基于IMF重构-SLLE的高速列车转向架故障特征提取

作     者：王清波 宁静 叶运广 陈春俊 WANG Qing-bo;NING Jing;YE Yun-guang;CHEN Chun-jun

作者机构：西南交通大学机械工程学院 

基　　金：国家自然科学基金项目(51475387) 中央高校基本业务费专项基金项目(2682014CX033) 四川省科技创新苗子工程项目(2015102) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2019年第11期

页      码：9-12页

摘      要：在故障特征提取方面,传统的典型特征提取方法往往需要深入理解信号特性、结合工程实践经验提取故障特征,从而极大程度上孤立了特征提取和智能诊断两个环节,导致在针对复杂多变的机械设备海量信号时,提取反映信号特性的典型特征往往效果不理想。针对该问题,提出一种基于IMF重构-SLLE的新的特征提取方法,该方法首先把EEMD分解得到的IMF分量重构成高维向量,并利用SLLE优良的非线性维数约简能力对信号进行降维。实验表明:IMF重构-SLLE特征提取方法优于传统的EEMD典型特征提取方法,并把此方法应用到高速列车转向架故障状态识别中,识别率高达97.78%,具有重要的工程应用价值。

主 题 词：高速列车转向架 特征提取 故障识别 IMF重构 有监督局部线性嵌入算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 080201[080201] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.11.003

馆 藏 号：203818322...