【摘 要】
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针对列车转向架拉杆螺栓的松动问题,采用基于LSSVM的状态识别方法对列车转向架拉杆螺栓进行状态识别研究。制作了列车转向架拉杆螺栓结构模拟模型,包括正常、过渡、松动3种状
【机 构】
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华东交通大学机电与车辆工程学院,株洲国创科技有限公司,常州信息职业技术学院机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51565015,51805168),江西省教育厅资助项目(GJJ160479,GJJ180301),常州高技术重点实验室项目(CM20183004).
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针对列车转向架拉杆螺栓的松动问题,采用基于LSSVM的状态识别方法对列车转向架拉杆螺栓进行状态识别研究。制作了列车转向架拉杆螺栓结构模拟模型,包括正常、过渡、松动3种状态,并结合激振器、功率放大器等仪器搭建实验平台。采用振动加速度传感器采集列车转向架拉杆螺栓的振动信号,对获取的数据进行时域、频域分析,结合小波包能量寻找螺栓不同松动状态下振动信号的差异性,提取了敏感特征参数,最后通过LSSVM模型对拉杆螺栓状态进行分类识别。识别结果表明,基于LSSVM的识别方法能够有效识别出转向架拉杆螺栓的松动状态。
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