軌道車輛車軸聲發(fā)射數(shù)據(jù)流特征分析方法研究.pdf

1、在實(shí)際生活中，機(jī)械故障難以避免。而為了能夠檢測(cè)故障，保證正常的生產(chǎn)活動(dòng)和生產(chǎn)安全，各類故障檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生。而在故障檢測(cè)中，存在有損檢測(cè)和無損檢測(cè)方法兩類。而聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)方法作為一種無損檢測(cè)方法，不僅能夠在檢測(cè)過程中保護(hù)被檢測(cè)機(jī)械，而且作為一種內(nèi)源性信號(hào)，聲發(fā)射波由物體自身產(chǎn)生，避免了其他無損檢測(cè)方法，如超聲波等，需要額外施加外部檢測(cè)信號(hào)源的麻煩。所以，聲發(fā)射現(xiàn)象及對(duì)應(yīng)的檢測(cè)方法受到了廣泛的關(guān)注。
　　本文研究了如何使用聲發(fā)射數(shù)

2、據(jù)流進(jìn)行軌道車輛車軸從裂紋萌生，裂紋擴(kuò)展到最終斷裂的全階段的觀測(cè)和分析。首先，利用聲發(fā)射現(xiàn)象進(jìn)行故障分析需要首先分辨采集到的信號(hào)是否屬于聲發(fā)射信號(hào)。本文提出了兩種聲發(fā)射信號(hào)的識(shí)別方法，一種是適用于在線快速采集和分析的聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域特征分析方法，另一種是適用于離線準(zhǔn)確分析的三維能量參數(shù)特征分析方法。
　　在聲發(fā)射信號(hào)在線時(shí)域特征分析方法中，本文中介紹了數(shù)據(jù)流方法的基本概念以及信號(hào)時(shí)域分析的基本知識(shí)。然后基于傳統(tǒng)的信號(hào)時(shí)域特征分析方法

3、，結(jié)合數(shù)據(jù)流的概念和特點(diǎn)，提出了在線聲發(fā)射流數(shù)據(jù)的時(shí)域特征計(jì)算方法和帶有特征池的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法，也叫STREAM-TIME-ENN算法模型。數(shù)據(jù)流方法在提高了時(shí)域特征的運(yùn)算精度的情況下沒有明顯提高計(jì)算量，而特征池方法又顯著的降低了識(shí)別過程的時(shí)間消耗。然后通過實(shí)驗(yàn)表明了本算法在實(shí)際環(huán)境下的使用價(jià)值。
　　在聲發(fā)射信號(hào)的能量域特征分析方法中，本文介紹了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法和希爾伯特變換等時(shí)頻轉(zhuǎn)換方法，以及聲發(fā)射信號(hào)的能量域分析的研究現(xiàn)狀