作者：段旺旺,金炜东 单位：中国声学学会 出版：《噪声与振动控制》2015年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZSZK2015020140 DOC编号：DOCZSZK2015020149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《根据瞬时转速与冲击信号诊断柴油机故障的方法》PDF+DOC2016年第04期 高志龙,霍柏琦,唐松林,么子云,张进杰 《基于PCA神经网络和D-S决策的瓦斯传感器故障辨识》PDF+DOC2015年第03期 黄丹,徐平安,王其军,任玉东,严彬 《综合故障检测与诊断系统》PDF+DOC2018年第06期 张立新 《基于中国标准动车组失稳检测系统的调试故障浅析》PDF+DOC2018年第24期 刘海龙,于佳,贾伟男 《基于主成分分析的建筑空调系统传感器故障检测》PDF+DOC2005年第05期 杜志敏,晋欣桥,孙勇 《基于BAS的空调系统过程监测与故障诊断》PDF+DOC2002年第05期 郝小礼,陈友明 《液固两相流声发射检测系统设计及实验评价》PDF+DOC2012年第22期 刘刚,陈超,韩金良,钱致颖 《基于瞬时转速的柴油机各缸工作均匀性在线监测方法研究》PDF+DOC2011年第06期 程利军,张英堂,李志宁,任国全,李健伟 《PCA在非线性系统传感器故障检测和重构中的应用》PDF+DOC2006年第05期 仇韬,张清峰,丁艳军,吴占松,张毅,孔亮 《利用宽频导波的轨道断轨检测算法》PDF+DOC2015年第01期 王彭,刘扬,周亮,黄震宇

    • 高速列车转向架是否故障及故障种类对列车运行的安全性有重要的影响。为了及时高效的对转向架关键部件进行故障诊断，本文选用高速列车转向架典型故障振动信号，提出了运用功率谱与主成分分析相结合的方法提取信号特征，先对样本数据进行功率谱估计，构造包含所有工况的特征频点数组，将这些频率点在每个样本的功率谱中对应的幅值作为特征向量，再通过主成分分析降维处理，去除冗余的特征项，最后经过支持向量机分类判断出故障种类。用加速度和位移传感器选取5个测点，取得了满意的识别结果，准确率在90%以上，验证了该方法的有效性。

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