基于EEMD和小波包的動(dòng)車組軸箱軸承故障診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國(guó)高速鐵路的快速發(fā)展，其運(yùn)輸能力已漸漸滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的需要，伴隨而來(lái)的動(dòng)車組車輛安全運(yùn)營(yíng)問(wèn)題也成為了一個(gè)重要的研究方向。滾動(dòng)軸承是動(dòng)車組中的核心部件，對(duì)軸承故障診斷系統(tǒng)的研究勢(shì)在必行。基于此研究了滾動(dòng)軸承故障診斷分析方法，并設(shè)計(jì)開發(fā)了動(dòng)車組滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)軟件，達(dá)到在不拆卸軸箱軸承的情況下對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷分析的目的，以保證高速動(dòng)車組的安全運(yùn)行。具體的研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面:
　　1、研究了滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)組成、故障

2、形成機(jī)理以及軸承故障分析方法。通過(guò)對(duì)比多種故障診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇具有廉價(jià)傳感器、設(shè)置簡(jiǎn)單、檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)的振動(dòng)分析法對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷，并計(jì)算了軸承各部位的振動(dòng)故障頻率。
　　2、研究了振動(dòng)分析法中多種信號(hào)處理的方法。對(duì)常用到的信號(hào)處理方法進(jìn)行系統(tǒng)仿真，仿真結(jié)果表明小波包較之小波能分解出更精細(xì)的頻率成分，聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)較之經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

3、(Empirieal ModeDecomposition，EMD)能更好地解決模態(tài)混疊現(xiàn)象。但是小波包涉及到小波基的最優(yōu)選擇以及EEMD會(huì)出現(xiàn)不屬于信號(hào)本身的IMF分量，兩者在信號(hào)處理中都有各自的局限性，基于此提出了一種基于EEMD和小波包分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。
　　3、研究了EEMD和小波包分析結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包降噪，然后用EEMD對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行分解，計(jì)算分解得到的IMF分量與去噪信號(hào)的互相

4、關(guān)系數(shù)選擇相關(guān)系數(shù)滿足相關(guān)條件的IMF分量進(jìn)行包絡(luò)譜分析。并輔以軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)域參數(shù)以防止軸承早期故障下振動(dòng)故障頻率不明顯造成漏判的現(xiàn)象。為了證明診斷方法的有效性，從鐵路局現(xiàn)場(chǎng)收集軸承故障數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，證明了該方法克服了傳統(tǒng)方法的局限性，能有效地提取到軸承故障特征信息并能初步判斷軸承發(fā)生故障的具體位置。
　　4、研究了動(dòng)車組滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)軟件的開發(fā)，提出了一種可編程故障識(shí)別方法?；诖朔椒ㄔO(shè)計(jì)開發(fā)了以Visu