现代制造工程 ›› 2020, Vol. 477 ›› Issue (6): 1-4.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.06.001

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基于隐马尔科夫模型的牵引座状态识别

谢锋云,冯春雨,刘翊,王二化,符羽   

  • 出版日期:2021-06-08 发布日期:2021-06-08
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51565015,51805168); 江西省教育厅资助项目(GJJ180301)

  • Online:2021-06-08 Published:2021-06-08

摘要: 牵引座是机车中连接车体和转向架的重要部件,承受并传递着机车的纵向力,因此牵引座的状态影响着机车的安全。针对牵引座正常、小裂纹故障及大裂纹故障这3种状态,提出了一种基于隐马尔科夫模型的状态识别方法:首先对机车牵引座运行的加速度信号进行特征提取,选取敏感的特征量组成隐马尔科夫模型的训练集与测试集;然后进行状态识别;最后以最大的似然概率对应的状态作为识别结果。结果表明,针对牵引座的3种不同状态,该方法的识别结果比K邻近算法有更高的识别率。

关键词: 转向架;牵引座;隐马尔科夫模型;似然概率

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