【摘 要】
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针对车轮早期损伤难以检测的问题,利用JD-1轮轨模拟试验机进行了车轮早期损伤模拟振动试验,提出基于多重分形核主成分(KPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车轮早期损伤诊断
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475393,51775455)
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针对车轮早期损伤难以检测的问题,利用JD-1轮轨模拟试验机进行了车轮早期损伤模拟振动试验,提出基于多重分形核主成分(KPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车轮早期损伤诊断方法。首先对信号进行共振稀疏分解预处理降噪,根据峭度和互相关系数最大原则,筛选子带分量重构信号,然后获得其多重分形参数,利用核主成分(KPCA)降维提取敏感特征向量矩阵,将该向量矩阵输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行分类识别。研究结果表明,该方法可以有效地实现车轮早期损伤的识别,与未通过降噪信号的比较,其具有更高的诊断准
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