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题名基于KJADE的列车轴承轨边声学诊断方法研究
被引量：9
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作者
龙磊
何兵
刘方
刘永斌
李桂华
陆思良
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机构
安徽大学电气工程与自动化学院
高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期781-787,828,829,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675001,51505001,51605002)。
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文摘
为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。
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关键词
核特征矩阵联合近似对角化
列车轴承
故障诊断
多普勒校正
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Keywords
kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices(kjade)
locomotive bearing
fault diagnosis
Doppler effect correction
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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