【摘 要】
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本文提出一种基于压缩感知的轨道结构故障模式识别方法。该方法通过设计重构信号的稀疏基与测量矩阵,将原始振动信号稀疏重构,解决了轨道振动信号在设计分类器时会出现"过拟
【基金项目】
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国家自然科学基金(高铁联合基金)(U1834201);国家自然科学基金(青年基金)(11802170);国家自然科学基金(面上项目)(51575334);上海工程技术大学研究生创新项目基金(18KY1002);上海市自然科学基金(19ZR1421700)
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本文提出一种基于压缩感知的轨道结构故障模式识别方法。该方法通过设计重构信号的稀疏基与测量矩阵,将原始振动信号稀疏重构,解决了轨道振动信号在设计分类器时会出现"过拟合"的问题。通过构造11个特征征兆指标,研究重构后的数据特征征兆指标分布规律,解决了数据集维度高的问题。将特征征兆指标两两组合,结合密度聚类算法,成功区分轨道结构正常工况、道床板结工况、道床翻浆工况和轨枕空吊工况。利用归一化互信息(NMI)指标评价密度聚类结果有效性。算例表明,该方法实现了大量样本下轨道基础结构不同故障类型的特
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