基于矩形阵列最优空域滤波器的列车轴承道旁声学故障诊断研究
发布时间：2021-12-22 08:55
铁路运输在国民经济中占有重要的地位,轮对轴承是列车的关键部件,对其开展在线状态监测研究具有重要意义。道旁声学检测技术使用安装在铁轨两侧的麦克风阵列采集列车行驶时轮对轴承发出的声音信号,并通过信号处理实现状态监测与故障诊断,具有非接触式测量、成本低和早期故障预警的能力。但道旁信号的强噪声特性严重影响了诊断的精确性,针对该问题本文将矩形阵列引入道旁声学检测,并提出了一种基于最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortion-less Response,MVDR）的空域滤波算法,通过设计最优空域滤波器（Optimal Spatial Filter,OSF）,实现指向性去噪。并将该算法和稀疏滤波算法结合,从信号成分的角度进一步滤波,提升去噪效果,为道旁信号强噪声问题提供了新思路,具体工作如下:设计了一种基于矩形阵列的MVDR最优空域滤波器实现道旁信号指向性去噪,并通过仿真和实验对比分析,验证了该算法的有效性及相对于现有的线阵技术的优势。首先,分析了现有的单麦克风和线阵方案的局限性。其次,设计了一种3×5的矩形麦克风阵列,并基于MVDR算法设计了指向性滤波器,实现了指向性...
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
道旁声学监测系统示意图
安徽大学硕士学位论文9第二章实验与信号特征分析2.1引言轴承作为列车非常关键的部件，当出现裂缝、磨损等故障时在重载和高速运行下会产生周期性的冲击。本章首先针对列车滚动轴承的结构和由振动冲击产生的故障特征频率进行理论分析，并研究周期性冲击产生的机理和信号之间的联系。然后，设计了静态实验和动态实验获取模拟道旁信号。最后，分别从时域和频域来分析实验信号的相关特征。2.2列车轴承故障频率分析图2.1滚动轴承的结构示意图Figure2.1Schematicdiagramofrollingbearingstructure表2.1滚动轴承几何参数结构Table2.1Geometricparameterstructureofrollingbearingd滚子直径（32mm）D轴承节径（190mm）D1内圈直径（内径：130mm）D2外圈直径（内径：222mm）Z滚动体个数（此处14个）α接触角（此处α=0°）轴承由外圈、内圈、滚子和保持架四个部分组成，以我国现役的列车轴承NJ(P)3226X1作为分析对象，其结构示意图如图2.1所示，其相应的参数见表2.1。正常运转情况下，轴承外圈一般保持固定，内圈转动，滚子在内外圈之间转动并且围绕自身
安徽大学硕士学位论文112.3.1故障设置实验选取我国现役的列车轴承NJ(P)3226X1，其结构和具体参数见图2.1和表2.1。图2.2是故障设置，在电火花的切割下，分别对轴承外圈、内圈和滚子表面切割一条同等大小沟槽，其宽度为0.18mm，深度为1mm，以此来设置不同位置的故障[46,47]。然后分别将每一个故障部件与其它正常的部件组装起来，这样就构造每一个轴承上只有一种故障，再通过静态实验，采集不同的故障轴承声音信号。图2.2轴承故障设置：（a）外圈故障；（b）内圈故障；（c）滚子故障Figure2.2Bearingfaultsetting:(a)outerringfault;(b)innerringfault;(c)rollerfault2.3.2静态实验图2.3振动信号静态实验采集装置Figure2.3Vibrationalsignalstaticexperimentalacquisitiondevice如图2.3所示，实验装置包括列车轴承（NJ(P)3226X1）、机械加载装置、驱动电机、压力传感器、载荷显示器、机械支架、信号调节器、采集箱、麦克风和笔记本电脑等组成。实验时将要测量的故障轴承放在在机架上，其中外圈固定，内圈与装置主轴连接。然后给轴承加载，施加的压力大小通过压力传感器连接载荷显示器显示。接着启动电机，电机驱动主轴运转，电机的转速通过变频器调节，可以获得不同转速下、不同负载下轴承的运转情况。再通过固定好的麦克风采集信号，由采集箱设置采样参数并将信号传输
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于K-奇异值分解和层次化分块正交匹配算法的滚动轴承故障诊断[J]. 张文颢,李永健,张卫华. 中国机械工程. 2019(04)
[2]台铁普悠玛6432次列车脱轨事故剖析[J]. 夏永波. 消防界(电子版). 2018(20)
