基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究

的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵。通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较 发
现,在不同尺度下改进多尺度排列熵方法估计的熵值结果更加稳定,且误差减小。结合马氏距离特征选择与遗 传
算法优化的支持矢量机模式识别算法,提出了一种智能 化 的 轴 承 故 障 诊 断 方 法。通 过 列 车 轴 箱 轴 承 实 验 数 据 进
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行验证,结果表明该方法可准确识别出不同类型的故障轴承。
关键词:多尺度排列熵;马氏距离;特征提取;支持矢量机;故障诊断
中图分类号:U279.
323
文献标志码:A
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故障,为行车安全带来重大隐患。因此,在列车复杂工
况下及时检测轴箱轴承的早期故障成为走行部状态监
测研究的热点和难点。
列车实际运营中对轴箱轴承的主要检测方式为车
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载轴温报警 装 置 [1],轨 边 声 学 诊 断 系 统 (
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1.五邑大学 轨道交通学院,广东 江门 529020;2.西华大学 汽车测控与安全四川省重点实验室,四川 成都 610039;
3.西南交通大学 牵引动力国家重点实验室,四川 成都 610031;4.西华大学 汽车与交通学院,四川 成都 610039)
摘
要:多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中。由于粗粒化过程 中
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2018
132);西华大学自然科学基金(
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1620303)
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第一作者:李永健(
1986—),男,甘肃岷县人,讲师,博士。
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nong9339@163.
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通信作者:刘吉华(
1988—),男,江西大余人,讲师,博士。
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h214913@163.
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件在高速工况下的服 役 环 境 变 得 更 加 恶 劣,容 易 发 生
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轴箱轴承作为转 向 架 的 关 键 零 部 件,将 列 车 全 部
负荷经转向架承受并传递至轮轨,使各车轴、车轮承重
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均匀分配。随着列车 速 度 不 断 提 高,轴 承 等 主 要 零 部
收稿日期:2016
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基金项目:国家重 点 研 发 计 划 (
2016YFB1200401);青 年 创 新 人 才
类项 目 (
2018KQNCX262);四 川 省 科 技 计 划 项 目
(
2018JY0238);西 华 大 学 省 部 级 学 科 平 台 开 放 课 题
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第 42 卷第 1 期
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文章编号:1001
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基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究
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