【摘要】：針對列車混合故障的診斷,提出了一種基于集合平均經(jīng)驗分解(EEMD)和獨立分量分析(ICA)的盲分離診斷方法。通過EEMD算法將混合信號分解為包含不同源信號特征的本征模態(tài)函數(shù)(IMF),組成新的多維信號;用主成分分析準(zhǔn)確估計源信號個數(shù),解決了單通道信號盲分離的欠定問題;利用快速獨立分量分析(FastICA)算法實現(xiàn)了信號的盲分離。實驗信號分別采用仿真信號和列車實驗信號進行實驗,實驗結(jié)果表明,該算法可以有效地分離出列車的單故障信號。
[Abstract]:A blind separation diagnosis method based on set average empirical decomposition (EEMD) and independent component analysis (ICA) is proposed for train mixed fault diagnosis. The mixed signal is decomposed into the eigenmode function (IMF), with different source signal characteristics to form a new multidimensional signal by EEMD algorithm, the number of source signals is estimated accurately by principal component analysis, and the underdetermined problem of blind separation of single channel signal is solved, and the blind separation of signal is realized by fast independent component analysis (FastICA) algorithm. The experimental signals are tested by simulation signal and train experimental signal respectively. the experimental results show that the algorithm can effectively separate the single fault signal of the train.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61134002)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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10 權(quán)友波;王甲峰;岳e，

本文編號：2515903