【摘 要】
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为了保证虚拟装备工厂设备的精准控制与自执行效果，有针对性地维修故障设备，研究轨道交通装备工厂机电设备故障诊断方法。利用局部特征尺度分解法，结合内禀尺度分量，分解机电设备故障振动信号，获取故障振动信号分量；以均值、峰值、标准差、偏斜度、脉冲、裕度与重心频域为故障特征指标，在各分量内提取机电设备故障特征；通过添加指数递减惯性权重，应用花朵授粉算法的自花授粉过程的寻优原则，改进蝙蝠算法；通过改进蝙蝠算法
【机 构】
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中铁第一勘察设计院集团有限公司西南院
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为了保证虚拟装备工厂设备的精准控制与自执行效果，有针对性地维修故障设备，研究轨道交通装备工厂机电设备故障诊断方法。利用局部特征尺度分解法，结合内禀尺度分量，分解机电设备故障振动信号，获取故障振动信号分量；以均值、峰值、标准差、偏斜度、脉冲、裕度与重心频域为故障特征指标，在各分量内提取机电设备故障特征；通过添加指数递减惯性权重，应用花朵授粉算法的自花授粉过程的寻优原则，改进蝙蝠算法；通过改进蝙蝠算法，优化LSSVM的惩罚因子与核函数宽度，在改进LSSVM内输入机电设备故障特征，输出故障诊断结果。实验证明：该方法可有效提取装备工厂机电设备故障特征，精准诊断故障，可以结合综合智能监控平台，以3D形式呈现故障诊断结果，帮助轨道交通运营人员及时维修故障设备。
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