【摘 要】
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多边形故障作为车轮常见的故障形式之一,不仅会增大列车的振动和噪声、降低列车乘坐舒适性,还会加剧轮轨相互作用力,导致车辆和轨道部件过早出现疲劳失效,对列车安全稳定运行
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多边形故障作为车轮常见的故障形式之一,不仅会增大列车的振动和噪声、降低列车乘坐舒适性,还会加剧轮轨相互作用力,导致车辆和轨道部件过早出现疲劳失效,对列车安全稳定运行造成不良影响,因此对车轮多边形故障进行诊断具有重要意义。本文根据多边形故障轴箱振动响应提出了基于总体经验模态分解(EEMD)的车轮多边形故障诊断方法。其核心是对轴箱振动加速度进行EEMD分解,然后通过相关能量(CN)自动提取车轮多边形故障的IMF分量,并通过包络谱分析诊断车轮是否存在多边形故障,最后通过频谱分析诊断车轮多边形阶次。通过仿真数据和
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