【摘要】：機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)對高速發(fā)展的制造業(yè)核心裝備進(jìn)行有效監(jiān)測、預(yù)警和診斷,以避免或減少重大安全事故,具有巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。隨著技術(shù)發(fā)展,高速鐵路運(yùn)輸已成為最重要的交通運(yùn)輸方式之一,其安全性、舒適性與高效性一直是國內(nèi)外關(guān)注的焦點(diǎn)。通過健康狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)對列車運(yùn)行過程進(jìn)行監(jiān)控,對預(yù)防列車事故發(fā)生、保障列車運(yùn)行安全具有重要意義。列車輪對軸承作為核心部件之一,其健康狀況直接影響列車運(yùn)行安全。輪對軸承故障作為一種常見故障,其監(jiān)測與診斷技術(shù)一直是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷系統(tǒng)以其具備非接觸式測量、早期故障預(yù)警和成本相對較低等優(yōu)點(diǎn)而受到研究者的青睞。但多運(yùn)動(dòng)聲源混疊的復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境卻對列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷系統(tǒng)的可靠性帶來了挑戰(zhàn)。論文以獲得清晰的聲譜特征為目標(biāo),將多源混疊問題分解為同側(cè)、同軸與復(fù)合運(yùn)動(dòng)聲源混疊問題,以空時(shí)濾波器設(shè)計(jì)為主要技術(shù)手段,逐步解決多運(yùn)動(dòng)聲源分離與校正、提取與增強(qiáng)、數(shù)目與相對位置估計(jì)等技術(shù)難點(diǎn),最終形成一套列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷的系統(tǒng)性技術(shù)解決方案。首先,根據(jù)列車通過時(shí)測量得到的多運(yùn)動(dòng)聲源分布結(jié)果,論文將多運(yùn)動(dòng)聲源混疊問題細(xì)分為同側(cè)、同軸與復(fù)合運(yùn)動(dòng)聲源混疊問題,并分析了各自的特點(diǎn),揭示了多個(gè)運(yùn)動(dòng)聲源難分離、故障特征信號難提取、數(shù)目與相對位置難估計(jì)等三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。根據(jù)目前使用的列車軸承,建立了以軸承故障特征頻率判斷軸承故障類型的靜態(tài)檢測理論基礎(chǔ),介紹了軸承故障動(dòng)態(tài)聲學(xué)檢測的波動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)。根據(jù)需要解決的三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)設(shè)計(jì)了靜態(tài)、動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)平臺及信號獲取方案。通過靜態(tài)信號與動(dòng)態(tài)信號的對比,驗(yàn)證了軌邊聲學(xué)故障診斷系統(tǒng)中多源混疊問題的存在,并對傳統(tǒng)方法與陣列結(jié)構(gòu)在解決上述技術(shù)難點(diǎn)中存在的問題進(jìn)行了分析,為后文進(jìn)行深入研究奠定基礎(chǔ)。其次,針對同側(cè)運(yùn)動(dòng)聲源混疊中多個(gè)運(yùn)動(dòng)聲源難分離的問題,論文建立了基于均勻線性陣列的幾何模型和信號模型,并將該問題視為一個(gè)動(dòng)態(tài)盲源分離問題,提出了參數(shù)化時(shí)域分離矩陣和時(shí)域重映射矩陣設(shè)計(jì)的空時(shí)濾波重排方法,實(shí)現(xiàn)了同側(cè)運(yùn)動(dòng)聲源的分離與校正。利用簡單的相關(guān)運(yùn)算來去除噪聲和被扭曲的非目標(biāo)聲源分量,得到目標(biāo)聲源信號的估計(jì),通過包絡(luò)譜分析實(shí)現(xiàn)目標(biāo)聲源的故障診斷。該方法在時(shí)域?qū)崿F(xiàn)聲源分離與校正,去除殘余分量干擾的相關(guān)運(yùn)算操作簡單,具有計(jì)算效率高和輸出信噪比高的優(yōu)點(diǎn)。隨后,針對同軸運(yùn)動(dòng)聲源混疊中故障特征信號難提取的問題,論文建立了基于十字形陣列的幾何模型和信號模型,克服空域?yàn)V波只能抑制但不能消除非目標(biāo)方向干擾聲源和噪聲的本質(zhì)缺陷,提出了自適應(yīng)稀疏濾波方法,實(shí)現(xiàn)了軸承故障特征信號的提取與增強(qiáng)。論文將傳統(tǒng)空域?yàn)V波技術(shù)與無監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合,完全去除干擾聲源。在空域和時(shí)域完成信號處理,運(yùn)算效率高。通過空域?yàn)V波和稀疏濾波之后,噪聲得到極大程度地抑制,輸出信噪比高。這是無監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法與陣列信號處理方法在多運(yùn)動(dòng)聲源混疊問題中的創(chuàng)新應(yīng)用。最后,針對復(fù)合運(yùn)動(dòng)聲源混疊中數(shù)目與相對位置難估計(jì)的問題,論文利用斐波那契數(shù)列設(shè)計(jì)了具有優(yōu)異性能的斐波那契陣列結(jié)構(gòu)。并基于斐波那契陣列結(jié)構(gòu)提出了一種解卷積的清潔空時(shí)圖方法,實(shí)現(xiàn)了多運(yùn)動(dòng)聲源數(shù)目和相對位置的估計(jì)。類比于針對靜態(tài)聲源定位二維空間掃描的“聲學(xué)相機(jī)”技術(shù),論文提出了運(yùn)動(dòng)聲源定位時(shí)間與空間掃描的“聚焦聲學(xué)相機(jī)”新概念。論文設(shè)計(jì)了性能優(yōu)異的斐波那契陣列結(jié)構(gòu),以麥克風(fēng)陣列信號為分析對象,利用清潔空時(shí)圖方法實(shí)現(xiàn)多運(yùn)動(dòng)聲源數(shù)目與相對位置的準(zhǔn)確估計(jì),再利用空時(shí)濾波重排技術(shù)實(shí)現(xiàn)多運(yùn)動(dòng)聲源的分離與校正,最后利用自適應(yīng)稀疏濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)軸承故障特征信號的提取與增強(qiáng),得到清晰的軸承故障信號聲譜以實(shí)現(xiàn)故障診斷。一條以多源混疊空時(shí)濾波器設(shè)計(jì)為主體,包含清潔空時(shí)圖方法、空時(shí)濾波重排方法、自適應(yīng)稀疏濾波方法的系統(tǒng)性技術(shù)方案得以建立,為最終實(shí)現(xiàn)列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷提供一定的研究基礎(chǔ)。
【圖文】：

