軸承和齒輪箱作為城市軌道交通列車走行部中的關(guān)鍵部件,在軌道交通列車正常運(yùn)行中發(fā)揮著十分重要的作用。一旦發(fā)生故障,不僅會(huì)影響軌道交通列車運(yùn)行的平穩(wěn)性,還會(huì)對列車運(yùn)行安全造成威脅。所以,對軌道交通列車走行部中軸承和齒輪箱的故障進(jìn)行及時(shí)有效的檢測和診斷具有十分重要的意義。實(shí)際情況下,軌道交通列車軸承和齒輪箱故障信號大多都包含復(fù)雜的分量信息,已有的故障檢測方法,在用于分析實(shí)際故障信號時(shí)大多存在缺陷。在此研究背景下,本文提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)小波變換（Empirical Wavelet Transform,EWT）的故障檢測分析方法。該方法采用經(jīng)驗(yàn)小波變換（EWT）方法對故障信號進(jìn)行分解后,根據(jù)文中提出的峭度公式計(jì)算出的特征值篩選出包含敏感故障信息的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function,IMF）,并采用快速峭度（Fast Kurtosis,FK）法對篩選出的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）進(jìn)行分析。本文采用該方法對軸承故障數(shù)據(jù),齒輪箱故障數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測分析,通過與已有故障檢測方法的對比,證明通過該方法能夠分析得到其故障頻率信息,且誤差率低于已有的故障檢測方法。本文采用該方法對軸承故障數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

軌道交通列車走行部實(shí)物圖

仿真信號

均值分析信號結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3552710