轨道车辆一系垂向减振器劣化辨识方法研究

• 作者: 姜良奎 卢昌宏 方柳川
• 来源期刊: 机械
• 关键词: 减振器 劣化辨识 PSO SVM
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 交通工程技术
• 页码范围: 32-38
• 页数: 7页
• 分类号: U279.323
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2021.03.006

摘要

减振器是轨道车辆的重要部件,在目前的研究中,缺少对轨道车辆一系垂向减振器劣化阶段进行辨识的研究.为了实现对减振器的劣化阶段进行辨识,提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型的减振器性能劣化辨识方法.首先通过仿真软件获得减振器的加速度信号,提取特征后利用SVM模型对特征进行筛选融合,其次使用粒子群寻优算法对SVM模型的参数进行寻优处理,最后实现了对减振器服役性能劣化状态的辨识.通过实验验证了该方法的有效性,实验结果表明:SVM模型对减振器进行劣化辨识具有可行性,采用寻优算法能够提升方法的辨识率.