车轮踏面擦伤检测

提出了一种自动化程度高、操作简单且能实现在线测量的车轮踏面擦伤检测方法。此检测方法结果可靠、输出直观、精度高。     

采用粗糙集数据融合的车轮踏面擦伤预示诊断

介绍了一种将粗糙集理论与小波分析相结合对车轮踏面擦伤进行融合预示诊断的方法。在分析踏面擦伤危害和多传感器数据融合特点的基础上，将粗糙集理论和小波分析引入多传感器数据融合。该方法采用小波分析对多传感器信号进行多特征提取识别，然后利用粗糙集选择特征，建立诊断规则，从而实现对车轮踏面擦伤的融合预示诊断。     

踏面擦伤弹性车轮冲击影响因素的研究

踏面擦伤车轮在平滑轨道上滚动引起轮轨冲击.为研究轮轨冲击的影响因素,以某弹性车轮为研究对象,建立踏面擦伤深度不同的弹性车轮有限元模型和简化轨道有限元模型,利用LS-Dyna软件对擦伤深度为2mm的弹性车轮在不同速度运行的工况和不同擦伤深度弹性车轮模型在120km/h速度的工况进行了仿真分析,研究了速度和擦伤深度对轮轨冲击力的影响.将弹性车轮与普通钢轮在相同的工况下产生的轮轨接触力进行对比,结果表明弹性车轮可有效降低车轮过擦伤时产生的轮轨冲击.     

基于经验模式分解和神经网络的车轮踏面擦伤检测方法

车轮踏面擦伤故障信号具有非平稳特性,为识别车轮踏面擦伤,提出一种将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition）与神经网络相结合的诊断方法,通过实验获取车轮踏面擦伤故障信号,对故障信号EMD分解得到本征模函数分量(Intrinsic Mode Function,IMF),再对各阶IMF分量提取能量和峭度特征,构建出特征向量并输入到神经网络中进行故障识别。将此法通过LabVIEW编程实现并经实验验证,该方法在车速0~200 km/h时具有较高识别能力,与传统方法相比具有使用范围广,实用价值高的特点。     

基于物理模型的计算机视觉轮对踏面擦伤检测方法

研究一种基于计算机视觉的轮对踏面擦伤检测方法.用线结构光扫描轮对踏面,在踏面上产生相应的变形光条纹,利用电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)摄像机采集光条纹图像,经过图像处理后获得踏面截面轮廓,检测轮对踏面擦伤.根据光条纹的特点,提出基于物理模型的提取光条纹中心线方法,应用能量优化法,求解光条纹中心线所对应的最小能量曲线,用B样条曲线拟合光条纹中心线使其具有亚像素级定位精度,同时大大减少数据存储量.试验结果表明该方法可有效地抑制噪声、光条纹断线及分枝的影响,使光条纹中心线具有单一连通性.轮对旋转一周,通过摄像机模型计算轮对踏面的三维曲面模型,实现了轮对踏面擦伤的非接触精确检测.     

采用小波分析与支持向量机的车轮踏面擦伤识别方法

采用小波分析与支持向量机(SVM)相结合对列车车轮擦伤进行自动识别。运用变尺度多分辨小波分析方法对车轮擦伤信号进行特征处理，SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力。在小波分析特征提取的基础上，利用分布式多SVM分类器识别车轮擦伤，实验表明，该方法能有效地对车轮擦伤等级进行准确识别和诊断。     

列车车轮踏面缺陷图像区域提取

针对踏面缺陷图像的特点,对其缺陷图像区域提取技术进行了研究,设计了一种基于平稳小波自适应阈值踏面区域分割算法,提出了一种基于分块思想粗定位和精定位组合定位的剥离缺陷区域提取算法和基于踏面边缘线扫描搜索的擦伤区域提取的算法。通过两个踏面缺陷的实例,验证了算法的有效性,对现场采集样本进行试验,结果表明：系统对剥离和擦伤的两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,为后续特征提取和识别奠定了基础。     

基于激光传感的轮对踏面擦伤及剥离检测

介绍一种自动检测铁路车辆轮对踏面擦伤和剥离的新方法。利用激光传感技术建立轮对踏面数字矩阵,通过Marr算子边缘检测、二维双线性插值和基于踏面局部外形分解的数据校正处理技术,在轮对动态过程中快速提取轮对踏面擦伤深度和剥离长度等特征信息,精确拟合出踏面状况并加以诊断。系统分析软件采用VC++和Matlab语言编程,功能包括踏面矩阵数据处理,擦伤和剥离的自动检测,二维、三维图形显示和打印等。该踏面擦伤和剥离检测技术经过现场应用验证了其有效性和实用性。     

列车车轮踏面缺陷的图像区域提取

建立了基于机器视觉的踏面缺陷检测系统,研究了该系统的踏面缺陷图像区域提取技术.采用基于平稳小波自适应阈值算法提取踏面区域;然后,根据踏面剥离缺陷图像特征,利用基于分块思想的粗定位和精定位组合的方法提取剥离图像区域;最后,根据踏面擦伤缺陷图像特征,利用基于踏面边缘线扫描搜索擦伤区域的方法提取擦伤图像区域.用两个实例验证了提出方法的有效性,实验结果表明:系统对剥离和擦伤两种缺陷的漏识率分别为8.3%和5.3%,误识率为5.1%,从而为后续特征提取和缺陷识别奠定了基础.     

