提速货车滚动轴承故障原因分析及防范措施

分析了铁路提速货车滚动轴承内外圈滚道及滚子剥离频发故障的原因，提出了防范措施。     

基于共振解调的铁路货车轴承故障诊断

以铁路货车轴箱双列圆锥滚子轴承为研究对象,基于共振解调技术研究了早期故障精密诊断方法。首先在轮对跑合实验台上,采用压电加速度传感器、信号调理器和INV36DF型信号采集处理仪等搭建轴承故障测试系统,测量该类型轴承外圈和滚子存在轻微故障时的振动信号,然后通过带通滤波、包络解调和频谱分析等方法,准确提取出了轴承外圈和滚子的故障特征频率。研究结果表明,利用这种方法可以消除系统噪声干扰,能有效诊断出轴承外圈和滚子的轻微损伤。该方法对于铁路货车轴承的早期故障诊断具有较好的理论意义和实际应用价值。     

基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断

铁路车辆滚动轴承故障的不解体诊断，对于提高轴承诊断效率，减轻操作人员的劳动强度和保证铁路运输的安全是至关重要。结合小波包分解和加权K近邻法提出了一种新的货车滚动轴承不解体故障诊断方法。首先利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解，得到滚动轴承动态信号在不同频带的能量，并以此作为滚动轴承的特征向量；然后采用加权K近邻法对滚动轴承进行故障诊断。对197726型货车滚动轴承在轮对不解体条件下进行了诊断实验，结果表明该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚子的局部缺陷，并且诊断速度快，完全满足实时诊断要求。     

EEMD降噪和谱峭度法在铁路货车轴承故障诊断中的应用

针对铁路货车轴承结构复杂,早期微弱故障往往淹没于强烈的背景噪声中而难于提取的特性,提出了基于EEMD降噪和谱峭度法的共振解调技术。首先,将轮对跑合实验台上测得的振动信号进行EEMD分解;然后,根据峭度、标准相关系数选取包含故障信息较多且与原信号相关性较大的IMF分量,分别对每个IMF分量进行谱峭度分析,确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽;最后,将滤波后的IMF分量重构并进行包络解调和频谱分析。通过对轴承内、外圈故障的实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。该方法在铁路货车轴承早期故障诊断中具有较好的实际应用价值。     

多通道相关-经验模式分解在滚动轴承故障诊断中的应用

在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。     

高速轴承典型故障分析与故障预防措施

分析了滚动轴承的结构和基本参数,从振动角度描述了典型故障的振动机理和特征计算方法.以某1.5MW发电机为载体,分别分析了轴承正常、内圈和保持架故障、外圈故障、滚子故障下的振动信号,梳理了频谱和包络谱结构,验证了故障特点,并提出了滚动轴承的故障预防措施.     

基于EEMD和RBFNN的列车滚动轴承故障诊断研究

针对列车滚动轴承振动信号的非高斯、非平稳性特征,提出一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法,利用EEMD方法对振动信号进行分解,得到前8个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,将归一后的IMF能量特征向量作为RBF神经网络的输入向量构建故障诊断模型,从而实现滚动轴承的故障识别。将RBF神经网络方法和BP(Back Propagation)神经网络进行对比,本文提出的方法能精确识别正常轴承、滚动体故障、外圈故障和内圈故障等4种轴承状态,为提高列车滚动轴承故障诊断的准确性和实时性提供了新思路。     

采用声发射技术对货车轮对轴承故障进行诊断

在相同工况下采用声发射(AE)技术对352226X2—2Z型铁路货车滚动轴承故障信息进行了采集与处理。试验结果表明，将AE诊断法用于检测铁路货车滚动轴承故障具有一定的可行性。     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48％,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别.     

基于模糊熵和包络分析的滚动轴承故障特征提取

提出了一种基于模糊熵和包络分析的故障特征提取新方法。这种方法的核心是首先使用包络分析把调制的振动信号进行解调,然后计算并比较这些包络信号的模糊熵,从而实现故障的特征提取。研究表明,用这种方法提取信号特征,可以容易地将正常滚动轴承、内圈故障、外圈故障和滚子故障的信号区分。     

基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术研究

周期性的冲击信号是诊断滚动轴承缺陷的关键指标,有效地提取缺陷的冲量对精确检测轴承故障非常重要。受到噪声的影响,滚动轴承故障信号的冲击特征始终处于被淹没状况。为了将周期性冲击信号自低信噪比信号内提取出来,可通过一类三阶Teager能量算子对滚动轴承故障进行诊断。通过三阶Teager能量算子对故障振动信号的瞬时总能量进行求解,借助傅里叶变换开展频谱分析,自三阶Teager能量算子谱内进行故障特征的提取。结果表明,三阶Teager能量算子谱能够突出地显示出故障特征,效果明显优于传统的频谱分析法、包络谱分析法与二阶Teager能量算子谱法。     

