改进经验小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对高速列车齿轮箱滚动轴承故障特征提取困难的情况,提出了基于改进经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的轴承故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行EWT变换得到多阶固有模态分量,通过计算峭度值筛选出包含故障信息的固有模态分量,采用经验小波逆变换的方式对筛选分量进行重构,最后计算Hilbert包络解调谱对重构信号进行分析。研究表明,结合EWT,峭度系数和经验小波逆变换的方法可以准确的提取轴承的故障特征,为轴承监测和维修提供准确信息。     

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。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。     

基于Burg法的城市轨道交通快速线路轨道不平顺谱研究

基于多尺度小波分析方法与异常值处理算法进行轨检数据的预处理,比较小波基的选取差异,通过最优小波基获得满足轨道谱估计要求的基础数据。使用现代谱估计中的Burg法进行谱估计方法上的优化,结果表明,与直接法与Welch法相比,Burg法在方差性能与分辨率上均有优势。根据大量拟合公式的比选,结合非线性最小二乘法对估计的轨道谱进行拟合,得到城市轨道交通快速线路不平顺谱表达式与相关参数。将地铁快速线路谱与国内外其他轨道谱进行比较,结果表明地铁快速线路谱与上海地铁轨道谱差异较小,与高速铁路谱及干线谱等差异明显。     

基于谱分布估计和损伤一致性理论的动车组载荷谱校准方法研究

本文对轨道车辆线路实测载荷谱及应力谱展开研究,对已有基于损伤一致性的载荷谱校准方法进行有效修正,并利用威布尔分布和对数正态分布的组合分布进行载荷谱分布估计、实测载荷理论最大值估计、载荷谱扩展,从而实现对实测载荷谱的校准。将校准结果与损伤一致性载荷谱校准方法进行比较,充分证明组合分布对载荷谱分布估计的有效性和扩展载荷谱在轨道车辆载荷线路实测中的重要作用,从而提出利用组合分布对载荷谱分布估计的校准方法。     

计及接触线垂向不平顺的弓网耦合动力学分析

建立弓网系统垂向耦合动力学模型,将接触线垂向不平顺实测数据引入该模型,仿真得到计及接触线垂向不平顺时不同速度条件下的弓网间接触压力值;以接触线垂向不平顺实测数据为基础,建立接触线垂向不平顺谱,对该线路的接触线垂向平顺状态进行评估;基于三角级数合成法得到一系列具有相同功率谱密度的接触线垂向不平顺样本,仿真分析得到弓网间接触压力的统计量。通过研究,揭示了接触线垂向不平顺对弓网间接触压力的影响规律。     

电气化铁路弓网接触压力功率谱的特征提取

电气化铁路中,弓网间的接触压力数据是表征弓网受流质量和动态特性的重要参数,现行弓网技术标准中的时域平稳统计参数难以准确全面地反映弓网动态特性。本文使用自回归模型功率谱估计方法,利用信息理论准则选择合适的模型阶数,得到接触压力的功率谱估计。根据接触压力谱的趋势和波动提出了一种接触压力谱的特征提取方法,该方法通过使用二次多项式拟合接触压力谱下包络线表征谱的趋势特征,用谱中极大值点所对应的波长和谱幅值表征谱的波动特征,以此制定固定线路和固定受电弓类型时一定车速下的接触压力谱标准。比较和分析表明,该方法提取的特征参数具有一定规律性和实际意义,为弓网动态性能评价、弓网系列化标准的建立提供了参考。     

基于自适应频率窗经验小波变换的列车轮对轴承多故障诊断

针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ESCK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断。轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值。     

基于小波包能量谱的地铁隧道健康监测预警

基于小波包变换对环境激励下的加速度响应信号进行分析,根据加速度响应信号的能量谱提出两种健康监测的预警指标,并采取统计小波包能量谱来研究小波包能量分布的收敛性,以确定损伤识别预警的基准阈值。以武汉地铁3号线王宗区间隧道运营阶段为背景,考虑到隧道内复杂环境引起的随机噪声对加速度响应信号损伤识别敏感性具有一定影响,提出一种基于小波包变换的多阈值去噪法,基本原理即对每个小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行降噪处理。实际工程表明:10-1Hz以下加速度响应信号的信息均得到保存,在剔除噪声的同时有效保护各频段的有用信息,可用于实际工程信号降噪过程中;随着数据段数n的增加,预警指标能量改变偏差ED与能量变化方差EV趋于稳定,可以有效判断结构损伤的全过程变化,表明通过收敛值得到的预警阈值在实际应用中具有可行性。     

C_(70E)型通用敞车车体载荷谱测试与研究

以C_(70E)型通用敞车为研究对象,实测了北京—成都、北京—哈尔滨和北京—广州3条典型通用线路的车体载荷信号数据。对实测载荷信号数据进行数据处理,得到了车体4种主要载荷类型的载荷-时间历程。依据雨流计数法编制了车体4种载荷谱。     

弓网检测参数波长谱特征分析

本文对弓网检测参数中的拉出值、接触压力、接触线高度进行数值处理,通过时空变换,采用傅里叶变换分析波长谱特征,结果表明弓网检测参数具有一定的波长特征。拉出值波长特征值在100 m左右表现明显,与拉出值空间布置规律相符。接触压力,接触线高度参数波长特征在100、50、25 m特征值明显,表现出接触网跨中结构与跨距的特征。通过对不同检测系统、不同线路数据分析,印证了上述结果。     

