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基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究

许汪歆,  袁天辰,  杨俭

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文章导航 > 上海工程技术大学学报  > 2020 >  34(1): 1-8
许汪歆, 袁天辰, 杨俭. 基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(1): 1-8. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.01.001
引用本文: 许汪歆, 袁天辰, 杨俭. 基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(1): 1-8. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.01.001
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XU Wangxin, YUAN Tianchen, YANG Jian. Study on Track Structure Fault Diagnosis Based on DBSCAN Algorithm[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(1): 1-8. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.01.001
Citation: XU Wangxin, YUAN Tianchen, YANG Jian. Study on Track Structure Fault Diagnosis Based on DBSCAN Algorithm[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(1): 1-8. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.01.001
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基于密度聚类算法的轨道结构故障诊断研究

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.01.001

  • 上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海,201620

详细信息

  • 中图分类号: U213

Study on Track Structure Fault Diagnosis Based on DBSCAN Algorithm

    摘要
  • 摘要: 根据具有噪声的基于密度聚类(DBSCAN)算法提出一种轨道结构故障诊断方法.首先,以轨道结构第99号轨枕振动信号为例,基于信号稀疏表示,实现降低原始信号冗余度;接着,对轨枕振动信号进行特征指标提取,构造出偏斜度等9类特征指标;然后,通过多次仿真计算不同工况下k-距离图,选取合适的邻域半径(ε)和最小核心点数(min Pts),研究轨枕振动信号在不同特征指标下的数据演变规律;最后,根据聚类评价指标描述不同特征指标间的离散程度.算例表明,该方法可识别不同工况下轨枕故障模式,为轨道结构故障诊断智能化、无损化提供理论依据.
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出版历程
  • 刊出日期:  2020-03-30

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