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761.
762.
为了解决高速列车轴承早期故障中低频信号的类间分离性较弱、保持架故障难以识别等的问题,提出了基于Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)熵的自适应诊断方法.该方法将EEMD、样本熵、TEO相结合,利用EEMD的自适应性得到固有模态(intrinic mode function,IMF)信号,用改进的TEO从IMF中提取得到样本熵,使用支持向量机(support vector machine,SVM)判断轴承工作状态与故障类型;讨论了EEMD能量熵、EEMD奇异值熵、EEMD-TEO时频熵生成的故障特征向量以及该向量在SVM中识别结果;对正常轴承、保持架故障、滚动体故障3种状态的轴承样本数据进行了故障诊断.研究结果表明:对3种轴承的故障识别率可以达到98%,较传统的经验模态熵识别率提高了2.6%,该方法可用作高速列车轴承状态诊断. 相似文献
763.
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766.
针对传统城市轨道交通ATS回放软件不支持列车运行信息显示的问题,深入分析回放功能优化需求,研究列车运行信息回放方案。在现有回放软件的基础上,引入离线数据库存取列车运行信息,通过进程间通讯完成信息交互,实现列车运行信息的记录和回放。其在上海地区ATS系统中得到应用和推广,ATS故障排查效率显著提高,进一步提升了城轨ATS智能化水平。 相似文献
767.