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。     

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。     

基于形态分量分析的高速列车轴箱轴承故障诊断方法

高速列车在运行过程中,由于车轮不圆、钢轨波磨、轨道焊缝等激扰的影响,很容易激起轮轨之间的高频振动。当高速列车轴箱轴承同时出现故障和冲击激扰的情况下,现有的高速列车轴箱轴承故障诊断方法很难从中提取出轴承故障脉冲信号。针对这种情况,文中将形态分量分析应用到轴箱轴承故障特征提取,为了便于将其进一步用于在线监测,对该方法中稀疏表示的字典进行了改进。仿真和试验表明,该方法明显优于经验模态分解方法,能够有效地分离出轴承故障周期性脉冲信号,并能将其他随机冲击剔除。     

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。     

基于改进VMD的高速动车组轴箱轴承故障识别方法

针对高速动车组运行工况复杂、轴箱轴承故障率较高、背底噪声强和故障识别难度大的情况，提出基于改进变分模态分解（VMD）的动车组轴箱轴承故障识别方法。首先，运用能量差法和合成谱峭度法计算最优的变分模态分解关键参数；其次，基于相关系数、谱峭度及奇异值构建的评价参数，选取用于重构故障信号的本征模态分量；最后，对重构后的信号进行傅里叶变换，实现在强背底噪声情况下的故障特征频率识别，并通过模拟数据和真实动车组轴箱轴承试验数据对提出的方法进行验证。结果表明：提出的方法能够有效地在强背底噪声情况下重构带有预设的40或200 Hz故障特征频率的信号，重构后的信号最大程度保留了轴承的故障信息；故障特征频率识别效果好，能够为保障高速动车组的安全运行提供技术支撑。     

基于改进峭度图法的滚动轴承故障诊断

针对在强烈背景噪声和随机脉冲干扰下滚动轴承故障信号难以提取的问题,提出了一种改进的峭度图方法进行滚动轴承的故障诊断。该方法先通过计算特定频带信号包络的功率谱幅值的峭度,再按照峭度最大原则确定最优解调频带,然后根据最优解调频带获得带通滤波后的解调信号,通过对解调信号进行频谱分析来识别滚动轴承的故障及其类型。通过仿真和试验两种方式,对比分析了改进峭度图法和快速峭度图法诊断滚动轴承故障的效果,验证了改进峭度图法的有效性。分析结果表明:改进峭度图法比快速峭度图法能够更加准确地确定共振频带,并且在强烈背景噪声干扰下也能准确识别轴承故障。     

25K、25T既有车轴承故障分析及CRH_2动车组轴承检修探讨

通过对上海动车客车段25K、25T既有车轴箱轴承检修的故障现象及原因进行分析,借鉴四方公司的相关四级检修工艺标准,对上海动车客车段开展轴箱轴承四级修检修提出处理方式,并对工艺完善进行探讨。     

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。     

用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统

介绍了用于城市轨道交通车辆走行部故障的车载在线实时诊断与监测系统的组成和原理。该系统基于广义共振和共振解调的故障诊断技术,实现了微弱机械故障冲击信息提取、广义共振变换,以及轴承、齿轮、踏面故障的精密诊断。针对城市轨道交通车辆走行部轴承保持架和构架裂纹故障的多发特点,分别提出了外孤谱与保持架经典谱联合立即决策及广义共振开闭冲击相对积函数识别2种监测方法。     

基于共振解调技术的高速铁路焊接接头状态评判方法

基于广义共振原理,利用共振解调方法将钢轨焊接接头对车辆—轨道系统的低频周期性冲击特征的分析转换为对其高频共振的分析.对轴箱垂向加速度实测数据进行带通滤波,然后利用希尔伯特变换得到轴箱垂向加速度包络,并采用离散时间傅里叶变换对包络进行分析得到细化包络谱.利用细化包络谱第1主频能量与其0～5 Hz内的总能量之百分比反映钢轨焊接接头对车辆—轨道系统的周期性冲击特性,并根据该百分比与滤波频率的关系曲线的峰值确定带通滤波截止频率,由此得到带通滤波的频率范围是20～450 Hz.结合钢轨焊接接头处轴箱垂向加速度有效值出现大值的位置和钢轨焊接接头周期性间距近似为100 m的性质,对钢轨焊接接头进行精确定位.根据300 km·h-1速度级高速铁路钢轨焊接接头处轴箱垂向加速度移动有效值的分布规律,确定其阈值为50 m·s-2,依此作为评判钢轨焊接接头状态的依据.在此基础上,给出了300 km·h-1速度级高速铁路焊接接头状态动态评判方法和实现方式.     

