高速列车横向减振器故障检测：EMD熵与ReliefF特征融合

本文主要探讨了在高速列车的安全运行中，横向减振器的重要性及其故障对列车振动信号的影响。高速列车的行驶稳定性与减振器性能密切相关，特别是当减振器部分失效时，对列车运行安全和维护至关重要，因此实时监测和故障诊断显得尤为关键。 论文以"应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障"为研究主题，利用了Empirical Mode Decomposition (EMD)方法和 ReliefF特征选择算法。EMD是一种时间频域分析工具，通过分解信号为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些函数反映了信号的不同频率成分，有助于捕捉和提取故障特征。在预处理过的列车振动信号上，通过EMD分解，能够识别出包含故障信息的IMFs。 接着，作者计算了这些6阶本征模式函数的熵值，熵值通常用于衡量数据的不确定性或复杂性，高熵值表示可能存在故障。通过Entropy-ReliefF组合策略，对这些熵值构成的特征矢量进行降维优化，旨在减少冗余信息并突出对故障诊断有用的特征。 ReliefF算法是一种基于实例的学习方法，它通过评估特征对样本分类的贡献来选择最优特征，从而提高分类器的性能。这种方法有助于从众多特征中筛选出最具有区分度的特征，以便于后续支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类。 论文结果显示，当列车运行速度达到200公里/小时及以上时，基于这种特征分析方法的横向减振器故障识别系统具有很高的平均识别率，超过96%，这表明该方法对于提高列车运行的安全性和维护效率具有显著效果。 这项研究结合了EMD的信号分解技术和 ReliefF的特征选择，为高铁横向减振器的故障检测提供了一种有效的数据分析方法，对于保障高速列车的平稳运行具有重要的理论和实践价值。未来的研究可能进一步探索如何将这种方法推广到其他类型的列车振动监测中，以及如何实现实时在线诊断，以实现更精准的列车状态监控。