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列车轮对轴承故障实时检测系统研究
| 论文题名： | 列车轮对轴承故障实时检测系统研究 |
| 关键词： | 列车轮对轴承;故障诊断;小波包分解;共振解调;实时检测系统 |
| 摘要： | 轮对滚动轴承运行状态直接关系列车运行安全，轮对轴承的故障诊断技术不仅可用于轴承的运行状态的监测，还可进一步预测轴承的运行寿命，使得列车的运行管理水平及维修效能得到大大增强。针对上述情况，本文对列车轮对轴承故障实时检测系统进行了深入的研究。 首先，探究轴承声音与振动的关系，研究轴承跑合声音信号特征，探明利用声音信号诊断列车轮对轴承故障的机理、可行性与优势。同时，研究了列车轮对滚动轴承结构及常见失效形式;确定了以声学诊断法为主、温度诊断法为辅的故障信息检测手段。通过比较故障信号常用处理方式，总结选取了列车轮对轴承故障实时检测系统中声音信号的处理方式。然后，针对现场检测条件，搭建列车轮对故障实时检测系统，设计集成声音传感器、温度传感器、工控一体机等硬件的专用臂式检测机柜。以NI公司的LabVIEW为开发平台，进行列车轮对轴承故障实时检测系统的软件开发。最后，为对比不同类型的轴承信号经过不同信号处理方式得到的结果，将正常轴承、内圈故障轴承、滚动体故障轴承分别装配在轮对上，作为测试对象进行跑合试验，验证系统的运行稳定性和功能可靠性。结果表明:系统的EMD降噪功能可有效剔除声音信号的干扰部分，提高声音信号的信噪比;时域特征参数、自相关分析功能可初步诊断出轴承是否存在故障;基于小波包分解的共振解调功能和EEMD-Hilbert谱计算功能能够进一步有效提取轴承的故障频率。 本系统将虚拟仪器应用到轴承故障诊断中，具有稳定性强、可靠性高、运行速率高、扩展性强、人机交互界面友好等特点。此外，该系统的进一步研发及推广应用，将为列车轴承质量的数字化管理奠定基础。 |
| 作者： | 黄小霞 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 永远 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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