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。     

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.     

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。     

自适应频域字典的机车轮对轴承稀疏诊断方法

稀疏分解是强噪声环境下故障特征提取的一种有效方法,构造与故障振动信号匹配的字典对稀疏分解效果至关重要。小波参数字典因小波的灵活多变性和良好的局部时频特性而被广泛应用于轴承故障诊断领域。然而,现有小波参数字典多是通过时域相关滤波法(CFA)以小波与故障冲击间的相关系数为指标获取字典原子的最优中心频率、阻尼比等参数,时域滤波耗时长、抗噪性差,相关系数指标没有考虑冲击发生的周期性特点,导致字典匹配性欠佳。针对上述问题,提出一种自适应频域滤波进行参数字典设计的机车轮对轴承故障诊断方法。该方法以新提出的时频域指标——加窗包络谱峭度(WESK)和相似度指标——皮尔逊相关系数(PCC)作为字典原子参数选取依据,以粒子群优化算法(PSO)优化的Morlet小波带通滤波器确定轴承故障产生的系统共振频率作为字典原子的中心频率,按照PCC值最大原则选取最优阻尼比完成字典原子的构造,改变时移变量张成小波字典后,结合正交匹配追踪算法(OMP)稀疏重构原始信号,提取故障特征频率。自制试验台数据以及机车轮对轴承的工程实际应用均验证了所提方法和新指标(WESK)的有效性和稳定性,诊断效果优于现有时域相关滤波法(CFA...     

基于小波系数提取及离散余弦包络分析的机车牵引齿轮故障诊断方法

机车走行部故障是危及列车运行安全的重要因素,其故障程度的实时监测与诊断是高速重载列车需要解决的关键问题之一.本文以机车走行部的牵引齿轮为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用小波分解和离散余弦变换相结合来提取机车牵引齿轮故障特征信息的方法,即首先采用小波基将牵引齿轮故障引起的振动信号变换到时间-尺度域,再对高频段的小波系数采用离散余弦变换进行包络分析;阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线状态监测与故障诊断的实时性和可靠性要求,而且具有很强的抗干扰能力.实际应用表明,该方法能可靠提取牵引齿轮的故障特征信息,系统能快速、准确地诊断出故障类型及程度,可有效用于机车走行部故障的在线监测与诊断.     

基于小波包分解和集合经验模态分解的列车转向架轴承智能故障诊断方法

提取故障特征不理想、诊断速度慢等是目前现有列车转向架轴承故障诊断方法存在的主要不足。本文提出了一种列车转向架轴承故障的智能诊断方法。该方法将小波包分解和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结合在一起,充分提取信号故障特征,并利用能量判别法和故障识别搜索算法进行故障模式识别,进一步提高了故障诊断速度。为了验证该方法的有效性,构建了轴承实验台,测试分析了广州地铁列车3种故障状态的转向架轴承。实验结果表明,该方法能够充分提取故障特征,迅速锁定搜索频段,准确识别轴承故障,提高了列车转向架轴承故障的诊断速度和准确性。     

改进的EWT方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

高速列车轴承的故障特征提取较为困难,针对这一问题,在经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的基础上,提出了一种基于频谱趋势与频带合并的改进EWT方法,并将其应用于高速列车轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解,根据IMF分量判断准则,提取故障信号的频谱趋势,从而得到初始的频谱分界点;然后计算各初始频带的故障信息判断指标,得到自适应阈值,判断初始频带的有效性,通过对无效频带的合并完成频谱的重新划分;最后进行经验小波变换,将各频带通过正交滤波器组,对得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和试验验证,改进后的EWT方法可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效地确定轴承故障。     

基于频率切片小波变换的轨道列车轮对振动信号分析

为了提取轨道列车轮对振动特征信息,提出一种基于频率切片小波变换的故障特征提取方法。首先,利用频率切片小波变换获取振动信号在全频带的时频分布;然后,依据得到的振动信号能量分布特点选择时频目标区域;接着,分割出含有故障特征的时频区域;最后,通过逆变换对目标区域的信号分量进行重构,分离出有效的信号时频特征。仿真结果表明,利用频率切片小波变换分离轮对振动信号时频特征效果较好,为轨道列车轮对振动信号时频特征精确提取提供一种新的方法。     

一种改进的地铁车辆转向架轴承故障诊断方法

转向架轴承故障特征极容易受到轮轨激扰和环境随机噪声的影响。现有地铁车辆转向架轴承故障诊断方法存在故障特征提取困难、诊断准确率低等不足。为此,提出一种故障诊断方法。该方法首先对采集的振动信号进行降噪预处理,并利用小波包分析法将其分解为多个频带,基于峭度指标自适应调整各频带包络分析和故障搜索的顺序,快速、充分地提取轴承故障特征。建立轴承测试台,使用广州地铁公司提供的转向架轴承对所提出的方法进行实验验证。测试结果表明,经过预处理后,轴承的故障特征更加明显,提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确、快速地诊断轴承的故障状态。     

