基于PCA-SVDD的滚动轴承性能退化评估

针对滚动轴承早期微弱故障难以及时发现的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承性能退化评估模型. 使用主成分分析法对滚动轴承振动信号时域和频域的特征指标进行加权融合,构建一个可以有效全面描述滚动轴承运行状况的综合特征指标,将正常状态样本的综合特征指标输入SVDD模型完成评估模型的构建,通过设置健康报警阈值判定轻微故障出现时间,并采用滚动轴承全寿命试验数据进行验证. 结果表明,与以峭度指标、均方根值作为SVDD模型的特征指标输入相比,该评估模型可以更早检测到滚动轴承早期微弱故障的发生,也能更准确地描述滚动轴承整体退化程度.     

轨道车辆轴箱传感用压电梁振动发电特性分析

为解决轨道车辆低频振动时压电俘能器能量适配及发电最大化问题,达到车载微型传感器自驱动化目的,基于小弯曲变形理论构建压电梁机电耦合模型,并搭建实验平台验证模型的正确性.基于该压电梁机电耦合模型,利用仿真方法获取压电梁输出功率与几何参数、材料特性、附加质量和振动频率之间关系.结合上海地铁5号线车辆测量数据分析得到轨道车辆低...     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

基于比例故障率模型的转向架牵引电机滚动轴承可靠性评估

为保障轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承安全、平稳、可靠地运行,提出一种基于振动特征的轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承(以下部分简称电机轴承)可靠性评估方法.该方法首先从实测得到的振动信号中提取并优选出能反映电机轴承状态的特征指标;然后,将优选出的敏感特征指标利用主成分分析法(PCA)进行多域特征指标的加权融合,得到一个能全面、准确、有效地表征电机轴承性能状态的特征指标;再将这个融合后的特征指标作为响应协变量与可靠度之间建立可靠性评估模型,从而对电机轴承运行可靠性提供了有效的评估.最后通过在某车辆转向架牵引电机轴承上的实际应用说明该方法的有效性和合理性.     

基于RVM和WPHM的滚动轴承剩余寿命预测

针对在直接预测传统滚动轴承剩余寿命中呈现出精度不高及预测结果无法体现个体差异性的问题,提出一种基于相关向量机(RVM)和威布尔比例故障率模型(WPHM)的滚动轴承剩余寿命预测方法,采用Cincinnati大学滚动轴承全寿命实验数据进行仿真实验,计算结果表明提出的预测方法能实现对滚动轴承剩余寿命的预测,预测趋势与实际情况相符程度高,有较好的预测结果,具有一定的应用价值.     

基于小波旁瓣相消器的轴承故障特征提取

为解决强背景噪声下声信号提取的轴承故障特征不显著问题,提出一种基于小波旁瓣相消器的故障特征提取方法。该方法利用小波滤波器组将含噪故障轴承声信号变换到小波域,进行小波域阵列广义旁瓣相消自适应波束形成,再通过小波滤波器组重构增强后的故障轴承信号,最后对重构增强后的信号进行包络解调并提取故障特征频率进行故障诊断。实验结果表明,该方法能够在强背景噪声下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的降噪和故障特征增强效果。