原文传递
强噪声背景下高铁轮对早期故障的诊断研究
| 论文题名： | 强噪声背景下高铁轮对早期故障的诊断研究 |
| 关键词： | 金属磁记忆检测技术;自适应提升小波;支持向量机;高铁轮对;故障诊断 |
| 摘要： | 随着我国轨道交通事业的快速发展，铁路越来越向趋向高速和重载方向，同时列车轮对在运行中也承受着越来越大的应力，在列车轮对踏面、轮辋、轮辐及辐板孔附近容易萌生局部应力集中和疲劳损伤。基于历史上发生的多起列车安全事故，越来越突显对列车早期故障诊断研究的重要性和必要性。本课题采用金属磁记忆检测法对轮对早期微观故障进行诊断检测，实现有效地预知和控制危险事故的发生。 通过采用基于最小均方差的第二代提升小波自适应算法，对采集的高铁轮对早期应力集中区域漏磁信号进行降噪处理，再结合HHT变换对处理后的信号进行分解，有效地获取信号特征信息，通过仿真验证算法的有效性和优越性。 基于支持向量机(SVM)基本理论提出支持向量机融合算法，通过漏磁检测信号峰峰值、波峰值与波谷值建立早期应力集中故障信号的诊断模型，以实现对故障快速识别分析，更有效地实现故障检测。 总结以上内容，本课题主要是采用金属磁记忆检测技术获取被高铁轮对早期应力集中区的磁记忆信号，采用自适应提升小波和HHT相结合的信号处理方法，最后通过基于支持向量机理论基础之上，实现故障模型建立及识别分析，从而实现了对高铁轮对早期应力集中和疲劳裂纹故障的有效诊断。 |
| 作者： | 林嵩 |
| 专业： | 仿生装备与控制工程 |
| 导师： | 华容 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海应用技术大学 |
| 学位年度： | 2016 |
检索历史
应用推荐
