优化形态学滤波在高速列车轴承故障诊断中的应用

针对传统形态学滤波方法在提取高速列车轴箱轴承故障特征时过于依赖先验知识,结构元素相关参数(长度L和高度h)未结合信号特征做自适应选取的问题,文章在数学形态学滤波(Mathematical Filter, MF)、布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)、实际工程应用方面做了深入研究。通过布谷鸟算法对结构元素的长度和高度进行自适应寻优,然后使用最优结构元素对信号进行处理,提取出信号中的冲击成分和故障特征,对比传统的解调方法可以发现该方法更准确、更快速。     

改进的EWT方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

高速列车轴承的故障特征提取较为困难,针对这一问题,在经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的基础上,提出了一种基于频谱趋势与频带合并的改进EWT方法,并将其应用于高速列车轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解,根据IMF分量判断准则,提取故障信号的频谱趋势,从而得到初始的频谱分界点;然后计算各初始频带的故障信息判断指标,得到自适应阈值,判断初始频带的有效性,通过对无效频带的合并完成频谱的重新划分;最后进行经验小波变换,将各频带通过正交滤波器组,对得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和试验验证,改进后的EWT方法可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效地确定轴承故障。     

基于改进峭度图法的滚动轴承故障诊断

针对在强烈背景噪声和随机脉冲干扰下滚动轴承故障信号难以提取的问题,提出了一种改进的峭度图方法进行滚动轴承的故障诊断。该方法先通过计算特定频带信号包络的功率谱幅值的峭度,再按照峭度最大原则确定最优解调频带,然后根据最优解调频带获得带通滤波后的解调信号,通过对解调信号进行频谱分析来识别滚动轴承的故障及其类型。通过仿真和试验两种方式,对比分析了改进峭度图法和快速峭度图法诊断滚动轴承故障的效果,验证了改进峭度图法的有效性。分析结果表明:改进峭度图法比快速峭度图法能够更加准确地确定共振频带,并且在强烈背景噪声干扰下也能准确识别轴承故障。     

基于SVD-MOMEDA的高速列车齿轮箱轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承故障信号难以检测的问题以及多点优化最小熵解卷积修正(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)方法受滤波器阶数、故障周期影响的问题,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)改进的MOMEDA的轴承故障诊断方法。首先采用SVD作为MOMEDA的前置滤波器滤除部分噪声,然后通过MOMEDA多点峭度谱追踪故障周期成分,采用变步长搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数,最后利用最优参数相对应的MOMEDA增强信号中的周期性脉冲,并通过包络谱提取故障特征。仿真信号和试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法。     

高速列车圆柱滚动轴承的配合和原始径向游隙分析

分析了我国目前铁路客车使用的滚动轴承与轮轴的配合中的问题及其目前采用的原始径向游隙的合理性，并指出：原始径向游隙的取值不应一概而论，应随车速、载荷和原始配合大小而取不同值。     

基于AFD算法的滚动轴承故障诊断方法

基于自适应傅里叶分解(AFD)算法,将滚动轴承的振动信号分解为一系列单一分量信号并计算它们的峭度;将峭度由大到小顺序排列,自适应寻找峭度趋于稳定的拐点,对拐点前的单一分量信号求和并取包络作共振解调;根据解调得到的频谱判断滚动轴承是否发生故障及发生故障的部位。以N205EM型滚动轴承为例进行试验验证,结果表明:在不预先确定滤波频带,不出现无物理意义的"负频"情形下,能够准确有效地提取出比传统共振解调方法有更好频谱特征的滚动轴承故障信息,从而有效地诊断出滚动轴承的故障。     

基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了一种基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断方法.该方法先用尺度空间划分频带边界,得到共振频带,再把频带边界信息代入Morlet小波中构造滤波器组对信号进行滤波.由于尺度空间划分频带边界存在过分割的问题,引入了包络相关峭度作为指标,提出采用尺度空间优化谱的方法来识别...     

