高速列车的样本关联改进故障诊断方法

摘要：

聚合经验模态分解和基于变量预测模型的模式识别的结合是一种有效的机械故障诊断方法.针对该方法在高速列车故障诊断时存在小样本方法不适用和识别率较低等不足,首先采用滑窗逐步回归法对基于变量预测模型进行了适应性改进,再利用样本间的关联性和连续性,将相邻样本纳入模式识别,并进行样本平滑性处理,从而有效提高了故障诊断识别率.实验分析结果表明,改进方法降低了对样本量的需求,故障识别率提高了20％以上.

关键词：高速列车、变量预测模型、故障诊断、小样本、关联分析

所属期刊栏目：29

分类号：TH113

资助基金：国家高新技术研究发展计划863资助项目2015AA043701-02

在线出版日期：2018-05-15（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：151-157