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基于CUDA加速的高速振动信号故障诊断方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.69 MB | 2018-01-02

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　　为解决传统高铁振动信号故障诊断方法速度慢、难以满足实时处理的要求，提出一种基于计算统一设备架构（ CUDA）加速的高铁振动信号故障诊断方法。首先利用CUDA架构对高铁数据进行经验模态分解（EMD），进而计算分解所得到的各个分量的模糊熵，最后利用最近邻分类（KNN）算法对多个模糊熵特征组成的特征空间进行故障分类。实验结果表明，该方法能高效地对高铁振动信号进行故障分类，运行速度较传统方法有明显提高。

基于CUDA加速的高速振动信号故障诊断方法

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我的优雅你不懂 2018-01-03
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