| VMD改进多尺度排列熵和LLTSA的列车车轮损伤诊断 |
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| 引用本文： | 田英,刘启跃. VMD改进多尺度排列熵和LLTSA的列车车轮损伤诊断[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(10): 1530-1535. DOI: 10.13433/j.cnki.1003?8728.20200233 |
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| 作者姓名： | 田英 刘启跃 |
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| 作者单位： | 四川建筑职业技术学院,成都 610339;西南交通大学 牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所,成都 610031 |
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| 摘 要： | 针对列车车轮损伤振动信号特征难以提取的问题,本文提出基于变分模态分解(VMD)改进多尺度排列熵和线性局部切空间排列算法(LLTSA)的车轮损伤诊断方法.首先利用VMD方法分解原始振动信号得到若干个模态分量,计算各模态分量的改进多尺度排列熵,然后采用LLTSA方法进行特征维数约简,并与等距映射流形算法(ISOMAP)降维结果对比,获得最优的低维特征向量,最后将低维特征向量作为核极限学习机(KELM)的输入进行分类辨识.实验分析结果表明,该方法能够成功识别出车轮损伤状态.
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| 关 键 词： | 车轮损伤 诊断 VMD 改进多尺度排列熵 LLTSA |
Train Wheel Damage Diagnosis based on VMD Improved Multiscale Permutation Entropy and LLTSA |
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| TIAN Ying,LIU Qiyue. Train Wheel Damage Diagnosis based on VMD Improved Multiscale Permutation Entropy and LLTSA[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(10): 1530-1535. DOI: 10.13433/j.cnki.1003?8728.20200233 |
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| Authors: | TIAN Ying LIU Qiyue |
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