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经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)及其衍生算法近年来在轴承故障领域得到了广泛应用。该类算法可以基于振动信号自身的特点对其进行自适应分解,得到一组蕴含不同频率成分的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)。但是该类算法由于自身分解规则的缺陷不可避免地存在端点效应与模态混叠现象,从而产生了一些虚假IMF分量,影响轴承故障诊断的准确性。此外,EMD类算法分解得到的IMF通常是噪声或干扰信号,只有少数分量能够反映轴承故障特征。因此,如何筛选含有丰富故障信息的敏感IMF是该类算法的关键。文章首先介绍了EMD及其衍生算法,然后总结了目前在滚动轴承故障诊断领域中选取敏感IMF的主要准则,并阐述了其优缺点。 相似文献
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为解决铁路领域设计阶段模型传递给施工阶段存在的重复建模和模型与业务关联度不高的问题。提出一种标准化的模型转化方案,并探索基于该方案的模型与施工业务关联的方法。分析设计阶段和施工阶段的编码体系对应关系,提出实体结构分解的最佳方案。该方案将设计阶段模型按照施工业务的不同组成部分进行拆解,以保留模型的细节和关联信息。为实现模型转化,研究开发自动赋码和编码模板关联管理的软件工具,以减少工作量和人为赋码的错误。研究结果显示,采用该标准化模型转化方案的项目在质量管理方面、进度管理方面取得提升,并实现成本节约。本研究结论为该模型转化方案有效支持施工业务管理,提高项目管理的效率和质量,减少误差和重复工作,实现成本节约和整体绩效的提升。基于现有标准和规范体系,具有较好的可复制性,为不同建设领域基于BIM的全周期管理提供有益的参考,并展示铁路领域在设计与施工阶段实现模型转化的创新点。 相似文献
265.
266.
轨道交通车辆转向架牵引电机滚动轴承可靠性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为保障轨道交通车辆转向架牵引电机滚动轴承安全、平稳、可靠地运行,提出一种基于IMF-PCA(本征模态分量-主成份分析)和WPHM(威布尔比例故障模型)相结合的轨道车辆转向架牵引电机滚动轴承(以下简称"电机轴承")可靠性评估方法。将实测采集的振动信号利用自相关系数对IMF中起主导的信息成分进行辨别,对于不同信息成分占主导的IMF分量,利用PCA将其分解为有用信息和虚假分量或噪声组成的一系列主分量。采取不同的筛选剔除方法对IMF进行筛选,将筛选保留的IMF进行重构,得到纯净、敏感的振动信号,并从中提取出能反映电机轴承状态的特征指标,将优选出的特征指标进行特征信息的加权融合。将这个融合后的特征指标作为WPHM的协变量,建立可靠性评估模型,从而实现电机轴承运行可靠性的有效评估。 相似文献
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殷华;朱洪涛;王志勇 《铁道科学与工程学报》2017,14(4):833-838
针对铁路工务中轨头轻微损伤检测存在成本高、效率低的问题,提出基于奇异值分解的快速检测方法。通过单个线激光传感器获取轨头数据,结合标准廓形特点及其损伤后所呈现出的奇异性,建立行数为4的Hankel矩阵并通过奇异值分解得到包含病害特征的分量,这些分量对原始数据中所存在的微小病害特征均有所放大,利于人工或自动方式辨识。数据仿真及实际线路测试表明:该方法能够快速、准确地从所获取的轨头数据中发现微小病害,适合工程应用。 相似文献