遗传BP网络在滚动轴承故障诊断中的应用

分析了传统ＢＰ算法存在训练速度慢且易陷入局部极小点的缺点，研究了解决的方法。利用基因实数编码的遗传算法训练ＢＰ网络节点的权值，大大提高了神经网络的训练速度及训练精度。遗传算子包括适应值比例选择、整体离散交叉及随机变异３个算子。对比遗传ＢＰ网络和传统ＢＰ网络对机车车辆滚动轴承的诊断结果，遗传ＢＰ网络具有较多的优越性，便于实际应用。     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。     

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。     

基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

基于电信号的高速列车动力链诊断技术研究

牵引电机、联轴节及齿轮等传动机械广泛应用于轨道交通车辆,是高速列车动力链的重要组成部分。这些动力链部件长期工作在复杂恶劣的环境下,在宽速域、大负载工况及轮轨冲击振动等因素影响下容易发生故障,进而影响列车的安全运行与行车秩序。因此及时预警潜在故障对于确保轨道交通车辆的正常运行与行车秩序具有重要的意义。由于基于电信号的诊断技术具有信号易于获取、信号可靠性和准确性高、可实现对象部件的非嵌入式监测等优点,逐渐成为轨道交通故障诊断方向的研究热点。文章阐述了轨道交通车辆动力链关键部件的故障原理,以基于电信号的诊断方法为切入点,对该领域的现有诊断方法与研究成果进行整理与分析,然后基于多特征融合与机器学习理论,提出了一种全新的基于电信号的多变量解析诊断法。该方法首先获取各电信号数据,进行小波降噪,然后通过信号的分解与重构提高信噪比,基于重构信号提取不同的故障特征,最后利用决策树统合各故障特征进行诊断。验证试验与实际应用效果表明,本研究提出的电信号诊断法能够有效检测并识别动力链故障,可以实现早期故障预警,保障高速列车的运行安全。     

基于CAN总线的车载机车轴承监测系统

在提速和高速的机车车辆上 ,单一的轴温检测已难以胜任安全监控及早期预警。基于CAN总线技术 ,建立振动诸参数和温度监测诊断的车载监测系统 ,可较全面地预报机车轴承故障 ,提高机车快速运行的安全     

基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法

针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了 一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法.该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步...     

基于车辆总线和Laplace小波的机车轴承诊断系统

为保证高速客运机车的行车安全,开发基于车辆总线的机车轴承故障诊断系统,通过车辆总线监测温度和振动信号对机车走行部轴承进行早期诊断和预警。给出诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。分析机车轴承振动信号特征,针对故障轴承冲击响应由一系列单边衰减振荡信号组成,轴承故障特征频率包含的能量少且受到噪声干扰的特点,将Laplace小波引入轴承振动信号分析,提出基于Laplace小波相关滤波和包络谱分析提取故障特征频率的机车轴承诊断方法。试验表明,所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效诊断机车走行部各种类型的故障。     

基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断

带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自适应STFT在不同频段自适应选取窗长,大大提高了振动信号的时频分辨率。应用该方法对197726型货车滚动轴承在内圈剥离、外圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,求得故障频率分别为61.32 Hz和46.36 Hz,与内外圈的理论故障频率相符,可以有效地诊断出铁路货车滚动轴承内外圈故障。     

基于数值模拟计算的A型动车组围护结构传热系数优化计算

运用数值模拟的方法对A型动车组各典型断面进行传热分析,并计算了车体围护结构的传热系数及各断面的权重。由计算结果可知,空调车厢有窗断面的权重传热系数最大,空调车厢有门断面及受电弓处有门断面的权重传热系数较大。分析了权重传热系数大的原因,提出采用热导率较小的玻璃、并适当增大双层玻璃中空气层厚度等措施来提高窗户处的保温性,提出车门框架采用热导率更小的材料来改善车门处的保温性,并提出增大受电弓处的车厢顶部保温层厚度来增强保温效果。