检索结果-南通市图书馆

本钢技术 2012年第5期 37-41页

作者：李凤本钢运输部

分析了鱼雷型混铁车轮对轴承轴箱串位的原因,为指导和规范鱼雷型混铁车轮对轴承轴箱组装和检修,从配合过盈量和压装力两方面对鱼雷型混铁车轮对轴承轴箱组装技术参数进行探讨。

关键词：鱼雷型混铁车轮对轴承配合过盈量压装力

用于高速旅客列车轮对轴承的新型温度监测装置

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道车辆 1977年第5期 52-54页

由于在监督高速旅客列车的轴承温度中,人工检查的不足和西德联邦铁路网内定点设置的热轴警报器的不足,由Wvppertal。Taeger公司在轴承制造厂和西德联邦铁路的合作下设计、制造了一种能连续监督机车车辆轴承温度的系统。该仪器在超出二... 详细信息

由于在监督高速旅客列车的轴承温度中,人工检查的不足和西德联邦铁路网内定点设置的热轴警报器的不足,由Wvppertal。Taeger公司在轴承制造厂和西德联邦铁路的合作下设计、制造了一种能连续监督机车车辆轴承温度的系统。该仪器在超出二种温度

关键词：高速旅客列车轮对轴承温度监测装置

基于负熵与多目标优化的轮对轴承故障诊断方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

动力学与控制学报 2020年第3期18卷 93-99页

作者：顾晓辉杨绍普刘永强侯丽娴石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 中车唐山机车车辆有限公司唐山063500

最优小波解调是一种常用的滚动轴承故障诊断方法,针对如何选择最优中心频率和带宽的问题,从故障振动信号的冲击性和循环平稳性出发,提出了一种基于负熵和多目标优化的复Morlet小波解调方法.利用遗传算法的泛优化能力,分别以窄带信号包... 详细信息

最优小波解调是一种常用的滚动轴承故障诊断方法,针对如何选择最优中心频率和带宽的问题,从故障振动信号的冲击性和循环平稳性出发,提出了一种基于负熵和多目标优化的复Morlet小波解调方法.利用遗传算法的泛优化能力,分别以窄带信号包络的负熵和包络谱的负熵设计两个目标函数,通过非支配排序和拥挤距离排序,结合选择、交叉和变异遗传操作对复Morlet小波参数进行优化,自适应地确定富含故障信息的最优共振频带进行包络解调.试验表明,该方法通过多目标优化可以统一表征轴承故障的冲击性和循环平稳性,可以准确识别轮对轴承的局部故障.

关键词：轮对轴承故障诊断多目标优化负熵复Morlet小波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

轮对轴承的自动监测

铁道机车车辆工人 1997年第2期 31-31页

作者：吴云兴

为了对轮对轴承状态进行快速、客观和可靠的评估,德国Herzogen-rath的microTec GmbH公司研制了一套轮对轴承自动诊断系统(AURA)。这套由PC辅助的自动监测系统由两个工业用加速度传感器、一个模拟信号处理器及一个根据神经模糊计算法的... 详细信息

为了对轮对轴承状态进行快速、客观和可靠的评估,德国Herzogen-rath的microTec GmbH公司研制了一套轮对轴承自动诊断系统(AURA)。这套由PC辅助的自动监测系统由两个工业用加速度传感器、一个模拟信号处理器及一个根据神经模糊计算法的计算软件构成(见图)。通过这种信号评估,可对轮对轴承实行全自动诊断。

关键词：铁路机车轮对轴承自动监测

德国TALENT2电动车组的FAG轮对轴承

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国铁路 2012年第3期 99-99页

德国schaemer工业集团（INA／FAG）的铁路业务处为庞巴迪运输公司的TALENT2新型电动车组提供全部轮对轴承。德国铁路股份公司自2009年在区域和城际铁路上使用这种轮对轴承。轮对新的滚柱轴承在TALENT2电动车组的动轮转向架和从轮转向架... 详细信息

德国schaemer工业集团（INA／FAG）的铁路业务处为庞巴迪运输公司的TALENT2新型电动车组提供全部轮对轴承。德国铁路股份公司自2009年在区域和城际铁路上使用这种轮对轴承。轮对新的滚柱轴承在TALENT2电动车组的动轮转向架和从轮转向架上使用。Schaeffler业集团与庞巴迪系统公司和德国铁路股份公司合作，

关键词：轮对轴承德国铁路电动车组城际铁路股份公司运输公司滚柱轴承转向架

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

VMD引导的轮对与轴承复合故障诊断方法

西南交通大学学报 2024年第1期59卷 151-159页

作者：易彩林建辉汪浩廖小康吴文逸冉乐西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室四川成都610031 西南交通大学电气工程学院四川成都610031

