%0 Journal Article
%T 基于经验模式分解和神经网络的车轮踏面擦伤检测方法
%A 周 璇
%A 赵 鑫
%A 陈光雄
%J 润滑与密封
%D 2015
%R 10.3969/j.issn.0254-0150.2015.05.003
%X 车轮踏面擦伤故障信号具有非平稳特性,为识别车轮踏面擦伤，提出一种将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition）与神经网络相结合的诊断方法，通过实验获取车轮踏面擦伤故障信号，对故障信号EMD分解得到本征模函数分量(Intrinsic Mode Function,IMF),再对各阶IMF分量提取能量和峭度特征，构建出特征向量并输入到神经网络中进行故障识别。将此法通过LabVIEW编程实现并经实验验证，该方法在车速0~200 km/h时具有较高识别能力，与传统方法相比具有使用范围广，实用价值高的特点。
%K 经验模式分解 神经网络 峭度 轮轨踏面擦伤
%U http://www.rhymf.com.cn/tg/rhymf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=RF20140544&flag=1