【摘 要】
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减振器是轨道车辆的重要部件,在目前的研究中,缺少对轨道车辆一系垂向减振器劣化阶段进行辨识的研究。为了实现对减振器的劣化阶段进行辨识,提出了一种基于粒子群优化支持向
【机 构】
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中车青岛四方机车车辆股份有限公司,西南交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1201201)
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减振器是轨道车辆的重要部件,在目前的研究中,缺少对轨道车辆一系垂向减振器劣化阶段进行辨识的研究。为了实现对减振器的劣化阶段进行辨识,提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型的减振器性能劣化辨识方法。首先通过仿真软件获得减振器的加速度信号,提取特征后利用SVM模型对特征进行筛选融合,其次使用粒子群寻优算法对SVM模型的参数进行寻优处理,最后实现了对减振器服役性能劣化状态的辨识。通过实验验证了该方法的有效性,实验结果表明:SVM模型对减振器进行劣化辨识具有可行性,采用寻优算法能够提升方法的辨识
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