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动车组转向架轴承可靠性分析与故障诊断的技术研究
作 者: 聂晔
导 师: 周春华
学 校: 中南大学
专 业: 交通设备与信息工程
关键词: 动车组转向架轴承 可靠性分析 EMD BP神经网络 改进遗传算法
分类号: U269
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
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动车组是城际和市郊铁路实现小编组、大密度的高效运输工具。转向架是高速动车组的走行装置,决定了列车运营速度和运行品质。动车组转向架轴承的工作状况是影响铁路运输安全的重要因素之一因此,开展动车组转向架轴承可靠性分析与故障诊断的研究,对保证运营安全、提高维修效率和避免不必要的损失等都具有重要的意义。本文应用故障树分析法建立了动车组转向架轴承故障模型,并提出了提高其可靠性的要求,并简要介绍了动车组转向架轴承振动机理、故障特征频率等。在轴承故障的监测技术中,本文利用振动监测技术监测动车组转向架轴承,并深入研究了故障诊断领域比较先进的理论与方法。本文采用两种方法对轴承故障进行诊断和监测。一种是时频域参数指标诊断方法,另一种方法是:智能诊断方法,先对振动信号进行小波包消噪提高其信噪比,再采用基于EMD(经验模态分解)的方法来提取轴承故障特征,把故障信号分解得到IMF,对几个重要的IMF进行分析,获得每个IMF分量的能量,作为BP神经网络的输入向量;根据遗传算法寻优的特点,结合改进遗传算法对BP神经网络的参数进行优化,再利用其对轴承的故障进行诊断,分析了该方法诊断的效果。系统是以软件为核心的虚拟仪器开发,使得系统具有扩展性强、灵活定义、性能高和维护费用低等优势。系统软件开发的流程平台使用LabWindows/CVI。并在实验中,证实了动车组转向架轴承故障诊断系统能准确的预测其故障并提供合理的维修建议。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-8 第一章 绪论 8-11 1.1 课题研究背景及意义 8-9 1.2 铁路车辆轴承故障监测技术的发展 9-10 1.3 本论文研究的内容 10-11 第二章动车组转向架轴承故障分析与可靠性模型的建立 11-22 2.1 动车组转向架轴承结构 11-12 2.2 动车组转向架轴承可靠性研究概述 12-13 2.3 动车组转向架轴承的故障树分析(FTA) 13-15 2.3.1 故障树原理介绍 13-15 2.3.2 "系统"的定义 15 2.4 动车组转向架轴承可靠性模型与故障树 15-21 2.5 可靠性提高的措施 21-22 第三章 动车组转向架轴承的检测技术与故障机理 22-28 3.1 动车组转向架轴承故障诊断的基本内容 22 3.2 动车组转向架轴承故障监测常用技术 22-24 3.3 机车车辆轴承故障机理分析 24-27 3.3.1 轴承故障的振动原因 24-25 3.3.2 动车组转向架轴承缺陷产生的特征频率 25-27 3.4 小结 27-28 第四章 动车组转向架轴承故障诊断相关理论的研究 28-48 4.1 时频域参数指标诊断方法 28-30 4.2 基于小波变换的轴承故障诊断方法 30-33 4.2.1 小波变换原理 30-31 4.2.2 小波包变换原理 31-32 4.2.3 应用小波包分析提取动车组转向架轴承运行状态信号消噪 32-33 4.3 基于EMD的时频分析的轴承故障诊断方法 33-35 4.3.1 EMD的基本原理 33-34 4.3.2 特征向量的提取 34-35 4.4 智能诊断在轴承故障诊断的应用 35-42 4.4.1 人工神经网络简介 35 4.4.2 BP神经网络 35-38 4.4.3 遗传算法概述 38 4.4.4 改进遗传算法的运算流程 38-41 4.4.5 基于改进遗传算法的BP神经网络优化 41-42 4.5 仿真实验分析 42-48 4.5.1 滚动轴承振动信号小波包消噪 43-45 4.5.2 BP神经网络诊断 45-48 第五章 动车组转向架轴承诊断系统的设计 48-62 5.1 轴承故障诊断系统的硬件集成 48-53 5.1.1 控制器 48-49 5.1.2 机箱 49 5.1.3 加速度传感器 49-51 5.1.4 信号调理和采集卡 51-53 5.2 动车组转向架轴承故障诊断系统的软件的研究 53-62 5.2.1 系统软件的设计 53-54 5.2.2 振动信号的采集 54-55 5.2.3 MATLAB与Labwindows/CVI接口技术 55-57 5.2.4 Labwindows/CVI平台下数据库的使用 57-58 5.2.5 信息处理模块 58-59 5.2.6 系统设定 59-62 第六章 总结与展望 62-64 6.1 论文总结 62-63 6.2 下一步工作 63-64 参考文献 64-68 致谢 68-69 攻读硕士期间的主要研究成果 69
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中图分类: > 交通运输 > 铁路运输 > 机车工程 > 机务段、机车保养与检修
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