【摘 要】
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高速列车滚动轴承实际运行状况比较复杂，极易发生故障。一旦滚动轴承发生故障，列车的运行安全就会受到严重影响，所以针对滚动轴承的故障诊断研究具有非常重要的现实意义。高速列车滚动轴承发生故障时，其振动信号除了轴承自身固有振动引起的谐振分量、故障产生的冲击分量，还含有强烈的背景噪声等其他干扰成分。由于实测信号的干扰噪声大且频带宽，若直接利用稀疏分解的方法进行分离，会严重影响有用信号和故障特征信息的提取。因
【机 构】
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石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄 050043 石家庄铁道大学土木工程学院,石家庄 050043
【出 处】
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第十六届全国非线性振动暨第十三届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议
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高速列车滚动轴承实际运行状况比较复杂，极易发生故障。一旦滚动轴承发生故障，列车的运行安全就会受到严重影响，所以针对滚动轴承的故障诊断研究具有非常重要的现实意义。高速列车滚动轴承发生故障时，其振动信号除了轴承自身固有振动引起的谐振分量、故障产生的冲击分量，还含有强烈的背景噪声等其他干扰成分。由于实测信号的干扰噪声大且频带宽，若直接利用稀疏分解的方法进行分离，会严重影响有用信号和故障特征信息的提取。因此，将双时域变换和稀疏分解方法相结合，提出一种高速列车滚动轴承的微弱故障诊断新方法。该方法首先利用广义S 变换和Fourier 逆变换，将滚动轴承振动信号变换为双时域二维时间序列。根据双时域变换的能量分布特点，即对角线上元素值的变化能够有效反映信号的时域局部特性，提取二维时间序列的主对角元素以获得故障特征增强的时域振动信号；再将增强的时域振动信号进行稀疏分解，得到各形态成分；最后对包含故障特征信息的形态成分进行包络解调以获取故障的调制信息。通过对仿真信号和高速列车滚动轴承实验信号的分析，验证了该方法的有效性。
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