基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車車輛軸承故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、故障診斷技術(shù)作為保障鐵路行車安全的基本手段和重要內(nèi)容，在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，對早期發(fā)現(xiàn)故障，避免或減少事故損失，提高運(yùn)輸效率和市場競爭力，促進(jìn)機(jī)車車輛狀態(tài)修的發(fā)展等起了極大的作用，現(xiàn)代鐵路運(yùn)輸對機(jī)車車輛監(jiān)測診斷技術(shù)有強(qiáng)烈的需求。 軸承故障是列車運(yùn)行中的一種主要故障源，對行車安全影響甚大，軸承的監(jiān)測和診斷一直是故障診斷技術(shù)的重要工作內(nèi)容。本文回顧了20世紀(jì)80年代中期以來世界鐵路機(jī)車車輛監(jiān)測診斷技術(shù)的發(fā)展歷程，分析了技術(shù)特

2、點(diǎn)和趨勢。以滾動軸承為例，探討智能診斷技術(shù)的應(yīng)用問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是近期軸承故障診斷技術(shù)的一個發(fā)展方向，但由于數(shù)據(jù)匱乏，很多研究成果難以實(shí)際應(yīng)用，而本文的目的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)的實(shí)用化。 文中討論了機(jī)車車輛軸承的故障模式與振動特征，介紹了軸承振動信號特征的一般提取方法，提出了一種共振解調(diào)譜的自動識別方法，即用相對特征能量Spi所構(gòu)成的向量S來描述解調(diào)譜，可診斷故障的部位和大小，該方法在實(shí)際應(yīng)用中得到了驗(yàn)證。 以智能化和

3、網(wǎng)絡(luò)化為核心，提出了一種軸承監(jiān)測診斷技術(shù)在機(jī)車車輛上綜合應(yīng)用的系統(tǒng)方案，包括車載監(jiān)測、道旁監(jiān)測、檢修基地診斷及綜合信息管理四個基本子系統(tǒng)。 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車輛軸承故障的多值分類診斷問題進(jìn)行了研究，探討了軸承診斷BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，提取8個特征參數(shù)作為輸入向量，用大量現(xiàn)場實(shí)際數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對94套車輛軸承進(jìn)行了診斷仿真，其總有效率大于97％。該網(wǎng)絡(luò)可直接用于貨車軸承診斷系統(tǒng)的改進(jìn)，其方法亦適用于