一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

摘要：

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法.针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证.实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题.

关键词：电机传动系统、健康状态评估、K-Means算法、LOF算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP206.1(自动化技术及设备)

资助基金：国家科技支撑计划2015BAF08B02

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：66-71