首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 工程科技I > 石油天然气工业 > 机械设计与制造 > 基于IMF重构-SLLE的高速列车转向架故障特征提取 【正文】
摘要:在故障特征提取方面,传统的典型特征提取方法往往需要深入理解信号特性、结合工程实践经验提取故障特征,从而极大程度上孤立了特征提取和智能诊断两个环节,导致在针对复杂多变的机械设备海量信号时,提取反映信号特性的典型特征往往效果不理想。针对该问题,提出一种基于IMF重构-SLLE的新的特征提取方法,该方法首先把EEMD分解得到的IMF分量重构成高维向量,并利用SLLE优良的非线性维数约简能力对信号进行降维。实验表明:IMF重构-SLLE特征提取方法优于传统的EEMD典型特征提取方法,并把此方法应用到高速列车转向架故障状态识别中,识别率高达97.78%,具有重要的工程应用价值。
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