基于多视图加权聚类集成的高速列车工况识别

作者：饶齐; 杨燕; 滕飞高速列车工况识别多视图聚类集成特征提取

摘要：随着中国高速列车行业的快速发展,高速列车运行所产生的安全隐患问题引发了更多的关注.由于利用传感器所采集到的高速列车监测数据具有非线性、非平稳的特点,导致故障工况难以识别,为此提出一种基于加权非负矩阵的多视图聚类集成模型（weighted non-negative matrix factorization,WNMF）来对车体走行部的故障工况进行识别.首先,对振动信号进行频域、时频域、时域的分析,通过快速傅里叶变换、小波包能量、经验模态分解的近似熵和模糊熵、机械统计特征四个方面提取特征向量,构建四个特征视图;其次进行K-means聚类,得到每个视图的结果;再通过聚类成员的贡献度和相似度分别求取各视图的两种权值;最后进行加权的非负矩阵分解集成.实验结果表明,该模型能够有效地识别高速列车的故障工况.

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