基于多重分形理论的地铁车辆平轮故障诊断

• 作者: 敖银辉 王锋涛
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 交通运输
• 关键词: 平轮故障 多重分形理论 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: U260.331+.1|TP277
• 字数: 2346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2018.05.004

摘要

地铁车辆轮轨振动信号具有噪声多、特征提取困难等特点,传统信号处理方法无法有效处理该类信号.为了克服传统方法的不足,更好地提取地铁平轮的故障特征,提出一种基于多重分形理论的地铁平轮故障诊断方法.首先,用小波包去噪的方法处理实测的4种工况的轮轨振动信号,之后利用分形理论取得振动信号的多重分形谱特征,并从中提取4种工况类型的特征量,最后输入到遗传算法优化的支持向量机中,实现踏面故障类型的分类与识别.实验结果表明:所提方法能有效地提取地铁车辆平轮的故障特征,对地铁车辆平轮故障状态具有良好的诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	敖银辉	广东工业大学机电工程学院	62	389	12.0	17.0
2	王锋涛	广东工业大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0