کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7115667 | 1461138 | 2017 | 4 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bogie Fault Identification Based on EEMD Information Entropy and Manifold Learning
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In order to realize high-speed train bogie's fault intelligent identification by data driven method, this paper proposes a new fault diagnosis framework. The main idea of the framework is to use features of ensemble empirical mode decomposition entropy, to reduce the feature dimension by Isometric Feature Mapping Manifold Learning, and identify the faults using support vector machine. The proposed method increases the fault detection rate effectively. Experimental results verify that the new method increases the accuracy of fault detection rate of the bogie failure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC-PapersOnLine - Volume 50, Issue 1, July 2017, Pages 315-318
Journal: IFAC-PapersOnLine - Volume 50, Issue 1, July 2017, Pages 315-318
نویسندگان
Na Qin, Yongkui Sun, Pengju Gu, Lei Ma,