滾動(dòng)軸承是機(jī)車最重要的一部分旋轉(zhuǎn)部件,機(jī)車軸承故障會(huì)嚴(yán)重影響機(jī)車的安全運(yùn)行。為了提高軌邊聲學(xué)滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)系統(tǒng)的可行性,本文對(duì)滾動(dòng)軸承故障在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要包括多普勒畸變的校正、從強(qiáng)噪聲中提取微弱周期信號(hào)以及多聲源的分離。本文首先分析了NJP3226X1型號(hào)滾動(dòng)軸承的主要失效形式以及零件的固有振動(dòng)頻率,進(jìn)一步得到了四種軸承零件（內(nèi)圈、外圈、滾子、保持架）的故障特征頻率,然后利用ANSYS對(duì)列車軸承各零件進(jìn)行模態(tài)分析,根據(jù)測(cè)量參數(shù)在軟件進(jìn)行建模,最后經(jīng)過計(jì)算得到各個(gè)組件的固有頻率值,得到的固有頻率值可以作為故障檢測(cè)的參考。之后討論了多普勒畸變校正方法。根據(jù)運(yùn)動(dòng)聲源聲輻射理論,通過仿真可以得到多普勒畸變信號(hào)。接著分析校正畸變的過程:首先利用STFT求得經(jīng)過降采樣處理之后信號(hào)的時(shí)頻分布,然后利用Crazy Climber算法估計(jì)信號(hào)的瞬時(shí)頻率,利用最小二乘法擬合得到瞬時(shí)頻率的連續(xù)值,最后計(jì)算重采樣時(shí)間點(diǎn)序列,并對(duì)信號(hào)做三次樣條函數(shù)擬合,根據(jù)擬合結(jié)果重采樣得到校正了多普勒畸變之后的信號(hào)。在強(qiáng)噪聲方面,研究了雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法,其中包括其尺度變換原則。通過外加信號(hào)或調(diào)... 

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 論文的研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軌邊聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)研究概況
        1.2.2 軌邊聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究概況
    1.3 本論文的主要研究內(nèi)容
第2章 列車軸承故障分析與模態(tài)分析
    2.1 引言
    2.2 單列滾子軸承分析
        2.2.1 主要失效形式
        2.2.2 軸承零件固有頻率
        2.2.3 軸承零件故障特征頻率
    2.3 基于ANSYS的軸承各零件模態(tài)分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 列車軸承軌邊聲學(xué)多普勒畸變校正
    3.1 引言
    3.2 運(yùn)動(dòng)聲源的聲輻射理論
    3.3 基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的多普勒畸變校正
        3.3.1 瞬時(shí)頻率的定義
        3.3.2 基于Crazy Climber算法的脊線提取方法
    3.4 基于非線性曲線擬合的參數(shù)估計(jì)
        3.4.1 非線性曲線擬合理論研究
        3.4.2 非線性曲線擬合在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用
    3.5 基于信號(hào)重采樣技術(shù)的信號(hào)重構(gòu)
    3.6 仿真分析
        3.6.1 仿真信號(hào)建立
        3.6.2 多普勒畸變校正流程
        3.6.3 仿真分析結(jié)果
    3.7 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析
        3.7.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?br>        3.7.2 實(shí)驗(yàn)儀器
        3.7.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理
    3.8 列車內(nèi)圈故障信號(hào)數(shù)據(jù)分析
    3.9 本章小結(jié)
第4章 基于隨機(jī)共振的微弱信號(hào)增強(qiáng)方法
    4.1 引言
    4.2 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)隨機(jī)共振模型
        4.2.1 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)模型
        4.2.2 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)尺度變換
    4.3 微弱信號(hào)檢測(cè)的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法
        4.3.1 外加信號(hào)的隨機(jī)共振檢測(cè)
        4.3.2 最佳匹配隨機(jī)共振檢測(cè)
    4.4 Woods-Saxon與 Gaussian聯(lián)合勢(shì)隨機(jī)共振算法
    4.5 本章小結(jié)
第5章 多聲源分離方法
    5.1 引言
    5.2 時(shí)頻信號(hào)融合
    5.3 基于DFMS算法的聲源分離
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ROSST的列車軸承軌邊聲學(xué)信號(hào)校正與診斷研究[J]. 熊偉,張海濱,何清波,孔凡讓.  振動(dòng)與沖擊. 2017(06)
[2]基于重采樣技術(shù)的聲學(xué)信號(hào)多普勒畸變校正[J]. 吳強(qiáng),孔凡讓,何清波,劉永斌.  信號(hào)處理. 2012(09)
[3]運(yùn)動(dòng)聲源識(shí)別的動(dòng)態(tài)波疊加方法研究[J]. 楊殿閣,李兵,王子騰,連小珉.  物理學(xué)報(bào). 2012(05)
[4]高速鐵路動(dòng)車組列車的噪聲特性[J]. 俞悟周,王晨,毛東興,王佐民,姜在秀,萬雯.  環(huán)境污染與防治. 2009(01)
[5]貨車滾動(dòng)軸承早期故障軌邊聲學(xué)診斷系統(tǒng)（TADS）[J]. 夏建輝,梁廣清.  哈爾濱軸承. 2005(01)
[6]運(yùn)動(dòng)聲源的聲全息識(shí)別方法[J]. 楊殿閣,鄭四發(fā),羅禹貢,連小珉,蔣孝煜.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 2002(04)
[7]先進(jìn)道旁車輛狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用[J]. FirdausiD.Irani,吳朝院.  國外鐵道車輛. 2002(02)

博士論文
[1]列車軸承軌邊聲學(xué)診斷中故障聲譜識(shí)別的時(shí)變陣列分析技術(shù)研究[D]. 張尚斌.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]列車軸承軌邊聲學(xué)故障信號(hào)的聲源分離及其去噪研究[D]. 張海濱.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[3]列車軸承故障道旁聲學(xué)診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張翱.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[4]列車軸承故障軌邊聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 胡飛.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[5]基于道旁聲學(xué)信號(hào)的列車滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究[D]. 吳強(qiáng).中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[6]中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃布局及優(yōu)化方法研究[D]. 周榮征.西南交通大學(xué) 2011
[7]運(yùn)動(dòng)汽車聲場(chǎng)可視化方法研究[D]. 李兵.清華大學(xué) 2010
[8]微弱特征信號(hào)檢測(cè)的隨機(jī)共振方法與應(yīng)用研究[D]. 楊定新.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]列車軸承軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)與診斷方法研究[D]. 胡智勇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[2]基于時(shí)頻流形分析的設(shè)備故障診斷方法研究[D]. 汪湘湘.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]基于振動(dòng)信號(hào)處理及模態(tài)分析的機(jī)械故障診斷技術(shù)研究[D]. 張生.燕山大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3664989