【摘 要】
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为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态，提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征．以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行
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为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态，提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征．以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行减振器故障4种典型工况下车体及转向架的振动信号为研究对象，将信号进行聚合经验模态分解，得到～系列成分简单的固有模态函数，分别计算样本熵值构成高维特征矢量，最后采用支持向量机进行故障状态的分类识别．实验结果表明，列车在200km／h速度下，故障识别率可以达到88％，证明了该特征提取算法的有效性．
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