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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明属于列车故障检测领域，公开了一种基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法，将采集的待测件原始振动信号转换为水平可视图；对水平可视图进行粗化处理，得到多尺度粗图；依据多尺度粗图，计算待测件的图多尺度模糊熵，并作为待测件的特征向量；以训练好的分类模型作为列车轴承故障分类器；将待测件的特征向量输入故障分类器，完成对待测件的故障诊断。本发明能够有效、准确地诊断出轴承故障的不同类型，能为轴承的故障诊断结果提供更高的准确率，实现了列车轴承故障类型的精确诊断，能够有效地监控列车轴承故障，提升列车运行的安全性和经济性。
主权项：1.一种基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1将采集的待测件原始振动信号转换为水平可视图；S2对水平可视图进行粗化处理，得到多尺度粗图；S3依据多尺度粗图，计算待测件的图多尺度模糊熵，并作为待测件的特征向量，具体包括以下分步骤：S31为每个尺度因子下粗图的图信号重构相空间，构造m维的向量序列；S32依据定义的模糊函数，计算m维向量序列相似程度；S33增加嵌入维度并重复S31至S32，计算不同维度下向量序列相似程度的对数差，得到相应尺度因子下粗图的图模糊熵；针对每个尺度因子，重复上述步骤S31至S33，得到图多尺度模糊熵，并将其作为待测件的特征向量；S4以训练好的分类模型作为列车轴承故障分类器；将待测件的特征向量输入故障分类器，完成对待测件的故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于图多尺度模糊熵的列车轴承故障诊断方法
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