期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于白噪声统计特性与EEMD的高速列车横向减振器故障诊断
被引量：
7
1
作者
李辉
金炜东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第9期2648-2651,共4页
针对高速列车横向减振器故障信号非线性非平稳的特点,提出了基于白噪声统计特性与聚合经验模态分解(EEMD)相结合的故障诊断算法。利用经验模态分解(EMD)对故障信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行EEMD分解,最后对用相关系数求得的最能...
针对高速列车横向减振器故障信号非线性非平稳的特点,提出了基于白噪声统计特性与聚合经验模态分解(EEMD)相结合的故障诊断算法。利用经验模态分解(EMD)对故障信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行EEMD分解,最后对用相关系数求得的最能反映振动信号的本征模态函数(IMF)计算排列组合熵。在240 km/h速度下,对高速列车横向减振器七种工况进行诊断,识别率达到91.8%。实验结果表明,与基于小波熵特征分析的算法相比,该算法具有更高的识别率和更强的抗噪性能。
展开更多
关键词
高速列车
横向减振器
故障诊断
白噪声统计特性
支持向量机
聚合经验模态分解
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于白噪声统计特性与EEMD的高速列车横向减振器故障诊断
被引量：
7
1
作者
李辉
金炜东
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第9期2648-2651,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61134002)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJT12CX038U)
文摘
针对高速列车横向减振器故障信号非线性非平稳的特点,提出了基于白噪声统计特性与聚合经验模态分解(EEMD)相结合的故障诊断算法。利用经验模态分解(EMD)对故障信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行EEMD分解,最后对用相关系数求得的最能反映振动信号的本征模态函数(IMF)计算排列组合熵。在240 km/h速度下,对高速列车横向减振器七种工况进行诊断,识别率达到91.8%。实验结果表明,与基于小波熵特征分析的算法相比,该算法具有更高的识别率和更强的抗噪性能。
关键词
高速列车
横向减振器
故障诊断
白噪声统计特性
支持向量机
聚合经验模态分解
Keywords
high-speed train
lateral damper
fault diagnosis
statistical characteristics of white noise
support vector machine
ensemble empirical mode decomposition
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于白噪声统计特性与EEMD的高速列车横向减振器故障诊断
李辉
金炜东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
