| 基于盲反卷积去噪的机车走行部齿轮箱故障诊断 |
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| 引用本文： | 陈特放,于天剑,陈雅婷,成庶.基于盲反卷积去噪的机车走行部齿轮箱故障诊断[J].应用声学,2014,22(6):1725-1728. |
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| 作者姓名： | 陈特放 于天剑 陈雅婷 成庶 |
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| 作者单位： | 中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410075;中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410075;中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410075;中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410075 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61273158) 。 |
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| 摘 要： | 为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,以机车走行部齿轮箱为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用盲反卷积去噪的方法来提取机车齿轮的故障特征信息,即采用傅里叶变换在送入滤波器中使振动信号变换为时域信号；再对所有的盲信号进行盲源分离,与TSA(时间同步平均)方法相比,考虑了外界因素的影响,尽量避免了预测和诊断误差；通过对实际机车走行部齿轮振动信号的分析,成功提取到故障特征信号,阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线监测和故障的实时性和可靠性的要求,使机车在正常运行的时候,同时显示出其可靠性、耐用性和高置信度性。
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| 关 键 词： | 机车故障诊断 盲反卷积 振动信号 故障预测 |
| 收稿时间： | 2013/11/12 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/1/20 0:00:00 |
Running Gear Gearbox Fault Diagnosis Based on BlindDeconvolution Denoising Locomotive |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | locomotive fault diagnose blind-deconvolution vibration signal predict failure |
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