基于近似熵及EMD的高铁故障诊断

本文作者：赵晶晶；杨燕；李天瑞；曾京；魏来；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：抗蛇行减振器故障、横向减振器故障、空气弹簧故障是高铁的3种典型故障。针对高铁的3种常见故障的非线性、非平稳特性,本次研究中将近似熵和经验模态分解应用到高铁故障诊断中进行故障特征提取,并使用BP神经网络作为高铁故障诊断模型进行高铁的故障诊断。实验证明,该方法能够准确有效地进行高铁故障诊断。此外,通过对比实验表明,融合近似熵特征和EMD分解后的第一个模态分量的能量特征比单个特征更有利于高铁故障诊断。
【论文正文预览】：1引言进入新世纪以来,我国高铁得到飞速发展,然而高铁事故时有发生,高铁的安全问题不断出现。高速铁路速度快,行车密度高,一旦发生故障,不仅会扰乱整个铁路网的行车调度,还会威胁到乘客和工作人员的生命安全,带来灾难性的后果。减振器是列车中用来减少或消除外部振动及冲击影
【文章分类号】：U279;TP183
【稿件关键词】：特征提取近似熵经验模态分解神经网络
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【稿件标题】：基于近似熵及EMD的高铁故障诊断
【作者单位】：西南交通大学信息科学与技术学院;西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
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