【摘 要】
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为了有效提取高速列车转向架振动信号的故障特征以及针对单通道采集的信息难以完善地反映出列车运行状态的问题,提出了一种基于全矢样本熵(full vector sample entropy,简称F
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(61134002)
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为了有效提取高速列车转向架振动信号的故障特征以及针对单通道采集的信息难以完善地反映出列车运行状态的问题,提出了一种基于全矢样本熵(full vector sample entropy,简称FVSE)算法的故障特征提取方法。首先,使用噪声辅助多元经验模态分解(noise assisted multivariate empirical mode decomposition,简称NAMEMD)方法对振动信号进行分解,得到一系列多元本征模态函数;其次,根据相关系数法选择与原始信号最相关的本征模态函数分别进行样本熵
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