基于证据堆叠的高速列车典型工况识别-论文.pdf

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1、基于证据堆叠的高速列车典型工况识别李智敏：西南交通大学材料科学与工程学院，博士研究生，四川成都，610051谷鹏举：西南交通大学电气工程学院，硕士研究生，四川成都，6100；51苟先太：西南交通大学电气工程学院，副教授，四川成都，6100；51金炜东：西南交通大学电气工程学院，教授，四川成都，610051秦娜：西南交通大学电气工程学院，讲师，四川成都，610051黄进：西南交通大学电气工程学院，讲师，四川成都，6100；51摘要：为识别高速列车运行典型工况，使用不同数量的特征参数构建特征框架。结果表明，随着特征参数数量的增加，识别率提高，当识别率提高到一定程度后，继

2、续增加特征数量对识别率的提高影响力变小。因此，在实际动车组工况识别时，无需使用大量特征，可节省特征提取工作量。使用频带匕单一频率更能准确反映动车组振动监测信号的振动特性。关键词：证据堆叠；证据理论；特征框架；加速度；位移；工况化、故障的可能性增大，轻则影响运行舒适性，重则危及行车安全。自动、快速、实时、高效地监测、检测列中图分类号：U266．2文献标识码：A车运行状态、工况诊断，快速、准确判断列车故障、找文章编号：1001—683X(2014)09—0053—06到故障部件的需求El益增加。由于信息技术的发展，使得及时、快速、即时地监测、检测列车关键部件的性能和列车

3、运行状态成为可能。自动进行高速列车关键部件的性能衰减监测，进行故障类型、部件甄别，具有重要的应用价值和巨大的经济效益。1概述对于有振动的对象，时频分析是研究其振动特征的随着我国高速铁路营运里程的增加，高速铁路干有效方法。高速列车运行时存在振动，可采用时频分析线联网速度加快，在长大线路上运行的高速列车越来越监测高速列车运行状态。黄采伦等[1]基于小波系数提取多，对高速列车安全运营的需求El益增加。高速列车运和离散余弦包络分析，提取牵引齿轮的故障特征信息，营速度快，走行部件负荷加重，关键部件性能衰减、恶能快速、准确诊断出故障类型及程度；马莉等B利用小基金项目：国家自然科

4、学基金重大项目(611；54002)。．53。波处理列车运行中踏面与轨道产生的振动检测数据，采理问题。D—s理论满足~Bayes概率理论更弱的条件，用小波包分解重构的方法滤波，利用直方图特性得到擦不必满足概率可加性；能直接表达“不确定”或“不知伤信号的阈值；丁夏完等采用以三阶B样条函数为窗函道”，用mass函数表达这些信息，在证据合成过程中保数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振留这些信息。由于D—s理论中需要的先验数据比概率理动信号进行时频分析和特征信息提取，据此能有效诊断论的推理更为直观、更容易获得，加上Dempster合成公铁路货车滚动轴承内外圈

5、故障；朱建渠等H采用谐波小式可以综合不同专家或数据源的知识或数据，使得D—s波包分解法对高速列车典型故障信号进行多层分解，从理论在专家系统、信息融合等领域中得到广泛应用。但中提取能反映典型故障特征的频带能量信息组成特征向证据理论要求证据必须是独立的，而独立证据通常不易量，通过计算、比较信号特征向量与典型故障特征向量获得；证据合成规则理论基础不坚实，其合理性、有效的相像系数，实现故障识别与分类。性尚存较大争议，当证据冲突时存在“Zadeh悖论”_6；模式识别是把具体事物归并到某一具体类别的过存在潜在的指数爆炸问题。Smets认为导致冲突证据合程。取一定数量的样本，根据

6、样本间的相似性设计分成结果不合理的主要原因是由于在未知环境中不可能得类器，再用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决到一个有穷且完备的识别框架，必然存在一些无法判断策。分类过程既可在原始数据空间中进行，也可对原始其真假的未知命题，而冲突部分正是由这些未知命题造数据进行变换，通常表现为提取特征，再将数据映像到成的【。2003年，Dezert和Smarandache在DST理论基础能反映分类本质的特征空间中进行。采用第二种方法可上提出一种新的通用灵活的智能融合算法(DSmT)【8】，使决策机制设计更容易，通过选取相对更加稳定的特征DSmT认为证据间可以有相关性甚至相互包

7、含，并将其表示，可提高决策机制的性能，去除冗余的或不相关的加入到识别框架中，因此，在DSmT识别框架下有一系信息，并能更容易发现研究对象间的固有关系。特征是列符合人类直觉的冲突分配法则】，能够很好地处理证决定样本间的相似性、设计分类器的关键。分类目的确据间的高冲突。虽然DSmT下的PCR解决了高冲突问题，定后，找到合适的特征成为认知和识别的核心。通常不但在融合过程只对冲突因子做出解释，对不确定因子易找到那些最重要的特征或因受条件限制不能进行有效(并集焦元)不产生任何影响。测量，使得特征选择和提取变得复杂，成为构建模式识为了避免证据空间不正交、冲突证据合成结果不合