基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题，提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型，提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号；然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优，确定最佳参数组合；最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解，得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)，并对最佳模态分量信号进行包络分析，识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明，基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率，通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比，可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

轴-径向混合磁轴承动态特性及控制研究

为了减小三自由度轴-径向混合磁轴承（ARHMB）的涡流损耗并增加轴向磁力，提出轴向采用软磁复合材料（SMCs）制备的推力轴承，在推力盘与转子的气隙处引入Halbach阵列以增强轴向气隙磁密，径向采用叠片结构. 首先，基于动态磁通分布及等效磁路法，建立综合考虑涡流、漏磁及交叉耦合效应的等效磁阻模型；其次，对比分析了材料类型及交叉耦合效应对等效磁阻频率响应、动态刚度的影响；最后，采用计及涡流、漏磁及交叉耦合效应不完全微分PID控制对ARHMB进行研究. 研究结果表明:SMCs制备的ARHMB相比碳钢材料可以提供更大、更稳定的磁力以及更大的工作带宽，在高频条件下具有更好的动态特性；考虑交叉耦合效应时，SMCs制备的ARHMB动态特性在高频时变化率较大，不可忽略；对于低带宽工作的碳钢轴承，交叉耦合效应不明显；电磁轴承系统响应速度很快、超调量小、稳态误差近似为0，具有良好的控制特性.      

地铁车辆牵引电机轴承电腐蚀原理及抑制技术研究

为解决地铁车辆牵引电机轴承电腐蚀问题,对其进行故障原理分析,提出并验证解决措施。首先指出轴承电压过高是导致电腐蚀的直接原因;其次结合地铁车辆牵引系统的特点建立了轴承电腐蚀高频等效电路,并对轴承电压的形成及部分影响因素进行了理论和试验分析;最后根据分析结果,对3种轴承电压抑制措施的有效性进行了验证。研究结果表明,改变牵引系统EMI电容对抑制轴承电压无显著效果,而降低整车保护接地电路高频电感、安装"接地环"可以有效抑制轴承电压,此外对安装"接地环"可能带来的风险也进行了探讨,并给出了风险评估方法。     

舵杆与舵叶安装工艺探讨

针对船舶修理时舵杆和舵叶未采用合适的安装工艺过程易造成部件损坏这一问题,文章介绍了某船半平衡悬挂舵系安装工艺过程,论述了其中某些零件不同的安装方式对舵系安装的影响,得出了最终结论,为此类舵杆和舵叶的安装提供参考依据。     

内轴颈高铁车轴结构设计与强度分析方法

针对高速列车的轻量化设计需求，分析了内轴颈高铁车轴独特的内支承结构与承载特点，建立了内轴颈高铁车轴受力状态和结构强度理论分析模型，提出了内轴颈高铁车轴设计极限载荷和疲劳强度的解析计算方法；在此基础上，制定了基于理论分析、有限元方法和车辆系统动力学的内轴颈高铁车轴结构设计方法，并以17 t轴重的内轴颈高铁车轴为例开展了应用研究；基于内轴颈高铁车轴受力状态的理论分析结果，确定了车轴的临界安全截面和详细尺寸方案；建立了内轴颈高铁车轴的有限元模型，评估并校核了车轴的疲劳强度；建立了轴箱内置式高速动车的刚-柔耦合系统动力学仿真分析模型，验证了车辆的动力学性能和车轴的动荷载。分析结果表明:17 t轴重的新型内轴颈高铁车轴的质量为273.6 kg，比同轴重传统外轴颈高铁车轴的质量低约30%；内轴颈高铁车轴各截面疲劳强度的安全系数均大于1.66，临界安全截面转移至轴颈与轮座之间的卸荷槽及轴颈与轴身之间的过渡圆弧区域；采用内轴颈车轴的高速动车能够以350 km·h-1的速度稳定通过半径为5.5 km的曲线线路，主要动力学性能指标优良；在选定曲线通过工况下车轴所承受的动载荷均能被设计极限载荷包络，据此开展的车轴结构设计和强度分析是稳健的。可见，内轴颈高铁车轴在实现高速列车轻量化设计方面有显著的技术优势，且高速适应性较好，在高速列车领域的发展和应用潜力巨大。      

基于EMD-Kurtosis的牵引电机轴承故障特征识别

文章利用经验模态分解的方法将牵引电机轴承振动信号分解成各阶本征模态函数IMF,并将各阶IMF进行傅里叶变换得到各阶IMF的频率,根据故障轴承频率特征和本征模态函数的频率对应关系,对该本征模态函数进行峭度分析,进而能够更加精确识别轴承故障特征。