应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障

• 作者: 李晓 王卫朝 石国良 金炜东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 列车故障 横向减振器 经验模式分解 排列组合熵 ReliefF
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 226-231,236
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1409-0098

摘要

横向减振器是转向架的关键部件，其作用是衰减车体与转向架间的振动，其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化，为了能对其进行性能监测和故障诊断，提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解，后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值，最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维，对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明，对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金炜东	西南交通大学电气工程学院	295	3889	30.0	49.0
2	李晓	西南交通大学电气工程学院	20	283	10.0	16.0
3	石国良	西南交通大学电气工程学院	4	23	3.0	4.0
4	王卫朝		2	2	1.0	1.0