文献类型：期刊文章

作　　者：朱建渠[1,2] 金炜东[1] 朱斌[1,3] 李艾[4]

机构地区：[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031 [2]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331 [3]长江师范学院物理学与电子工程学院,重庆408100 [4]中国交通建设集团第二航务工程局,重庆400042

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61134002)

年　　份：2013

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：650-654

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：文章针对高速列车行走部故障识别难的问题,提出了一种基于谐波小波包分解和相像系数的故障特征提取与分类识别方法,用谐波小波包分解法对各类故障信号进行多层分解,从中提取能反映各类故障特征的频带能量信息组成特征向量,通过计算和比较信号特征向量与不同故障特征向量的相像系数,实现对故障的识别与分类。实验结果表明,该方法能有效地识别列车正常、空气弹簧失气、抗蛇形减震器全拆及横向减震器全拆4种情况,同时在不同速度下均取得了满意的识别率,验证了该方法的有效性。

关 键 词：高速列车 谐波小波 特征提取 相像系数  故障识别

分 类 号：U266]