【摘 要】
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地铁车辆转向架轴承的故障诊断方法大多采用振动、温度、声信号等单一物理量作为信息来源,存在智能诊断准确率低、可靠性差等问题.提出基于D-S证据融合理论的智能故障诊断方
【机 构】
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中车唐山机车车辆有限公司技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1201304-09)~~
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地铁车辆转向架轴承的故障诊断方法大多采用振动、温度、声信号等单一物理量作为信息来源,存在智能诊断准确率低、可靠性差等问题.提出基于D-S证据融合理论的智能故障诊断方法.该方法以轴承运行中的振动加速度信号和温度信号为基本信息来源,采用加权改进D-S证据理论融合算法,诊断轴承健康状态,并在发生故障时判断故障类型.为了验证该诊断方法的可行性和有效性,以硬件装置为载体,基于轴承故障试验平台,对某型号地铁列车转向架故障轴承进行测试.试验结果表明:该轴承故障诊断方法能有效地诊断轴承的故障状态和故障类型.
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