基于非负矩阵分解的高速列车走行部工况识别

摘要

cqvip:根据高速列车振动信号数据的特点,针对高速列车走行部工况的识别,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)算法的工况识别模型。该模型通过数据处理获得具有辨识度的工况数据集,使用K-meams、谱聚类、近邻传播和模糊C均值4种聚类算法获得初步识别结果。聚类算法的初步识别结果作为NMF算法的输入,获得最终识别结果。相比NMF算法与聚类算法的识别结果,NMF算法具有更高的准确率,本文验证了NMF算法在高速列车工况识别方面的有效性和高效性,为高速列车的工况识别提出了一种有效的解决方案。