【摘 要】
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针对S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳的特点,提出一种基于模糊聚类的信号分析及故障诊断方法。该方法对转辙机故障下的动作功率曲线提取特征值,由各模式下的10种特征
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFB1201003-020)
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针对S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳的特点,提出一种基于模糊聚类的信号分析及故障诊断方法。该方法对转辙机故障下的动作功率曲线提取特征值,由各模式下的10种特征值组成特征模式矩阵,利用模糊聚类分析算法求该矩阵的模糊相似矩阵与模糊等价矩阵,在模糊等价矩阵中,当可变阈值λ在[0,1]内变动时,模糊等价矩阵转化为等价的布尔矩阵,由布尔矩阵可以形成动态聚类图并得到分类结果,从而实现故障诊断。研究结果表明:该算法能够准确地提取故障特征且支持多种故障同时检测,有效提高了S700K转辙机故障诊断的精度与诊断效率
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