基于EMD的动车组故障监控大数据分析技术研究
高速铁路运输目前已成为中国铁路客运的主力.同时,高速铁路动车组的运行安全问题也越来越受到社会的关注.通过安装在列车上与枕轨两侧的各种监测传感器,可以获取列车在高速运行途中和列车经过枕轨时各指标的实时状态数据,尤其是实时振动信号.由于实时状态数据的非线性和非平稳性特征,经验模态分解(EMD)被用于其分析过程中,本文探讨EMD对于实时状态数据分析后故障的有效诊断.同时,由于此类数据量大的特点,本文同时研究了借助大数据处理框架Spark的并行化EMD算法的实现.
动车组 故障诊断 大数据 经验模态分解
王远翔
中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京 100081
国内会议
江苏常熟
中文
376-379
2017-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）