【摘 要】
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车轮踏面擦伤故障信号具有非平稳特性,为识别车轮踏面擦伤,提出一种将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition）与神经网络相结合的诊断方法,通过实验获取车轮踏面擦伤故障
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所
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车轮踏面擦伤故障信号具有非平稳特性,为识别车轮踏面擦伤,提出一种将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition）与神经网络相结合的诊断方法,通过实验获取车轮踏面擦伤故障信号,对故障信号EMD分解得到本征模函数分量（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各阶IMF分量提取能量和峭度特征,构建出特征向量并输入到神经网络中进行故障识别。将此法通过Lab VIEW编程实现并经实验验证,该方法在车速0~200 km/h时具有较高识别能力,与传统方法相比具有使用范围广
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