【摘 要】
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利用振动对铁道车辆的驱动设备的状态进行监视是一种有效的方法。但由于车辆的运行条件、设备的劣化状况及外部环境等不同,设备的振动会发生变化,所以,只利用振动强度等简单
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利用振动对铁道车辆的驱动设备的状态进行监视是一种有效的方法。但由于车辆的运行条件、设备的劣化状况及外部环境等不同,设备的振动会发生变化,所以,只利用振动强度等简单的方法,难以评价设备的状态。开发一种振动倍频带分析与机器学习相结合的状态监视方法,介绍采用这种方法在营业列车上获得的振动数据以及分析结果。
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