【摘 要】
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近年来,我国铁路发展迅速,运营里程不断增加,运营速度不断加快。因此,高速铁路运营中的安全问题成为人们关注的焦点。机车车轴是机车车辆走行部的重要部件,使其发生故障的主要原因是疲劳裂纹的产生,随着裂纹的进一步扩展,最终会导致车轴的断裂,对走行部的危害极大,直接关系到列车的安全运行和乘客的安全。因此,监测列车车轴的状态,及时发现故障具有重要意义。本文主要对列车车轴疲劳裂纹声发射信号实验数据进行了分析。本
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近年来,我国铁路发展迅速,运营里程不断增加,运营速度不断加快。因此,高速铁路运营中的安全问题成为人们关注的焦点。机车车轴是机车车辆走行部的重要部件,使其发生故障的主要原因是疲劳裂纹的产生,随着裂纹的进一步扩展,最终会导致车轴的断裂,对走行部的危害极大,直接关系到列车的安全运行和乘客的安全。因此,监测列车车轴的状态,及时发现故障具有重要意义。本文主要对列车车轴疲劳裂纹声发射信号实验数据进行了分析。本文选取了车轴疲劳裂纹信号进行分析,为了符合列车实际运行情况,因此加入了车轴敲击信号和车轴背景噪声信号来模拟实际运行过程中产生的冲击和噪声。本文提出了一种基于VMD、SVD和CNN的车轴疲劳裂纹声发射信号的特征提取和识别方法。利用VMD将原始声发射信号分解为多个IMF分量,选取最优的IMF分量用于SVD分解,将SVD分解得到的奇异值特征向量作为CNN的输入进行训练和测试,对车轴疲劳裂纹声发射信号进行识别分析。实验结果表明,VMD和SVD的方法能够有效地提取车轴裂纹声发射信号的特征信息,并能够准确地识别出车轴疲劳裂纹声发射信号。同时,本文采用了 EEMD和SVD的特征提取方法进行了对比。通过对比,采用VMD和SVD的特征提取方法优于EEMD和SVD的方法,使得CNN对车轴疲劳裂纹声发射信号的识别率明显提高。为了验证本文所采用方法的有效性、合理性,选取另一组车轴疲劳裂纹声发射信号进行验证,结果表明,该方法能够有效地提取车轴疲劳裂纹特征信息,并且有效地从车轴敲击信号和背景噪声信号中识别出车轴裂纹声发射信号,说明该方法在车轴疲劳裂纹声发射信号实验数据分析中的有效性、合理性。
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