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基于兩階段學(xué)習(xí)模型的列車軸承道旁聲學(xué)故障診斷方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-07 11:51
  鐵路作為重要的交通運(yùn)輸方式之一,由于其運(yùn)行成本低、運(yùn)載量大,因此在貨運(yùn)、客運(yùn)中承擔(dān)著重要角色。而列車軸承作為列車的關(guān)鍵部件,其健康狀況對(duì)列車的正常運(yùn)行和乘客的生命安全有著重大的影響。道旁聲學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有成本低、非接觸式測(cè)量以及能夠發(fā)現(xiàn)早期故障等優(yōu)點(diǎn),具有良好的應(yīng)用前景。近年來(lái),人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)得到了快速發(fā)展并已成功運(yùn)用于故障診斷領(lǐng)域。本文考慮到列車軸承道旁聲學(xué)信號(hào)特有的多普勒畸變特性,基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的安全域(Safety Region,SR)、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)和零次學(xué)習(xí)(Zero-Shot Learning,ZSL),研究了一種兩階段學(xué)習(xí)模型,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了一種基于SR和BPNN的兩階段學(xué)習(xí)模型,該方法無(wú)需多普勒矯正,并且可以解決故障樣本不充分的問(wèn)題。在應(yīng)用初期故障樣本集缺乏的情況下,僅利用健康樣本建立SR模型。當(dāng)不同故障類型樣本集積累充分之后,利用BPNN建立更加精確的診斷模型。在學(xué)習(xí)模型建立時(shí),直接構(gòu)建信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征、車速與診斷結(jié)果之間的函數(shù)關(guān)系。首先,介紹了SR與BPNN的基本理論;其次,... 

【文章來(lái)源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于兩階段學(xué)習(xí)模型的列車軸承道旁聲學(xué)故障診斷方法研究


列車事故現(xiàn)場(chǎng)圖

示意圖,列車,聲學(xué),軸承


安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文3列車軸承作為列車的關(guān)鍵部件,其健康狀況對(duì)列車的正常運(yùn)行和乘客的生命安全有著重大的影響。列車軸承一方面其自身結(jié)構(gòu)本身具有高度精密化的特點(diǎn),另一方面又經(jīng)常在高速重載等工況下連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn),從而使得列車軸承在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)行后,會(huì)出現(xiàn)磨損甚至失效的情況。因此,對(duì)列車軸承進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)重要的研究課題。1.3列車軸承道旁聲學(xué)故障診斷方法現(xiàn)有列車軸承在線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要有車載和道旁兩種方式。車載,顧名思義就是將監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安置在列車上面,通過(guò)對(duì)每一個(gè)被監(jiān)測(cè)部件實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來(lái)達(dá)到故障診斷的目的,車載方式的缺點(diǎn)是難以兼顧每一個(gè)被監(jiān)測(cè)部件而且需要投入大量資金。道旁方式就是將測(cè)量系統(tǒng)布置在列車軌道的兩側(cè),當(dāng)列車經(jīng)過(guò)時(shí),通過(guò)安裝在軌道兩側(cè)的裝置采集列車軸承數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)測(cè)列車軸承運(yùn)行狀態(tài),因此道旁方式具有低成本、非接觸式測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)。道旁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要有熱軸監(jiān)測(cè)(HBD)和道旁聲學(xué)監(jiān)測(cè)(ADBD)兩種方式。與HBD相比,ADBD具有能夠發(fā)現(xiàn)早期故障的優(yōu)點(diǎn),而HBD系統(tǒng)在監(jiān)測(cè)到故障時(shí)往往故障已經(jīng)形成,因而ADBD系統(tǒng)的應(yīng)用前景更加良好[19,20]。圖1.2列車軸承道旁聲學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖Figure1.2schematicdiagramoftrainbearingwaysideacousticdetectionsystem美國(guó)鐵路部很早就開(kāi)始道旁聲學(xué)診斷的研究,并開(kāi)發(fā)出了關(guān)于列車輪對(duì)軸承的道旁聲學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),也就是TADS[21]。在TADS中通過(guò)軌道兩側(cè)麥克風(fēng)采集列車通過(guò)系統(tǒng)時(shí)輪對(duì)軸承發(fā)出的聲信號(hào),再通過(guò)一系列的信號(hào)處理方法通過(guò)相關(guān)參數(shù)分析對(duì)列車軸承運(yùn)

示意圖,軸承,列車


安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文7第二章實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)2.1引言本章節(jié)簡(jiǎn)要介紹了列車軸承的基本結(jié)構(gòu)以及人工設(shè)置軸承故障的方法。描述了靜態(tài)信號(hào)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的采集方法并對(duì)動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)信號(hào)平臺(tái)的搭建作了詳細(xì)的敘述,對(duì)軸承信號(hào)下一步分析研究具有重要意義。2.2列車軸承結(jié)構(gòu)列車軸承是列車的重要組成部件,軸承的健康狀態(tài)關(guān)系著列車的安全穩(wěn)定運(yùn)行。列車軸承一方面其自身結(jié)構(gòu)本身具有高度精密化的特點(diǎn),另一方面又經(jīng)常在高速重載工況下運(yùn)行,從而使得列車軸承在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)行后,會(huì)出現(xiàn)磨損甚至失效的情況,這就給列車的安全運(yùn)行埋下了隱患。圖2.1軸承的基本結(jié)構(gòu)Figure2.1thebasicstructureofbearing圖2.1為列車軸承的基本結(jié)構(gòu)示意圖,它主要由外圈、內(nèi)圈、滾子和保持架等四個(gè)部分組成。列車軸承常見(jiàn)的轉(zhuǎn)動(dòng)形式是內(nèi)圈轉(zhuǎn)動(dòng)而外圈靜止的方式。當(dāng)內(nèi)圈和外圈之間發(fā)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí),滾子在自轉(zhuǎn)的同時(shí)也沿著外圈進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)。保持架則位于相鄰滾子之間且呈等間隔分布的形式[29]。2.3列車軸承故障設(shè)置本文通過(guò)線切割的方式對(duì)列車軸承的內(nèi)圈、外圈以及滾子等部位進(jìn)行人工故障設(shè)置來(lái)獲得相應(yīng)的列車模擬故障軸承。列車軸承的故障設(shè)置分為單點(diǎn)故障設(shè)置和復(fù)合故障設(shè)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[4]基于軌邊聲學(xué)多普勒畸變信號(hào)的列車軸承故障診斷技術(shù)研究[D]. 范卓幽.西南交通大學(xué) 2019
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[6]列車軸承道旁聲學(xué)信號(hào)瞬態(tài)成分提取與重構(gòu)方法研究[D]. 付洋洋.安徽大學(xué) 2018
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[8]基于KJADE的軸承故障識(shí)別與性能退化評(píng)估方法研究[D]. 何兵.安徽大學(xué) 2017
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本文編號(hào):3269581

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