车轮踏面擦伤动态定量测量新方法

车轮踏面擦伤是危及列车运行安全的主要原因之一。如何准确测量其大小是高速和重载列车发展中必须首先要解决的关键测量问题。提出一种新的车轮擦伤动态测量方法，不仅能实现对踏面擦伤和磨损的定量测量，同时能克服已有技术测量不能定量、测量结果受外界很多因素影响的缺点。测量系统主要由平行四边形机构、传感器、数据采集与处理等部分组成。现场试验表明：当列车速度低于１５　ｋｍ·ｈ－１，系统的测量误差小于０．２　ｍｍ。     

车轮踏面动态感应热成像缺陷检测方法研究

涡流脉冲热成像是一种新型的无损检测技术,具有检测速度快,灵敏度高,探测范围大的特点。为适应车轮踏面缺陷的动态检测,本文提出了一种适应车轮踏面廓形的矩形磁轭电磁感应激励传感结构。通过传感器结构的磁路模型推导,从理论上证明了传感结构的可行性。通过数值模拟计算分析了踏面表面检测区域的磁场与涡流场分布,并对比了矩形磁轭与直导线的检测结果。在此基础上,本文搭建了一套车轮自动探伤检测系统,能够实现65 mm/s速度下的缺陷动态测量。结果表明,设计的矩形磁轭传感结构可优化感应加热的均匀性,对车轮踏面浅表层疲劳裂纹(轴向表面开口)具有更好的检测结果。     

车轮平衡度检测中复检调整方法探究

根据就车式车轮平衡机的静平衡工作原理,通过探讨总结出车轮平衡度初检之后再复检时的一种调整方法,即根据复检时频闪灯照射下平衡块所处的位置,判断初检调整中存在的问题,从而做出相应的纠正。     

基于信号奇异性分析的轴承故障检测方法

针对轴承振动信号利用小波单奇异点检测无法克服噪声影响的不足,提出利用小波模极大值分析信号奇异性变化进而进行轴承故障检测的方法。实验中对信号的模极大分形指数、模极大分形指数熵、Lipschitz指数以及Lipschitz指数熵等奇异特征进行分析比较,实验结果表明这些特征都能有效克服噪声影响实现故障检测,但模极大曲线数最能体现故障特征且检测效果最好。最后将本方法同基于小波包能量谱特征和小波单奇异点检测的方法进行比较,实验结果表明本文中建议的方法在检测时间及检测率上都有显著提高。     

基于虚拟仪器的轨道机车轮轴故障诊断系统

虚拟仪器相对于传统仪器具有开放性、易用性、性价比高的特点．目前已经在检测系统中得到广泛应用。本文采用NI公司的LabVIEW软件开发平台，设计了一种关于机车轮轴故障的检测系统。     

汽车四轮转向嵌入式控制系统设计研究

针对四轮转向汽车低速灵活性和高速稳定性的特点，基于ARM对四轮转向控制单元进行了SOC硬件设计；同时结合控制算法，基于ucos—||的嵌入式系统进行了软件结构体系的设计研究。从而为进一步实现汽车四轮转向奠定了基础。     

圆弧齿圆柱蜗杆副轮齿强度分析

介绍圆弧齿圆柱蜗杆副齿廓啮合原理,齿形车削加工方法,建立起GB9147—88圆弧齿圆柱蜗杆副蜗轮、蜗杆的有限元计算模型。分析蜗轮蜗杆啮合过程中2个特殊承载位置应力与位移的变化,用动力学理论计算出蜗杆传动固有频率、临界转速,为试制GB9147—88圆弧圆柱蜗杆减速器提供合理而可靠的理论依据。     

无格式斗轮取料机斗轮直径计算方法的研究

针对目前斗轮直径计算中存在的问题,在保证斗轮充分取料和卸料的前提下,着重分析了影响斗轮直径的相关因素,从而提出了斗轮直径的两种新计算方法,使斗轮直径的确定更为合理,有良好的应用前景.     

基于小波变换的零件图像融合与边缘检测

提出基于小波变换的零件图像数据融合和边缘检测的方法,对图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取图像边缘,或对图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

基于LabVIEW的汽车轮速传感器检测台设计

对基于LabV IEW的汽车轮速传感器检测台进行设计。检测台综合运用虚拟仪器技术、数据采集技术以及计算机自动化处理技术,对汽车轮速传感器的输出信号进行采集、仿真和处理,利用波形图判定汽车轮速传感器的质量问题所在,从而帮助汽车传感器企业及时发现产品质量问题,提高产品质量和检测效率,降低检测成本。     

汽车铝合金轮毂低压铸造模具设计

本文分析了低压整体式铝合金轮毂的低压铸造工艺性,并从铸型分型面、铸型不期而遇腔尺寸和铸型壁厚的确定,铸型排气系统、浇注系统、冷却系统的设计等几方面介绍了该产品模具结构设计要点。