基于双树复小波的高速列车转向故障特征分析

• 作者: 刘航 孟庆亚 罗建国 赵元哲
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 双树复小波 特征提取 故障诊断 转向架
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 安全监控系统
• 页码范围: 1386-1392
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.160489

摘要

为实现对高速列车转向架特殊部件性能的及时检测诊断和故障排除,提高高铁运行过程的安全与舒适性,提出基于双树复小波特征提取的高速列车转向故障分析方法.基于双树复小波对信号进行提取,获得高速列车转向过程中故障信号所特有的波动信息和多尺度趋势,利用对小波系数进行Hilbert变换,获得每个时刻不重叠尺度区间的时长,从而获得高速列车转向过程中故障信息的特征信号的自校正性和高计算效率.最后,通过实验表明,所提算法的转向故障识别率会伴随行驶车速增加而同步提升,当速度大于200 km/h时,可获得90 %以上故障识别性能,验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗建国	华北科技学院机电工程学院	57	153	6.0	10.0
2	赵元哲	西南交通大学电气工程学院	17	191	8.0	13.0
3	刘航	华北科技学院机电工程学院	3	6	2.0	2.0