高速列车转向架蛇行失稳的MEEMD-LSSVM预测模型

• 作者: 叶运广 宁静 崔万里 种传杰 陈春俊
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高速列车 蛇行失稳 MEEMD LSSVM 预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 铁道机车车辆、电气化
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: U216.3|TH17
• 字数: 4752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.01.006

摘要

为预测列车转向架蛇行失稳异常运动状态,提出一种改进的集总平均经验模态分解-最小二乘法支持向量机(MEEMD-LSSVM)的预测模型.以转向架正常、过渡、蛇行失稳3种状态下振动信号为研究对象,通过MEEMD对信号进行分解,再用Hilbert变换(HT)分析其时频能量特征,最后采用固有模态函数(IMF)的能量特征作为LSSVM的输入,通过识别过渡状态,预测列车蛇行失稳.试验表明,列车处于330～350 km/h之间时,预测准确率为93.33％,并且MEEMD-LSSVM方法准确率和计算耗时优于EEMD-SVM方法,证明该预测模型的有效性和快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈春俊	西南交通大学机械工程学院	112	556	12.0	19.0
2	宁静	西南交通大学机械工程学院	23	93	5.0	9.0
3	叶运广	西南交通大学机械工程学院	11	20	3.0	4.0
4	种传杰	西南交通大学机械工程学院	5	11	2.0	3.0
5	崔万里	西南交通大学机械工程学院	4	10	2.0	3.0