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| 基于VMD的地铁车辆平轮状态监测和诊断 | |
| 作者单位： | ;1.广州地铁集团有限公司;2.广东工业大学机电工程学院 |
| 摘 要： | 针对地铁车辆轮轨振动信号信噪比低、非线性、不平稳等特点,为更好地提取地铁平轮的故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD,variationl mode decomposition)和包络谱熵的地铁平轮故障诊断方法。首先,构建虚拟仿真信号做变分模态分解,并与经验模态分解进行对比分析,说明VMD方法的有效性,再对实测4种工况的轮轨振动信号进行变分模态分解,求出不同分解模态的包络谱熵值,最后采用支持向量机分析故障诊断效果。试验结果表明:提出的方法能够有效地提取平轮故障特征,对地铁车辆平轮故障状态具有良好的诊断效果。 |
| 关 键 词： | 平轮故障 变分模态分解 包络谱熵 支持向量机 故障诊断 地铁车辆 |
Condition Monitoring and Diagnosis of Metro Vehicle Flat Wheel Based on VMD |
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