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高速列车的转向架机械故障会引起转向架和车体振动信号的变化,严重影响高速列车运行的安全性和舒适度。为此,提出一种基于聚合经验模态分解的高速列车转向架故障诊断方法。针对转向架空气弹簧失气、抗蛇形减振器失效、横向减振器失效和原车4种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。信号经聚合经验模态分解得到一系列固有模态函数,分别提取能量矩特征,反映不同尺度上能量随时间的分布规律。将第2阶~第6阶经验模态能量矩构成的5维特征矢量作为支持向量机分类器的输入,在列车行驶200km/h的速度下进行转向架故障识别,结果表明,该方法的识别正确率可达到95%以上。 相似文献
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针对石化机组轴承做故障分类时,传统支持向量机的分类性能受自身参数选择的影响识别准确率不高的问题,提出一种基于集合经验模态分解和改进支持向量机的石化机组轴承故障诊断。首先利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与样本熵(sample entropy,SE)对原始信号进行特征提取,采用灰狼算法优化支持向量机(gray wolf optimization algorithm support vector machine,GWO-SVM)的方法得到最优参数,构建石化机组轴承故障诊断模型。最后以实际石化机组数据集进行诊断分析,并通过与未优化的支持向量机和传统优化算法的支持向量机进行对比,表明该文所提方法的有效性和优越性。 相似文献
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本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)设计了一种两阶段的滚动轴承故障诊断方法.离线阶段对典型的正常、故障振动信号进行EMD分解并提取能量信息作为特征,送入PSO–SVM进行训练并保存模型待用,在线阶段对实时的振动信号进行EMD分解并提取特征,利用离线阶段训练好的模型进行诊断并输出诊断结果.使用美国西储大学轴承数据对该方法进行了验证,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。 相似文献
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为了提高EEMD分解中噪声主导模态的去噪效果,利用模糊隶属度的优势,提出了一种EEMD和模糊阈值相结合的去噪方法。首先用二范数计算各个本征模态函数(IMF)与观测信号的概率密度函数(PDF)之间的相似度,得到噪声主导的IMF;然后对噪声主导的IMF进行模糊阈值处理,以去除IMF中的噪声;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和ECG信号进行去噪实验,结果均表明,所提方法的去噪效果整体上优于小波半软阈值方法和基于EMD的间隔阈值(EMD-IT)方法。 相似文献
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非平稳工况下的齿轮故障检测是一项非常困难的工作,由于齿轮振动信号的复杂性,导致故障特征提取和故障诊断困难.针对这些问题,基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络,提出一种在变速条件下齿轮的故障诊断方法 CIHDRFD.首先利用自适应白噪声的完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),将原始振动信号分解为多个固有的模态函数(intrinsic mode function, IMF),并通过计算其信息熵(information entropy, IE)筛选出IE最小的4个IMF作为特征IMF;然后利用希尔伯特变换(hilbert transform, HT)处理特征IMF并求出Hilbert包络谱,利用Hilbert包络谱构建故障特征向量;最后利用改进的双RBF神经网络进行故障检测.通过搭建齿轮故障检测平台验证CIHDRFD方法的有效性,实验结果表明, CIHDRFD方法适用于齿轮故障诊断,在速度波动为3%的情况下,诊断准确率... 相似文献
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总体经验模态分解(EEMD)方法在EMD的基础上消除了模态混叠的现象,从而更能准确地揭露出信号特征信息。根据声发射信号的非稳态、非线性的特点,提出一种基于EEMD应用于刀具磨损状态识别的方法。通过EEMD获取无模态混叠的IMF分量;通过敏感度评估算法从所有IMF分量中提取敏感的IMF;提取敏感IMF的能量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,将刀具分成正常切削、中期磨损和严重磨损3种状态。通过比较EEMD与应用EMD等方法的分类准确率,确立了基于EEMD的方法在提取刀具磨损状态特征信息的优势。 相似文献
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基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态, 针对车体垂向加速度振动信号, 提出了小波包能量矩的列车状态估计方法。首先分析车体垂向振动特征, 对不同工况和不同速度下的信号进行小波包分解, 并重构能量较大的频带信号, 再计算各频带的小波包能量矩特征, 不同频带信号的小波包能量矩变化反映了列车运行状态的改变。将不同频带的小波包能量矩组成特征向量, 最后用支持向量机进行故障识别。实验数据仿真分析表明, 列车空簧失气故障和横向减振器失效故障识别率为100%, 说明该方法能很好地估计出高速列车的故障状态。 相似文献
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针对非线性非平稳信号的去噪问题,结合EEMD分解信号的自适应特性,提出一种基于夹角余弦和模糊阈值的去噪方法。首先用夹角余弦法计算各个本征模态函数(IMF)与观测信号之间的相似度,以相似度曲线的首个极小值的后一个位置为分界点将分解出的IMF分为噪声主导模态和信号主导模态;然后根据VisuShrink阈值易“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值易“过保留”噪声系数的特点,利用模糊阈值对噪声主导的IMF进行处理;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和真实ECG信号进行去噪实验。结果表明,所提方法在整体性能上优于小波半软阈值方法、基于EMD的软阈值(EMD-Soft)和间隔阈值(EMD-IT)方法,是一种有效的去噪方法。 相似文献