典型文献
基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究
文献摘要：
针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法.首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平均模糊熵对聚类效果进行综合评价,并与GK聚类、fuzzy C-means聚类进行对比.研究结果表明,GG聚类效果明显优于fuzzy C-means、GK聚类,能够有效实现对道岔转辙机性能退化阶段的准确划分,为现场一线的状态修提供理论支持.
文献关键词：
ZYJ7转辙机;退化状态;小波包分解;功率曲线;GG聚类
中图分类号：
作者姓名：
武晓春;楚昕
作者机构：
兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]武晓春;楚昕-.基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究)[J].铁道学报,2022(01):79-85
A类：
B类：
于小波,小波包分解,GG,退化阶段,阶段划分,道岔转换设备,退化特征提取,性能退化,划分方法,ZYJ7,机工,作功,功率曲线,道岔转辙机,机状态,特征向量,退化性能指标,模糊聚类方法,退化状态,模糊熵,GK,fuzzy,means,状态修
AB值：
0.282334
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