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文檔簡介
1、隨著鐵路高速動車組的不斷涌現(xiàn)及不斷提速形勢下,準(zhǔn)確檢測列車電機(jī)軸承運(yùn)行狀態(tài)顯得十分重要。當(dāng)前對滾動軸承的故障診斷技術(shù)主要有溫度分析法、振動分析法、油樣分析法、噪聲分析法、聲發(fā)射診斷等,而振動作為一種普遍的自然現(xiàn)象,在工程上包含了豐富的設(shè)備異?;蚬收系男畔?。振動特征是判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重要手段,所以普遍采用監(jiān)測振動信號來判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。
首先本文簡單介紹了動車組軸承故障形式、形成原因及故障軸承診斷方法的演變,這些方法包括時(shí)域參
2、數(shù)法、傳統(tǒng)傅里葉分析法、基于希爾伯特的小波變換法、基于希爾伯特的小波包變換法、基于相關(guān)系數(shù)的小波包分析法、基于相關(guān)系數(shù)的模態(tài)分解法、基于相關(guān)系數(shù)的集合平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法等。
然后用Matlab仿真驗(yàn)證各種方法的準(zhǔn)確性,通過實(shí)驗(yàn)最終選取基于相關(guān)系數(shù)的集合平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法作為最后判別方法。該方法不僅克服了傳統(tǒng)傅里葉分析法中時(shí)間分辨率與頻率分辨率不能兼顧的問題、小波分析法中嚴(yán)重依賴小波基函數(shù)和頻帶分布不均問題,還克服了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
3、法中模態(tài)混疊問題。是到目前為止比較理想的診斷方法。
最后將程序移植到LabVIEW中,在LabVIEW中編寫實(shí)時(shí)監(jiān)控程序并完成實(shí)時(shí)診斷。在這個(gè)系統(tǒng)中包含信號實(shí)時(shí)采集單元、時(shí)域診斷單元、頻域診斷單元、故障綜合判別單元和歷史數(shù)據(jù)記錄單元。信號處理部分利用LabVIEW與Matlab混合編程的思想,用Matlab Script節(jié)點(diǎn)調(diào)用Matlab程序?qū)收陷S承振動信號進(jìn)行處理與分析,并且通過用戶界面顯示處理結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、分
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