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基于ACMD⁃PSOSVM的高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法
1
作者
焦赛亚
李忠艳
+1 位作者
刘金朝
黄哲昊
《铁道建筑》
2025年第8期69-76,共8页
为推进高速铁路钢轨连续擦伤诊断的智能化进程,基于车辆动态响应数据,应用自适应啁啾模态分解(Adaptive Chirped Mode Decomposition,ACMD)联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)...
为推进高速铁路钢轨连续擦伤诊断的智能化进程,基于车辆动态响应数据,应用自适应啁啾模态分解(Adaptive Chirped Mode Decomposition,ACMD)联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法模型,提出一种高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法。首先,对采集的加速度信号进行希尔伯特变换,得到包络信号,对包络信号进行去趋势项的滤波处理;而后,采用ACMD方法分解不同区段处的降噪信号,采用主频分量计算的波长、有效值和能量贡献率作为钢轨连续擦伤诊断的指标,构成特征向量;最后,根据特征向量训练PSOSVM模型,构建分类模型进行擦伤诊断。结果表明:当钢轨出现擦伤时,有效值和能量贡献率会增大;该模型准确率为99.137%,能对钢轨连续擦伤进行有效诊断。
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关键词
高速铁路
钢轨连续擦伤
模型试验
时频分析
ACMD
波长
有效值
能量贡献率
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职称材料
题名
基于ACMD⁃PSOSVM的高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法
1
作者
焦赛亚
李忠艳
刘金朝
黄哲昊
机构
华北电力大学数理学院
出处
《铁道建筑》
2025年第8期69-76,共8页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司基金(2024YJ135)。
文摘
为推进高速铁路钢轨连续擦伤诊断的智能化进程,基于车辆动态响应数据,应用自适应啁啾模态分解(Adaptive Chirped Mode Decomposition,ACMD)联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法模型,提出一种高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法。首先,对采集的加速度信号进行希尔伯特变换,得到包络信号,对包络信号进行去趋势项的滤波处理;而后,采用ACMD方法分解不同区段处的降噪信号,采用主频分量计算的波长、有效值和能量贡献率作为钢轨连续擦伤诊断的指标,构成特征向量;最后,根据特征向量训练PSOSVM模型,构建分类模型进行擦伤诊断。结果表明:当钢轨出现擦伤时,有效值和能量贡献率会增大;该模型准确率为99.137%,能对钢轨连续擦伤进行有效诊断。
关键词
高速铁路
钢轨连续擦伤
模型试验
时频分析
ACMD
波长
有效值
能量贡献率
Keywords
high speed railway
continuous rail abrasion
model test
time-frequency analysis
adaptive chirped mode decomposition(ACMD)
wavelength
valid value
energy contribution rate
分类号
U213.42 [交通运输工程]
TP391.41 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ACMD⁃PSOSVM的高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法
焦赛亚
李忠艳
刘金朝
黄哲昊
《铁道建筑》
2025
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