基于Ginigram和CHMR的列车轴箱轴承早期故障自主识别方法

为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数（Gini Coefficient）,并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠的轴承振动信号中快速提取微弱故障特征;然后,基于预处理信号的平方包络谱,提出一种新的统计指标循环谐波中值比（Cyclic Harmonic-to-Median Ratio,CHMR）,有效量化轴承故障部位和程度的信息,并根据西格玛原则完成轴承故障程度的自主分级。为验证方法的有效性,通过列车轴箱轴承试验台进行正常轴承与自然磨损轴承的对比试验。结果表明：相比于采用峭度的经典Kurtogram方法,采用Ginigram对多信号源混叠的故障信号处理效果更优;在故障部位识别方面,CHMR能够精准诊断轴承故障部位;在故障程度量化方面,CHMR相较于现有的循环分量比、二阶循环平稳指标和故障出现率,能更清晰地量化区分轴承的故障程度。     

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。     

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IMF熵价值的轮对轴承故障自适应诊断

针对集成经验模态分解(EEMD)方法中本征模态函数(IMF)不能自主筛选的问题,提出IMF价值评价方法,以此评价IMF价值高低。将IMF能量熵作为IMF价值高低的核心评价标准,并基于此建立轮对轴承故障自适应诊断模型。该模型将轴承振动信号进行EEMD分解得到不同尺度的IMF,依据IMF熵价值算法,筛选出价值更高的IMF进行信号重构,对重构信号进行希尔伯特变换,应用其边际谱提取轮对轴承振动特性频率。应用无故障轴承及三种不同故障轴承对本模型进行试验验证。结果表明,该方法能凸显轴承特性频率,能够有效提取轴承旋转频率倍频、故障特征频率及其倍频,并且轴承垂向和横向振动对轴承故障特征频率的检测在谱分辨率及故障表征上都有较好的表现力。     

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。     

基于随机共振的齿轮箱早期故障诊断研究

随机共振在微弱故障诊断中相对线性系统具有明显优势,能显著增强信号的信噪比。将随机共振与共振解调相结合来检测齿轮箱的早期裂纹故障,首先通过带通滤波选取共振频带,然后通过Hilbert进行解调,最后采用归一化方法调节随机共振的系统参数得到故障特征输出。对仿真信号和QPZZ-Ⅱ齿轮故障系统实测数据的处理结果表明,该方法与传统共振解调相比具有明显优势,为齿轮箱故障诊断提供了一种更为有效的途径。     

基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断

带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自适应STFT在不同频段自适应选取窗长,大大提高了振动信号的时频分辨率。应用该方法对197726型货车滚动轴承在内圈剥离、外圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,求得故障频率分别为61.32 Hz和46.36 Hz,与内外圈的理论故障频率相符,可以有效地诊断出铁路货车滚动轴承内外圈故障。     

CRH380动车组轴箱轴承故障预警系统

高速动车组在高速运行过程中会发生多种设备故障,使行驶安全面临风险,威胁高速动车的正常运行。其中,属于转向架及其辅助系统的轴箱轴承一旦发生故障,很可能造成车轴热切甚至是脱轨,因此研究轴箱轴承数据挖掘模型和监控预警技术对于保证列车安全运行具有重要意义。通过研究动车组实时轴承温度与外温、速度、轮对里程、轴承位置等特征之间的关系,分析产生轴温过高的原因,并基于RBF神经网络对轴箱轴承的温度建立预测模型,进而设计故障预警系统,为日后的检修维护工作提供指导。     

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EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对齿轮箱复合故障诊断中,多级传动相互干扰,微弱的轴承故障会被强烈的齿轮故障和噪声湮没而难以提取的问题,提出了基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法。首先利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号,对采集的信号进行EEMD分解,根据峭度准则和相关系数重构IMF分量;然后应用盲源分离方法对重构的IMF分量进行求解,对分离的信号进行包络解调分析,确定出齿轮故障通道,轴承故障通道和噪声通道;最后对齿轮故障通道进行傅里叶变换,轴承故障通道进行基于谱峭度的共振解调分析,提取出信号的特征频率,完成齿轮箱的复合故障诊断。通过实验验证了该方法的有效性和可行性。