基于谐波小波的轴承故障诊断方法的研究

提出了一种基于谐波小波的轴承故障诊断方法,并就滚动轴承内圈损伤、外圈损伤和滚动体损伤三类常见的运行故障,运用谐波小波变换提取了它们的故障特征。在武昌南机务段轴承检测的应用表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号的故障特征频率,具有良好的应用前景。     

小波分析在高压输电线路故障诊断中的应用

运用小波理论，提出了一种新方法，准确地捕捉故障发生时的突变信号，并结合行波故障检测和测距理论，计算出故障距离，给出了算法及仿真结果。     

小波变换在故障处理中的应用

小波变换具有良好的时频局部特性，特别适合非平衡和奇异信号的检测，讨论了小波变换在故障处理中的主要应用，并对小波变换的故障检测方法进行仿真，结果表明该方法具有较好的有效性。     

摆式列车倾摆控制系统故障检测诊断的试验研究

提出了采用小波变换对摆式列车倾摆控制系统的故障进行检测和诊断的方法；摆式列车实验台倾摆系统执行机构故障和传感器的故障试验证明，采用小波变换检测诊断倾摆系统的故障是行之有效的。另外还提出了一种确定故障检测的阈值的新方法。     

小波变换在电力机车主整流器故障检测中的应用研究

提出了一种基于小波变换的小波信息熵,并利用其构造设备状态检测指标计算方法,将这种状态检测方法应用到电力机车主整流器故障检测中。通过各种不同故障状态仿真实验分析,表明这种方法是有效的,同时具有较强的抗干扰性。     

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。     

基于卷积神经网络的牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断

为实现牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断,提出一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)的故障诊断方法。首先对电机健康状态、不同相发生匝间短路故障及不同故障严重程度下的定子电流进行三层小波分解,得到小波分解高频系数和低频系数;求取小波分解系数的二范数,作为电机电流的特征;设计并训练1D-CNN,将训练好的1D-CNN作为分类器,实现牵引电机定子绕组匝间短路故障“端到端”的智能诊断。设计并搭建异步电机定子绕组匝间短路故障诊断实验平台。实验结果表明：所提方法可以准确有效诊断出轻微的匝间短路故障。在闭环控制下,电机发生1匝短路故障时,诊断正确率达到90.5%,并能够有效区分故障相。     

一种改进的多小波分解重构算法及其应用

在论述多小波基本理论及其分解重构算法的基础上,基于多小波分解重构算法的扩展与正交多小波的对称/反对称特性,提出了一种改进的分解重构算法,并以SA4多小波为例,对电力系统高压输电线故障暂态信号进行分解与重构,证明了其有效性。     

小波变换在故障处理中的应用

小波变换具有良好的时频局部特性,特别适合非平稳和奇异信号的检测.讨论了小波变换在故障处理中的主要应用,并对小波变换的故障检测方法进行仿真.结果表明该方法具有较好的有效性.     

经验小波在机车轴承故障诊断中的应用

针对机车轴承故障诊断中故障特征提取的难题,将经验小波变换(EWT)引入机车轴承振动信号分析。经验小波通过构造紧支撑自适应滤波器将信号分解为多个固有模态分量,能有效抑制模态混叠。针对轴承振动特征对经验小波变换进行改进,提出了首先利用改进经验小波变换分解机车轴承振动信号,然后以峭度为指标筛选敏感分量,进而对敏感分量进行希尔伯特包络解调提取轴承故障特征的诊断方法。机车运行试验表明,文章所提出的方法划分机车轴承振动信号频带合理,能有效提取轴承故障特征频率,准确诊断各种类型的轴承故障。     

基于DSP的铁路MOA在线监测研究

对铁路电网中MOA在线监测进行研究,在传统基波测量法的基础上,硬件上加入频率自动跟踪电路,实时跟踪电网频率,解决FFT的频谱泄漏问题,软件上小波分析解决现场干扰和去除噪声问题,FFT可方便地得到各次谐波,从而计算出测量所需的阻性泄漏电流.     

基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析

将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中.由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解 (EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号.为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分.通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱.通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布.最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析.HHT 方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径.     

基于小波变换的城市轨道交通牵引供电系统谐波分析

分析了采用12脉波整流机组和24脉波整流机组进行整流的城市轨道交通牵引供电系统所产生谐波的特征.提出将小波变换应用于城市轨道交通牵引供电系统的谐波分析并进行仿真.结果表明:小波变换可将城市轨道交通牵引供电系统谐波中的高频成分逐步分离,减少高频谐波成分对电力系统的污染,对实现城市轨道交通牵引供电系统谐波信号的高分辨率检测具有很好的应用价值.     

基于小波变换的补偿电容故障自动识别方法

针对当前高速综合检测车中,信号检测系统自动化水平较低、需要凭借人工经验检查故障等问题,提出一种基于小波变换的补偿电容故障自动识别方法。该方法首先对补偿电容检测数据进行降噪处理,然后对降噪处理后的数据进行脉冲识别,最后自动识别出补偿电容失效位置,从而达到补偿电容故障自动识别的目的。实验结果表明,该方法能满足现场使用需求。     

高速动车组用异步牵引电机内电磁场的时步有限元计算与分析

文章以一台高速动车组用异步牵引电机为例,建立异步牵引电机场路耦合的数学模型和物理模型.利用时步有限元数值分析方法对电机内电磁场进行计算,得到电机的主要电磁性能,并与给定的电磁设计计算值进行比较.同时利用傅里叶谐波分析程序对电机的气隙磁密进行分解,研究基波与各次谐波的磁密分布情况.并对电机铁芯各部件的磁密分布状态进行了分...     

一种基于正交小波包技术的机车信号记录器数据快速压缩方法

根据铁路机车信号设备自身的信号译码需求,提出一种基于正交小波包技术的轨道电路信号的快速压缩方法,以改善目前机车信号记录器直接存储方式给波形数据存储造成的局限性.该方法利用截频性能出色的dmey小波的正交镜像小波滤波器组对机车信号记录器的记录波形信号进行3级小波包分解,按照记录信号制式的不同,在考虑dmey小波滤波器截频特性的前提下,根据小波包分解后的信号频带对应关系,只保留当前轨道电路信号所在频带的波形数据,以达到信号压缩的目的.实验表明,该方法可以对目前铁路现场主要使用的国产移频信号、UM71信号和ZPW-2000信号进行有效压缩和精确重构,且具有算法简单和方案灵活等特点,能够满足铁路现场实际运用的需要.     

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。