基于EEMD-KNN的机车牵引座状态识别方法

简介

机车牵引座的安全可靠性对机车运行的安全性起到重要作用,因此对机车牵引座状态识别研究具有重要的经济价值和社会意义。为了开展牵引座的正常、小裂纹、大裂纹等3种状态识别研究,搭建机车牵引座的模拟实验台,用加速度传感器采集不同状态的振动信号,对原始数据进行时域特征提取,并进行集合经验模态分解(EEMD)提取时频域特征,采用K邻近算法(KNN)进行牵引座状态识别。实验结果表明:基于EEMD-KNN模式识别方法能对机车牵引座状态进行有效识别,识别率达到83.3%;而且添加时域特征之后的识别率更高一些,识别率达到90.5%。