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| 基于多源信息的高速列车走行部故障识别方法 | |
| 引用本文： | 朱建渠,金炜东,郑高,朱斌.基于多源信息的高速列车走行部故障识别方法[J].振动与冲击,2014,33(21):183-188. |
| 作者姓名： | 朱建渠 金炜东 郑高 朱斌 |
| 作者单位： | 1. 西南交通大学 电气工程学院，成都 610031; 重庆科技学院，重庆 401331 2. 西南交通大学 电气工程学院,成都,610031 3. 公安海警学院 机电管理系,浙江 宁波,315801 4. 西南交通大学 电气工程学院，成都 610031; 长江师范学院，重庆 408100 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目 |
| 摘 要： | 针对高速列车安全性能跟踪监测点多、监测数据量大而导致的走行部故障识别难的问题,提出了一种基于模糊证据理论的多特征、多源信息融合的走行部故障识别方法。首先根据不同传感器信息的某类特征属于不同故障模式下的隶属度间的差异来计算传感器间的信息融合度,利用融合度来确定不同传感器在融合中的权重,从而得到同类特征不同传感器间信息融合后的隶属度;然后由融合后的隶属度转化为基本概率分配函数;最后用证据理论对不同特征间信息进行融合。实验结果表明,该方法能有效地识别列车正常、空气弹簧失气、抗蛇形减震器全拆、横向减震器全拆四种情况,同时在不同速度下均取得了满意的识别率,验证了该方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 高速列车 证据理论 隶属度 信息融合 故障识别 |
| 收稿时间： | 2013-6-13 |
| 修稿时间： | 2013-11-16 |
High-speed train running gear fault recognition based on information fusion of multi-source |
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| ZHU Jian-qu , JIN Wei-dong , ZHENG Gao , ZHU Bin.High-speed train running gear fault recognition based on information fusion of multi-source[J].Journal of Vibration and Shock,2014,33(21):183-188. | |
| Authors: | ZHU Jian-qu JIN Wei-dong ZHENG Gao ZHU Bin |
| Abstract: | |
| Keywords: | high speed train evidence theory degree of membership information fusion fault recognition |
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