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基于小波包分解与广义隐马尔科夫模型的机车牵引座裂纹状态识别
文献摘要：
牵引座作为连接机车车体和转向架、承受传递机车纵向力的重要部件,其状态影响着机车的安全.文中针对机车牵引座正常、小裂纹故障、大裂纹故障等3种状态,提出了 一种基于小波包分解(WPD)与广义隐马尔科夫模型(GHMM)的状态识别方法:通过db5小波包分解方法对机车牵引座的振动信号进行特征提取,同时结合时域敏感特征组成时频敏感特征向量,由模态区间不确定性分析方法构建模态区间特征向量,最后通过模态区间与隐马尔科夫模型组成的广义隐马尔科夫模型进行状态识别.识别结果表明,针对牵引座的3种不同状态,广义隐马尔科夫模型识别方法相较于传统的隐马尔科夫模型有更高的识别率,而且由于输出结果的模态区间形式包含更多的信息,使机车牵引座裂纹状态结果更加可靠.
文献关键词：
牵引座;小波包;模态区间;广义隐马尔科夫模型
中图分类号：
作者姓名：
谢锋云;闫少石;冯春雨;王二化;刘翊;肖乾
作者机构：
华东交通大学机电与车辆工程学院,江西南昌 330013;常州信息职业技术学院机电工程学院,江苏 常州 213164;中车株洲电力机车有限公司,湖南株洲 412000
文献出处：
引用格式：
[1]谢锋云;闫少石;冯春雨;王二化;刘翊;肖乾-.基于小波包分解与广义隐马尔科夫模型的机车牵引座裂纹状态识别)[J].机械设计,2022(06):35-41
A类：
广义隐马尔科夫模型,GHMM,模态区间
B类：
于小波,小波包分解,牵引座,状态识别,接机,机车车体,转向架,纵向力,裂纹故障,WPD,db5,分解方法,振动信号,敏感特征,时频,特征向量,区间不确定性,不确定性分析方法,模型识别,识别率,输出结果
AB值：
0.148769
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