【摘 要】
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针对列车高速运行时易出现蛇行失稳这一问题，提出了一种改进的集合经验模态分解（modified ensemble empirical mode decomposition，MEEMD）香农熵一最小二乘法支持向量机（1east squares support vector machine，LSSVM）的高速列车蛇行失稳诊断方法。首先通过MEEMD对列车330—350km／h时转向架构架的横向振动信号进行分解，得到固有模态函数（intrinsic mode function，IMF），再通过Hilbert变换（
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