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WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

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。     

基于MCKD的振动信号压缩感知方法

齿轮箱在状态监测和故障诊断过程中,依据传统的奈奎斯特采样定律采集到的振动信号数据量过大,且传输速度过慢。针对这些问题提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)的振动信号压缩感知(CS)方法。首先对原始信号进行MCKD降噪处理,获得比原始信号更为稀疏的信号;然后利用高斯随机矩阵作为信号压缩测量中的感知矩阵,通过离散余弦变换(DCT)生成完备字典;最后结合L_1范数重构算法对原始信号进行重构。实验结果表明,在相同压缩率下,与传统的压缩感知方法相比,本文所提的方法能有效地提高重构信号的相似度。     

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。     

基于振动的高速列车轴承状态监测技术研究

为了消除高速列车滚动轴承传统人工检测手段的局限性,文章提出了一种基于振动信号的静态监测流程,谱峭度图算法被用于降低轴承振动信号的噪声干扰,利用包络分析可以提取滚动轴承的故障振动特征。通过实践测试验证了本文提出的高速列车轴箱轴承状态监测方法的有效性。     

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。     

基于麦克风阵列的机车车辆转向架跑合试验的故障监测研究

针对目前机车车辆转向架跑合试验信息化和智能化程度较低,在试验过程中难以快速准确地实现轴承和齿轮箱故障诊断及故障定位的现状,将麦克风阵列技术应用于跑合试验中,可直接通过声信号实现故障诊断与故障定位。针对转向架常见的轴承内外圈故障进行故障模拟试验,对故障轴承产生的声信号进行采集分析,通过特定的数据处理方法得到信号包络谱,实现故障诊断;同时结合基于到达时延的定位算法确定故障轴承位置,实现故障定位。为满足现场需要,设计了1套便于麦克风阵列精确布局与灵活变换的阵列支架,通过模拟试验 验证了所述算法与阵列支架的可靠性和准确性。     

优化形态学滤波在高速列车轴承故障诊断中的应用

针对传统形态学滤波方法在提取高速列车轴箱轴承故障特征时过于依赖先验知识,结构元素相关参数(长度L和高度h)未结合信号特征做自适应选取的问题,文章在数学形态学滤波(Mathematical Filter, MF)、布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)、实际工程应用方面做了深入研究。通过布谷鸟算法对结构元素的长度和高度进行自适应寻优,然后使用最优结构元素对信号进行处理,提取出信号中的冲击成分和故障特征,对比传统的解调方法可以发现该方法更准确、更快速。     

基于双通道特征融合的轴承故障诊断方法

基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）的智能诊断方法在轴承故障诊断中应用广泛，但是大多数诊断模型以单源信息输入为主，这将影响基于CNN的故障诊断准确性和可靠性。针对这个问题，文章提出一种基于双通道特征融合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用多重Q因子连续Gabor小波变换（Multiple Q-factor Continuous Gabor Wavelet Transform,CMQGWT）和快速谱相干（Fast Spectral Coherence,Fast-SC）分别构造滚动轴承振动信号的时频分析图；然后搭建1个具有双输入通道的CNN网络模型，通过特征融合层将各个通道提取的深度时频特征融合成1个新的特征；最后利用分类器输出诊断结果。在高速列车滚动轴承单故障和复合故障的分类识别试验中，较之于单输入通道的CNN模型，该模型具有更高的诊断准确性和鲁棒性。     

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....     

基于Lasso回归的高速动车组齿轮箱性能检测方法

传动齿轮箱作为高速动车组走行系统的核心部件,直接决定列车的运行速度和运行状况,对列车的行车安全起着至关重要的作用。提出了一种基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法,通过分析动车组齿轮箱实际运行时的性能指标与其期望值的偏离情况,检测动车组齿轮箱的异常状态,进而识别动车组齿轮箱的早期故障。实例验证了基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法的有效性和可行性。     

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EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法

针对高速列车轴承转子系统微弱故障特征提取难的问题,提出了 一种基于EEMD能量熵-LPP的高速列车转子系统故障特征提取方法.该方法结合EEMD、能量熵和LPP,首先对振动信号进行EEMD自适应分解,计算高频IMF分量的能量熵获得高维特征向量集完成初步特征提取;然后通过LPP算法将高维特征向量集投影到低维空间对特征进一步...