基于自适应频率窗经验小波变换的列车轮对轴承多故障诊断

论文摘要

针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ESCK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断。轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值。

论文目录

• 1 频率窗EWT方法
•   1.1 EWT
•   1.2 频率窗EWT
• 2 自适应单一故障特征提取
•   2.1 包络谱相关峭度 （ESCK）
•   2.2 水循环 （WCA） 自适应优化
• 3 轮对轴承复合故障仿真信号分析
• 4 实例分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邓飞跃,刘鹏飞,陈恩利,段修生

关键词: 轮对轴承,复合故障,频率窗,经验小波变换,包络谱相关峭度

来源: 铁道学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,石家庄铁道大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金(11790282,11802184,51605315),河北省自然科学基金(E2019210049,E2018210052)

分类号: U279

页码: 55-63

总页数: 9

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