Print

基于K邻近算法的转向架构架状态识别研究

论文摘要

作为机车最重要的部分之一,转向架构架的运行状态会直接影响到机车的安全,其状态识别对保证机车安全运行尤为重要。为识别转向架构架状态,采用噪声传感器与加速度传感器对激振数据进行采集,通过时域特征提取与时频域特征提取,将敏感特征量组成训练集与测试集,利用K邻近算法,实现对转向架构架三种不同状态的识别。利用K邻近算法识别率可达到93.33%,与最小二乘支持向量机方法相比具有较好的识别效果,验证了K邻近算法的有效性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邱英,冯春雨,谢锋云,刘昆,杨静,王二化

关键词: 构架,裂纹,邻近算法,识别

来源: 测控技术 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输,自动化技术

单位: 华东交通大学机电与车辆工程学院,常州信息职业技术学院机电工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51565015),江西省自然科学基金资助项目(2013BAB201047),常州高技术重点实验室项目(CM20183004)

分类号: TP212;U260.331

DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.08.010

页码: 48-53

总页数: 6

文件大小: 862K

下载量: 76

相关论文文献

本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/1ad2b5fdcc05a5d88b4d7eca.html