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高速列车转向架蛇行失稳的MEEMD-LSSVM预测模型
引用本文:叶运广,宁静,种传杰,崔万里,陈春俊.高速列车转向架蛇行失稳的MEEMD-LSSVM预测模型[J].铁道学报,2018(1).
作者姓名:叶运广  宁静  种传杰  崔万里  陈春俊
作者单位:西南交通大学机械工程学院;
摘    要:为预测列车转向架蛇行失稳异常运动状态,提出一种改进的集总平均经验模态分解-最小二乘法支持向量机(MEEMD-LSSVM)的预测模型。以转向架正常、过渡、蛇行失稳3种状态下振动信号为研究对象,通过MEEMD对信号进行分解,再用Hilbert变换(HT)分析其时频能量特征,最后采用固有模态函数(IMF)的能量特征作为LSSVM的输入,通过识别过渡状态,预测列车蛇行失稳。试验表明,列车处于330~350km/h之间时,预测准确率为93.33%,并且MEEMD-LSSVM方法准确率和计算耗时优于EEMD-SVM方法,证明该预测模型的有效性和快速性。

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