基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断
100 积分
50
评分
4.8 积分- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 1.1MB
- 页数 4P
- 阅读 90
- 下载 34
针对重庆轻轨铸钢支座系统故障诊断中缺乏故障样本的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量数据描述(SVDD)的故障诊断方法。对采集到的振动脉冲响应信号进行EMD分解,提取第一、第二模态的能量和平均值作为特征输入到SVDD分类器进行训练和分类。实验结果表明,采用EMD分解后提取的特征能有效地浓缩故障信息,使SVDD分类器具有分类效果好、计算效率高等优点。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断 1.1MB
一种基于频率变化的铸钢支座故障识别方法 414KB
铸钢支座的受力性能研究 1.3MB
新型大吨位铸钢支座静力性能试验研究 1.4MB
基于虚拟仪器的铸钢支座振动测试系统 300KB
城市轻轨PC梁过渡跨铸钢支座及钢结构箱强度试验研究 844KB
既有线换梁施工中弧形铸钢支座的安装方法 202KB
重载铁路桥梁铸钢支座病害的整治 202KB
城市轻轨PC梁铸钢支座强度分析和实验研究 598KB
基于VMD分解和支持向量机的水电机组振动故障诊断 1.1MB