国家重点实验室开放基金(2012TPLT15)
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
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- 基于近似熵及EMD的高铁故障诊断被引量：22
- 2014年
- 抗蛇行减振器故障、横向减振器故障、空气弹簧故障是高铁的3种典型故障。针对高铁的3种常见故障的非线性、非平稳特性,本次研究中将近似熵和经验模态分解应用到高铁故障诊断中进行故障特征提取,并使用BP神经网络作为高铁故障诊断模型进行高铁的故障诊断。实验证明,该方法能够准确有效地进行高铁故障诊断。此外,通过对比实验表明,融合近似熵特征和EMD分解后的第一个模态分量的能量特征比单个特征更有利于高铁故障诊断。
- 赵晶晶杨燕李天瑞曾京魏来
- 关键词：特征提取近似熵经验模态分解
- 一种基于数据相关性的半监督模糊聚类集成方法被引量：1
- 2015年
- 现有的半监督聚类集成方法能利用先验信息,使集成的准确性、鲁棒性和稳定性得到提高,但在集成阶段加入成对约束信息时,只考虑了给定的约束信息而忽视了约束点与被约束点的邻域点之间的关系。针对此问题,提出了一种基于数据相关性的半监督模糊聚类集成方法。该方法首先利用半监督模糊聚类算法建立集成信息矩阵,并将其转换为相似性矩阵;然后,利用已知的约束信息及约束点与被约束点的邻域点之间的关系来修改相似性矩阵;最后,利用图划分算法得到最终的聚类结果。真实数据上的实验结果表明,提出的方法可以有效提高聚类质量。
- 冯晨菲杨燕王红军徐英歌王韬
- 关键词：模糊聚类
- 聚类集成时机的确定
- 2015年
- 使用集成学习技术可以提高聚类性能。在实验中发现,当各聚类成员聚类迭代到中后期时进行集成所得的结果会优于其迭代完全停止时进行集成所得的结果。利用集成网络泛化能力的偏差-方差分解理论对聚类集成过程中的上述现象进行解释,将提高集成网络间泛化能力的早期停止准则应用于聚类集成过程,并提出聚类集成时机的概念。对比实验表明,基于早期停止准则的聚类集成得到的结果较好,且更节约聚类集成的时间,为寻求聚类集成的最佳时机提供了可行性建议和方法。
- 孟晓龙杨燕王红军肖文超
- 关键词：聚类集成泛化能力
- 基于计算统一设备架构的高铁故障诊断方法被引量：3
- 2015年
- 为解决传统高铁振动信号故障诊断方法速度慢、难以满足实时处理的要求,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)加速的高铁振动信号故障诊断方法。首先利用CUDA架构对高铁数据进行经验模态分解(EMD),进而计算分解所得到的各个分量的模糊熵,最后利用最近邻分类(KNN)算法对多个模糊熵特征组成的特征空间进行故障分类。实验结果表明,该方法能高效地对高铁振动信号进行故障分类,运行速度较传统方法有明显提高。
- 陈志李天瑞李明杨燕
- 关键词：故障诊断计算统一设备架构经验模态分解模糊熵
- 基于聚类集成的高铁故障诊断分析被引量：6
- 2015年
- 聚类集成是对若干独立基聚类器的结果进行组合,从而得到一个对原始数据最优的聚类结果。聚类集成能够减小噪声和孤立点对结果的影响,同时增强聚类结果的鲁棒性和稳定性。从3方面阐述了基于聚类集成的高铁故障诊断分析:1)将原始高铁仿真数据通过傅里叶变化把信号从时域转换到频域,再用不同的特征选择算法进行数据预处理分析;2)分别采用Affinity Propagation(AP)、模糊C均值(FCM)、高斯混合模型(EmGauussian)、Kmeans 4种不同的聚类算法对预处理后的数据进行分析比较;3)引入HGPA、MCLA、CSPA 3种不同聚类集成模型,将得到的基聚类结果分别进行集成。首次把聚类集成算法运用于高铁故障分析中,对比实验结果表明,该方法相比于单个的聚类算法能够更准确有效地进行高铁故障诊断。
- 陈云风王红军杨燕
- 关键词：故障诊断聚类分析聚类集成
