【摘 要】
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近年来,高速铁路快速发展,列车运营中的安全问题已成为人们关注的焦点。高速运转的轴承是机车的重要组成部分,这是最易损坏的部件,一旦发生故障会迅速增加,造成轴承故障从而
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近年来,高速铁路快速发展,列车运营中的安全问题已成为人们关注的焦点。高速运转的轴承是机车的重要组成部分,这是最易损坏的部件,一旦发生故障会迅速增加,造成轴承故障从而导致列车事故,因此轴承的状态检测对行车安全具有重大意义。振动信号是机械设备最直观的反映,通过对信号的分析可以及时判断出设备的状态。初期的轴承故障冲击信号往往淹没在强噪声中,对于信号的故障特征提取是有很大的困难。为了提高低速重载动车轴承故障诊断的有效性,提高故障特征频率提取的有效峰值信噪比,本文研究了轴承故障的信号特性以及轴承故障特征频率提取方式,根据轴承故障信号的稀疏性提出基于稀疏表示提取轴承故障特征的方法。主要工作如下:首先针对轴承故障的信号特性、轴承结构以及故障特征频率的计算方式进行分析,介绍了目前轴承故障检测技术的研究进展,根据轴承故障的信号特性选择了稀疏表示进行故障特征提取,针对精确匹配冲击字典难以构造的问题,采用KSVD算法训练生成自适应轴承故障字典。其次研究了最小熵解卷积MED对信号的去噪特性,并引入稀疏表示字典训练中。由于轴承故障字典训练样本本身带有噪声,会直接影响稀疏重构结果,在字典训练中引入MED对样本进行预处理,能够提高原子纯净度,减少字典原子噪声对结果的影响。最后稀疏表示结合EMD分解降噪。为了进一步对信号降噪,采用EMD分解信号,根据峭度准则,峭度值越大信号包含冲击成分越多,对EMD分解的本征模态函数IMF筛选出峭度值较大的分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障信号特征频率。仿真及轴承实际数据证明本方法可以有效突出信号的冲击成分,增大信号峭度值,提高包络频谱的信噪比,能够更有效的检测轴承故障频率。
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