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以高速列车行走部的运行状态为核心,通过计算机建立以数据管理,状态反演和安全预警为目的高速列车安全性态评估仿真平台。运用Simpack对高速列车的各种故障状态进行实时仿真,并通过Mat Lab对海量数据以小波熵和经验模态分解(EEMD能量距)的方法对高速列车运行过程的故障进行提取特征和分析,以基于向量基和LVQ神经网络的分离器对故障进行识别,从而完成对列车高速列车故障的反演和提前预警。实验表明,上述实验平台能准确地对列车故障状态进行识别,达到安全预警的目的。