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针对道岔转换设备在使用寿命内的功率信号特征提取与退化状态识别问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与核模糊C均值聚类(Kernel-based Fuzzy C-Means clustering,KFCM)相结合的转辙机退化状态识别方法。首先,对S700K转辙机采集的功率曲线数据进行模态分解,得到多个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),通过IMFs的能量幅值获得表征数据退化过程的特征向量;然后,由KFCM算法对特征向量进行转辙机退化状态识别,并进行状态划分;最后,通过计算分类系数和平均模糊熵对该方法的分类性能进行综合评估,并与模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means clustering,FCM)和GK (Gustafson Keseel)聚类算法进行比较。结果表明:该方法聚类效果准确率达95.6%,优于FCM和GK聚类算法,能对转辙机的退化状态进行科学划分,为铁路现场道岔设备健康状态监测提供... 相似文献
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重点介绍了基于粗糙集(RS)的溜放速度控制系统。在分析车组溜放运动规律的基础上,针对以往一次性确定出口定速的静态调速的不足,建立了应用粗糙集理论和最少拍控制器来求解动态出口速度的模型。对所设计的模型进行了仿真测试,达到设计效果。 相似文献
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重点介绍基于遗传算法的编组站测长设备非线性数据校正算法。在分析编组站轨道电路短路输入阻抗与空闲长度之间非线性关系的基础上,针对目前现场设备测量精度的不足,采用改进遗传算法处理校正方案,并通过MATLAB进行了仿真测试。 相似文献
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