基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究

• 作者: 武晓春 楚昕
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: ZYJ7转辙机 退化状态 小波包分解 功率曲线 GG聚类
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号、信息化
• 页码范围: 79-85
• 页数: 7页
• 分类号: U284
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2022.01.011

摘要

针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法.首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平均模糊熵对聚类效果进行综合评价,并与GK聚类、fuzzy C-means聚类进行对比.研究结果表明,GG聚类效果明显优于fuzzy C-means、GK聚类,能够有效实现对道岔转辙机性能退化阶段的准确划分,为现场一线的状态修提供理论支持.