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| 基于模糊灰关联分析的高速列车运行状态识别 | |
| 作者姓名： | 李家会 金炜东 熊莉英 |
| 作者单位： | 1. 西南科技大学 信息工程学院， 四川 绵阳 621010； 2. 西南交通大学 电气工程学院，成都 610031 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61134002);绵阳市科技计划项目(12G032-4) |
| 摘 要： | 针对高速列车运行状态监测问题提出小波包能量熵与模糊灰关联度相结合的运行状态识别方法。对高速运行状态下列车10个关键部位传感器振动信号进行均匀分段及多层小波包分解,将小波包能量熵作为特征值;随机选取四种运行状态下各10段数据求其平均能量熵作为参考序列,其余数据能量熵作为待检测序列,采用灰色理论对参考、待检测序列进行模糊灰关联分析,获得待检测序列对各运行状态隶属度;实现对高速列车运行状态识别。实验结果表明,该方法能有效诊断高速列车运行状态,尤其小样本、故障特征不明显时明显优于支持向量机及概率神经网络方法。 |
| 关 键 词： | 高速列车 状态识别 模糊灰关联分析 小波包能量熵 |
| 收稿时间： | 2014-01-08 |
| 修稿时间： | 2014-03-21 |
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