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2.3 列车滚动轴承振动信号的检测 8
3小波变换的介绍基本原理及应用 10
3.1 简要介绍 10
3.2 小波分析 11
3.2.1 小波变换对于信号降噪的原理 11
3.2.2 小波分析用于信号处理的过程 12
3.2.3 小波变换降噪基本模型 12
3.3 信号重构中的应用 12
3.4 小波包的分析 14
3.4.1 小波包实现振动信号能量特征提取方法 14
3.5 小波降噪原理的的基础分析 14
3.6 常用的小波函数介绍 15
3.6.1 小波的选择 15
3.6.2 Haar小波 16
3.6.3 Daubechies小波 16
4近似熵的定义算法及参数条件选择 17
4.1 近似熵的定义 17
4.2 近似熵的计算方法 18
4.3 近似熵参数取值要求 19
5滚动振动故障分析试验仿真 20
5.1 简要介绍 20
5.2 课题设计方案 20
5.3 硬件方面的设计 21
5.4 设计方案的简要介绍 21
5.5 仿真实验 22
5.5.1 对振动信号的特征提取的思路 22
5.5.2 对振动信号的特征提取的分析 22
5.5.3 Matlab中小波包分解系数重构 24
5.5.4 试验中故障信号特征的波形分析 28
6结论和展望 39
6.1 结论 39
6.2 展望 40
致谢 41
参考文献 42
附录 43
1 绪论
1.1 本课题的意义和目的、国内外研究现状、水平和发展趋势
1.1.1 课题意义和目的
近几年随着铁路重载货运列车载运量不断增长和提速,货运车辆运行中危险状态逐渐增多,严重影响了重载货运的安全。从列车重载运输的发展方向看,货运列车在途运行故障将成为影响列车运行安全的关键因素。由于货运列车运行故障非常复杂,目前对重载货运列车运行滚动轴承危险状态的研究大都集中于纯理论研究和仿真试验研究方面,尽管取得了大量的研究成果,但这些理论成果很难在实际货运列车上得到有效验证。现实要求理论和现场实践研究结合起来,紧密联系。但由于货物列车车厢不能提供稳定电源及需要频繁解编组,一些成熟的监测手段和正在重点建设的ST系统都难以运用到重载货物列车运行状态的实时监测中。现有故障检测方法通常是地面设备对运行列车的动态检测,需要沿铁路干线建立众多监测点,这样就存在检测死区,而且列车运行过程中有些工作状态地面检测装置无法监测,故存在较大的技术缺陷。
而滚动轴承作为列车的重要部件之一,它的运行状况会直接影响到列车的安全运行,也会直接影响到铁路运输效率的重要因素。滚动轴承主要的损伤大致分为摩擦损伤和震动损伤。震动损伤的主要原因是由于零件预留的空隙过大导致，也有可能由于摩擦损耗产生的间隙。如今,铁路的不断提速使得对于这些重要部件的检测要更加准确无误。虽然列车的车载系统能即时检测列车设备电路传动等故障,但是对于列车的零件本身的检测还是局限于进库文修和简易的探伤等。这也使得列车车载系统所不能发现的震动损伤和摩擦损伤不能即时反馈文修,也可能会在下次进库探伤时未能发现,这也会使存在铁路安全运行的一个重要隐患。
本课题拟采取运用基于小波与近似熵结合的方法对重载货车轴承振动分析。希望能够实现对重载货车滚动轴承的有效检测和分析,减少设备零件本身的故障,提高设备运用的可靠性,以此来提高重载货车的运输效率。
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