基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究

摘要：

针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法.首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平均模糊熵对聚类效果进行综合评价,并与GK聚类、fuzzy C-means聚类进行对比.研究结果表明,GG聚类效果明显优于fuzzy C-means、GK聚类,能够有效实现对道岔转辙机性能退化阶段的准确划分,为现场一线的状态修提供理论支持.

关键词：ZYJ7转辙机、退化状态、小波包分解、功率曲线、GG聚类

所属期刊栏目：44

分类号：U284(铁路通信、信号)

资助基金：国家自然科学基金61661027

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85