[3]基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法[J]. 李继猛,李铭,王慧,张金凤,张云刚. 中国机械工程. 2018(12)
[4]美国华盛顿州列车脱轨致3死百人伤[J]. 城市轨道交通研究. 2018(01)
[5]加快构建现代铁路网 支撑引领经济社会发展[J]. 李连成. 中国经贸导刊. 2016(27)
[6]NJ（P）3226X1型客车轴承热轴事故分析与防范[J]. 张俊琴. 铁道车辆. 2016(05)
[7]多普勒畸变声学信号的伪时频分析及其校正[J]. 张海滨,陆思良,何清波,孔凡让. 振动与冲击. 2016(05)
[8]强噪声多声源陡畸变高速列车轴承声学诊断理论基础研究[J]. 机械工程学报. 2014(16)
[9]NJ（P）3226X1轴承滚子素线质量的探讨[J]. 郑国胜. 铁道机车车辆. 2013(05)
[10]基于重采样技术的声学信号多普勒畸变校正[J]. 吴强,孔凡让,何清波,刘永斌. 信号处理. 2012(09)
博士论文
[1]圆形阵列短时分析用于列车轴承道旁声学信号分离与校正的理论研究[D]. 欧阳可赛.中国科学技术大学 2018
[2]非平稳运行时列车轮对轴承道旁声学故障诊断方法研究[D]. 刘方.中国科学技术大学 2014
[3]列车轴承故障道旁声学诊断关键技术研究[D]. 张翱.中国科学技术大学 2014
[4]列车轴承故障轨边声学检测系统关键技术研究[D]. 胡飞.中国科学技术大学 2013
[5]基于道旁声学信号的列车滚动轴承故障诊断技术研究[D]. 吴强.中国科学技术大学 2013
[6]基于非线性信号分析的滚动轴承状态监测诊断研究[D]. 刘永斌.中国科学技术大学 2011
[7]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于多普勒原子稀疏表示的列车轴承轨边信号消噪研究[D]. 顾康康.安徽大学 2019
[2]基于多普勒校正的道旁轴承故障诊断的研究[D]. 袁仲洲.中国科学技术大学 2014
[3]稀疏分解在滚动轴承故障诊断中的优化与应用研究[D]. 王婧.北京工业大学 2013
[4]基于振动的旋转机械故障诊断技术研究与分析[D]. 王迪.石河子大学 2013
[5]匹配追踪算法的优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用[D]. 陶少飞.上海交通大学 2012
[6]基于振动信号的滚动轴承故障诊断研究[D]. 陈夔蛟.西安电子科技大学 2011
[7]基于状态监测与故障诊断大型数据库的设计开发[D]. 魏晓.大连理工大学 2006
[8]列车轴温规律及红外线轴温探测方式的研究[D]. 陈德生.哈尔滨工程大学 2003
本文编号：3546124
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
道旁声学监测系统示意图
安徽大学硕士学位论文9第二章实验与信号特征分析2.1引言轴承作为列车非常关键的部件，当出现裂缝、磨损等故障时在重载和高速运行下会产生周期性的冲击。本章首先针对列车滚动轴承的结构和由振动冲击产生的故障特征频率进行理论分析，并研究周期性冲击产生的机理和信号之间的联系。然后，设计了静态实验和动态实验获取模拟道旁信号。最后，分别从时域和频域来分析实验信号的相关特征。2.2列车轴承故障频率分析图2.1滚动轴承的结构示意图Figure2.1Schematicdiagramofrollingbearingstructure表2.1滚动轴承几何参数结构Table2.1Geometricparameterstructureofrollingbearingd滚子直径（32mm）D轴承节径（190mm）D1内圈直径（内径：130mm）D2外圈直径（内径：222mm）Z滚动体个数（此处14个）α接触角（此处α=0°）轴承由外圈、内圈、滚子和保持架四个部分组成，以我国现役的列车轴承NJ(P)3226X1作为分析对象，其结构示意图如图2.1所示，其相应的参数见表2.1。正常运转情况下，轴承外圈一般保持固定，内圈转动，滚子在内外圈之间转动并且围绕自身
