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申请/专利权人:四川大学
摘要:本发明属于列车故障检测领域,公开了一种基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法,将采集的待测件原始振动信号转换为水平可视图;对水平可视图进行粗化处理,得到多尺度粗图;依据多尺度粗图,计算待测件的图多尺度模糊熵,并作为待测件的特征向量;以训练好的分类模型作为列车轴承故障分类器;将待测件的特征向量输入故障分类器,完成对待测件的故障诊断。本发明能够有效、准确地诊断出轴承故障的不同类型,能为轴承的故障诊断结果提供更高的准确率,实现了列车轴承故障类型的精确诊断,能够有效地监控列车轴承故障,提升列车运行的安全性和经济性。
主权项:1.一种基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1将采集的待测件原始振动信号转换为水平可视图;S2对水平可视图进行粗化处理,得到多尺度粗图;S3依据多尺度粗图,计算待测件的图多尺度模糊熵,并作为待测件的特征向量,具体包括以下分步骤:S31为每个尺度因子下粗图的图信号重构相空间,构造m维的向量序列;S32依据定义的模糊函数,计算m维向量序列相似程度;S33增加嵌入维度并重复S31至S32,计算不同维度下向量序列相似程度的对数差,得到相应尺度因子下粗图的图模糊熵;针对每个尺度因子,重复上述步骤S31至S33,得到图多尺度模糊熵,并将其作为待测件的特征向量;S4以训练好的分类模型作为列车轴承故障分类器;将待测件的特征向量输入故障分类器,完成对待测件的故障诊断。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 四川大学 基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法
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