典型文献
基于EEMD多尺度模糊熵的S700K转辙机故障诊断
文献摘要：
为了更加有效地提取S700K转辙机典型故障下动作功率曲线的故障特征,基于集合经验模态分解和多尺度模糊熵的方法提出一种新的故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解,计算获得包含不同时间信息的本征函数;然后对不同时间维度的分量提取模糊熵作为特征参数,由于模糊熵能辨别出信号的细微特征,从而可以获得原始信号多个维度的细微特征作为S700K转辙机不同状态下的特征参数;最后根据灰色关联度分析算法计算待检曲线和各故障曲线特征值之间的灰关联度值,由该值确定S700K转辙机的故障类型.实验结果表明,该诊断模型能显著提高S700K转辙机的故障诊断精度,且具有较好地适应性.
文献关键词：
S700K转辙机;功率曲线;集合经验模态分解;模糊熵;灰色关联度
中图分类号：
作者姓名：
魏文军;刘新发;张轩铭;武晓春
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;兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]魏文军;刘新发;张轩铭;武晓春-.基于EEMD多尺度模糊熵的S700K转辙机故障诊断)[J].铁道学报,2022(05):60-66
A类：
B类：
EEMD,多尺度模糊熵,S700K,转辙机故障,典型故障,动作功率,功率曲线,故障特征,集合经验模态分解,故障诊断方法,时间信息,本征函数,时间维度,取模,辨别,细微特征,灰色关联度分析,算法计算,故障曲线,曲线特征,灰关联度,故障类型,诊断模型,故障诊断精度
AB值：
0.270813
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