基于循环脉冲谱的动车轴箱轴承故障诊断方法

针对动车轴箱轴承故障冲击的脉冲性与周期性,提出基于归一窗S变换时频切片的循环脉冲谱分析方法。采用能量归一化窗函数对故障轴承振动信号进行归一化窗S变换并建立其能量随频率的变化关系,根据能量峰值与峭度最大原则在故障冲击共振频率点处进行时频切片。引入可变循环窗对时频切片序列的周期脉冲进行分离;采用可变循环窗内整体脉冲峰值矩的变异系数对故障信号的循环脉冲度进行表征,得到故障信号循环脉冲谱。通过仿真与动车轴箱轴承故障诊断实例表明,提出的循环脉冲谱不仅能够在强噪声干扰下对轴承复合故障进行准确诊断,而且对故障冲击共振频带中心的选择具有较好的鲁棒性,避免了对故障冲击共振频带的滤波解调与复杂的高次循环统计分析的繁琐步骤,计算简单高效,具有较好的工程适用性。     

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。     

城市轨道交通车辆轴承故障诊断方法研究

基于谐波小波和加速度包络技术对轨道交通车辆滚动轴承的故障诊断方法进行研究。首先运用小波滤波对轴承的振动信号进行降噪;其次通过谐波小波包分解实现了对滚动轴承故障信号的特定频带选择;最后用加速度包络技术对分解后的信号进行包络解调,进行故障诊断。在轴承试验平台上对内圈故障轴承进行了试验,通过分析加速度包络谱,提取轴承故障特征频率,与理论值接近,验证了方法的有效性。     

基于MSE与PSO-SVM的机车轮对轴承智能诊断方法

针对DF4型内燃机车轮对轴承单一和复合故障在内的7种不同健康状态的识别问题,提出了一种基于多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的机车轮对轴承故障识别方法.计算轴承不同健康状态下振动信号在多个尺度上的样本熵构成MSE特征向量,利用PSO-SVM识别轴承所属故障类型及故障程度.收集了DF4型内燃机车包含单一和复合故障在内的7种不同健康状态的轮对轴承试件,在南昌机务段的JL-501机车轴承检测台上采集了各轴承试件的振动信号样本.实验数据分析结果表明,MSE的特征提取效果优于多尺度近似熵(Multiscale Approximate Entropy,MAE)和小波包分解,PSO-SVM的故障识别效果优于参数不经优化的SVM和参数网格寻优法的Grid-SVM.本文方法能够有效诊断机车轮对轴承的不同故障,为提高机务段检测机车轮对轴承故障的精度提供了一种有效的方法.     

基于车辆总线和Laplace小波的机车轴承诊断系统

为保证高速客运机车的行车安全,开发基于车辆总线的机车轴承故障诊断系统,通过车辆总线监测温度和振动信号对机车走行部轴承进行早期诊断和预警。给出诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。分析机车轴承振动信号特征,针对故障轴承冲击响应由一系列单边衰减振荡信号组成,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Laplace小波引入轴承振动信号分析,提出基于Laplace小波相关滤波和包络谱分析提取故障特征频率的机车轴承诊断方法。试验表明,所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效诊断机车走行部各种类型的故障。     

基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法

信号不确定性的正确表达是故障诊断的先决条件。然而,在实际情况中,轮对轴承的信号存在各种不确定性,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。提出一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法。对原始信号进行分布类型检验,针对不同分布特点使用不同方法进行概率包络建模。提取概率包络模型的几何形状作为故障特征,并将其输入支持向量机(SVM)训练获得故障诊断模型。以公共数据集及实测数据进行诊断测试,并对诊断结果进行比对验证。实验结果表明,该方法合理有效,提高了诊断精度和效率。     

基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断

基于振动信号处理的轴承故障诊断方法应用非常广泛。由于在实际采集的振动信号中往往混合着干扰信号,因此提出了一种基于Gabor变换的盲源分离和基于经验模态分解(EMD)的Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法。首先采用基于Gabor变换的盲源分离方法对振动信号进行盲源分离,然后利用EMD方法进行分解获得本征模式函数(IMF)分量,再通过局部细化Hilbert包络谱方法分析判断轴承故障的特征。研究结果表明,通过对轴承振动信号进行盲源分离和EMD分解,可以使信号的故障特征更加明显,从而提高故障诊断的准确性。     

基于SVD-MOMEDA的高速列车齿轮箱轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承故障信号难以检测的问题以及多点优化最小熵解卷积修正(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)方法受滤波器阶数、故障周期影响的问题,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)改进的MOMEDA的轴承故障诊断方法。首先采用SVD作为MOMEDA的前置滤波器滤除部分噪声,然后通过MOMEDA多点峭度谱追踪故障周期成分,采用变步长搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数,最后利用最优参数相对应的MOMEDA增强信号中的周期性脉冲,并通过包络谱提取故障特征。仿真信号和试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法。     

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。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.