基于偏离度优化的高速列车轴箱轴承温度预测方法

根据灰色二次回归与GM(1,1)两个模型预测值与实际值的偏差,确定模型各自的权重系数进行组合预测.首先对模型的建模数、迭代数进行合理选择,对原始轴温数据进行预处理,然后分别分析了灰色二次回归与GM(1,1)模型的特点,最后为避免均值加权不能很好地适应轴温波动情况,采用偏离度的权重系数来将两个模型组合起来.通过权值分配的...     

高速列车轴箱轴承动力学分析

考虑实际运行工况,通过高速列车整车动力学仿真得到列车运行时轴箱轴承所受外载荷,建立某型高速列车轴箱所用双列圆锥滚子轴承三维动力学模型,对轴承进行动力学仿真,分析轴承滚子与其他元件的接触力、接触应力变化规律,分析保持架的运动稳定性。结果表明:滚子与内圈滚道接触状态最恶劣,两列滚子动力学性能具有显著差异,两列保持架质心运动趋于稳定,不会产生高频涡动现象,为高速列车轴箱轴承计算分析和应用提供依据。     

高速列车轴箱轴承选型分析计算

为统一高速列车轴箱轴承的类型及接口尺寸,通过对不同高速列车轴箱轴承选型情况进行分析,根据SKF轴承计算方法,对三种不同滚子配置形式和接口尺寸的轴承进行额定寿命计算。结果表明,外径为240 mm的圆柱滚子轴承单元是高速列车轴箱用轴承的理想选择。     

高速列车轴箱轴承稳态温度场影响因素分析

针对我国某型高速列车发生的轴箱轴承温度预警问题,应用ANSYS建立轴箱轴承有限元仿真模型,依据各滚动体受力大小,分配轴承摩擦发热功率,使用FLUENT完成轴箱轴承稳态温度场分析,并利用实际监测数据验证模型的有效性。在此基础上,分析风向、注脂量对轴箱轴承温度场的影响,并采用正交试验法仿真分析风速、行车速度、环境温度对温度场的影响规律。结果表明,风向对轴箱轴承温度场的影响较小,注脂量为240 g时,测温孔温度与轴承最高温度高于220 g注脂量;风速、行车速度、环境温度对测温孔温度均有显著影响,影响程度由大到小依次为行车速度、环境温度、风速;测温孔温度与轴承最高温度随风速增加而降低,随行车速度、环境温度增加而增加,但风速和环境温度对轴承最高温度的影响较小。研究结果为轴箱轴承温度预警原因分析、合理设置测温传感器预警阈值提供了参考。     

轨道列车轴箱轴承状态监测方法

基于快速谱峭度的轴承诊断方法在恒转速工况和信号高信噪比下具有较好的诊断效果,但在轨道列车处于变转速工况、强噪声干扰以及轮轨冲击环境下难以适用。提出一套基于阶次分析和相关谱峭度方法的诊断流程：首先同步采集振动信号和转速信号,通过阶次分析对信号进行平稳化处理;然后计算信号相关谱峭度得到最优解调频带及其对应的解调谱;最后从解调谱中识别轴承的故障频率。模拟试验台以及实车数据验证了该方法可以在变转速、强干扰噪声及轮轨冲击下准确提取轴承的故障特征频率,实现轴承故障诊断。     

高速列车轴箱轴承稳态温度场分析

针对我国自主研发的某型高速列车行驶过程中发生轴箱轴承温度预警情况,探讨轴箱轴承的产热和传热计算,提出一种基于各滚动体受力大小的局部热源加载方式,利用ANSYS中Fluent模块建立轴箱轴承温度场有限元仿真模型和进行稳态温度场分析,并根据列车线上实测数据加以验证。结果表明:测温孔温度仿真值与实测值的误差为0.33%;轴箱箱体温度最高点位于轴箱测温孔部位;轴承温度由上而下成梯度递减,轴承顶端滚动体与内圈的接触区、两轴承内圈接触区上部温度较高。研究结果为深入研究列车运行工况参数对轴箱轴承温度场的影响规律、摸清轴箱轴承温度预警原因奠定了基础。     

动车组轴箱轴承基于实测载荷的寿命预测方法*

针对动车组轴箱轴承所受载荷的复杂随机性,在轴箱弹簧和转臂载荷测试技术基础上,对某型动车组动力转向架轴箱进行线路实测,获取典型线路段弹簧和转臂的载荷时间历程以及列车运行速度信息,以ISO 281：2007标准方法为基础,研究结合损伤的轴承寿命预测方法。同时也分析动车组轴箱轴承复杂的受载特性,给出将所测弹簧和转臂载荷近似转化为轴承的径向和轴向载荷的方法;计算轴箱轴承在实际运行的复杂载荷下不同可靠度的预测寿命,并与传统ISO标准方法计算结果进行对比,结果表明该预测方法相对保守,偏于安全;另外,计算低速进出库路段轴承疲劳寿命,其寿命比正常高速运行小很多,从损伤角度来看,动车组轴箱轴承低速进出库比正线高速运行的每公里损伤值更大;结合不同工况百分占比,给出轴承预测寿命,结果表明该寿命预测方法合理,可用于指导高铁轴箱轴承设计以及相关理论研究。     

