基于Spark计算框架的高铁振动数据经验模态分解

发布时间：2017-08-24 11:28

  本文关键词：基于Spark计算框架的高铁振动数据经验模态分解

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【摘要】：高铁的安全问题越来越受到人们关注,通过安装在高铁上的传感器可以采集到列车运行过程中的振动信号。分析和处理采集到的振动信号,可以对列车运行过程中出现的故障进行诊断。经验模态分解(EMD)适用于将非线性非平稳的信号分解为若干个固有模态函数之和,它在信号分析和处理领域起着至关重要的作用。但列车在不断运行过程中采集的数据量非常大,信号处理的速度成为了瓶颈。因此,借助大数据处理框架Spark基于分布式的内存运算、弹性式分布式数据集等特点,提出了基于Spark的并行化EMD算法,并利用实际数据进行算法评测,通过Speedup、Sizeup、Scaleup三个指标对实验结果进行分析,得到该并行化方法在三个指标上都有良好的效果,表明该算法可以为大量的振动信号分解提供可靠的解决方案。
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 振动信号 经验模态分解 Spark 并行化
【基金】：国家自然科学基金(No.61573292)
【分类号】：TP311.13;TP338.6
【正文快照】： 西南交通大学信息科学与技术学院,成都611756School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,ChinaLI Ming,LI Tianrui,CHEN Zhi,et al.Empirical mode decomposition of high-speed rail data based on Spark com-puting frame

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本文编号：731088