基于证据堆叠的高速列车典型工况识别  

作　　者：李智敏[1] 谷鹏举 苟先太[2] 金炜东[2] 秦娜[2] 黄进[2] 

机构地区：[1]西南交通大学材料科学与工程学院,博士研究生四川成都610031 [2]西南交通大学电气工程学院,硕士研究生四川成都610031

出　　处：《中国铁路》2014年第9期53-58,共6页China Railway

基　　金：国家自然科学基金重大项目(61134002)

摘　　要：为识别高速列车运行典型工况,使用不同数量的特征参数构建特征框架。结果表明,随着特征参数数量的增加,识别率提高,当识别率提高到一定程度后,继续增加特征数量对识别率的提高影响力变小。因此,在实际动车组工况识别时,无需使用大量特征,可节省特征提取工作量。使用频带比单一频率更能准确反映动车组振动监测信号的振动特性。

关 键 词：证据堆叠 证据理论 特征框架 加速度 位移 工况 

分 类 号：U266.2[机械工程—车辆工程]