【摘 要】
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滚动轴承是机车车辆的关键零部件之一,其工作状态直接影响到机车的性能和行车安全。本文针对机车轴承故障征兆提取的难题,将局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)和1
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滚动轴承是机车车辆的关键零部件之一,其工作状态直接影响到机车的性能和行车安全。本文针对机车轴承故障征兆提取的难题,将局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)和1.5维谱引入轴承振动/声学信号分析,取得以下研究成果：分析了机车轴承振动/声学信号特点,重点讨论了其非平稳、非高斯特性,论证了用时频分析方法提取机车轴承故障特征的有效性和实用性。分析了常用时频信号分析方法(小波变换、经验模式分解等)的特点和不足之处。局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是近年来出现的二种相对新的时频分析方法。LMD方法可以自适应地将信号分解为若干乘积函数(Product function,PF)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积。信号分解与解调过程同步完成,获得原始信号完整的时频分布。和经验模式分解(Empirical mode decomposition)方法对比,结果表明LMD方法在端点效应、迭代次数等优于EMD方法。针对LMD方法存在的问题,本文研究加入辅助高频谐波分量抑制模态混叠,选用B样条包络分析来解决滑动步长选取问题,运用极值点镜像延拓法减少端点效应的影响,并进行了有效试验验证。总结上述研究成果,提出了先进行改进局域均值分解,再采取1.5维谱处理得到的乘积函数分量的机车轴承诊断方法,成功用于DF4型机车内燃机配气齿轮系的故障诊断。
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