本文主要研究内容
作者谢锋云,刘昆,陈红年,冯春雨,刘翊,王二化（2019）在《基于LSSVM的列车转向架拉杆螺栓状态识别》一文中研究指出：针对列车转向架拉杆螺栓的松动问题,采用基于LSSVM的状态识别方法对列车转向架拉杆螺栓进行状态识别研究。制作了列车转向架拉杆螺栓结构模拟模型,包括正常、过渡、松动3种状态,并结合激振器、功率放大器等仪器搭建实验平台。采用振动加速度传感器采集列车转向架拉杆螺栓的振动信号,对获取的数据进行时域、频域分析,结合小波包能量寻找螺栓不同松动状态下振动信号的差异性,提取了敏感特征参数,最后通过LSSVM模型对拉杆螺栓状态进行分类识别。识别结果表明,基于LSSVM的识别方法能够有效识别出转向架拉杆螺栓的松动状态。
Abstract
zhen dui lie che zhuai xiang jia la gan luo shuan de song dong wen ti ,cai yong ji yu LSSVMde zhuang tai shi bie fang fa dui lie che zhuai xiang jia la gan luo shuan jin hang zhuang tai shi bie yan jiu 。zhi zuo le lie che zhuai xiang jia la gan luo shuan jie gou mo ni mo xing ,bao gua zheng chang 、guo du 、song dong 3chong zhuang tai ,bing jie ge ji zhen qi 、gong lv fang da qi deng yi qi da jian shi yan ping tai 。cai yong zhen dong jia su du chuan gan qi cai ji lie che zhuai xiang jia la gan luo shuan de zhen dong xin hao ,dui huo qu de shu ju jin hang shi yu 、pin yu fen xi ,jie ge xiao bo bao neng liang xun zhao luo shuan bu tong song dong zhuang tai xia zhen dong xin hao de cha yi xing ,di qu le min gan te zheng can shu ,zui hou tong guo LSSVMmo xing dui la gan luo shuan zhuang tai jin hang fen lei shi bie 。shi bie jie guo biao ming ,ji yu LSSVMde shi bie fang fa neng gou you xiao shi bie chu zhuai xiang jia la gan luo shuan de song dong zhuang tai 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自仪表技术与传感器的谢锋云,刘昆,陈红年,冯春雨,刘翊,王二化，发表于刊物仪表技术与传感器2019年08期论文，是一篇关于状态识别论文,螺栓松动论文,转向架论文,小波包论文,仪表技术与传感器2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自仪表技术与传感器2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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