基于经验模式分解和神经网络的车轮踏面擦伤检测方法?

• 作者: 周璇 赵鑫 陈光雄
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模式分解 神经网络 峭度 轮轨踏面擦伤
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 13-18,24
• 页数: 7页
• 分类号: TH117.1
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2015.06.003

摘要

车轮踏面擦伤故障信号具有非平稳特性，为识别车轮踏面擦伤，提出一种将经验模式分解（ Empirical Mode Decomposition）与神经网络相结合的诊断方法，通过实验获取车轮踏面擦伤故障信号，对故障信号EMD分解得到本征模函数分量（ Intrinsic Mode Function， IMF），再对各阶IMF分量提取能量和峭度特征，构建出特征向量并输入到神经网络中进行故障识别。将此法通过LabVIEW编程实现并经实验验证，该方法在车速0～200 km／h时具有较高识别能力，与传统方法相比具有使用范围广，实用价值高的特点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈光雄	西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所	142	1851	24.0	34.0
2	赵鑫	西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所	36	324	10.0	17.0
3	周璇	西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所	8	7	1.0	2.0