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基于變分模態(tài)分解色散熵和 SVM 的軌道車輛受電弓故障診斷

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摘要為提高軌道車輛受電弓的故障診斷精度,提出了基于變分模態(tài)分解( VMD)色散熵( DE)和支持向量機(jī)(SVM)的受電弓故障診斷方法。首先,以 VMD 為受電弓各運(yùn)行狀態(tài)信號的分解方法實(shí)現(xiàn)信號的多尺度自適應(yīng)分解,得到若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)( IMF)分量。其次,以 DE 為特征提取方法計(jì)算各 IMF 分量的 DE 值,并組成故障特征向量。(剩余10655字)

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