论文研究基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析.pdf

针对列车走行部的多种故障模式，提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法。对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验，得到列车不同位置的振动信号。计算列车振动信号的排列组合熵，首先实现了同一速度下不同故障的分离，然后以排列组合熵作为故障特征向量，对特征向量进行多级SVM分类识别。实验结果表明，该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障，高速时对四种工况的平均识别率达97%以上。