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基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究
被引量：
16
1
作者
武晓春
楚昕
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期79-85,共7页
针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法。首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用G...
针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法。首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平均模糊熵对聚类效果进行综合评价,并与GK聚类、fuzzy C-means聚类进行对比。研究结果表明,GG聚类效果明显优于fuzzy C-means、GK聚类,能够有效实现对道岔转辙机性能退化阶段的准确划分,为现场一线的状态修提供理论支持。
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关键词
zyj
7
转辙机
退化状态
小波包分解
功率曲线
GG聚类
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职称材料
题名
基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究
被引量：
16
1
作者
武晓春
楚昕
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期79-85,共7页
基金
国家自然科学基金(61661027)。
文摘
针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法。首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平均模糊熵对聚类效果进行综合评价,并与GK聚类、fuzzy C-means聚类进行对比。研究结果表明,GG聚类效果明显优于fuzzy C-means、GK聚类,能够有效实现对道岔转辙机性能退化阶段的准确划分,为现场一线的状态修提供理论支持。
关键词
zyj
7
转辙机
退化状态
小波包分解
功率曲线
GG聚类
Keywords
zyj
7
switching
machine
degradation
state
wavelet
packet
decomposition
power
curve
GG
clustering
分类号
U284 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波包分解与GG模糊聚类的转辙机退化阶段划分研究
武晓春
楚昕
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
16
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