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动车组走行部关键部位滚动轴承的故障诊断研究
| 论文题名： | 动车组走行部关键部位滚动轴承的故障诊断研究 |
| 关键词： | 滚动轴承;振动信号;故障诊断;小波消噪;动车组;走行部位 |
| 摘要： | 随着我国高速铁路客流量和里程数的迅速增长，动车组数量急剧增加，动车组行车安全成为铁路运行过程中最重要的环节。滚动轴承作为动车组走行部的重要部件，运转状态的好坏直接影响动车组行车安全。在动车组高速运行过程中，滚动轴承的早期故障很容易进一步扩大从而造成列车颠覆等安全事故。因此，对动车组走行部滚动轴承进行有效的在线故障诊断研究，不仅可以避免行车事故的发生，还能通过判断滚动轴承的故障类型来确定动车组的维修方案，降低动车组的运维成本。 本文在研究滚动轴承故障产生机理和诊断方法的基础上，确定了基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法，并设计了动车组走行部滚动轴承故障诊断系统。该系统通过实时监测轴承振动信号的时域特征参数判断轴承运行状态，并自动保存轴承故障信号;离线处理时采用非平稳信号分析处理算法对故障信号进行特征提取，判断轴承具体故障类型，实现了对走行部滚动轴承的在线监测和离线诊断的功能。本文主要完成以下工作: 1)对传感器的选型和嵌入式数据前置处理器的硬件电路进行了选型和设计，涉及到的电路包括模拟处理电路、AD转换电路、网口电路等;完成了系统软件的核心算法设计，利用小波变换对原始信号进行消噪，提高了系统的精确度;以轴承振动信号的时域特征参数为判断依据，实现对滚动轴承运行状态的实时监测。2)建立了动车组轴箱轴承故障诊断分析模型，采用经验模态分解(EMD)算法对轴承外圈故障模拟信号进行了提取分析，并通过仿真分析验证了EMD算法适用于动车组滚动轴承故障特征的提取。 3)完成了对滚动轴承故障信号采集的振动试验。该试验首先采集了滚动轴承外圈、内圈、滚动体故障和正常轴承的振动信号，对振动信号的时域特征参数进行对比分析，验证了时域特征参数可以作为判断轴承运行状态的依据;其次通过EMD算法对这三种故障信号进行了故障特征提取，结果表明，提取到的故障特征与预知的轴承故障类型一致;最后，通过振动试验验证整个系统的可行性。 |
| 作者： | 林恩田 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 吴作伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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