基于EEMD多尺度模糊熵的S700K转辙机故障诊断

摘要：

为了更加有效地提取S700K转辙机典型故障下动作功率曲线的故障特征,基于集合经验模态分解和多尺度模糊熵的方法提出一种新的故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解,计算获得包含不同时间信息的本征函数;然后对不同时间维度的分量提取模糊熵作为特征参数,由于模糊熵能辨别出信号的细微特征,从而可以获得原始信号多个维度的细微特征作为S700K转辙机不同状态下的特征参数;最后根据灰色关联度分析算法计算待检曲线和各故障曲线特征值之间的灰关联度值,由该值确定S700K转辙机的故障类型.实验结果表明,该诊断模型能显著提高S700K转辙机的故障诊断精度,且具有较好地适应性.

关键词：S700K转辙机、功率曲线、集合经验模态分解、模糊熵、灰色关联度

所属期刊栏目：44

分类号：TP391;U298(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;光电技术与智能控制教育部重点实验室兰州交通大学开放课题

在线出版日期：2022-06-16（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：60-66