基于K邻近算法的转向架构架状态识别研究

作者：邱英; 冯春雨; 谢锋云^*; 刘昆; 杨静; 王二化

来源：测控技术, 2019, 38(08): 48-53.

DOI：10.19708/j.ckjs.2019.08.010

• 构架
• 裂纹
• K邻近算法
• 识别

作为机车最重要的部分之一,转向架构架的运行状态会直接影响到机车的安全,其状态识别对保证机车安全运行尤为重要。为识别转向架构架状态,采用噪声传感器与加速度传感器对激振数据进行采集,通过时域特征提取与时频域特征提取,将敏感特征量组成训练集与测试集,利用K邻近算法,实现对转向架构架三种不同状态的识别。利用K邻近算法识别率可达到93.33%,与最小二乘支持向量机方法相比具有较好的识别效果,验证了K邻近算法的有效性。

• 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