客货混运铁路专线轨道振动分析

研究目的:分析客货混运铁路专线客车及货车引起轨道振动的规律。研究方法:通过建立考虑线路随机不平顺的轨道结构连续3层梁模型,论述了运用傅里叶变换法分析轨道结构振动的方法。首先对轨道结构振动方程进行傅里叶变换,求解傅里叶变换域中的振动位移,再通过快速离散傅里叶逆变换得到轨道结构的振动响应。研究结果:分析了客、货列车以不同速度运行时对轨道结构振动的影响。研究表明,在客货混运的铁路专线上,最不利的工况应是货车。在同样的列车速度条件下,货车引起的轨道位移比客车大45%~50%,货车引起的轨道加速度比客车大40%~50%,货车引起的轨道动压力比客车大50%~60%。研究结论:客货混运铁路专线比客运专线和货运专线更易损坏,建设客、货分离的铁路专线是有效的解决方法。     

我国铁路货车紧凑型轴承的研究与发展

对铁路货车紧凑型轴承研发的背景、我国紧凑型轴承设计结构、国外先进的轴承技术等进行了分析和概述,并对通过货车轴承技术研究提出解决货车切轴问题的措施进行了分析。     

基于电机定子电流分析的机车齿轮箱故障诊断

机车传动系统齿轮故障诊断对保障列车行车安全有重要意义,因此将牵引电机定子电流分析用于齿轮故障诊断。齿轮局部损伤引起齿轮系扭矩波动,扭矩的波动使驱动电机定子电流多个频率成分发生相位调制,在定子电流频谱中产生边频带,分析这些特殊频率成份就可以检测齿轮故障。齿轮早期故障产生的边频带幅值非常微弱,通常被电机结构引起的谐波成份和噪声掩盖。双树复小波变换保留了常规小波局部分析特性,又能有效抑制平移敏感性和频率混叠。提出了一种新的无传感器机车齿轮故障诊断方法,用双树复小波分析牵引电机定子电流,抑制噪声排除临近频率的干扰。30 t轴重货运机车正线运转实验证明,提出的方法能有效诊断机车齿轮故障。     

货车滚动轴承密封罩脱落原因分析及建议

列举了2008年以来发生的多起货车滚动轴承密封罩脱落事故,结合铁路货车运输信息监测系统的THDS、TADS、TPDS的安全监测结果及车辆检修实际情况,对其脱落原因进行了分析,并提出了相应的措施与建议。     

货车滚动轴承的清洗方法

为了选择一种合理的货车滚动轴承清洗方法，通过对目前国内外常用的一些金属清洗方法全面地分析比较，提出了应用超声波清洗的方法，重点介绍了该方法的原理、特点和实际设备，从理论和实践两方面证明了采用超声波清洗货车滚动轴承是较理想的清洗方法。     

JC型弹性旁承体安装时侧翼橡胶层应力分析

对目前货车转向架装用的JC型双作用弹性旁承体进行了非线性有限元计算,分析了旁承体两侧翼橡胶层在安装及工作时的应力,给出了JC型双作用弹性旁承体在安装时的相关建议。     

基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

基于经验模式分解和11/2维谱的客车轴承故障诊断

为了保证高速客车的行车安全,开展了25型客车轴承故障检测诊断方法研究,使用振动信号对客车车轴轴承进行早期诊断和预警.分析了客车轴承振动信号特征,针对轴承故障特征频率包含的能量少且受到噪声干扰的特点,将经验模式分解和11/2维谱引入轴承振动信号分析,提出了基于经验模式分解和11/2维谱提取故障特征频率的客车轴承诊断方法....     

高速铁路钢轨接头动态响应特性研究

随着高铁运营速度的提高,对轨道平顺性的要求也越来越高。钢轨接头是轨道的薄弱环节之一,由于钢轨接头的存在,列车通过时会出现高频冲击和振动。以钢轨接头为研究对象,对车辆动态响应数据进行分析,得到其响应数据特性。提出基于EEMD分解的自适应同步压缩短时Fourier变换(E-ADSSTFT)方法,利用E-ADSSTFT方法进行数据分析。研究不同高度的焊接接头处的车辆动态响应数据特性,从时域、频域以及时频联合分析几个方面分别对数据进行分析。研究表明,随着钢轨接头的伤损程度增加,高速列车轴箱加速度振动幅值越来越大,且能量分布的频带范围越来越窄,最终引起车辆-轨道耦合系统的非线性振动;长时间的耦合振动作用,在钢轨缺陷接头后方表面易形成钢轨波磨。