SS8型电力机车牵引电机轴承故障的振动诊断

介绍了采用振动诊断技术,对机车牵引电机轴承故障进行动态检测的方法。利用简易诊断法可判断电机轴承有无异常,而精密诊断法则进一步判断电机轴承发生故障的部位,借助诊断分析系统,对所测信号进行频谱分析,根据电机轴承不同部位故障的特征频率,确定故障程度和部位,以便及时采取防范措施。     

16V240ZJB型柴油机主轴承故障振动诊断研究

从故障诊断技术的角度总结机车柴油机主轴承磨损振动的一般规律，提出采用横拉螺栓横向振动信号来监测、诊断主轴承磨损故障的思路和方法，阐明了主轴承系统振动的基本特征，对主轴承正党与故障动用状态振动信号的特征进行了分析讨论。现场数十台机车柴油机实测分析结果表明，利用主轴承横拉螺栓振动信号对主轴承磨损故障进行诊断的方法是有效、可行的。     

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....     

SS8型电力机车轴箱轴承的振动诊断及故障分析

针对SS8型电力机车轴箱轴承的故障，进行了轴箱轴承不解体振动诊断，根据SS8型机车轴箱轴承诊断数据统计分析结果，确定简易诊断参数及其门限值，并介绍具体诊断的工艺及实际效果，同时指出了诊断中的不足。     

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。     

东风4KB型内燃机车轴箱辆承振动诊断

针对东风４ＫＢ型内燃机车轴箱轴承烧损故障，进行了轴箱轴承车上不解体振动诊断，根据东风４ＫＢ型机车轴箱轴承诊断数据统计分析结果，确定简易诊断参数及其建议门限值；并介绍具体诊断的工艺及实际效果，还指出了诊断中的不足之处。     

轴承异常诊断的现状与动向

在车辆、设备维修现场,迫切需要准确且早期地检测出的轴承损伤的主要故障原因。本文介绍了关于检测损伤的振动方法、声发射法(AE)以及组合了这些方法的复合读出信号法,并阐述了油中磨损粉末分析、超声波计测等诊断轴承异常的技术现状以及新尝试的技术动向。     

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。     

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。     

多物理量融合的轴承齿轮故障诊断方法研究

采取对机车走行部轴承齿轮的温度、振动和冲击等信息进行同步或准同步采集,运用多源信息融合技术和改进D-S证据理论,提出了一种多物理量信息融合的机车走行部轴承齿轮故障诊断方法。研究结果表明:该方法在诊断效果方面优于采用单物理量的诊断方法,提升了诊断的准确性,为进一步提高诊断自动化程度提供了有效手段。     

机车牵引电机轴承保持架振动特性研究

保持架异常振动是造成保持架断裂失效的主要原因之一。针对机车牵引电机传动端圆柱滚子轴承,基于ADAMS建立了动力学仿真模型,采用GSTIFF变步长积分算法进行求解,分析了不同电机工况、轴承径向间隙和保持架兜孔间隙对保持架振动特性的影响。结果表明：在电机最高转速工况下,保持架打滑严重,振动较为剧烈;当轴承径向间隙减小时,保持架打滑和振动减弱,运动稳定性提高;随着保持架兜孔间隙减小,保持架打滑略有减弱,但振动增强。研究结果可为机车牵引电机轴承的设计提供理论依据。     

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。     

BSO-MCKD在高速列车齿轮箱轴承早期故障诊断中的应用

齿轮箱轴承是高速列车传动系统中的重要零件之一,其故障检测对保障列车的正常运行具有重要意义。针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承早期故障信号微弱难以检测的问题以及最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)方法受滤波器阶数、冲击信号周期和移位数影响的问题,提出了基于天牛群优化算法(Beetle Swarm Optimization Algorithm,BSO)改进的自适应MCKD的轴承早期故障诊断方法。该方法首先采用天牛群优化算法自适应的确定MCKD的影响参数,实现最佳反褶积,然后利用最优参数相对应的MCKD对振动信号进行滤波处理,消除信号中的噪声,突出由轴承故障激发的连续脉冲,最后依据连续脉冲的周期来诊断轴承。根据轴承外圈和滚动体故障试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承早期故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法和最小熵解卷积方法。     

提高轴承的可靠性及维修方便性

由于安装在机车车辆走行装置上的轴承损伤会导致事故发生，所以要求每个轴承都要有很高的可靠性。轴承损伤有多种形式，对于铁路机车车辆来说，其中的电蚀是很有特点的损伤形式。文中介绍了通过振动，声音及金属中的弹性波来检测轴承缺陷的诊断技术。     

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。     

JSC—206机车轴承诊断仪的应用与体会

介绍了ＪＳＣ－２０６机车轴承诊断仪的基本原理，分析了内燃机车轴承失效形式及原因；列举了开展ＤＦ４Ｂ型内燃机车轴承诊断的实例；提出了在机车运用、检修中运用振动技术开展轴承诊断的建议和提高轴承检修质量的保证措施。     

城轨转向架轴承故障形式及诊断方法研究

随着我国城市轨道交通运营里程持续增加，如何有效保障其运营安全，持续提高运营维保水平，降低全生命周期成本已成为城市轨道交通行业持续健康发展的核心问题之一。轴承是列车走行部的重要组成部分，轴承可靠性对列车安全运行起到了重要的作用。文章首先介绍了城轨车辆转向架轴承的分类及其故障特点，接着对轴承常见的故障类型及其原因进行了分析，然后对目前主流的轴承故障诊断技术如温度诊断技术、振动诊断技术等进行了介绍与分析，并对其应用场景与优劣势进行了探讨，最后对轴承故障诊断方法的未来发展方向进行了初步的探讨。     

基于振动信号包络分析的齿轮箱故障诊断及对策

利用振动信号分析中的包络分析方法对某机组齿轮箱的异常响声进行诊断,通过振动分析发现该齿轮箱第3级大、小齿轮某固定位置均存在不良状况,啮合时故障点相互追逐导致了异常响声。针对故障原因进行探讨,并提出了可行的措施。     

机车牵引电动机电枢轴承的选择与维护(3)

第三讲滚动轴承的振动和噪声这个问题为大家所关心。因在生产和运行中,人们往往希望通过轴承的振动和噪声准确而简便地判断轴承的技术状态,对轴承进行技术诊断,预防失效,以便提高电机的可靠性。但由于轴承的振动和噪声现象相当复杂,影响因素也较多,因此在实际生产和运行中要想在这方面制订出一个明确的标准,目前仍有困     

地铁车辆滚动轴承振动信号的时域分析

针对地铁车辆滚动轴承故障,选取旋转机械固有的振动信号,运用信号的统计参数来进行故障诊断。滚动轴承的时域统计参数指标分析是利用电机带动轴承转动,给轴承施加一定的荷载,同时采集轴承旋转时的振动信号。试验设置了对照组,通过Matlab软件进行参数对照分析。通过时域分析发现,在常见的时域统计指标中,方根幅值、绝对平均值可作为诊断轴承故障的有效指标,均值、方差、均方根值可作为判断轴承故障类型的参考依据。