应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障

摘要：

横向减振器是转向架的关键部件，其作用是衰减车体与转向架间的振动，其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化，为了能对其进行性能监测和故障诊断，提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解，后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值，最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维，对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明，对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。

关键词：列车故障、横向减振器、经验模式分解、排列组合熵、ReliefF

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目No.61134002；中央高校基本科研业务费专项资金资助No.SWJT12CX038U。

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：226-231,236