摘要
本发明涉及列车关键部件的运行状态识别技术领域,本发明公开了一种基于参数优化MOMEDA‑MIA‑CNN的列车滚动轴承状态识别方法,包括以下步骤:步骤(1)、列车滚动轴承数据获取;步骤(2)、MOMEDA参数的优化;步骤(3)、数据预处理;步骤(4)、列车滚动轴承运行数据模态区间化;步骤(5)、列车滚动轴承MIA‑CNN初始模型建立;步骤(6)、列车滚动轴承MIA‑CNN模型优化;步骤(7)、列车滚动轴承运行状态识别。使用MIA‑CNN模型对降噪后的区间信号进行自适应特征提取和状态识别,实现了数据的端对端传输,降低了人为影响,从而使列车滚动轴承运行状态识别结果具有良好的可靠性。