基于小波系數的高速列車監(jiān)測數據特征分析.pdf

1、列車在運行過程中隨著速度的提高，安全性態(tài)將產生不斷變化，因此人們對列車安全運行的預警、列車的健康維護更加關注和重視。通過傳感器在列車運行的時候監(jiān)測到的振動數據，這些數據是很巨大的。要反演識別出列車運行的時候處于什么狀態(tài)，就必須通過跟蹤監(jiān)測數據，所以進行安全性態(tài)評估，是非常重要的。但是監(jiān)測的振動數據非常復雜，具有非線性和非平穩(wěn)的特點，小波分析在時間域和頻率域可以提取局部特征，因此廣泛應用于信號特性分析。因此，本文基于小波系數對高速列車監(jiān)測

2、數據特征分析，研究列車正常狀態(tài)、空簧失氣、抗蛇行全拆和橫向減振器全拆四種工況的數據特征。
　　本文在連續(xù)小波變換的基礎上，采用基于小波尺度能量的特征提取算法，該方法沿小波分解尺度進行分解，對不同尺度計算能量，得到四種工況的小波尺度能量特征分布不同點。為了分析峭度在空間上的分布，采用小波包峭度的特征提取算法，根據小波包峭度在各頻帶的變化即可實現(xiàn)對列車安全運行判斷，傳感器位于車體上不同位置，速度也不同，可得到在四種工況下的不同特征。最