机车传动系统多信息优化获取与故障趋势预测方法研究

来源 :石家庄铁道大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yhch157
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机车传动系统关键部件状态的好坏对机车安全服役性能具有至关重要的影响。在长期变工况服役过程中,由于受到各种不确定性激励影响,机车传动系统各功能部件间交互作用,使获取的多信息存在混叠、耦合等现象,具有不确定性、不平稳性和非线性等特征。从而影响着整个机组的安全稳定运行。本文以齿轮箱断齿齿轮为研究对象。针对机车传动系统采集振动信号质量不佳,传感器位置选取困难等问题,提出了多元函数粒子群算法,解决了齿轮箱在采集信号时的传感器最优布置问题;针对早期微弱故障难以识别的问题,提出了将MCKD与VMD相结合的方法进行故障的特征提取,能够有效地识别故障频率,找出故障位置,为早期故障难以识别提供了重要的技术支持;提出了(P-S)核极限学习机方法,解决了机车传动系统部件故障运行周期长,难以提前运行维护等问题,为机车平稳运行提供了关键技术支持。论文主要工作有:(1)分析了齿轮的振动模型及其常见失效形式,提出了时域信号的评价指标,总结了齿轮故障诊断常用信号处理方法。同时,利用DDS试验台模拟了齿轮箱中齿轮断齿故障,并采集了单通道齿轮箱齿轮振动信号进行分析,证明了一般方法直接处理复杂非线性故障信号效果并不理想。(2)针对齿轮箱检测获取的多源信号具有数据量大、相关性低和可靠性差等问题,提出了一种新型智能优化算法为多元函数粒子群优化算法。分析了粒子种群的异众比率和适应度对惯性权重的影响,在传统粒子群算法的基础上提高了算法的收敛速度及效率,有效实现了齿轮箱的多传感器检测优化。为了准确提取断齿齿轮的故障特征,提出了一种MCKD-VMD结合的方法。通过对采集的振动信号进行相关函数融合,去除了冗余干扰信号;对经过MCKD信号增强的信号进行VMD分解,并重构相关系数较大的分量,通过功率谱分析,可以准确识别齿轮的故障频率特征。(3)建立了基于(P-S)核极限学习机的齿轮断齿故障趋势预测模型。通过MCKD-VMD方法,使获取信号中的低频成分增强,并选取相关系数较大的模态分量作为齿轮故障状态下的敏感特征,采用学习机模型中的随机初始化隐含层输入的敏感特征量映射到一个特征空间,通过最小二乘法获得输出层和隐含层的权值,从而得到齿轮故障趋势预测结果。该方法克服了极限学习机模型的不稳定性,是多项式核函数(Polynomial)与S型核函数(Sigmoid)相结合的一种新型核极限学习机算法。
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