基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究

• 作者: 杨俭 袁天辰 许汪歆
• 来源期刊: 上海工程技术大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 振动信号 稀疏化 轨道结构故障 特征指标 密度聚类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: U213
• 字数: 4716字
• 语种: 中文

摘要

根据具有噪声的基于密度聚类(DBSCAN)算法提出一种轨道结构故障诊断方法.首先,以轨道结构第99号轨枕振动信号为例,基于信号稀疏表示,实现降低原始信号冗余度;接着,对轨枕振动信号进行特征指标提取,构造出偏斜度等9类特征指标;然后,通过多次仿真计算不同工况下k-距离图,选取合适的邻域半径(ε)和最小核心点数(min Pts),研究轨枕振动信号在不同特征指标下的数据演变规律;最后,根据聚类评价指标描述不同特征指标间的离散程度.算例表明,该方法可识别不同工况下轨枕故障模式,为轨道结构故障诊断智能化、无损化提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁天辰	上海工程技术大学城市轨道交通学院	28	76	5.0	8.0
2	杨俭	上海工程技术大学城市轨道交通学院	60	354	9.0	17.0
3	许汪歆	上海工程技术大学城市轨道交通学院	2	0	0.0	0.0