【摘 要】
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为了实现对重庆市轻轨轨道梁的在役锚固螺杆的健康检测并且能够及时发现故障螺杆,本文提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）的样本熵与支持向量数据描述（SVDD）相结合的诊断方法
【基金项目】
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中央高校基本科研基金资助项目（NO.106112013CDJZR120014）
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为了实现对重庆市轻轨轨道梁的在役锚固螺杆的健康检测并且能够及时发现故障螺杆,本文提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）的样本熵与支持向量数据描述（SVDD）相结合的诊断方法。首先,利用EEMD方法将得到的正常锚固螺杆振动信号分解为若干个平稳的本征模态函数（IMF）分量,然后计算得到每个分量的样本熵,最后把得到的样本熵作为特征集输入到SVDD分类器进行训练和分类。大量实验结果表明,该方法不仅解决了故障样本缺乏的难题而且对锚固螺杆故障识别的错分率可以控制在5%以下,因此可以作为锚固螺杆是否处于正常工作状态
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