本文關(guān)鍵詞：基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路重載貨車(chē)滾動(dòng)軸承故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：重載運(yùn)輸已被國(guó)際公認(rèn)為鐵路貨運(yùn)發(fā)展的方向,伴隨重載運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展,對(duì)貨車(chē)在安全性和可靠性方面提出了更高的要求。而貨車(chē)關(guān)鍵部位的滾動(dòng)軸承恰恰與貨車(chē)的安全性和可靠性緊密相關(guān)。滾動(dòng)軸承在高速重載下運(yùn)行若出現(xiàn)了故障,則其故障會(huì)迅速擴(kuò)大,在短時(shí)間內(nèi)容易造成熱軸、燃軸、切軸以至于最后導(dǎo)致列車(chē)發(fā)生顛覆等重大行車(chē)事故,產(chǎn)生重大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及故障診斷,防患于未然就顯得尤為重要。本文利用聲發(fā)射技術(shù)來(lái)檢測(cè)滾動(dòng)軸承故障信號(hào),使用小波包分析法來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行加工與分析,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障信息進(jìn)行模式識(shí)別。 本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法的研究,結(jié)合滾動(dòng)軸承的故障類(lèi)型及產(chǎn)生原因,提出了基于聲發(fā)射技術(shù)的滾動(dòng)軸承診斷方法。系統(tǒng)介紹了聲發(fā)射信號(hào)的處理方法,通過(guò)對(duì)比分析,認(rèn)為小波變換更適合提取滾動(dòng)軸承的故障信息。詳細(xì)介紹了小波變換的基本原理和算法,介紹了常用小波基的特性,研究了如何選取滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的小波基。針對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)提出了采用小波包分析方法提取滾動(dòng)軸承的故障信息,將處理后的特征向量輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別,進(jìn)而判斷軸承是否發(fā)生故障以及故障的類(lèi)型。經(jīng)過(guò)使用大量的實(shí)際滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,其結(jié)果都表明了使用本文的方法的有效性。本文共有圖38幅,表5個(gè)參考文獻(xiàn)76篇。
【關(guān)鍵詞】：聲發(fā)射技術(shù) 滾動(dòng)軸承 故障診斷 小波包分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 本課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)11-16
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 滾動(dòng)軸承故障診斷中聲發(fā)射技術(shù)的研究展望15-16
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 2 滾動(dòng)軸承的聲發(fā)射檢測(cè)和信號(hào)分析方法17-33
• 2.1 聲發(fā)射技術(shù)的概述17-19
• 2.1.1 聲發(fā)射技術(shù)的定義17
• 2.1.2 聲發(fā)射技術(shù)的發(fā)展17-19
• 2.1.3 聲發(fā)射檢測(cè)的過(guò)程19
• 2.2 滾動(dòng)軸承故障綜述19-27
• 2.2.1 滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2.2 滾動(dòng)軸承的故障形式與產(chǎn)生原因20-26
• 2.2.3 滾動(dòng)軸承故障的特征頻率26-27
• 2.2.4 滾動(dòng)軸承故障的AE信號(hào)的特點(diǎn)及識(shí)別原理27
• 2.3 聲發(fā)射信號(hào)常用的處理方法27-33
• 2.3.1 聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)分析法28-30
• 2.3.2 聲發(fā)射信號(hào)的波形分析法30-33
• 3 基于小波變換的滾動(dòng)軸承AE信號(hào)處理方法研究33-52
• 3.1 小波分析的理論33
• 3.2 小波變換的定義和特點(diǎn)33-37
• 3.2.1 小波變換函數(shù)34
• 3.2.2 連續(xù)小波變換34-35
• 3.2.3 離散小波變換35-37
• 3.3 聲發(fā)射信號(hào)小波分析中的小波基選擇37-40
• 3.3.1 小波基函數(shù)的性質(zhì)37
• 3.3.2 小波基選取規(guī)則研究37-38
• 3.3.3 滾動(dòng)軸承AE信號(hào)的小波基選擇38-40
• 3.4 滾動(dòng)軸承故障AE信號(hào)的小波包分析40-42
• 3.4.1 小波包定義41
• 3.4.2 小波包分解與重構(gòu)算法41-42
• 3.5 聲發(fā)射信號(hào)的小波包特征提取分析42-43
• 3.6 試驗(yàn)仿真分析43-52
• 3.6.1 仿真試驗(yàn)44-50
• 3.6.2 試驗(yàn)仿真結(jié)果分析50-52
• 4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承AE信號(hào)診斷研究52-62
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-57
• 4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述52-53
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究53-56
• 4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)56-57
• 4.2 基于小波包和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障AE信號(hào)模式識(shí)別研究57-59
• 4.2.1 基于小波包和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷過(guò)程57-58
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立58-59
• 4.3 試驗(yàn)仿真分析59-62
• 5 結(jié)論與展望62-64
• 5.1 結(jié)論62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果目錄69-70
• 致謝70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：378778