發(fā)布時(shí)間：2021-01-02 09:14

　　本論文面向軌道交通車輛輪對(duì)軸承故障診斷需求,重點(diǎn)研究了基于第二代小波變換的現(xiàn)代信號(hào)處理分析方法,對(duì)于第二代小波分解過(guò)程中存在的頻率混疊問題,引入奇異值分解理論,利用奇異值分解對(duì)不同頻率信號(hào)良好的篩選特性,提出了基于第二代小波-奇異值分解的輪對(duì)軸承故障特征提取方法,本文涉及的具體研究成果主要有以下幾點(diǎn):（1）介紹了基于插值細(xì)分原理的第二代小波變換算法,詳細(xì)分析了不同長(zhǎng)度的預(yù)測(cè)、更新器對(duì)第二代小波分解結(jié)果的影響,同時(shí)引入第二代小波包分解算法,提升信號(hào)分解效果。（2）針對(duì)第二代小波中存在的頻率混疊問題,利用奇異值分解理論加以優(yōu)化。首先介紹了奇異值分解的算法原理,接著介紹了基于QR分解的奇異值分解數(shù)值計(jì)算方法,最后利用仿真信號(hào)證明了本文所提方法的有效性。（3）結(jié)合軸承常見故障的梳理,設(shè)計(jì)輪對(duì)軸承跑合試驗(yàn)臺(tái)故障試驗(yàn)方案,采集輪對(duì)軸承故障的軸箱振動(dòng)數(shù)據(jù),利用第二代小波-奇異值分解算法對(duì)輪對(duì)軸承外圈及滾動(dòng)體故障進(jìn)行特征提取研究,分析結(jié)果表明:該方法可有效的提取相應(yīng)故障特征�？偨Y(jié)以上研究結(jié)果,本文所提方法具有良好的時(shí)頻分析特性,可準(zhǔn)確提取相應(yīng)故障特征,具有一定工程運(yùn)用前景。 

【文章來(lái)源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

列車輪對(duì)軸承振動(dòng)產(chǎn)生原因

軸承內(nèi)圈、外圈、滾子之間的關(guān)系

圖 2.4 內(nèi)圈上麻點(diǎn)落外加載荷時(shí)，疲勞剝落的初始裂紋通常先從最大正的最大正交切變應(yīng)力一般位于接觸表面下某一深度上擴(kuò)展至接觸表面形成淺層剝落。圖 2.5 所示為規(guī)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于EEMD排列熵的高速列車輪對(duì)軸承故障診斷方法[J]. 施瑩,莊哲,林建輝.  中國(guó)測(cè)試. 2017(11)
[2]基于IMF-SVD包絡(luò)譜法的輪對(duì)軸承故障檢測(cè)方法研究[J]. 莊哲,陳星,施瑩,劉澤潮.  中國(guó)測(cè)試. 2017(06)
[3]基于時(shí)延自相關(guān)ICA的列車輪對(duì)軸承復(fù)合故障診斷方法[J]. 黃采倫,李忠,王靖,張小娟,曾照福.  鐵道學(xué)報(bào). 2016(05)
[4]基于時(shí)域多普勒校正和EEMD的列車軸承道旁聲音監(jiān)測(cè)故障診斷方法研究[J]. 劉方,沈長(zhǎng)青,何清波,胡飛,張翱,孔凡讓.  振動(dòng)與沖擊. 2013(24)
[5]基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 姜濤,袁勝發(fā).  華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[6]基于補(bǔ)償距離評(píng)估-小波核PCA的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 王宏超,陳進(jìn),董廣明.  振動(dòng)與沖擊. 2013(18)
[7]基于LMD的時(shí)頻分析方法及其機(jī)械故障診斷應(yīng)用研究[J]. 王衍學(xué),何正嘉,訾艷陽(yáng),袁靜.  振動(dòng)與沖擊. 2012(09)
[8]列車軸承頻帶變化類故障的診斷方法[J]. 王靖,陳特放,黃采倫,周華.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(05)
[9]高速鐵路軸承疲勞壽命淺析[J]. 王多亮,任子晶,趙燕.  哈爾濱軸承. 2011(02)
[10]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)軸承智能故障診斷[J]. 孫偉,李新發(fā),柴世文,楊河峙.  紡織機(jī)械. 2011(01)

博士論文
[1]高速列車輪對(duì)軸承狀態(tài)表征與故障診斷方法研究[D]. 易彩.西南交通大學(xué) 2015
[2]列車輪對(duì)故障振動(dòng)特性及診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王靖.中南大學(xué) 2012
[3]基于粒子群優(yōu)化的齒輪箱智能故障診斷研究[D]. 魏秀業(yè).中北大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于多小波分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[D]. 李文斌.北京工業(yè)大學(xué) 2011
[2]動(dòng)車組轉(zhuǎn)向架軸承可靠性分析與故障診斷的技術(shù)研究[D]. 聶曄.中南大學(xué) 2011



本文編號(hào)：2953089