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基于经验模态分解和多尺度熵的车轮扁疤故障检测方法

发布时间: 2022-05-27

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利,新技术
行业领域：
其他
成果介绍

本发明公开了一种基于经验模态分解和多尺度熵的车轮扁疤故障检测方法。方法为：在轨道单侧安装4个振动加速度传感器，采集列车经过时的钢轨振动信号；对采集到的钢轨振动信号进行滤波处理，保留与车轮振动有关的信号；对滤波后的信号进行经验模态分解，提取信号的前三个固有模态分量；计算前三个固有模态分量和的多尺度熵值，得到每个传感器的多尺度熵值；计算每个传感器的平均多尺度熵值，通过对比同一列车正常车轮的多尺度熵值曲线，判断车轮是否存在扁疤故障。本发明利用振动加速度传感器采集到的钢轨振动信号，通过对振动信号进行小波包能量熵分析，实现对钢轨波浪型磨损的检测，具有实时性好、检测方便且速度快、适用范围广的优点

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