發(fā)布時(shí)間：2017-09-28 02:20

  本文關(guān)鍵詞：基于多普勒校正的道旁軸承故障診斷的研究

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【摘要】：一直以來(lái),列車軸承故障都是列車故障的主要類型之一,嚴(yán)重影響著列車的行駛安全。因此,加強(qiáng)對(duì)列車軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷對(duì)列車的安全運(yùn)行具有非常重要的意義。聲學(xué)軌邊診斷系統(tǒng)在對(duì)列車軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方面有很多優(yōu)點(diǎn),但是由于列車軌邊聲信號(hào)具有多普勒畸變,使得該診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)存在一定的困難。 本文以現(xiàn)役列車軸承NJ(P)3226X1為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了該類型軸承的專用實(shí)驗(yàn)平臺(tái),針對(duì)多普勒畸變這項(xiàng)技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究,提出了4種不同的多普勒畸變校正方法,最終為實(shí)現(xiàn)列車軸承道旁診斷系統(tǒng)的研制提供一定的基礎(chǔ)理論和解決思路。 提出了一種基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的多普勒校正方法。通過(guò)畸變信號(hào)的時(shí)頻分布提取瞬時(shí)頻率,根據(jù)莫爾斯聲學(xué)理論對(duì)瞬時(shí)頻率進(jìn)行非線性擬合,使用擬合信號(hào)建立重采樣時(shí)間序列,最后經(jīng)重采樣序列校正多普勒畸變。對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果證明這個(gè)校正方法的有效性。 提出了一種在時(shí)域?qū)Χ嗥绽栈冞M(jìn)行校正的方法。該方法首先從運(yùn)動(dòng)關(guān)系和莫爾斯聲學(xué)理論出發(fā)推導(dǎo)得出離散插值時(shí)間序列和幅值調(diào)制公式,然后對(duì)畸變信號(hào)進(jìn)行幅值調(diào)制和插值擬合。仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)的分析結(jié)果表明多普勒畸變得到很好的校正,該方法具有可行性。 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)多聲源的多普勒畸變信號(hào)進(jìn)行校正,提出了一種基于多普勒小波變換和重采樣的多普勒校正方法。首先,在參數(shù)空間中找到基函數(shù)-多普勒小波原子。根據(jù)莫斯聲學(xué)理論和多普勒效應(yīng),可以得到多普勒小波原子的瞬時(shí)頻率。接下來(lái),在時(shí)域里建立重采樣時(shí)間序列,通過(guò)重采樣,多普勒畸變可以被校正。 在最后一種方法中,引進(jìn)了一種叫做參數(shù)小波的PMDW,用它來(lái)識(shí)別基于相關(guān)分析的運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)。一種時(shí)域的信號(hào)重采樣器被引進(jìn)用來(lái)校正軸承聲音信號(hào)中的多普勒畸變。在多普勒被校正后,瞬態(tài)模型分析的方法被用來(lái)診斷軸承的局部故障。這種方法的最大優(yōu)點(diǎn)是所有的運(yùn)動(dòng)模型參數(shù),包括聲速和集合參數(shù)都可以由采集的信號(hào)本身來(lái)識(shí)別。因此,這種方法避免了運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)測(cè)量的困難,可以適應(yīng)各種型號(hào)的列車。
【關(guān)鍵詞】：列車軸承 軌邊聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng) 故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè) 多普勒畸變校正 莫斯聲學(xué)理論
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH133.3;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 列車軸承健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的意義11
• 1.2 列車軸承聲學(xué)軌邊監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.3 多普勒校正研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文的主要研究工作14-17
• 第2章 基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的道旁軸承故障診斷17-31
• 2.1 基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的多普勒畸變校正方法17-20
• 2.1.1 瞬時(shí)頻率的定義17-18
• 2.1.2 基于STFT的瞬時(shí)頻率估計(jì)18-19
• 2.1.3 基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的多普勒畸變校正算法19-20
• 2.2 仿真信號(hào)分析20-23
• 2.2.1 仿真信號(hào)的建立20-21
• 2.3.2 仿真信號(hào)校正結(jié)果21-23
• 2.3 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析23-28
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)23-26
• 2.3.2 外圈故障信號(hào)處理26-27
• 2.3.3 內(nèi)圈故障信號(hào)分析27-28
• 2.4 結(jié)論28-31
• 第3章 基于時(shí)域插值擬合的道旁軸承故障診斷31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 多普勒畸變校正方法31-35
• 3.2.1 時(shí)域插值擬合方法的校正流程31-32
• 3.2.2 插值擬合時(shí)間序列32-33
• 3.2.3 幅值還原33-34
• 3.2.4 插值擬合取樣34-35
• 3.3 仿真信號(hào)分析35-41
• 3.3.1 單一特征頻率的多普勒信號(hào)分析35-37
• 3.3.2 加噪多普勒信號(hào)分析37-39
• 3.3.3 多特征頻率的多普勒信號(hào)分析39-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析41-46
• 3.4.1 外圈故障多普勒信號(hào)校正處理41-43
• 3.4.2 內(nèi)圈故障多普勒信號(hào)校正處理43-45
• 3.4.3 復(fù)合故障的多普勒信號(hào)的校正處理45-46
• 3.5 總結(jié)46-47
• 第4章 基于多普勒小波變換和重采樣的道旁軸承故障診斷47-63
• 4.1 引言47-48
• 4.2 基于匹配追蹤的多普勒小波變換48-50
• 4.2.1 改進(jìn)的多普勒小波原子48-49
• 4.2.2 多普勒小波變換49
• 4.2.3 基于匹配追蹤的多普勒小波變換的信號(hào)分解49-50
• 4.3 多普勒畸變校正算法及流程50-53
• 4.3.1 基于瞬時(shí)頻率的重采樣算法50-51
• 4.3.2 實(shí)際運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)51-52
• 4.3.3 多普勒畸變校正流程52-53
• 4.4 仿真分析53-57
• 4.4.1 仿真信號(hào)的多普勒校正53-55
• 4.4.2 噪聲和誤差分析55-57
• 4.5 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析57-61
• 4.5.1 外圈故障畸變信號(hào)校正處理57-59
• 4.5.2 內(nèi)圈故障畸變信號(hào)校正處理59-61
• 4.6 總結(jié)61-63
• 第5章 基于多普勒消除器和瞬態(tài)模型的道旁軸承故障診斷63-81
• 5.1 引言63-64
• 5.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多普勒消除器64-69
• 5.2.1 多普勒消除器64-65
• 5.2.2 PMDW發(fā)生器65-67
• 5.2.3 改進(jìn)的相關(guān)濾波分析67-68
• 5.2.4 信號(hào)重采樣器68-69
• 5.3 瞬態(tài)模型分析69-71
• 5.3.1 基于Laplace小波的瞬態(tài)模型建立70
• 5.3.2 基于瞬態(tài)模型參數(shù)識(shí)別的列車軸承故障診斷70-71
• 5.4 仿真分析71-74
• 5.5 實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析74-80
• 5.5.1 外圈故障信號(hào)校正處理74-77
• 5.5.2 內(nèi)圈故障信號(hào)校正處理77-80
• 5.6 總結(jié)80-81
• 第6章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 全文總結(jié)81
• 6.2 進(jìn)一步研究方向81-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文89-91
• 致謝91

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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本文編號(hào)：933257