基于分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的高速列車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征分析.pdf

1、盡管我國(guó)高速列車的各方面技術(shù)已經(jīng)處在世界前列，但是大環(huán)境下高速列車也面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。高速列車安全運(yùn)行的重大問題備受關(guān)注，因此對(duì)在長(zhǎng)期服役過(guò)程中的列車安全性的預(yù)警以達(dá)到健康維護(hù)變得尤為重要。通常采用在高速列車各個(gè)重要位置安裝傳感器的方法，采集振動(dòng)信號(hào)，以期能夠準(zhǔn)確快速評(píng)估高速列車服役性態(tài)。高速列車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特征分析是評(píng)估高速列車服役性態(tài)的重要組成部分。本文主要對(duì)高速列車的七種工況和參數(shù)漸變工況以及單個(gè)減振器失效工況進(jìn)行了分析。

2、r>　　本文首先采用分?jǐn)?shù)階傅立葉變換方法對(duì)高速列車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)榉謹(jǐn)?shù)階傅里葉變換是一種處理非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法。分?jǐn)?shù)階傅立葉變換方法將高速列車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)從時(shí)域變換到頻域，得到分?jǐn)?shù)域三維圖，求不同階次下的最大值，形成最大值曲線，針對(duì)最大值曲線求取特征值，形成三維特征值。實(shí)驗(yàn)部分，將由分?jǐn)?shù)階傅里葉變換得到的特征作為支持向量機(jī)的輸入，對(duì)高速列車七種工況分類識(shí)別，得到了各個(gè)通道的識(shí)別率，這七種工況包括了四種單一工況（正常狀態(tài)、空氣彈簧

3、減振器全部失效、橫向減振器全部失效、抗蛇行減振器全部失效）和三種混合工況（空氣彈簧減振器全部失效+橫向減振器全部失效、空氣彈簧減振器全部失效+抗蛇行減振器全部失效、抗蛇行減振器全部失效+橫向減振器全部失效），從而歸納出對(duì)四種單一工況靈敏的通道。除此，還對(duì)參數(shù)漸變工況和單個(gè)減振器失效工況進(jìn)行了三維特征值仿真分析。
　　但是僅采用分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的方法，找不到參數(shù)漸變工況的急劇退化點(diǎn)。針對(duì)這一缺點(diǎn)本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)階傅立葉變換與圖

4、像處理分析相結(jié)合的高速列車安全狀態(tài)識(shí)別方法。同時(shí)改進(jìn)了關(guān)于圖像分割的全局最佳閾值算法。將高速列車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)分?jǐn)?shù)階傅立葉變換到分?jǐn)?shù)域的三維圖，對(duì)其做底部投影并形成灰度圖來(lái)表示能量積聚性，隨后通過(guò)全局最佳閾值的算法對(duì)灰度圖做閾值分割突出其主要能量區(qū)，最后將各種工況的能量積聚性同原車進(jìn)行相似度計(jì)算。通過(guò)此方法有效判別分類了四種單一工況和三種混合工況。并提取出了參數(shù)漸變工況急劇蛻化的參數(shù)漸變范圍。
　　本文的研究?jī)?nèi)容是國(guó)家自然科學(xué)基金重