温控轴承，让速度战胜温度

提速、提速、再提速! 对于任何列车而言，速度是其吸引乘客的制胜法宝。然而，当乘客们在高速列车中享受风驰电掣的快感时，或许并不知道，高速行驶所带来的强大摩擦力会让轴箱轴承急剧发热而导致车轮打滑甚至脱轨。轴箱系统在列车高速运行时会急剧发热，尤其是时速高达400km的时候。[第一段]     

基于ABAQUS的列车轴箱轴承动力学分析

以列车轴箱轴承为研究对象,在给定的使用工况下推导出其所承受的径向载荷,针对不同等级轮轴转速,利用Newton-Rampson法求解出轴承内部的载荷分布规律,并根据Hertz接触理论给出了内、外滚道接触应力的理论解,讨论了转速变化对接触应力的影响,最后利用ABAQUS-explicit对简化轴承模型的动力学特性进行了求解,相关结果与实际工况基本吻合。     

有限变工况特征迁移学习方法及其在高速列车轴箱 轴承故障诊断中的应用

以高速列车轴箱轴承为研究对象,提出了一种适用于有限数量变工况下的轴承故障诊断方法。该方法以有监督的学习模式构造自编码器,将不同工况下特征值集向参考工况下特征集做映射迁移,从而减弱由工况变化引起的轴承故障特征值改变的影响。再将迁移后的特征集输入由参考工况特征集预训练的基于卷积神经网络的故障诊断模型,实现变工况下轴承故障的诊断。凯斯西储大学轴承公开数据集和高速列车轴箱轴承数据集的试验结果表明,经监督式自编码器特征迁移后的轴承故障识别准确率有了较大提升,该方法能够较好的实现有限工况下的特征序列的迁移,解决工况变化带来的故障特征的畸变问题。     

基于神经网络的多特征和多步轴承寿命预测方法

试图用ＢＰ神经网络建立轴承寿命预测模型,并在该模型上进行多特征参数和多步预测方法的研究。实践表明：该模型能够较好地逼近轴承的运行状态的变化曲线,有效地消除了随机干扰,提高和改善了预测的精度和效果。     

基于BP神经网络的磨削温度预测

磨削温度是评价磨削过程的一个重要指标,利用BP神经网络良好的非线性映射功能,以磨削用量(砂轮线速度、工作太速度和磨削深度)为输入,以磨削温度为输出,建立了磨削温度的BP神经网络预测模型。并通过仿真验证了模型的正确性,为磨削温度的预测提供了一个简单可行的方法。     

基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计

基于BP神经网络原理,利用轴承空载和负载运行下的各参数建立轴承剩余寿命的预测模型。在MATLAB中对轴承数据样本进行学习与训练,获得较精确的BP神经网络结构的权值和阈值,根据BP神经网络算法编写m函数文件,在MATLAB中生成COM组件。用Visual Basic 6.0编写的系统软件界面,在界面中调用COM组件中的DLL文件。解决算法优化和模块间调用等问题,成功开发出轴承寿命预测系统,用于机电产品的质量控制管理。     

高速动车组轴箱轴承滚道载荷特性研究

轴箱轴承作为列车走行部件中重要核心部件之一,由于其受载工况恶劣使其成为易损坏的部件之一,研究其在运行过程中滚子滚道间的载荷特性对基于载荷分布的轴承寿命预测,保证其在运用过程中的安全性和可靠性具有重要意义。基于包含轴承的车辆-轨道动力学模型,研究了轨道激扰和列车运行速度下滚子滚道接触载荷特征。研究结果表明,无激扰条件下,车速对滚子滚道接触载荷基本没有影响,但在非承载区,滚子与外圈滚道会发生接触,接触载荷与速度成平方关系;轨道激扰条件会影响能够引起滚子滚道接触载荷瞬时值发生变化;外圈受到的接触载荷标准差值,车速越快,标准差越大;对外圈受到的接触载荷最大的区域进行研究,发现随着速度的增加,轨道激扰造成的振动越大,滚子滚道接触载荷数据波动越大。     

铁路轴箱轴承的可靠性

介绍了保证铁路轴箱轴承达到高可靠性要求的核心内容,重点以高速动车组轴箱轴承为例,对贯穿于其设计、制造、试验、应用等各个环节的可靠性进行了阐述.     

混合陶瓷轴承的高速性能试验

对混合陶瓷球轴承的温升和振动特性和同类型轴承进行了对比试验,表明混合陶瓷球轴承有更优异的高速性能,是具有应用前景的高速主轴轴承。     

基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法

传统电机轴承润滑脂含量判定方法通过停转进行润滑脂含量测量,这种方法使用起来极其不便利,而且很多轴承的润滑脂都是密封的.针对其停转、拆封的不便,提出了一种基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法.利用采集到的电机轴承的振动数据,对其进行统计特征提取,通过BP神经网络来构建润滑脂含量与统计特征之间的函数关系.经试验验证...     

高速主轴轴承的沟曲率设计

高速滚动轴承失效的主要原因是摩擦生热。轴 承内部结构沟曲率参数f_i,f_很大程度上影响着摩擦 生热。通过分析f_i,f_与轴承摩擦的关系,提出了选 择高速轴承设计参数f_i,f_的一般原则和方法。举例 说明了这些原则和方法的应用。