高速列车监测数据处理及故障诊断

苏宇婷; 姚琦; 王昌冬; 赵永玲

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高速列车监测数据处理及故障诊断

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车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。

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来源
《铁道车辆》 |2022年第1期|16-22|共7页
作者
苏宇婷; 姚琦; 王昌冬; 赵永玲;
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作者单位

大连机车车辆有限公司柴油机技术部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
小波包能量矩熵; 流形学习; 监测数据; 故障诊断; 时频域分析;

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