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基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法
被引量：
3
1
作者
张琛
方涛
闫开琦
《机车电传动》
北大核心
2021年第1期145-150,共6页
针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法。该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集...
针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法。该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步提取形成低维样本集,在保留故障特征的局部几何结构信息的同时降低特征数据的复杂度,提高故障模式识别的分类性能;最后将低维样本集输入到KNN分类器中进行故障识别。通过比较初次提取特征和再次提取特征,结果表明该模型具有优越的聚类性能,可准确地识别几种常见的高速列车转子系统故障类型。
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关键词
高速列车
特征提取
EEMD
能量熵
LPP
故障诊断
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职称材料
题名
基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法
被引量：
3
1
作者
张琛
方涛
闫开琦
机构
武警
工程
大学
(
乌鲁木齐
校
区
)
装甲车
技术
系
出处
《机车电传动》
北大核心
2021年第1期145-150,共6页
文摘
针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法。该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步提取形成低维样本集,在保留故障特征的局部几何结构信息的同时降低特征数据的复杂度,提高故障模式识别的分类性能;最后将低维样本集输入到KNN分类器中进行故障识别。通过比较初次提取特征和再次提取特征,结果表明该模型具有优越的聚类性能,可准确地识别几种常见的高速列车转子系统故障类型。
关键词
高速列车
特征提取
EEMD
能量熵
LPP
故障诊断
Keywords
high-speed train
feature extraction
EEMD
energy entropy
LPP
fault diagnosis
分类号
U292.914 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U269.322 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法
张琛
方涛
闫开琦
《机车电传动》
北大核心
2021
3
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