基于eemd的齿轮故障诊断方法与交通状态预测研究

本文主要探讨了国内外在交通状态预测方面的研究现状，特别是针对交通拥堵问题的预测和诊断方法。文章作者杨俊送在西南交通大学攻读交通运输规划与管理专业硕士，其学位论文关注的重点是如何通过创新的预测模型来提高交通状态预测的准确性。 在国内外研究现状部分，虽然原文提及的研究重点是交通状态预测，但具体到本篇论文，它聚焦于齿轮故障诊断方法，尤其是基于eemd（Ensemble Empirical Mode Decomposition，即集成经验模态分解）的策略。eemd是一种用于非线性和非平稳信号处理的技术，它能够将复杂信号分解为一系列内在模态函数（IMF），这对于分析机械设备的故障模式非常有用。齿轮作为机械设备中的关键组件，其故障诊断对于预防性维护和交通安全至关重要。 论文可能详细讨论了以下几点： 1. 齿轮故障的常见类型和特征：包括磨损、断裂、点蚀等，以及这些故障如何影响交通系统的运行效率和安全性。 2. 经典的交通拥堵识别算法：可能包括基于交通流量、速度和占有率等参数的传统统计方法，如时间序列分析、阈值判断法等。 3. 加权改进的GM(1,1)-马尔可夫预测模型：这是一种结合了灰色系统理论（GM(1,1)模型）和马尔可夫链的预测模型，通过引入自相关系数加权，增强了模型对数据依赖性的考虑，从而提升了预测交通拥堵状态的精确度。 4. eemd在齿轮故障诊断中的应用：eemd能够有效地分解齿轮振动信号，揭示出故障特征，通过对比不同模态函数，可以识别出故障的早期迹象，为实时监测和预警提供依据。 5. 模型验证和性能评估：可能通过实际交通数据或者模拟实验，验证了提出的预测模型在识别交通拥堵和齿轮故障方面的表现，对比了传统方法，突显了新方法的优势。 这篇论文不仅综述了交通拥堵预测领域的研究进展，还特别贡献了一个结合eemd与改进GM(1,1)-马尔可夫模型的新方法，用于更精准地预测和诊断齿轮故障，对于优化交通管理和设备维护具有重要意义。