[发明专利]一种高速列车转向架故障诊断方法

摘要

本发明公开一种高速列车转向架故障诊断方法，提出了一种全矢样本熵特征提取算法，并将全矢样本熵特征提取算法和噪声辅助多元经验模态分解相结合进行高速列车转向架故障诊断，通过传感器采集列车运行中的振动信号数据，用噪声辅助多元经验模态分解对信号进行分解得到一系列的多元本征模态函数IMFs，采用相关系数法选择与原始信号最相关的IMF分量，再对有效的IMF分量进行全矢样本熵特征提取得到特征向量，最后将特征向量作为支持向量机的输入进行列车运行状态的识别。本发明，融合了同源两个通道的信息，引入全矢的概念得到一种融合的结果，充分考虑到了信号之间的信息融合，更能将各通道信号之间的特征反映出来，从而获得更高的识别率。

主权项

1.一种高速列车转向架故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集高速列车运行过程中转向架的振动信号数据；步骤2：通过噪声辅助多元经验模态分解对高速列车运行过程中转向架的振动信号进行处理：在转向架的振动信号中添加两通道与原始信号长度一样的不相关的高斯白噪声通道信号构成复合通道信号，再对复合通道信号进行多元经验模态分解，然后去掉噪声通道处理的结果，得到一系列的多元本征模态函数；步骤3：计算多元本征模态函数与原始振动信号的相关系数，选取有效的多元IMFs，计算原始振动信号的同源两通道信号时域序列，再将其全矢融合后得到的新的时域序列；步骤4：提取新的时间序列的样本熵特征作为特征向量；步骤5：将特征向量作为支持向量机的输入进行列车状态的识别。