基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究

发布时间：2017-05-19 13:11

  本文关键词：基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：重载运输已被国际公认为铁路货运发展的方向,伴随重载运输的快速发展,对货车在安全性和可靠性方面提出了更高的要求。而货车关键部位的滚动轴承恰恰与货车的安全性和可靠性紧密相关。滚动轴承在高速重载下运行若出现了故障,则其故障会迅速扩大,在短时间内容易造成热轴、燃轴、切轴以至于最后导致列车发生颠覆等重大行车事故,产生重大的经济损失。因此,对轴承的运行状态进行实时监测及故障诊断,防患于未然就显得尤为重要。本文利用声发射技术来检测滚动轴承故障信号,使用小波包分析法来对信号进行加工与分析,利用神经网络对故障信息进行模式识别。 本文通过对国内外关于滚动轴承故障检测方法的研究,结合滚动轴承的故障类型及产生原因,提出了基于声发射技术的滚动轴承诊断方法。系统介绍了声发射信号的处理方法,通过对比分析,认为小波变换更适合提取滚动轴承的故障信息。详细介绍了小波变换的基本原理和算法,介绍了常用小波基的特性,研究了如何选取滚动轴承声发射信号的小波基。针对滚动轴承声发射信号的特点提出了采用小波包分析方法提取滚动轴承的故障信息,将处理后的特征向量输入到BP神经网络进行滚动轴承故障模式识别,进而判断轴承是否发生故障以及故障的类型。经过使用大量的实际滚动轴承实验数据进行验证,其结果都表明了使用本文的方法的有效性。本文共有图38幅,表5个参考文献76篇。
【关键词】：声发射技术 滚动轴承 故障诊断 小波包分析 BP神经网络
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH133.33;TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 课题研究背景及意义9-11
• 1.2 本课题国内外研究现状及发展动态11-16
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-15
• 1.2.3 滚动轴承故障诊断中声发射技术的研究展望15-16
• 1.3 本文的主要研究内容16-17
• 2 滚动轴承的声发射检测和信号分析方法17-33
• 2.1 声发射技术的概述17-19
• 2.1.1 声发射技术的定义17
• 2.1.2 声发射技术的发展17-19
• 2.1.3 声发射检测的过程19
• 2.2 滚动轴承故障综述19-27
• 2.2.1 滚动轴承的基本结构19-20
• 2.2.2 滚动轴承的故障形式与产生原因20-26
• 2.2.3 滚动轴承故障的特征频率26-27
• 2.2.4 滚动轴承故障的AE信号的特点及识别原理27
• 2.3 声发射信号常用的处理方法27-33
• 2.3.1 声发射信号的特征参数分析法28-30
• 2.3.2 声发射信号的波形分析法30-33
• 3 基于小波变换的滚动轴承AE信号处理方法研究33-52
• 3.1 小波分析的理论33
• 3.2 小波变换的定义和特点33-37
• 3.2.1 小波变换函数34
• 3.2.2 连续小波变换34-35
• 3.2.3 离散小波变换35-37
• 3.3 声发射信号小波分析中的小波基选择37-40
• 3.3.1 小波基函数的性质37
• 3.3.2 小波基选取规则研究37-38
• 3.3.3 滚动轴承AE信号的小波基选择38-40
• 3.4 滚动轴承故障AE信号的小波包分析40-42
• 3.4.1 小波包定义41
• 3.4.2 小波包分解与重构算法41-42
• 3.5 声发射信号的小波包特征提取分析42-43
• 3.6 试验仿真分析43-52
• 3.6.1 仿真试验44-50
• 3.6.2 试验仿真结果分析50-52
• 4 基于BP神经网络的滚动轴承AE信号诊断研究52-62
• 4.1 BP神经网络52-57
• 4.1.1 BP神经网络概述52-53
• 4.1.2 BP神经网络算法研究53-56
• 4.1.3 BP神经网络算法的改进56-57
• 4.2 基于小波包和BP神经网络的滚动轴承故障AE信号模式识别研究57-59
• 4.2.1 基于小波包和BP神经网络的滚动轴承故障诊断过程57-58
• 4.2.2 BP神经网络模型的建立58-59
• 4.3 试验仿真分析59-62
• 5 结论与展望62-64
• 5.1 结论62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-69
• 攻读学位期间主要的研究成果目录69-70
• 致谢70

【参考文献】

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本文编号：378778