基于计算统一设备架构的高铁故障诊断方法

摘要：

为解决传统高铁振动信号故障诊断方法速度慢、难以满足实时处理的要求,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)加速的高铁振动信号故障诊断方法.首先利用CUDA架构对高铁数据进行经验模态分解(EMD),进而计算分解所得到的各个分量的模糊熵,最后利用最近邻分类(KNN)算法对多个模糊熵特征组成的特征空间进行故障分类.实验结果表明,该方法能高效地对高铁振动信号进行故障分类,运行速度较传统方法有明显提高.

关键词：故障诊断、计算统一设备架构、经验模态分解、模糊熵、最近邻分类算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175047;国家重点实验室自主研究课题资助项目2012TPL T15

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2819-2823