載流軌道電接觸是很多自動設(shè)備的重要組成部件,其健康狀況會直接影響設(shè)備的運行情況以及工業(yè)生產(chǎn)效率,軌道表面的損傷情況是影響電接觸健康狀況的主要因素。在設(shè)備運行過程中,導(dǎo)軌表面在電接觸的摩擦等作用下往往會先出現(xiàn)極其微小的損傷,隨著損傷逐步擴大,引發(fā)設(shè)備故障。當(dāng)故障較為嚴(yán)重時,甚至?xí){人身安全。因此及時判別電接觸導(dǎo)軌表面是否發(fā)生微小損傷以及確定產(chǎn)生損傷的具體情況都顯得極其重要。本文以電接觸載流軌道為研究對象,重點開展了導(dǎo)軌表面微小損傷在線監(jiān)測以及微小損傷離線定量分析方法的研究,整體判斷導(dǎo)軌的健康狀況。針對電接觸導(dǎo)軌表面微小損傷難以識別的問題,本文提出了基于導(dǎo)軌振動信號分析的方法。由于導(dǎo)軌振動信號極其微弱,檢測損傷難度較大,在總結(jié)和分析國內(nèi)外結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的基礎(chǔ)上,研究了一套導(dǎo)軌振動信號分析系統(tǒng)。首先準(zhǔn)確獲取導(dǎo)軌表面的振動信號,然后再利用改進(jìn)的集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓∕EEMD）對振動信號進(jìn)行降噪處理,之后再利用多尺度排列熵（MPE）的方法對去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理,最后依據(jù)MPE數(shù)值的變化情況判斷導(dǎo)軌是否存在損傷。為了實現(xiàn)對導(dǎo)軌表面微小損傷的定量分析,以離線的方式,研究了基于導(dǎo)軌表面三維點云數(shù)據(jù)分... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

導(dǎo)軌表面損傷概述圖

大的方便。我國很多科研機構(gòu)也進(jìn)行了這方面的研究，取得了豐碩的成果，其應(yīng)用前景較為廣闊，只是目前的研究方法還尚未成熟，實際應(yīng)用中還存在很多需要克服的困難，如復(fù)雜的工作環(huán)境中實際結(jié)構(gòu)存在較多的不確定因素(噪聲等)，影響結(jié)構(gòu)的動力測試精度，不利于損傷結(jié)果的精確判斷；還有振動測試的特征參數(shù)對結(jié)構(gòu)的損傷識別靈敏度較低等問題，都是目前科研工作者應(yīng)該積極探索的方向。損傷檢測方法在振動測試分析方面可以分為三大類：基于動力學(xué)模型的損傷檢測方法、基于信號分析的損傷檢測方法和基于人工智能的損傷檢測方法，如圖1-2所示。圖1-2基于振動的主要損傷檢測方法基于動力學(xué)模型的損傷檢測方法是從結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型出發(fā)，研究損傷時其結(jié)構(gòu)

第2章基于振動信號分析的軌道表面損傷研究-13-滑過導(dǎo)軌，與導(dǎo)軌產(chǎn)生摩擦，劇烈時便會破壞導(dǎo)軌。之后當(dāng)滑塊再次滑過導(dǎo)軌時，由于導(dǎo)軌存在缺陷，就會使得導(dǎo)軌產(chǎn)生振動，采集這個振動信號就可以判別導(dǎo)軌的損傷狀況。圖2-2搭建的實驗?zāi)Ｐ蜑榱耸够瑝K的速度達(dá)到現(xiàn)實生活中的超高速，本文采用諧振蓄電方式的充電電源，為滑塊滑過導(dǎo)軌提供充足的動力，其充電速度始終保持在15KV/60s。為了確保實驗條件一致，在每次實驗中都利用Rogowsky線圈檢測電路中的電流信號，結(jié)果如圖2-3所示。觀察圖像可知，電流的最高發(fā)電峰值始終保持在26.5KA左右；在此之外，兩塊夾板之間的預(yù)緊力也始終保持在30NM；滑塊與滑軌的大孝形狀、質(zhì)量、材料等參數(shù)保持不變；實驗始終在同一個環(huán)境中進(jìn)行。-0.500.511.522.533.54x10-3-20-10010203040時間/ms電流/KA峰值電流圖2-3電路中電流曲線圖2.1.2載流導(dǎo)軌振動信號測量系統(tǒng)在得到高速滑動電接觸的實驗?zāi)Ｐ蜋C之后，就要在實驗?zāi)Ｐ蜋C上測量導(dǎo)軌的振動信號。由于滑塊在滑軌上產(chǎn)生的損傷十分微小，只是由于二者相對運動速度極大，才使得導(dǎo)軌的振動可以顯現(xiàn)出來，因此導(dǎo)軌的振動信號十分微弱，所以實驗中用于采集振動信號的測量器件需要較高的靈敏度，能夠測量微弱的信號。其次，滑動電接觸導(dǎo)軌處于強電磁場的環(huán)境，因此測量器件還需要具有抗強電磁場的特性�；诖�，本文選用壓電加速度傳感器來采集導(dǎo)軌的瞬態(tài)微小振動信號，對導(dǎo)軌的振動情

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Logistic映射的新型混沌簡化PSO算法[J]. 楊萬里,周雪婷,陳孟娜.  計算機與現(xiàn)代化. 2019(12)
[2]基于CEEMDAN和排列熵的滾動軸承故障診斷方法[J]. 白麗麗,韓振南,任家駿,秦曉峰.  軸承. 2019(11)
[3]基于振動分析的機械結(jié)構(gòu)損傷識別方法綜述[J]. 施冠軍.  內(nèi)燃機與配件. 2019(20)
[4]地基干涉雷達(dá)IBIS-S橋跨結(jié)構(gòu)振動變形測量與模態(tài)分析[J]. 王鵬,邢誠,項霞.  測繪通報. 2019(10)
[5]渦流法檢測軸承內(nèi)圈滾道表面缺陷研究[J]. 張凱勝,王歡,趙燕.  軸承. 2019(07)
[6]基于上部結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)的杭州灣大橋橋塔沖刷狀態(tài)分析[J]. 熊文,張學(xué)峰,唐平波,王冰,葉見曙.  東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[7]電弧作用下電接觸材料的熱燒蝕過程[J]. 伍玉鑫,楊澤鋒,高國強,魏文賦,李春茂,吳廣寧.  高電壓技術(shù). 2019(07)
[8]一種航空影像密集匹配點云的迭代中值濾波算法[J]. 鄭建,高紅旗,戴永洪.  人民長江. 2018(08)
[9]電磁軌道材料表面損傷及強化技術(shù)研究現(xiàn)狀[J]. 閆濤,劉貴民,朱碩,杜林飛,惠陽.  材料導(dǎo)報. 2018(01)
[10]橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法綜述[J]. 賈明曉,連鑫.  科技風(fēng). 2017(11)

碩士論文
[1]三維激光掃描點云數(shù)據(jù)分類去噪及空洞修復(fù)算法研究[D]. 陳雪榮.長安大學(xué) 2017
[2]基于激光三角測量法的高精度表面缺陷檢測方法研究[D]. 劉釗.長春理工大學(xué) 2013



本文編號：3407971