本文選題：列車轉(zhuǎn)向架軸承 + 故障診斷��； 參考：《燕山大學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：為提高列車轉(zhuǎn)向架軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和效率,提出一種基于小波包熵和多核學(xué)習(xí)的列車軸承故障智能診斷方法。該方法通過對軸承振動信號進(jìn)行小波包分解,提取小波包特征分量,通過廣義信息熵的概念定義了小波包特征熵函數(shù),最后基于多核學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的分類器對軸承故障類型進(jìn)行分類,判斷軸承的工作狀態(tài)。實驗結(jié)果表明,該方法可以準(zhǔn)確、有效地實現(xiàn)列車軸承的故障判別,為列車轉(zhuǎn)向架軸承早期故障診斷的研究提供一定的新的思路。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and efficiency of train bogie bearing fault diagnosis, an intelligent method of train bearing fault diagnosis based on wavelet packet entropy and multi-core learning is proposed. In this method, the wavelet packet eigencomponents are extracted by wavelet packet decomposition of bearing vibration signal, and the wavelet packet eigenentropy function is defined by the concept of generalized information entropy. Finally, the bearing fault type is classified based on the classifier trained by multi-core learning, and the working state of bearing is judged. The experimental results show that the method is accurate and effective in fault diagnosis of train bearings and provides a new idea for the study of early fault diagnosis of train bogie bearings.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51475387) 中央高�；緲I(yè)務(wù)費專項基金項目(2682014CX033) 四川省科技創(chuàng)新苗子工程項目(2015102)
【分類號】：TH133.3;U279.323

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本文編號：1925891