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作者：郑云水;张亚宁;
单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院;
摘要：针对提速道岔未知新故障误判影响列车安全运行及道岔检修效率的问题，提出一种基于多域特征提取和自适应提升算法(Adaptive boosting, adaboost)的信号分析及故障诊断模型。首先，为了深入挖掘道岔的故障特征，分别从时域、频域及时频域提取故障特征，构造原始特征集；然后根据AdaBoost模型获得的特征重要度排序构造不同特征数量的分类模型，并利用模型分类精度进一步获得最佳特征子集；最后将最佳特征子集输入含判定机制的AdaBoost故障诊断模型，完成对提速道岔含未知故障类型的诊断，同时，通过对模型的再训练，实现了对现有故障诊断模型的自适应更新。结果表明：本文方法在有效提取故障特征，提高道岔已知类故障诊断精度的同时，可以有效地识别出道岔之前未出现的新故障。
关键词：特征提取;;adaboost;;未知故障;;提速道岔;;故障诊断
基金资助：国家自然科学基金地区科学基金项目(61763023);; 甘肃省科技厅计划（20YF8GA037）