针对列车轮对轴承系统复合故障难以辨识与诊断问题,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)引导的多故障特征提取匹配方法.首先,为避免预定义模式数在运行过程中对先验知识依赖从而对诊断结果造成影响,对原始轴箱振... 详细信息

针对列车轮对轴承系统复合故障难以辨识与诊断问题,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)引导的多故障特征提取匹配方法.首先,为避免预定义模式数在运行过程中对先验知识依赖从而对诊断结果造成影响,对原始轴箱振动数据进行逐阶VMD分解,模式数为2~N;其次,对VMD分解获取的本征模态函数(VMD intrinsic mode functions,VIMF)进行相关峭度计算,提取相关峭度最大的VIMF;然后,将相关峭度最大的VIMF进行平方包络分析,提取故障特征频率;最后,将所提方法与快速峭度谱、相关峭度谱方法进行对比.仿真信号和试验数据分析表明:所提方法完全规避了VMD模型中关键参数K的选择问题,可以准确、有效地分别提取出轮对和轴承的故障特征;与快速谱峭度与相关谱峭度方法相比,获取的故障特征谐波分量在数量和信噪比上均具有明显优势.

关键词：变分模态分解复合故障诊断轮对轴承相关峭度平方包络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

重载铁路货车轮对轴承套圈断裂故障分析

装备机械 2020年第3期 49-54页

作者：徐文天葛世东樊麟华郝烨姚建民郎顺明上海联合滚动轴承有限公司上海200240 中国铁路北京局集团有限公司北京100038

针对某型号重载铁路货车轮对轴承套圈发生断裂的故障,对断裂轴承套圈整体进行了无损检测、化学成分检测和金相检查,同时对未磨削处进行了X射线残余应力检测。分析结果表明:重载铁路货车轮对轴承套圈断裂的原因为磨削过程中轴承套圈表面... 详细信息

针对某型号重载铁路货车轮对轴承套圈发生断裂的故障,对断裂轴承套圈整体进行了无损检测、化学成分检测和金相检查,同时对未磨削处进行了X射线残余应力检测。分析结果表明:重载铁路货车轮对轴承套圈断裂的原因为磨削过程中轴承套圈表面形成了较为严重的二次淬火烧伤,表面产生的拉应力在烧伤层中形成裂纹源;裂纹在重载循环载荷的不断作用下,由源头扩展,从而使轴承套圈断裂。轴承套圈表面形成烧伤主要与单次磨削量过大、砂轮脱粒不佳、进给速度过快、冷却不及时、磨削温度过高等有关。

关键词：重载铁路货运列车轮对轴承断裂故障

基于改进VMD和APSO-SVM的高速列车轴承故障诊断

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机车电传动 2022年第1期 31-36页

作者：张青松张兵秦怡西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031

针对高速列车轮对轴承故障信息微弱难以提取的问题,提出一种结合变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和粒子群算法参数优化支持向量机(Adaptive Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, APSO-SVM)的高速列车轴承振动信号故障特征提取和识别模型。为了避免k值选取不合理而导致VMD欠分解和过分解,文章从能量熵变化率趋势的角度出发,提出了VMD分解层数k的选择原则,然后将VMD分解获得的故障特征输入支持向量机(SVM)中进行不同轴承故障的识别。试验结果表明,传统的SVM对滚动体故障和复合类型故障诊断效果较好,但对保持架故障的诊断效果相对较差。因此,利用自适应的粒子群优化算法(APSO)对SVM的核心参数进行优化,从而进一步改善对保持架故障的识别精度,实现了对多种常见高速列车轮对轴承故障的有效识别。

关键词：高速列车变分模态分解参数优化粒子群算法轮对轴承故障诊断

考虑多普勒效应的列车轴承参数驱动声学故障诊断模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机电工程 2022年第9期39卷 1175-1184页

作者：滕繁荣刘方翟中平侯超强翟涛涛刘永斌安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系安徽合肥230027

在轨边声学检测过程中,列车轴承信号由于受到多普勒效应的影响,会导致其轴承故障诊断准确性下降,针对这一问题,提出了一种基于参数驱动学习模型的列车轴承声学智能故障诊断方法。首先,对列车轴承振动信号受多普勒效应影响导致失真的因... 详细信息

