【摘 要】
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当前,我国轨道交通快速发展,轨道车辆的研制不断取得创新和进步,其.高效化、复杂化、智能化的程度越来越高。车轴作为轨道车辆重要的部件之一,能承受车辆所受的载荷,起支承或
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当前,我国轨道交通快速发展,轨道车辆的研制不断取得创新和进步,其.高效化、复杂化、智能化的程度越来越高。车轴作为轨道车辆重要的部件之一,能承受车辆所受的载荷,起支承或导向作用,维持车辆在道路上正常的行驶,是轨道车辆运行安全问题的核心。因此,确保车轴正常运转将大大提升轨道车辆的安全性与可靠性。在轨道车辆运行过程中,车轴的失效往往会导致十分严重的后果,引起巨大的经济损失,甚至会给人民的生命财产安全带来危害。本文先介绍了轨道车辆中车轴的故障机理,对车轴疲劳裂纹的成因进行研究,并对声发射信号进行了概述。提出故障信号分析方法,实现车轴声发射信号的特征提取。论文具体内容如下:(1)本文采用LMD算法、小波包能量谱与共振解调相结合的诊断方法,分析轨道车辆车轴的故障信号。根据不同的方法,对轨道车辆车轴裂纹声发射信号的故障特征进行提取和分析,以期为声发射信号处理提供一种新的、有效的方法。(2)依据小波及小波包理论,将测得的车轴无裂纹信号、车轴裂纹声发射信号数据进行小波包分解,得到多个子频带,求出各子频带的能量并做出其能量分布图,将车轴无裂纹信号与车轴裂纹声发射信号的频带能量谱进行对比,分析出故障发生的频段,进而根据频带范围,应用共振解调提取出故障频率。(3)用LMD算法处理并分解实测的车轴裂纹声发射信号,得到若干PF分量及余量,计算出各PF分量的能量及其占信号总能量的比例,分析出包含原信号信息最丰富的PF分量并对其进行共振解调,实现对故障信号的特征提取。本文提出两种不同的故障诊断方法分别对轨道车辆车轴故障信号进行诊断研究,经实验验证了其可行性,并将两者进行了比较。开辟了声发射故障诊断的新道路,为后续研究提供基础。
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