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《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2017,(4)
随机共振理论广泛应用于信号检测中,尤其在滚动轴承微弱故障检测中极其重要。但是对滚动轴承微弱故障检测性能的定量评价问题未做深入研究。在传统随机共振理论的基础上设计了基于调幅(Amplitude Modulation,AM)信号的改进型双稳态随机共振电路,通过Multisim仿真验证了该电路不仅可以实现对大参数故障信号进行故障诊断,还可以有效地削弱直流量的影响,实现滚动轴承微弱故障信号的检测。除此之外,还分析了不同强度噪声对微弱故障检测的影响,以及输入参数变化对电路输出的影响规律,为随机共振电路在滚动轴承微弱故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。 相似文献
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铁路货车轴承故障检测技术分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前车辆检修、运用中人工判断轴承故障随意性较大的问题,采用声发射技术研制开发货车滚动轴承故障检测仪,能及时、有效地检测货车滚动轴承故障,为滚动轴承故障的准确判断提供有效手段,确保铁路运输安全。 相似文献
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黄勇翔 《电力机车与城轨车辆》2006,29(6):8-10,14
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。 相似文献
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《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2018,(4)
针对滚动轴承早期故障信号易被强烈的背景噪声淹没及故障特征难以提取的特点,提出了基于变分模态分解(VMD)和形态学滤波相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD将早期故障信号自适应地分解为一系列IMF分量,然后选择峭度值最大的前两个IMF分量重构,并对重构信号进行形态学滤波,最后通过Teager能量算子计算重构分量的能量谱来提取滚动轴承的故障频率,判断故障类型。将该方法应用于滚动轴承仿真信号与实际故障数据中,分析结果表明该方法能够更加有效提取故障特征频率信息,实现了滚动轴承故障的精确诊断。 相似文献
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基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断 总被引:11,自引:1,他引:10
铁路车辆滚动轴承故障的不解体诊断,对于提高轴承诊断效率,减轻操作人员的劳动强度和保证铁路运输的安全是至关重要。结合小波包分解和加权K近邻法提出了一种新的货车滚动轴承不解体故障诊断方法。首先利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解,得到滚动轴承动态信号在不同频带的能量,并以此作为滚动轴承的特征向量;然后采用加权K近邻法对滚动轴承进行故障诊断。对197726型货车滚动轴承在轮对不解体条件下进行了诊断实验,结果表明该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚子的局部缺陷,并且诊断速度快,完全满足实时诊断要求。 相似文献
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机车走行部滚动轴承故障的诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了机车走行部滚动轴承的振动机理,分析了轴承故障产生的原因及表现。介绍了应用共振解调技术诊断滚动轴承故障的基本原理及故障判断方法,并列举了一起应用该技术的故障诊断实例。 相似文献
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介绍了红外线轴温探测系统(THDS)的工作原理及故障轴承温度预报标准,统计了全路THDS在2010—2018年预报铁路货车滚动轴承热轴及兑现情况,归纳分析了引起热轴的铁路货车滚动轴承故障类型;此外,利用统计学方法研究了THDS预报热轴故障与滚动轴承声学诊断系统(TADS)预报轴承声学故障之间的相关性,从原理上对热学及声学2种轴承故障诊断方法进行了分析。统计结果表明,THDS预报的故障热轴提前被TADS预报声学故障的可能性不足2.3%,即热轴故障在早期阶段并无显著的声学故障特征,THDS及TADS两者在轴承故障预报方面无相关性。 相似文献
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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。 相似文献
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《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2017,(1)
在处理非平稳振动信号时,经验模式分解(EMD)的应用较为广泛。针对滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显的情况,本文提出了多通道相关-经验模式分解方法。首先通过EMD将滚动轴承故障信号分解成若干本征模态函数(IMF)分量;然后对IMF分量进行多相关处理,取相关性最强的IMF分量进行自适应重构;最后通过循环谱分析识别出滚动轴承的故障类型。将该方法应用到滚动轴承的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明,该方法可以更加有效地提取滚动轴承故障特征频率信息,突出故障频率。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48%,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别. 相似文献
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为了准确识别城轨列车滚动轴承故障类型,研究了一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)和包络分析的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承的振动信号进行EMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function)之和,对包含主要信息成分的IMF分量作包络分析,根据包络谱的故障特征频率判断滚动轴承故障类型。实验结果表明,该方法能够准确有效地识别城轨列车滚动轴承的故障类型。 相似文献
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基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于定子电流小波包分析的牵引电机轴承故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
滚动轴承失效是机车牵引传动系统的主要故障源之一。轴承失效引起电机振动增加,导致定子电流发生调制。本文根据轴承失效对电机运行参数(振动、电流)的影响,将牵引电机轴承故障分为单点局部损伤和整体磨损。分析两种滚动轴承故障对振动和电机定子电流频谱的影响。定子电流分析可在不影响电机运行的情况下,检测电机的工作状况。小波包变换适应于处理瞬变、非平稳信号,用于电机定子分析能获得较高的频率分辨率,有效提取故障征兆。本文提出一种基于定子电流小波包分析的机车牵引电机轴承在线故障检测方法。HXD2型机车线路运行试验证明,该方法能有效诊断电机轴承早期故障。 相似文献
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《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2016,(4)
共振解调模拟电路是滚动轴承故障诊断中最常用的技术之一,但是其故障检测性能的定量评价研究尚未见报导。因此,分别以正弦调制和脉冲调制所构造的故障轴承振动加速度信号为电路输入,定量分析了共振解调电路在不同信噪比条件下的故障检测性能,并研究了电路中的关键设计参数——带通滤波器品质因数Q的调制规律,为共振解调模拟电路在轴承早期故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。 相似文献