逡逑圖１．１美國ＴＡＤＳ系統(tǒng)［８８］。逡逑ＩＰｉｌｌｉ邋］＾ｍｍ逡逑圖１．２澳大利亞ＲａｉｌＢＡＭ系統(tǒng)［８９］。逡逑澳大利亞邋Ｖｉｐａｃ邋公司（ＶｉｐａｃＥｎｇｉｎｅｅｒｓ＆Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ邋Ｌｔｄ．，ＶＥＳＬ）的全資子公逡逑司Ｔｒａｃｋ邋ＩＱ自１９９１年起著手研宄列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷技術(shù)，，并于１９９８年逡逑５逡逑

圖１．１美國ＴＡＤＳ系統(tǒng)［８８］。逡逑ＩＰｉｌｌｉ邋］＾ｍｍ逡逑圖１．２澳大利亞ＲａｉｌＢＡＭ系統(tǒng)［８９］。逡逑澳大利亞邋Ｖｉｐａｃ邋公司（ＶｉｐａｃＥｎｇｉｎｅｅｒｓ＆Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ邋Ｌｔｄ．，ＶＥＳＬ）的全資子公逡逑司Ｔｒａｃｋ邋ＩＱ自１９９１年起著手研宄列車軸承軌邊聲學(xué)故障診斷技術(shù)，并于１９９８年逡逑５逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN713;U279

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4 陳秉W

本文編號：2615899