【摘 要】
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针对城轨车辆车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和支持向量机(SVM)的车轮多边形故障诊断方法。该方法以车轮轴箱垂向振动信号为数据源,通
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目“复杂环境下轨道车辆全生命周期能力保持与优化”(编号:2017YFB1201201)
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针对城轨车辆车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和支持向量机(SVM)的车轮多边形故障诊断方法。该方法以车轮轴箱垂向振动信号为数据源,通过MEEMD方法将信号分解成多阶IMF分量,计算主要分量的样本熵值,并将其作为特征向量输入到SVM模型中进行分类识别。实验分析结果表明,该方法能有效识别车轮多边形故障,识别准确率可达95%。
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