【摘 要】
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作为轨道车辆五大组成部件之一的转向架(又称走行部),其工作环境非常恶劣。车轴是转向架上连接两个列车车轮,作为轨道车辆运行速度的快慢和运行安全的决定性因素,一直被认为是整个轨道车辆中关键运动部件。随着中国经济的飞速发展,铁路运输不断朝高速、重载的方向发展。铁路车辆在运行过程中,列车车轴不仅受到自身材质和结构设计因素的影响,还会受到撞击,腐蚀,温度和循环外力等其他外界因素的影响。这些往往是导致列车车轴
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作为轨道车辆五大组成部件之一的转向架(又称走行部),其工作环境非常恶劣。车轴是转向架上连接两个列车车轮,作为轨道车辆运行速度的快慢和运行安全的决定性因素,一直被认为是整个轨道车辆中关键运动部件。随着中国经济的飞速发展,铁路运输不断朝高速、重载的方向发展。铁路车辆在运行过程中,列车车轴不仅受到自身材质和结构设计因素的影响,还会受到撞击,腐蚀,温度和循环外力等其他外界因素的影响。这些往往是导致列车车轴出现磨损,裂纹甚至断裂的主要原因。如果当车轴在轨道车辆运行过程中出现断裂,这将直接威胁到乘客的生命财产安全。为了避免不幸的发生,保障国家和人民的生命财产安全,对铁路车辆车轴的产生疲劳裂纹故障进行故障诊断,具有非常重要的意义。在本文中,提出了一种基于EEMD—SVD特征提取及DBN车轴裂纹声发射信号识别的新方法。首先,利用无损检测中的声发射技术对模拟列车车轴的运动状态进行采样,得到三类声发射信号,即裂纹声发射信号、敲击声发射信号和噪声声发射信号。然后将这三类声发射信号分别通过EEMD算法将采集到的声发射信号分解成若干个平稳的IMF分量,车轴在产生故障时,信号的能量值会发生改变,利用IMF分量最大能量比值原则,选出最佳的IMF分量。在此基础上提出了一种基于EEMD算法和SVD算法的信号特征提取方法。将最佳的IMF分类器进行奇异值分解,得到奇异矩阵,最后分别通过DBN网络、BPNN网络、ELM算法和SVM算法对车轴对障类型进行分类识别,将最终的输出结果进行分析比较。实验结果证明,经过EEMD—SVD特征提取后的声发射信号的对裂纹的识别率明显高于原始采集到的声发射信号的识别率;同时,经过DBN网络分类器进行裂纹分类识别的准确率也高于BPNN网络、ELM算法和SVM算法分类器对声发射信号分类识别的准确率。
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