【摘 要】
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针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了 一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法.该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行E
【机 构】
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武警工程大学(乌鲁木齐校区)装甲车技术系,新疆乌鲁木齐830000
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针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了 一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法.该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步提取形成低维样本集,在保留故障特征的局部几何结构信息的同时降低特征数据的复杂度,提高故障模式识别的分类性能;最后将低维样本集输入到KNN分类器中进行故障识别.通过比较初次提取特征和再次提取特征,结果表明该模型具有优越的聚类性能,可准确地识别几种常见的高速列车转子系统故障类型.
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