一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究 |
| |
引用本文: | 张宁,刘锐.一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究[J].铁道学报,2020(5):66-71. |
| |
作者姓名: | 张宁 刘锐 |
| |
作者单位: | 北京交通大学计算机与信息技术学院;国网山东省电力公司德州供电公司 |
| |
基金项目: | 国家科技支撑计划(2015BAF08B02)。 |
| |
摘 要: | 对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。
|
关 键 词: | 电机传动系统 健康状态评估 K-MEANS算法 LOF算法 |
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录! |
|