基于隐马尔科夫模型的牵引座状态识别

摘要

牵引座是机车中连接车体和转向架的重要部件,承受并传递着机车的纵向力,因此牵引座的状态影响着机车的安全.针对牵引座正常、小裂纹故障及大裂纹故障这3种状态,提出了一种基于隐马尔科夫模型的状态识别方法:首先对机车牵引座运行的加速度信号进行特征提取,选取敏感的特征量组成隐马尔科夫模型的训练集与测试集;然后进行状态识别;最后以最大的似然概率对应的状态作为识别结果.结果 表明,针对牵引座的3种不同状态,该方法的识别结果比K邻近算法有更高的识别率.