验证了该方法在高速列车横向减振器故障诊断的可行性。
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