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铁道车辆及其关键零部件状态监测方法的研究
| 论文题名： | 铁道车辆及其关键零部件状态监测方法的研究 |
| 关键词： | 铁道车辆;状态监测模型;Kalman滤波器;灰箱辨识;响应面法;独立分量;轴承故障诊断 |
| 摘要： | 我国的铁道车辆明显加快了以高速、重载、安全为主题的发展步伐，大批快速和重载运营线路相继开通，这需要一种新的维修制度来适应新的运营条件。国内外提出了一种新的维修制度：状态修。状态修的基础是状态监测，状态监测能为状态修提供依据。本文主要对状态监测方法作出了一些研究。 本文首先介绍了状态监测的方法(包括时域法、频域法和基于模型的状态监测方法)、轴承故障诊断的基本方法和灰箱辨识的相关理论。并对这些方法中使用到的技术进行了研究，包括Kalman滤波器算法，响应面方法(RSM)和独立分量分析(ICA)。 本文的主要研究内容包含： (1) 提出了一种新的基于Kalman滤波器的状态监测方法，并利用它监测铁道车辆垂向悬挂系统的状态。在基于模型状态监测的框架下结合Kalman滤波器提出了一种基于Kalman滤波器的状态监测方法，并采用两次微分的方式对这种状态检测方法进行改进。 (2) 提出了一种基于响应面的灰箱辨识方法，并利用该方法辨识铁道车辆悬挂系统的参数。结合相应面优化方法和灰箱辨识，避免了对非凸不可微的灰箱问题求微分的困难，从而为灰箱问题的解决提供了可能性。 (3) 新的共振解调方法及其在货车滚动轴承故障诊断中的应用。鉴于传统的共振解调方法不能很好的诊断出隐性轴承故障，该方法通过最大包络准则从信号的时频图提取多组数据实施独立分量分析，再进行细化Fourier变换便可对轴承剥落故障进行诊断。 |
| 作者： | 成棣 |
| 专业： | 小波分析及其应用 |
| 导师： | 谌秋辉;刘金朝 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖北大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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