列車(chē)輪對(duì)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)理論與方法研究.pdf

1、輪對(duì)組件作為機(jī)車(chē)車(chē)輛的重要走行部件，由于長(zhǎng)期處于高速重載工作狀態(tài)，工作面受接觸應(yīng)力的反復(fù)作用，極易引起零部件疲勞、裂紋和壓痕等故障，導(dǎo)致軸承發(fā)熱、車(chē)軸裂紋，給機(jī)車(chē)車(chē)輛帶來(lái)額外的沖擊振動(dòng)，繼而產(chǎn)生“燃軸”、“切軸”或其他事故，危及行車(chē)安全。因此，必須在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中對(duì)輪對(duì)狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期故障，避免事故的發(fā)生。 論文在對(duì)列車(chē)輪對(duì)組件結(jié)構(gòu)、各部件動(dòng)力學(xué)特征和各種故障的產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于TCN的列車(chē)狀

2、態(tài)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)和其中的車(chē)輛級(jí)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，研制了列車(chē)輪對(duì)在線監(jiān)測(cè)裝置和機(jī)車(chē)車(chē)輛輪對(duì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷試驗(yàn)裝置；再根據(jù)列車(chē)輪對(duì)狀態(tài)主要監(jiān)測(cè)內(nèi)容，重點(diǎn)開(kāi)展列車(chē)輪對(duì)踏面損傷、車(chē)軸裂紋、軸箱軸承故障和機(jī)車(chē)牽引齒輪故障的形成機(jī)理、監(jiān)測(cè)方法和信號(hào)分析處理方法的研究，并結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用、試驗(yàn)裝置實(shí)驗(yàn)研究來(lái)驗(yàn)證研究結(jié)論的正確性。 論文首先概述了列車(chē)輪對(duì)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)的主要對(duì)象：車(chē)輪、車(chē)軸、牽引齒輪、軸箱軸承等關(guān)鍵部件，然后分別

3、對(duì)列車(chē)輪對(duì)關(guān)鍵部件的故障機(jī)理進(jìn)行分析與研究，包括：輪對(duì)踏面損傷的振動(dòng)機(jī)理分析，車(chē)軸裂紋振動(dòng)特征分析，輪對(duì)軸箱軸承的振動(dòng)特征分析，機(jī)車(chē)牽引齒輪故障機(jī)理分析等。研究了踏面擦傷的振動(dòng)沖擊特性，導(dǎo)出了踏面擦傷沖擊與車(chē)速之間的定量關(guān)系；建立了車(chē)軸裂紋振動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型，揭示了裂紋車(chē)軸的振動(dòng)特征。論文針對(duì)列車(chē)輪對(duì)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)了基于TCN的列車(chē)狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)和其中的車(chē)輛級(jí)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)全列車(chē)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷計(jì)算

4、機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。并研制了其中的列車(chē)輪對(duì)在線監(jiān)測(cè)裝置和機(jī)車(chē)車(chē)輛輪對(duì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷試驗(yàn)裝置。 將輪對(duì)故障按照特征頻率不同分為高、低特征頻率故障兩類(lèi)，采用基于整周期等角度采樣的特征譜分析方法來(lái)監(jiān)測(cè)高特征頻率故障，采用基于解析帶通濾波的實(shí)時(shí)細(xì)化譜分析方法來(lái)提取低特征頻率故障的特征信息，詳細(xì)討論了這兩種方法的若干關(guān)鍵問(wèn)題，并通過(guò)具體的應(yīng)用實(shí)例加以驗(yàn)證。針對(duì)車(chē)軸裂紋的振動(dòng)特點(diǎn)，以及故障信號(hào)易被其他信號(hào)所干擾等問(wèn)題；為消除檢測(cè)裂紋特征信息

5、的噪聲污染及其對(duì)后續(xù)診斷分析帶來(lái)的負(fù)面影響，提出并討論了基于整周期采樣的車(chē)軸裂紋的信號(hào)歷經(jīng)譜分析方法，通過(guò)故障車(chē)軸在輪對(duì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷試驗(yàn)裝置上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了信號(hào)歷經(jīng)譜分析方法的有效性和實(shí)用性。針對(duì)列車(chē)輪對(duì)故障早期所引起的振動(dòng)沖擊信號(hào)較微弱，容易會(huì)被強(qiáng)烈的背景噪聲所湮沒(méi)的特點(diǎn)，提出了列車(chē)輪對(duì)在線監(jiān)測(cè)的DCEA方法，研究了其中的解調(diào)分析方法和DCT快速算法，并給出一種基于小波系數(shù)提取的離散余弦包絡(luò)分析方法；通過(guò)輪對(duì)故障實(shí)例分析

6、表明，該方法比以往的時(shí)域、頻域分析方法，更為精確地描述初期故障的瞬變信號(hào)特征，是一種可靠監(jiān)測(cè)列車(chē)輪對(duì)零部件局部損傷類(lèi)故障的有效方法。最后針對(duì)單參量監(jiān)測(cè)方法所固有的不確定性與局限性，將信息融合技術(shù)引入列車(chē)輪對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，研究并提出基于多傳感器信息融合的在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及其相應(yīng)的具體算法；通過(guò)在機(jī)車(chē)車(chē)輛輪對(duì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷試驗(yàn)裝置進(jìn)行了輪對(duì)狀態(tài)多傳感器信息融合監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)，得到了較為滿意的結(jié)果。 論文最后總結(jié)了全文的創(chuàng)新點(diǎn)，提出了