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一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法
被引量：
3
1
作者
卢昌宏
张利斌
+2 位作者
张恒志
牟柏源
邹益胜
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期737-743,共7页
对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性...
对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识。因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转向架上多个通道的振动信号共同用于横向减振器性能退化阶段辨识的方法。并通过构建基于CNN的多通道信息融合模型,将多个通道信息进行融合,实现了横向减振器性能退化特征的自适应提取与阶段辨识。将该方法与基于单个通道的方法进行比较,结果表明,该方法能够精确实现横向减振器间隔10%的性能退化阶段辨识。
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关键词
横向减振器
相关性分析
CNN
多通道信息融合
性能退化阶段辨识
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职称材料
题名
一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法
被引量：
3
1
作者
卢昌宏
张利斌
张恒志
牟柏源
邹益胜
机构
西南交通大学机械工程学院先进设计与制造研究所
中车青岛四方机车车辆股份有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期737-743,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1201201)
国创SRTP(201910613019)。
文摘
对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识。因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转向架上多个通道的振动信号共同用于横向减振器性能退化阶段辨识的方法。并通过构建基于CNN的多通道信息融合模型,将多个通道信息进行融合,实现了横向减振器性能退化特征的自适应提取与阶段辨识。将该方法与基于单个通道的方法进行比较,结果表明,该方法能够精确实现横向减振器间隔10%的性能退化阶段辨识。
关键词
横向减振器
相关性分析
CNN
多通道信息融合
性能退化阶段辨识
Keywords
lateral damper
correlation analysis
convolutional neural network
multi-channel information fusion
identification of performance degradation stage
分类号
U279.323 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法
卢昌宏
张利斌
张恒志
牟柏源
邹益胜
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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