基于LSSVM的列车转向架拉杆螺栓状态识别

作者：谢锋云; 刘昆; 陈红年; 冯春雨; 刘翊^*; 王二化

来源：仪表技术与传感器, 2019, (08): 96-100.

• LSSVM
• 状态识别
• 螺栓松动
• 转向架
• 小波包

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。

• 单位
  常州信息职业技术学院; 机电工程学院; 华东交通大学机电与车辆工程学院