【摘 要】
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钢轨波磨是高速铁路轨道的非正常状态,会引起高速列车的非平稳运行.因此有效地检测钢轨波磨是铁路平滑度诊断研究的重要方面.利用安装在高速列车检测车上的加速度传感器组收集的车辆振动响应信号数据集,建立了基于时频分析与数据挖掘相结合的方法对钢轨波磨进行检测的技术手段.方案中,首先通过小波包对数据集预处理,其次经过集合经验模态分解手段获得数据集中所包含的主要信息分量;然后计算这些主要信息分量的有效值和峭度值作为钢轨波磨的特征指标,最后利用支持向量机对这些特征指标进行分类诊断.为了提高分类精度并降低检测模型的复杂性,
【机 构】
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华北电力大学数理学院,北京102206;中国铁道科学研究院有限公司基础设施研究所,北京100081
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钢轨波磨是高速铁路轨道的非正常状态,会引起高速列车的非平稳运行.因此有效地检测钢轨波磨是铁路平滑度诊断研究的重要方面.利用安装在高速列车检测车上的加速度传感器组收集的车辆振动响应信号数据集,建立了基于时频分析与数据挖掘相结合的方法对钢轨波磨进行检测的技术手段.方案中,首先通过小波包对数据集预处理,其次经过集合经验模态分解手段获得数据集中所包含的主要信息分量;然后计算这些主要信息分量的有效值和峭度值作为钢轨波磨的特征指标,最后利用支持向量机对这些特征指标进行分类诊断.为了提高分类精度并降低检测模型的复杂性,使用数据挖掘技术的粗糙集方法对所有属性指标进行简化.实验结果表明,此方法优越于传统的基于小波包的支持向量机分类检测方法和基于集合经验模态分解的支持向量机分类检测方法.
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