小波分析与Hilbert变换在25T型客车故障诊断中的应用

小波具有多分辨特性,可以对信号进行多尺度变换,从而更精细地分析信号。Hilbert变换可以提取信号的包络。使用小波分析与Hilbert变换结合的方法,对采集的25T型客车轮对擦伤和动不平衡数据进行分析,小波分析可以滤去其噪声,得到近似和细节数据,Hilbert变换可以提取小波分解信号的包络。对处理后的数据计算功率谱和能量分布。通过对轮对擦伤数据、动不平衡和正常数据进行处理,处理结果显示了此方法可以有效地进行25T型客车的故障诊断。     

基于高阶谱的振动传递分析

振动传递关系用频率响应函数表示,但由于信号的非高斯特性,使得传统功率谱估计方法受到限制。利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质,研究了基于高阶谱分析的机械振动传递关系,提出了基于11/2维谱的频响函数。通过分析对比,基于11/2维谱的振动传递关系较功率谱效果明显,其结果可以作为车辆结构减振设计的依据。     

基于小波包分析的城轨车辆受电弓实测动应力研究

为研究受电弓应力变化并预估受电弓实际寿命,在上海地铁1号线和11号线实际运营线路上,开展受电弓动应力实测研究。通过受电弓动应力实测数据归纳和剪裁,获得动应力环境试验谱,采用雨流计数法分析评估了受电弓疲劳寿命。为避免传统去噪算法易将部分真实动应力信号视为噪声,从而导致动应力信号能量损失,采用小波包分析(Wavelet Packet Analysis)法对获取的受电弓动应力信号进行多层次高频和低频分解,并对分解所得系数进行阈值处理,有效地去除动应力信号中的真实噪声,结果表明:小波包法能明显改善受电弓动应力去噪性能-信噪比SNR和根均方误差RMSE,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统去噪算法;既能有效去除受电弓动应力谱中的噪声成分,亦能保留动应力信号细节特征。     

基于谱密度函数的轨道随机不平顺仿真

通过蒙特卡罗方法得出高斯随机过程的相位概率分布类型，运用傅立叶变换进行时域信号的谱密度估计。基于时域采样原理，提出谱密度函数在频域内的采样方法，并利用傅立叶逆变换由谱密度函数得出轨道随机不平顺，使其符合时域分析的需要。仿真结果显示：高斯随机过程的相位符合均匀分布；轨道随机不平顺的模拟结果与频率下限和上限有很大关系，小的频率下限模拟结果表现为宽带波形，大的频率下限模拟结果表现为窄带波形，且频率上限越大，模拟结果中叠加的高频小幅成分越多。通过选择适当的模拟参数，可以使轨道随机不平顺的时域仿真结果与实测结果和频域仿真结果较好相符。     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

重载铁路轨道不平顺谱的分析和表征

轨道不平顺的数学表达对线路状态评估和轮轨动力学分析具有重要意义。计算和分析大秦和朔黄重载铁路2～70 m波长范围内的轨道不平顺谱特征，提出重载铁路轨道不平顺的数学描述，可用于轨道不平顺序列模拟和线路状态评估。数据来源为这两条铁路的高低、轨向、水平和轨距轨道不平顺实测数据。使用小波分析和Welch修正周期图法计算轨道不平顺谱，并与国内外标准轨道谱进行对比；使用多项式拟合算法拟合轨道不平顺谱包络，并使用国内外标准谱拟合公式进行拟合实验对比。最后，给出了发生在钢轨焊缝位置的周期不平顺表达式，并结合轨道拟合谱的逆傅里叶变换方法，对轨道不平顺空间序列进行数值模拟。研究表明：大秦和朔黄轨道不平顺谱的频率和幅度特征基本一致，因此可以使用统一的拟合公式进行拟合；提出的8阶多项式拟合公式能精确地拟合轨道不平顺谱的形状；随机不平顺和周期不平顺的共同表达使轨道不平顺拟合谱的形状和轨道不平顺的数值模拟更为合理和准确。     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

联合快速峭度图与变带宽包络谱峭度图的轮对轴承复合故障检测研究

轮对轴承是铁路车辆的关键动力部件,其健康状态严重影响车辆的运行安全,因此开展轮对轴承的故障检测研究对保障车辆的安全运行具有重要意义。快速峭度图是最为著名的定位故障频带的方法之一。然而,快速峭度图仅对复合故障中低密度冲击故障敏感,无法定位高密度冲击的故障频带。针对这一缺陷,将最新发展的冲击性测量指标,变带宽包络谱峭度引入到快速峭度图中,依据快速峭度图的滤波结构计算每一个滤波频带的变带宽包络谱峭度,建立变带宽包络谱峭度图。将快速峭度图和变带宽包络谱峭度值相结合,分别实现复合故障中低密度和高密度冲击故障的频带定位。通过对定位频带的包络解调实现复合故障的检测与判定。最后利用仿真信号和试验测试信号对所提出方法的有效性进行了验证。     

基于EWT-MCKD的机车轮对轴承故障诊断

针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值.