本文關(guān)鍵詞： 蛇行運(yùn)動 改進(jìn)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MEEMD) Hilbert-Huang變換(HHT) 香農(nóng)熵 最小二乘法支持向量機(jī)(LSSVM)　出處：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對列車高速運(yùn)行時易出現(xiàn)蛇行失穩(wěn)這一問題,提出了一種改進(jìn)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)香農(nóng)熵—最小二乘法支持向量機(jī)(least squares support vector machine,LSSVM)的高速列車蛇行失穩(wěn)診斷方法。首先通過MEEMD對列車330~350 km/h時轉(zhuǎn)向架構(gòu)架的橫向振動信號進(jìn)行分解,得到固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),再通過Hilbert變換(HT)分析其時頻聚集性,同時提取IMF分量的香農(nóng)熵特征,最后用LSSVM進(jìn)行訓(xùn)練和識別。結(jié)果表明,轉(zhuǎn)向架蛇行失穩(wěn)狀態(tài)下的時頻分布的聚集性較正常狀態(tài)下好,并且MEEMD香農(nóng)熵-LSSVM方法的識別率和計算耗時優(yōu)于EEMD-SVM方法,識別率達(dá)到96.67%。
[Abstract]:In view of the problem that the train is prone to snakewalk instability when it is running at high speed. An improved set empirical mode decomposition (EMD) modified ensemble empirical mode decomposition is proposed. Shannon Entropy-least Squares support Vector Machine (squares support vector machine). First, the transverse vibration signal of the bogie frame is decomposed by MEEMD when the train is 330 ~ 350 km/h. The intrinsic mode function of the intrinsic mode function is obtained, and the time-frequency clustering is analyzed by Hilbert transform. At the same time, the Shannon entropy feature of IMF component is extracted and finally trained and recognized by LSSVM. The results show that the aggregation of time-frequency distribution is better than that under normal condition. The recognition rate and computation time of MEEMD Shannon Entropy-LSSVM method is better than that of EEMD-SVM method, and the recognition rate is 96.67.
【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(xiàng)目(51475387) 中央高校基本業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2682014CX033) 四川省科技創(chuàng)新苗子工程資助項(xiàng)目(2015102)
【分類號】：U279.3;TP18
【正文快照】： 持向量機(jī)(LSSVM)0引言由于機(jī)車輪對具有一定錐度,當(dāng)其沿著鋼軌滾動并且速度達(dá)到某一臨界值時,外界自激頻率與列車系統(tǒng)固有頻率接近,就會產(chǎn)生共振,此時輪對繞著軌道中心線一邊橫移一邊搖頭向前運(yùn)動,即蛇行運(yùn)動[1~3]。當(dāng)列車發(fā)生蛇行運(yùn)動時,如果不對列車速度加以控制,其振幅就會

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本文編號：1469278