基于EEMD的共振解調(diào)技術在動車組軸承故障診斷中的應用.pdf

1、隨著我國高速鐵路運營里程的不斷增長，動車組數(shù)量快速增加，高速鐵路運營中的安全問題成為關注的焦點。準確識別動車組走行部軸箱滾動軸承早期故障特征可以判斷動車組運行狀態(tài)，是進行滾動軸承故障診斷的關鍵。
　　本文對滾動軸承故障成因、基本形式、振動模型及故障特征頻率等內(nèi)容進行了簡單的分析;對已經(jīng)運用在機車和動車組滾動軸承故障診斷領域的包括時域分析、共振解調(diào)、小波包分解和HHT等多種診斷方法做了簡單介紹。
　　針對滾動軸承早期故障特征難

2、以提取的特點，本文對基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解和共振解調(diào)技術的自適應滾動軸承故障診斷方法進行了改進，結合峭度值提出了基于峭度值和互相關系數(shù)的EEMD重構方法，結合小波包能量譜分析提出了基于快速峭度圖和小波包能量譜分析的確定帶通濾波器關鍵參數(shù)的方法。診斷方法流程如下:首先，對原始振動信號進行EEMD分解得到一系列IMF分量，并利用峭度值和互相關系數(shù)進行IMF分量的篩選和信號重構，得到去噪增強的重構信號;之后，對重構信號做快速峭度圖和小波包能量譜

3、分析，得到包含沖擊成分和能量最多的頻帶作為關鍵參數(shù)用于設計帶通濾波器并對重構信號濾波;最后，通過希爾伯特(Hilbert)變換對濾波后的信號進行包絡解調(diào)得到Hilbert包絡譜，結合軸承故障理論特征頻率進行譜分析，最終得到故障診斷結果。最后使用業(yè)界認可的凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)中心的滾動軸承早期故障振動信號對本文提出的診斷方法進行測試，測試結果證實了診斷方法的有效性。
　　最后本文在對動車組實測振動信號進行分析的基礎上，以仿真方法建立

4、了動車組走行部軸箱滾動軸承單點故障振動信號的數(shù)學模型，并以CRH380BL型動車組走行部軸箱滾動軸承為例，使用MATLAB軟件生成了軸承外圈、內(nèi)圈、滾動體及保持架分別發(fā)生單點故障時的振動仿真信號，并對經(jīng)原方法和本文方法處理該仿真信號得到的診斷結果進行對比分析。實驗結果表明原方法和本文改進方法都能準確地得出軸承故障診斷結果，但本文改進方法的診斷效果在一定程度上優(yōu)于原方法;因此本文提出的改進環(huán)節(jié)能更準確地確定信號共振帶的范圍，保留、突出軸承