小波包熵与多核学习在列车转向架轴承故障诊断中的应用

发布时间：2018-05-23 18:44

  本文选题：列车转向架轴承 + 故障诊断　； 参考：《燕山大学学报》2017年05期

【摘要】：为提高列车转向架轴承故障诊断的准确性和效率,提出一种基于小波包熵和多核学习的列车轴承故障智能诊断方法。该方法通过对轴承振动信号进行小波包分解,提取小波包特征分量,通过广义信息熵的概念定义了小波包特征熵函数,最后基于多核学习训练出的分类器对轴承故障类型进行分类,判断轴承的工作状态。实验结果表明,该方法可以准确、有效地实现列车轴承的故障判别,为列车转向架轴承早期故障诊断的研究提供一定的新的思路。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and efficiency of train bogie bearing fault diagnosis, an intelligent method of train bearing fault diagnosis based on wavelet packet entropy and multi-core learning is proposed. In this method, the wavelet packet eigencomponents are extracted by wavelet packet decomposition of bearing vibration signal, and the wavelet packet eigenentropy function is defined by the concept of generalized information entropy. Finally, the bearing fault type is classified based on the classifier trained by multi-core learning, and the working state of bearing is judged. The experimental results show that the method is accurate and effective in fault diagnosis of train bearings and provides a new idea for the study of early fault diagnosis of train bogie bearings.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475387) 中央高校基本业务费专项基金项目(2682014CX033) 四川省科技创新苗子工程项目(2015102)
【分类号】：TH133.3;U279.323

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本文编号：1925891