【摘 要】
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针对当前铁路货车制动系统故障诊断精度不高、效率低下的问题,以货车空气制动机风压数据为研究对象,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和优化隐马尔可夫模型(HMM)的货车制动系统故障诊断方法。首先,对制动机多通道风压信号进行特征提取,获得特征向量;然后采用KPCA对特征向量进行特征约减,获取主要的信息成分;采用K均值(K-means)算法对隐马尔可夫模型的初始参数进行优化,最后利用优化隐马尔可夫模型
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划重大/重点课题(2017J004-H);
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针对当前铁路货车制动系统故障诊断精度不高、效率低下的问题,以货车空气制动机风压数据为研究对象,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和优化隐马尔可夫模型(HMM)的货车制动系统故障诊断方法。首先,对制动机多通道风压信号进行特征提取,获得特征向量;然后采用KPCA对特征向量进行特征约减,获取主要的信息成分;采用K均值(K-means)算法对隐马尔可夫模型的初始参数进行优化,最后利用优化隐马尔可夫模型对空气制动机进行故障诊断。实验结果表明,与其它诊断模型相比,所提方法具有更高的诊断率和优越性。
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