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题名一种融合特征与卷积神经网络的车轮缺陷识别方法
被引量：1
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作者
尹兆珂
缪炳荣
张盈
袁哲锋
胡天棋
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机构
西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第6期149-155,共7页
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基金
四川省重点研发资助项目(2023YFG0197)
牵引动力国家重点实验室自主研发资助项目(2023TPL_T08)
中央高校基本科研业务费-专题研究资助项目(2682022ZTPY007)。
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文摘
针对同一识别算法下不同损伤类型以及损伤程度识别准确率低的问题,提出一种多尺度融合特征与一维卷积神经网络(One-dimensional Convolution Neural Network,1D-CNN)相结合的车轮损伤诊断方法。利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)和魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)联合时频分析方法,对轴箱加速度信号进行融合特征提取,将提取到的多维度融合特征作为样本输入,构建适合车轮踏面损伤诊断的CNN模型,对样本中的不同损伤类型和损伤程度进行分类识别。经仿真分析和实验验证表明:所提出的多维度融合特征对于不同车速下的损伤类型以及损伤程度都有很好的识别能力,识别准确率可达到98%,且鲁棒性强,可为车轮踏面损伤识别和评估提供新的方法。
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关键词
故障诊断
轴箱加速度
ceemdan-wvd联合时频分析法
一维卷积神经网络
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Keywords
fault diagnosis
axle box acceleration
ceemdan-wvd
1D-CNN
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分类号
U211.5
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名拟合多阻尼比目标反应谱的高精度地震动调整方法
被引量：5
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作者
谢异同
盛涛
袁俊
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机构
西安建筑科技大学土木工程学院
同济大学结构工程与防灾研究所
西北电力设计院
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出处
《西北地震学报》
CSCD
北大核心
2011年第3期223-227,共5页
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基金
国家自然科学基金项目面上工程(50478045)
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文摘
基于地震动调整效果的衡量指标比较了时域合成法和时频分析法的优缺点,在推导阿里亚斯强度与绝对加速度反应谱定量关系的基础上,将时域叠加小波函数法和时频小波分析调整法相结合,提出了一种能保留地震动强非平稳特性、对真实地震动相位差谱改动较少、能同时拟合多阻尼比目标反应谱的高精度地震动调整方法,并通过拟合美国规范D-V-A联合谱的算例证明了该方法的精度和通用性。
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关键词
多阻尼比目标反应谱
地震动
时域合成法
时频分析法
D-V-A联合谱
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Keywords
Multi-damping-ratio target spectrum
Earthquake ground motion
Time domain synthesis method
Time-frequency analysis method
D-V-A combined spectrum
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分类号
P315.913
[天文地球—地震学]
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题名维格纳-威利分布算法研究及应用
被引量：7
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作者
陈春俊
肖衡
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机构
西南交通大学机械工程学院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期146-149,共4页
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文摘
介绍了一种利用FFT计算维格纳 威利 (WVD)的算法。针对WVD二次时频分布数值计算的复杂性和计算量大的特点 ,提出了一种抽样算法。它在不改变采样频率的情况下 ,增加了处理数据的长度。在同样数据长度下 ,大大缩短计算时间。并用该算法对时变正弦信号和处理铁窗关闭声进行了时频联合分析 ,得到了满意的效果。
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关键词
傅里叶变换
解析函数
维格纳-威利分布算法
信号分析
时频联合分布法
时间抽样算法
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Keywords
Fourier transform
analytic functions
Wigner Ville Distribution
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
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