基于多普勒校正的道旁轴承故障诊断的研究

【摘要】一直以来,列车轴承故障都是列车故障的主要类型之一,严重影响着列车的行驶安全。因此,加强对列车轴承的状态监测和故障诊断对列车的安全运行具有非常重要的意义。声学轨边诊断系统在对列车轴承的状态监测和故障诊断方面有很多优点,但是由于列车轨边声信号具有多普勒畸变,使得该诊断系统实现存在一定的困难。本文以现役列车轴承NJ(P)3226X1为研究对象,设计了该类型轴承的专用实验平台,针对多普勒畸变这项技术难点展开了深入的研究,提出了4种不同的多普勒畸变校正方法,最终为实现列车轴承道旁诊断系统的研制提供一定的基础理论和解决思路。提出了一种基于瞬时频率估计的多普勒校正方法。通过畸变信号的时频分布提取瞬时频率,根据莫尔斯声学理论对瞬时频率进行非线性拟合,使用拟合信号建立重采样时间序列,最后经重采样序列校正多普勒畸变。对仿真信号和实验信号进行分析,结果证明这个校正方法的有效性。提出了一种在时域对多普勒畸变进行校正的方法。该方法首先从运动关系和莫尔斯声学理论出发推导得出离散插值时间序列和幅值调制公式,然后对畸变信号进行幅值调制和插值拟合。仿真信号和实验信号的分析结果表明多普勒畸变得到很好的校正,该方法具有可行性。为了实现对多声源的多普勒畸变信号进行校正,提出了一种基于多普勒小波变换和重采样的多普勒校正方法。首先,在参数空间中找到基函数-多普勒小波原子。根据莫斯声学理论和多普勒效应,可以得到多普勒小波原子的瞬时频率。接下来,在时域里建立重采样时间序列,通过重采样,多普勒畸变可以被校正。在最后一种方法中,引进了一种叫做参数小波的PMDW,用它来识别基于相关分析的运动模型参数。一种时域的信号重采样器被引进用来校正轴承声音信号中的多普勒畸变。在多普勒被校正后,瞬态模型分析的方法被用来诊断轴承的局部故障。这种方法的最大优点是所有的运动模型参数,包括声速和集合参数都可以由采集的信号本身来识别。因此,这种方法避免了运动模型参数测量的困难,可以适应各种型号的列车。
【作者】袁仲洲；
【导师】孔凡让；
【作者基本信息】中国科学技术大学，机械电子工程，2014，硕士
【关键词】列车轴承；轨边声学检测系统；故障诊断与状态监测；多普勒畸变校正；莫斯声学理论；

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