列車(chē)軸承軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)與診斷方法研究.pdf

1、列車(chē)軸承軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)擁有一些車(chē)載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，然而其獲取的聲學(xué)信號(hào)存在“強(qiáng)噪聲、陡畸變和多聲源”等特征，使得該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用受到了限制。本文以NJ(P)3226X1型現(xiàn)役國(guó)產(chǎn)列車(chē)軸承為研究對(duì)象，結(jié)合時(shí)域重采樣多普勒校正方法和形態(tài)濾波改進(jìn)算法重點(diǎn)解決強(qiáng)噪聲和陡畸變兩個(gè)問(wèn)題，并利用仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所提算法進(jìn)行驗(yàn)證，為實(shí)行軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)與診斷提供一定的研究思路和處理方案。
　　首先，對(duì)NJ(P)3226X1型客車(chē)輪對(duì)軸

2、承的結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹，分析了滾動(dòng)軸承的振動(dòng)機(jī)理及主要故障形式，并給出了滾動(dòng)軸承的故障特征頻率計(jì)算公式。為使得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)接近軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)的真實(shí)獲取狀況，課題組采用了一種“靜態(tài)采集，動(dòng)態(tài)播放”的方法。該方法利用固定在勻速運(yùn)動(dòng)車(chē)輛上的揚(yáng)聲器對(duì)靜態(tài)采集到的軸承聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行播放。詳細(xì)描述了單聲源單麥克風(fēng)及單聲源多麥克風(fēng)動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)的方法，為后續(xù)的算法研究與改進(jìn)提供了數(shù)據(jù)支持。
　　其次，對(duì)列車(chē)軸承軌邊聲學(xué)信號(hào)中存在的多普勒效應(yīng)及時(shí)域校正方法

3、進(jìn)行分析與探討，提出了兩種獲取時(shí)域重采樣序列的方法?；诙嗥绽招盘?hào)的時(shí)頻脊線關(guān)于時(shí)間中心具有對(duì)稱(chēng)性的特點(diǎn)，提出了一種時(shí)頻脊線旋轉(zhuǎn)匹配的獲取方法。該算法通過(guò)時(shí)頻圖的旋轉(zhuǎn)匹配來(lái)獲取時(shí)間中心，以此得到重采樣時(shí)間序列?；谶h(yuǎn)場(chǎng)均勻線陣模型和聲源信號(hào)的空域稀疏性，采用匹配追蹤算法來(lái)獲取聲源的實(shí)時(shí)空域信息，并根據(jù)軌邊聲學(xué)診斷模型來(lái)獲取重采樣時(shí)間序列。仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果都說(shuō)明這兩種方法能有效地校正信號(hào)的多普勒畸變。
　　最后，針對(duì)軌邊聲學(xué)信