基于形态学滤波的车轮多边形故障诊断方法

通过车轮多边形轴箱振动响应提出一种基于形态学滤波的车轮多边形故障诊断方法。核心是通过形态学滤波算法对轴箱振动加速度信号进行降噪,通过降噪信号频谱分析确认是否存在多边形故障,并根据多边形主频计算多边形阶次。首先,根据车轮多边形仿真信号研究形态学滤波器类型、结构元素类型、结构元素尺寸对车轮多边形信号降噪的影响,并给出上述参数的选择建议;然后,通过车轮多边形仿真信号验证本文多边形故障诊断方法的有效性;最后,通过线路试验数据和轮对多边形测试验证该方法的有效性。验证结果表明,该方法可实现车轮多边形故障信号降噪,并能有效诊断出车轮多边形故障。     

高速列车车轮多边形对轴箱的影响分析

为分析高速列车轴箱端盖脱落的原因,建立了轴箱端盖的有限元模型,通过模态分析得到了580Hz的固有模态,并依据模态试验验证了模态分析结果。经过和线路试验数据对比发现该固有频率和20阶多边形的激励频率很接近,针对这一情况应用多体动力学软件建立了包含轴箱和端盖的车辆动力学模型并对轴箱端盖的振动特性进行分析。结果表明:端盖处的加速度要远远大于轴箱体上的加速度,结合频谱分析可以确定轴箱端盖处发生了共振,激烈的振动会使预紧力下降,当预紧力下降到2.5kN螺栓发生松动。上述结论与试验结果一致,并且根据测力螺栓的和端盖的试验数据可以发现随着螺栓预紧力的下降端盖的振动更加剧烈。本研究确定了引发高铁轴箱端盖掉落的根本原因,对于高铁车辆的安全运行有一定的指导借鉴意义。     

基于EEMD的列车车轮多边形故障诊断方法

多边形故障作为车轮常见的故障形式之一,不仅会增大列车的振动和噪声、降低列车乘坐舒适性,还会加剧轮轨相互作用力,导致车辆和轨道部件过早出现疲劳失效,对列车安全稳定运行造成不良影响,因此对车轮多边形故障进行诊断具有重要意义.本文根据多边形故障轴箱振动响应提出了基于总体经验模态分解(EEMD)的车轮多边形故障诊断方法.其核心...     

多边形磨耗对轮轨力和轴箱加速度的影响研究

针对高速动车组车轮多边形磨耗会加剧轮轨间的相互作用,导致轮轨间异常伤损的问题,建立了车辆轮对的有限元模型,并利用Lancos法对车轮进行了模态分析.建立了考虑轮对柔性的车辆刚柔耦合动力学模型,研究了车轮多边形磨耗对轮轨力和轴箱加速度的影响,分析了不同速度级下的不同幅值、阶次的车轮多边形磨耗的动力学响应.仿真及研究结果表...     

车轮多边形对高速动车组动力学性能影响

随着动车组运行速度的不断提高,车轮在运行过程中的磨耗加剧,在增加维修成本的同时,恶化了列车的服役环境,严重时将会威胁行车安全。针对车轮运行磨耗引起的多边形问题,以某型线上服役高速动车组为研究对象,采用Simpack建立其动力学模型,分析车轮多边形(阶数为1～11,波深为0.1 mm～0.5 mm)对高速轮轨系统垂向振动响应的影响。为了直观观察相关变化规律,引入决定系数,对其变化规律进行曲线拟合。结果表明,车轮多边形波深的取值大小对垂向振动响应的影响更为显著,所得拟合曲线的变化规律为高速动车组的检测维修以及安全评估提供参考。     

基于迭代修正DFT的车轮多边形磨耗状态识别

受车辆变速运行、轨道随机不平顺等因素的影响,轨道车辆的运行过程为典型的非平稳过程。由于传统方法对于非平稳信号的处理不理想,使得车轮多边形磨耗阶次与幅值的准确识别比较困难。为提高车轮多边形磨耗状态的识别准确度,提出了一种基于迭代修正离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,简称DFT）的动态识别方法,采用车辆处于相对稳定速度运行时产生的轴箱垂向振动加速度信号进行分析。首先,通过设定适当的平稳性检验条件,从样本信号中抽取出部分相对平稳的短时信号;其次,对所抽取的短时信号进行频域分析与迭代计算,获得各阶车轮多边形的振动频率与振动周期;然后,根据振动周期的长度对所抽取的短时信号进行二次截断,获得代表各阶车轮多变形振动周期整数倍长度的新短时信号;最后,结合车轮多边形的几何特征与动态特性,对抽取的新短时信号再次进行频域分析与磨耗参数（阶次、幅值）计算,进而实现对车轮多边形磨耗状态的准确识别。分析表明,该识别方法有效减少了传统分析方法中因栅栏效应和频谱泄漏等固有缺陷导致的识别误差,可消除大部分非平稳因素的干扰,为轨道车辆的安全运行维护提供理论支持和方法参考。     

基于Hilbert-Huang变换的轨道车辆轴箱加速度信号分析

轨道不平顺是影响列车快速、安全运行的重要原因,同时轨道不平顺所引起的列车轴箱加速度变化能够反映轨道不平顺的状态信息。通过希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对采集到的列车轴箱垂向加速度进行分析,利用HHT能够准确地描述非线性、非平稳信号的时变特征,分析轨道不平顺引起轴箱加速度变化的主要特征频率分布。对轴箱垂向加速度信号EMD分解后时频分析,能够有效地对轨道存在的不平顺位置进行定位,实现轨道区段内一定程度的短波不平顺检测。     

基于参数化功率谱估计的车轮多边形动态识别

由于传统频谱估计方法存在固有缺陷,对车轮多边形振动频率的识别容易产生较大误差,尤其对于初期车轮多边形的识别更是困难。为解决上述问题,基于参数化功率谱估计理论,提出一种车轮多边形动态识别方法。首先,根据车轮多边形的动态特性,建立了谐波频率恢复模型;其次,基于奇异值分解法与归一化误差分析对谐波恢复模型的阶数进行确定;然后,采用总体最小二乘法对谐波恢复模型的参数进行计算;最后,根据Cadzow估计理论对异常磨耗信号进行功率谱估计,并以某地铁车辆的轴箱垂向振动加速度实测信号为例,对该方法的可行性与正确性进行了验证。结果表明：该方法可基于短时序列数据实现高精度频域估计,且对谐波信号敏感,尤其适用于早期车轮多边形异常磨耗信号的识别。     

基于ARM的ABS车轮加速度测量方法研究

提出了一种基于ARM的防抱死制动系统(ABS)车轮加速度测量方法.在对轮速传感器进行多种工况试验的基础上,设计出轮速信号的处理电路,利用32位高性能ARM单片机LPC2292的捕获通道和匹配通道实现对4路车轮加速度的同时测量,并给出了测量的程序流程.实验结果表明:该测量方法简化了系统,且提高了系统的精度和实时性,满足ABS的控制要求.     

齿轮箱故障时域和频域综合诊断技术

本文陈述了典型齿轮箱故障振动信号的特点,采用振动噪声诊断法,在传统的各种信号处理方法的基础上采用时域和频域综合分析法,准确地诊断出SG135-2型汽车变速器齿轮箱断齿故障发生部位.