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基于改进D-S证据理论的高速列车走行部故障诊断研究
| 论文题名： | 基于改进D-S证据理论的高速列车走行部故障诊断研究 |
| 关键词： | 高速列车;走行部;故障诊断;改进D-S证据理论 |
| 摘要： | 随着中国高速列车速度的加快，列车走行部的压力越来越大。然而，国内还没有很适用的针对高速列车走行部数据监测的故障诊断系统。为了保证高速列车的运行安全和舒适性，西南交通大学牵引动力实验室开始进行相关实验研究。实验中，将各类型传感器安装在高速列车走行部的各个部位，用于提取列车运行时的振动信号，然后依据振动信号来判断列车的运行状态。对振动信号进行特征提取后获得的数据是多传感器、多工况、多特征的高维数据，因此，本文针对降低特征维数和多传感器数据融合问题，采用Fisher's ratio特征评价方法降低特征维数，并提出一种改进D-S证据理论多传感器数据融合算法。 本文首先分析了高速列车走行部振动特征、高速列车实验监测数据、运行工况及常用振动特征提取方法;在此基础上，介绍Fisher's ratio特征评价方法和高速列车特征集;然后分析了本文所用的KNN与D-S证据理论结合的分类方法;之后，采用Fisher'sratio方法对高速列车特征集进行特征评价实验，实验结果表明:采用Fisher's ratio方法进行特征评价并去除适当冗余特征，不但可以降低特征维数，还可以提高故障判断准确率。 由于单个传感器存在信息不完整、错误率高的情况，为了得到更为准确的信息，本文采用了D-S证据理论信息融合技术。针对基本D-S证据理论无法融合高冲突证据并且对高铁数据没有针对性的问题，本文提出一种专门针对高铁监测数据的改进D-S证据理论。通过对基本D-S证据理论、典型改进D-S证据理论和本文提出的改进算法的典型算例对比分析，表明了本文提出的改进算法不仅能够有效地处理高冲突证据，并且比经典改进D-S证据理论聚焦效果更好。 最后，将本文提出的改进D-S证据理论应用于高速列车走行部故障诊断融合决策中。实验结果表明:本文提出的改进算法虽然比基本D-S证据理论和经典改进D-S证据理论融合时间稍长一些，但能够提高故障诊断准确率，并且适用性更好。 |
| 作者： | 贺晓 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 张翠芳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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