【摘 要】
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随着轨道交通的不断快速发展,齿轮箱作为地铁车辆的关键部件,其安全平稳运行直接影响乘客的生命财产安全,开发研究以齿轮箱轴承和齿轮箱为研究对象的故障诊断算法具有重要的
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随着轨道交通的不断快速发展,齿轮箱作为地铁车辆的关键部件,其安全平稳运行直接影响乘客的生命财产安全,开发研究以齿轮箱轴承和齿轮箱为研究对象的故障诊断算法具有重要的现实意义和经济价值。齿轮箱齿轮和轴承作为典型的旋转设备,往往在恶劣的工况下工作,其振动信号具有非平稳性,且往往被强噪声淹没,导致所采集的振动信号无法通过传统的时频分析方法实现故障诊断。本文针对地铁齿轮箱各个部件振动信号被强噪声污染,难以有效提取故障特征信息的难题,以齿轮和轴承为研究对象,将振动分析作为基础,综合利用现代故障诊断方法,进行了一系列的研究工作:(1)针对齿轮箱各部件振动信号信噪比极低、成分复杂等特点,并为了克服传统模态分解方法存在的模态混叠和欠包络问题,本文提出了基于粒子群优化算法的自适应变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)降噪方法,通过与EMD方法对比分析,验证了该方法可有效克服模态混叠,提高故障信号信噪比。(2)研究分析了双稳态随机共振的数值求解方法,并在此基础上,为克服绝热近似理论对随机共振方法的限制,提出自适应变步长随机共振方法(self-adaptive step-changed stochastic resonance,SCSR)。该方法利用粒子群优化算法的快速全局寻优特点,同时对随机共振的结构参数和计算步长进行最优化处理,以达到最佳输出效果。通过将该方法应用于仿真数据和实际轴承数据中,结果表明该方法相比于传统随机共振方法可以更加准确的实现故障诊断。(3)基于实际获取的齿轮箱各部件振动信号往往是受到噪声污染的微弱信号,提出将变分模态分解方法与自适应变步长随机共振方法相结合的故障诊断方法。该方法首先利用粒子群优化算法选取最佳匹配的VMD参数组合,对原始信号进行VMD分解,自适应获取若干内禀模态函数(Band Limited Intrinsic Mode Function,BIMF)分量,利用峭度准则选取合适的BIMF分量进行重构;再次利用粒子群算法自适应确定随机共振的结构参数和计算步长,对重构信号进行随机共振处理分析。数字仿真实验和实测齿轮和轴承故障数据分析表明,该方法可以更加有效的突出故障特征信号,验证了该方法的有效性。
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