安徽大学硕士学位论文112.3.1故障设置实验选取我国现役的列车轴承NJ(P)3226X1，其结构和具体参数见图2.1和表2.1。图2.2是故障设置，在电火花的切割下，分别对轴承外圈、内圈和滚子表面切割一条同等大小沟槽，其宽度为0.18mm，深度为1mm，以此来设置不同位置的故障[46,47]。然后分别将每一个故障部件与其它正常的部件组装起来，这样就构造每一个轴承上只有一种故障，再通过静态实验，采集不同的故障轴承声音信号。图2.2轴承故障设置：（a）外圈故障；（b）内圈故障；（c）滚子故障Figure2.2Bearingfaultsetting:(a)outerringfault;(b)innerringfault;(c)rollerfault2.3.2静态实验图2.3振动信号静态实验采集装置Figure2.3Vibrationalsignalstaticexperimentalacquisitiondevice如图2.3所示，实验装置包括列车轴承（NJ(P)3226X1）、机械加载装置、驱动电机、压力传感器、载荷显示器、机械支架、信号调节器、采集箱、麦克风和笔记本电脑等组成。实验时将要测量的故障轴承放在在机架上，其中外圈固定，内圈与装置主轴连接。然后给轴承加载，施加的压力大小通过压力传感器连接载荷显示器显示。接着启动电机，电机驱动主轴运转，电机的转速通过变频器调节，可以获得不同转速下、不同负载下轴承的运转情况。再通过固定好的麦克风采集信号，由采集箱设置采样参数并将信号传输
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于K-奇异值分解和层次化分块正交匹配算法的滚动轴承故障诊断[J]. 张文颢,李永健,张卫华. 中国机械工程. 2019(04)
[2]台铁普悠玛6432次列车脱轨事故剖析[J]. 夏永波. 消防界(电子版). 2018(20)
[3]基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法[J]. 李继猛,李铭,王慧,张金凤,张云刚. 中国机械工程. 2018(12)
[4]美国华盛顿州列车脱轨致3死百人伤[J]. 城市轨道交通研究. 2018(01)
[5]加快构建现代铁路网 支撑引领经济社会发展[J]. 李连成. 中国经贸导刊. 2016(27)
[6]NJ（P）3226X1型客车轴承热轴事故分析与防范[J]. 张俊琴. 铁道车辆. 2016(05)
[7]多普勒畸变声学信号的伪时频分析及其校正[J]. 张海滨,陆思良,何清波,孔凡让. 振动与冲击. 2016(05)
[8]强噪声多声源陡畸变高速列车轴承声学诊断理论基础研究[J]. 机械工程学报. 2014(16)
[9]NJ（P）3226X1轴承滚子素线质量的探讨[J]. 郑国胜. 铁道机车车辆. 2013(05)
[10]基于重采样技术的声学信号多普勒畸变校正[J]. 吴强,孔凡让,何清波,刘永斌. 信号处理. 2012(09)
博士论文
[1]圆形阵列短时分析用于列车轴承道旁声学信号分离与校正的理论研究[D]. 欧阳可赛.中国科学技术大学 2018
[2]非平稳运行时列车轮对轴承道旁声学故障诊断方法研究[D]. 刘方.中国科学技术大学 2014
[3]列车轴承故障道旁声学诊断关键技术研究[D]. 张翱.中国科学技术大学 2014
[4]列车轴承故障轨边声学检测系统关键技术研究[D]. 胡飞.中国科学技术大学 2013
[5]基于道旁声学信号的列车滚动轴承故障诊断技术研究[D]. 吴强.中国科学技术大学 2013
[6]基于非线性信号分析的滚动轴承状态监测诊断研究[D]. 刘永斌.中国科学技术大学 2011
[7]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于多普勒原子稀疏表示的列车轴承轨边信号消噪研究[D]. 顾康康.安徽大学 2019
[2]基于多普勒校正的道旁轴承故障诊断的研究[D]. 袁仲洲.中国科学技术大学 2014
[3]稀疏分解在滚动轴承故障诊断中的优化与应用研究[D]. 王婧.北京工业大学 2013
[4]基于振动的旋转机械故障诊断技术研究与分析[D]. 王迪.石河子大学 2013
[5]匹配追踪算法的优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用[D]. 陶少飞.上海交通大学 2012
[6]基于振动信号的滚动轴承故障诊断研究[D]. 陈夔蛟.西安电子科技大学 2011
[7]基于状态监测与故障诊断大型数据库的设计开发[D]. 魏晓.大连理工大学 2006
[8]列车轴温规律及红外线轴温探测方式的研究[D]. 陈德生.哈尔滨工程大学 2003
本文编号：3546124
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