【摘 要】
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随着列车运行速度和轴重增加,车轮踏面擦伤现象不断加剧。提出一种对列车经过时钢轨振动信号进行高阶谱特征提取并结合粒子群-支持向量机（PSO-SVM）进行车轮擦伤识别的算法。通
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
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随着列车运行速度和轴重增加,车轮踏面擦伤现象不断加剧。提出一种对列车经过时钢轨振动信号进行高阶谱特征提取并结合粒子群-支持向量机（PSO-SVM）进行车轮擦伤识别的算法。通过建立车辆轨道垂向耦合模型和车轮擦伤模型,计算正常车轮与擦伤车轮作用下的钢轨振动响应。利用高阶谱方法对两种情况下钢轨振动信号进行信号处理得到二维等高线图和三维双谱图,通过灰度-梯度共生矩阵提取其二维等高线图的6个纹理特征,与车速共同输入PSO-SVM模型识别车轮是否擦伤;再结合三维双谱图对角切片峰值、二维等高线图内扩对角频率,对擦伤等级
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