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列车轮对轴承故障信号时频特征同步提取Chirplet变换方法研究
| 论文题名： | 列车轮对轴承故障信号时频特征同步提取Chirplet变换方法研究 |
| 关键词： | 列车轮对轴承;同步提取变换;Chirplet变换;故障诊断 |
| 摘要： | 轮对轴承是高速行驶列车转向架的重要组成部分之一，其健康状况对列车的安全行驶具有重要的影响。在列车的实际运行过程中，轮对轴承通常处于变转速以及强噪声的工况下，采集到的故障振动信号在时域内往往复杂且多变。在对轴承进行故障诊断时，传统的信号处理方法由于自身的局限性，不能很好地满足实际需求，因此如何更好地从振动信号中有效提取出故障特征的相关信息是故障诊断中的关键性问题。在此基础上，本文以列车轮对轴承为研究对象，针对故障诊断中出现的频率混叠、时频分辨率不高以及早期故障信号较弱的问题，从时频特征出发，研究了基于Chirplet变换的列车轮对轴承故障信号特征提取的改进方法。本文的主要研究内容如下： （1）针对传统的基于短时傅里叶变换的同步提取算法在处理频率相近的多分量信号时会出现频率混叠的问题，介绍了同步提取Chirplet变换方法，该方法将Chirplet变换和具有高时频分辨率的同步提取算法结合，能够有效地避免频率混叠现象的出现。仿真信号实验结果验证了该方法的有效性，为后续基于同步提取Chirplet变换的改进方法奠定了理论基础。 （2）针对同步提取变换中瞬时频率精度不高以及实际列车轮对轴承故障信号存在噪声导致时频特征较难识别的问题，介绍了分块邻域降噪的二阶同步提取Chirplet变换方法。为了提高瞬时频率的精度，构造复杂频率算子得到二阶瞬时频率，同时，再结合分块邻域降噪算法来提高抗噪性能。仿真信号与工程信号实验表明所提方法具有更好的时频表征能力，能够准确地识别出轴承的故障类型。 （3）针对时频分析方法的参数受到主观性的影响较大以及轴承早期故障振动信号较微弱的问题，介绍了最优加权滑动窗的二阶同步提取Chirplet变换峭度图方法。将谱峭度原理与同步提取变换算法相结合，来确定信号中冲击分量的位置，再结合最优加权滑动窗算法，实现对较微弱的特征频率的提取。仿真信号和工程信号的实验结果表明，该方法可以准确识别出列车轮对轴承故障信号的特征频率，具有可行性。 |
| 作者： | 唐蕙 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 刘治汶 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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