列车轴承复杂声学环境下轨边故障诊断方法研究

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以国产现役客车轴承(型号NJ(P)3226X1)为研究对象,针对列车轴承轨边声学状态监测与故障诊断中存在的强噪声、陡畸变和多声源问题进行了探讨与研究。结合多普勒校正、时域重采样、声源分离以及匹配特征参数提取等技术深入研究系统中非线性、非平稳以及耦合声学信号,并对所提算法逐一进行仿真和实验验证,同时分析算法特点、优势和不足,为列车轴承轨边声学状态监测与故障诊断系统的研制和发展提供了一定的理论基础和解决办法。首先,本文介绍了国产现役客车轴承(型号NJ(P)3226X1)的主要结构参数。针对NJ(P)3226X1型轴承以及轨边声学信号特点提出了“静态采集,动态播放”的实验方案,在设计的静态实验平台采集信号后给出了单声源动态实验、多声源单频信号实验和多声源故障轴承信号实验的方案并阐述各实验目的。为后续理论分析提供了研究对象和验证依据。其次,文章探索了多普勒效应下列车轴承轨边声信号的诊断方法。具体分析了轨边声学信号多普勒效应的原理及成因,结合运动学声学原理建立了轨边声信号多普勒畸变模型,提出了基于瞬时频率估计与时域重采样的多普勒效应校正方法和基于Dopplerlet变换和多普勒瞬态匹配的轴承轨边声学诊断方法,从多普勒校正和多普勒嵌入这两个不同的角度分析和处理了多普勒效应对列车轴承轨边声学监测与诊断系统的影响,且两种方法均不需要进行参数预测量,显示了其工程应用价值。最后,针对列车轴承轨边声信号的强噪声和多声源特性,阐述了噪声的种类和来源,对各噪声源与目标轴承的位置关系进行了分析,提出了基于可变带宽滤波器的非线性去噪方法用以滤除多普勒畸变信号中的非线性噪声进而分离和提取出有用信号。该方法在逐层滤出非平稳信号的同时利用噪声源与目标轴承的位置关系确定有用信号来源,滤除噪声干扰,提取故障轴承信息并对其进行诊断。仿真和实验均体现了算法在列车轴承轨边声信号降噪和声源分离上的有效性。
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