【摘 要】
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针对车轮损伤信号难以检测的问题,提出基于经验小波变换(EWT)的多尺度模糊熵和粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)的车轮损伤检测方法。采用EWT分解信号获得若干模态分量,根据相
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所,四川建筑职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475393,51775455)
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针对车轮损伤信号难以检测的问题,提出基于经验小波变换(EWT)的多尺度模糊熵和粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)的车轮损伤检测方法。采用EWT分解信号获得若干模态分量,根据相关系数和欧式距离指标,选择最优模态分量,求取其多尺度模糊熵作为特征向量,输入到PSO-ELM分类器中进行分类识别,并与PSO-LSSVM进行对比。研究结果表明,该方法能够有效检测车轮损伤状态,其识别准确率高,效率高,具有较强的工程实用价值。
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