在轨边声学检测过程中,列车轴承信号由于受到多普勒效应的影响,会导致其轴承故障诊断准确性下降,针对这一问题,提出了一种基于参数驱动学习模型的列车轴承声学智能故障诊断方法。首先,对列车轴承振动信号受多普勒效应影响导致失真的因素进行了分析,提出了故障诊断方法,即在前期样本不平衡情况下,利用运动学参数驱动的安全域模型(KPD-SRM)进行诊断;在后期样本平衡情况下,利用运动学参数驱动的一维卷积神经网络(KPD-CNN)进行诊断;然后,在仿真情况下,利用该方法分别对样本不平衡和样本平衡的10种不同故障类型的轴承样本进行了故障诊断,计算了其故障诊断的准确率;最后,在实验情况下,利用该方法分别对样本不平衡和样本平衡的4种不同故障类型的轴承样本进行了故障诊断,并计算了其故障诊断的准确率。研究结果表明:在样本不平衡和样本平衡两种情况下,仿真案例的诊断准确率分别达到97.5%和96%,实验案例的诊断准确率分别达到93.5%和97%;参数驱动学习模型可以在不经过复杂的信号校正情况下,有效利用历史数据提高其故障诊断的准确率,且其诊断的准确率随着监测样本的增加而不断提高。

关键词：轮对轴承轨边声学检测系统信号校正运动学参数驱动安全域模型运动学参数驱动卷积神经网络故障诊断准确率样本不平衡

基于时频分析与自适应筛选滤波的高速列车轴承故障诊断研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时频分析与自适应筛选滤波的高速列车轴承故障诊断研究

作者：李纪朋石家庄铁道大学

学位级别：硕士

轮对轴承是动车组重要的组成部件之一,起着承受车体重量、载重、减少摩擦的作用,其运行状态与列车安全稳定行驶直接相关。开展高速列车轴承故障诊断的研究对高速列车运行更安全、高效、平稳有着重要的意义。振动信号的分类形式多种多样... 详细信息

轮对轴承是动车组重要的组成部件之一,起着承受车体重量、载重、减少摩擦的作用,其运行状态与列车安全稳定行驶直接相关。开展高速列车轴承故障诊断的研究对高速列车运行更安全、高效、平稳有着重要的意义。振动信号的分类形式多种多样,轴承故障诊断过程中信号多为时变的非平稳信号,而时频分析是分析时变信号的有效工具。短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)作为一种典型的时频分析方法在故障诊断领域应用灵活,展现了较好的时频故障特征提取能力。然而,轴承信号中存在强背景噪声的干扰,严重影响了信号中故障时频特征的准确提取。针对上述问题,论文开展强背景噪声下故障时频特征如何准确提取的研究,并在此基础上开发了一套包含软、硬件设备的轮对轴承微弱故障诊断系统,论文的主要研究工作如下:(1)本文首先介绍了滚动轴承的结构与失效形式、对轴承故障机理的分析以及故障信号波形进行分析,之后介绍了STFT的数学框架,并利用仿真信号验证在不同信噪比下的有效性与不足,当信噪比较低时,STFT可以提取时频图中的故障特征,当信噪比较高时,信号故障特征提取较差。然后阐述了STFT算法的流程,并利用实验信号来进行验证,提供后期时频图的一维重构的理论基础。(2)本文提出了一种自适应筛选滤波的降噪方法,首先对自适应筛选滤波的基本原理进行详细的描述,在此基础上融合自适应筛选滤波和STFT方法对轮对轴承微弱故障进行有效检测。自适应筛选滤波算法使用自适应变化的内圈与外圈窗口将时频图中的周期性脉冲成分提取出来,其作为一种提取二维图像中周期成分的算法可以将短时傅里叶变换后的时频图像中的周期性故障特征成分提取出来,达到消除噪声干扰成分的目的,验证结果表明所提方法可以有效的对故障信号进行降噪,并能提取出信号存在的周期性故障成分。通过与其他方法进行对比,结果表明该算法能够在复杂背景噪声下可以提取轴承微弱故障信息成分,在提取周期性成分方面更加具有优越性和有效性。(3)在上述所提方法基础上,开发了一套包含软、硬件设备的轮对轴承故障诊断系统。该系统利用NI-DAQ采集板卡、NI机箱、自带集成电路型压电式传感器(Integrated Electronics Piezo-Electric,IEPE)、数据线等搭建硬件设施。使用Labview软件进行设计,包含至多八通道下的时域分析、频域分析、希尔伯特包络谱分析,并能实现三种保存模式采集方式与所提算法的处理结果分析。该系统的可以实现轴承信号的多通道采集并能进行对采集信号进行实时滤波处理的目的,成功将理论与实际结合、软件与硬件结合,形成一套完整的从采集信号到处理信号的方案。

关键词：轮对轴承时频分析特征提取筛选滤波系统开发