高速列车的样本关联改进故障诊断方法

• 作者: 宋小欣 张楷 王超 罗怡澜 邹益胜
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 高速列车 变量预测模型 故障诊断 小样本 关联分析
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 151-157
• 页数: 7页
• 分类号: TH113
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.02.005

摘要

聚合经验模态分解和基于变量预测模型的模式识别的结合是一种有效的机械故障诊断方法.针对该方法在高速列车故障诊断时存在小样本方法不适用和识别率较低等不足,首先采用滑窗逐步回归法对基于变量预测模型进行了适应性改进,再利用样本间的关联性和连续性,将相邻样本纳入模式识别,并进行样本平滑性处理,从而有效提高了故障诊断识别率.实验分析结果表明,改进方法降低了对样本量的需求,故障识别率提高了20％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	邹益胜	西南交通大学机械工程学院	35	379	7.0	19.0
2	王超	西南交通大学机械工程学院	53	296	10.0	16.0
3	宋小欣	西南交通大学机械工程学院	11	61	5.0	7.0
4	张楷	西南交通大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0
5	罗怡澜	西南交通大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0