典型文献
基于支持向量机的轨道结构病害识别研究
文献摘要：
轨道结构作为承载列车载荷的关键部件,一旦出现病害将直接影响列车的行驶安全.针对这一问题,文中提出了一种基于支持向量机的轨道结构病害识别方法.该方法利用时域统计和离散小波变换对轨道结构不同工况,例如正常状态、轨枕空吊、道床板结下轨枕振动加速度数据进行联合特征提取,降低了数据的维度,为病害识别提供了可能.该方法还利用支持向量机算法对特征向量进行识别,并采用网格搜索方法对支持向量机参数进行选优,识别准确率在85％左右.实验结果表明,所提方法可以对不同程度的轨枕空吊及道床板结病害进行较好地识别,为轨道结构故障在线预警提供技术基础.
文献关键词：
轨枕空吊;道床板结;病害识别;时域统计;特征提取;网格搜索;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
伍伟嘉;杨俭;袁天辰;邵志慧
作者机构：
上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]伍伟嘉;杨俭;袁天辰;邵志慧-.基于支持向量机的轨道结构病害识别研究)[J].电子科技,2022(02):27-33
A类：
B类：
轨道结构,结构病害,病害识别,列车载荷,关键部件,行驶安全,法利,时域统计,离散小波变换,不同工况,正常状态,轨枕空吊,道床板结,结下,振动加速度,联合特征,支持向量机算法,特征向量,网格搜索,搜索方法,选优,识别准确率,结构故障,技术基础
AB值：
0.272012
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