emd和熵在高铁走行部故障诊断中的应用研究

《emd和熵在高铁走行部故障诊断中的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、国内图书分类号：TPl81．6国际图书分类号：681．5密级：公开西南交通大学研究生学位论文里丛旦歪旦熵在高迭走至三部丝瞳趁断虫的应用硒究年级三委二二级姓名赵晶晶申请学位级别亟±专业值曼兰信：基丝堡指导老师拯基教拯二零一四年四月十九日ClassifiedIndex：TP181．6U．D．C：681．5SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONAPPLICATIONOFEMDANDENTROPYONf1AUIJDIAGNOSISOFHIGHSPEEDRAILRUNNINGGEARGrade：2

2、0llCandidate：ZhaoJingjingAcademicDegreeAppliedfor：MasterSpeciality：SignalandInformationProcessingSupervisor：Pro￡YangYanApril19，2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本

3、学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密团，使用本授权书。(请在以上方框内打“、／”)学位论文作者签名：二厶&热指导老师签名：日期：加1午．s．V易日期：h1妒．多一杉’西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：(1)本文结合经验模态分解、时域近似熵理论以及BP神经网络提出了一种新的高铁走行部故障诊断方法。在该方法中利用时域近似熵和经验模态分解分别提取高铁振动信号的特征作为特征向量，并利用BP神经网络基于该特征向量进行状态识别。(2)本文对传统的经验模态分解和模糊熵的结合应用进行改进，并提出了一种

4、新的高铁走行部故障特征提取方法。主要是在对信号进行经验模态分解后并不人为的选取前若干模态分量，而是对所有模态分量的模糊熵求平均，并将该平均值作为故障特征，提高了该方法的鲁棒性和稳定性，并进行实验验证。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：二厶只热日期：为7

5、}．S．2／秀西南交通大学硕士研究生毕业论文第1页

6、摘要高铁具有输送能力大、速度快、节能等优点，对我国的交通、运输、环境以及经济起着十分重要的作用，然而高铁交通安全形势却不乐观，高铁的安全问题不断出现。走行部故障是危害列车行驶安全的重要因素，因此，对列车的走行部故障进行及时诊断和识别对高铁的安全显得尤为重要。采集并分析走行部的振动信号是了解走行部运行状态和进行故障诊断的重要手段，它的主要目标是要寻找一种简单有效的信号变换方法，使得信号所包含的重要信息显示出来，最终达到提取有效信号特征的目的，因此信号分析是进行走行部状态检测的重要步骤。传统的信号分析方法在处理非平稳信号时具有一定的局限性，本文将经验模态分解(E

7、MD)方法和熵理论应用于高铁走行部故障诊断中。时域近似熵反映了振动信号的复杂程度，而对信号进行EMD分解后的模态分量的能量反映了信号的主要频率成分的能量。因此，时域近似熵理论和固态模态分量的能量信息包含了信号的特征，本文基于EMD方法和近似熵理论提取了高铁的故障特征，并使用BP神经网络进行状态识别。实验结果表明，该故障诊断方法能有效识别走行部故障，并能有效提高走行部故障诊断性能。此外，本文结合EMD方法和模糊熵理论提出了一种高铁走行部故障特征提取方法。通过对不同工况下的振动信号进行EMD分解得到一系列模态分量，本文摒弃了传统方法中仅选取前若干个模态分量作为待

8、分析模态分量的思想，而是将所有的模态分量进行分析，并计算所有模态分量的模糊熵的平均值作为振动信号的特征。最后为了证明本文提出的方法的有效性，选用BP神经网络、SVM以及贝叶斯网络作为分类器来进行故障诊断。此外，将传统方法提取的特征分别作为BP神经网络、SVM以及贝叶斯网络的输入来进行故障诊断，实验结果表明，本文的特征提取方法提取的特征能更好的反应故障信息，从而提高故障诊断正确率。关键词：故障诊断；特征提取；经验模态分解(EMD)；信息熵；近似熵；模糊熵；西南交通大学硕士研究生毕业论文第1I页AbstractHighspeedrail(HSR)hasthead

9、vantagesoflargeconveyingca