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高阶频率加权能量算子在列车轴箱轴承故障诊断中的应用
被引量：
5
1
作者
刘泽潮
张兵
+2 位作者
易彩
吴文逸
黄晨光
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期46-56,共11页
针对轴箱轴承振动信号中微弱故障冲击难以识别的问题,提出了高阶频率加权能量算子的信号解调方法,进而完成轴箱轴承的故障诊断。频率加权能量算子(FWEO)通过在解调时加入信号中瞬时频率的权重,从而提高了干扰情况下解调的鲁棒性,但是当...
针对轴箱轴承振动信号中微弱故障冲击难以识别的问题,提出了高阶频率加权能量算子的信号解调方法,进而完成轴箱轴承的故障诊断。频率加权能量算子(FWEO)通过在解调时加入信号中瞬时频率的权重,从而提高了干扰情况下解调的鲁棒性,但是当干扰信号能量较大时,FWEO依然无法有效解调轴承的故障冲击信息。因此,在FWEO基础上通过高阶的导数运算,形成了高阶频率加权能量算子(HFWEO)。HFWEO通过高阶导数运算提高了瞬时频率的权重,从而有效提高了HFWEO对干扰信号的抑制作用;使用相关峭度准则确定合适的阶次,保证HFWEO在提高抗干扰性的同时又引入较少的高频噪声,从而实现更可靠的轴箱轴承故障诊断。使用所提出的解调方法对仿真信号与轴箱轴承振动信号进行解调,并与传统解调方法进行对比,结果表明,提出的HFWEO能量算子对干扰具有很好的抑制作用,可以在较低信号干扰比情况下具有良好的解调效果,同时所提的相关峭度准则可以准确地确定最佳的HFWEO阶次,在复杂干扰情况下依然可以有效提取轴承故障冲击,克服了传统解调方法在干扰严重时的局限性,抑制了干扰的影响,对信号中故障冲击识别更加有效,为更准确、快速判断轴承故障类型提供了可靠保证。
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关键词
列车轴箱轴承
滚动轴承故障诊断
能量
算子
解调
高阶
频率
加权
能量
算子
下载PDF
职称材料
列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法
2
作者
彭乐乐
陈谢祺
+2 位作者
郑树彬
林建辉
钟倩文
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第11期109-118,共10页
列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术是确保轨道车辆可靠运行的关键技术之一,现有的方法存在数据量大传输困难及特征小数据监测可视化不明显的问题。为此,提出一种列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法,利用粒...
列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术是确保轨道车辆可靠运行的关键技术之一,现有的方法存在数据量大传输困难及特征小数据监测可视化不明显的问题。为此,提出一种列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法,利用粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积的方法(PSO-MOMED)提取了背景噪声下电机轴承故障特征信号,采用离散余弦变换的压缩感知方法实现电机轴承特征的小数量多传感器采集,基于高阶频率加权能量算子(HFWEO)增强轴承故障特征稀疏可视化,并通过搭建试验台及某线路现场实测验证了所提方法的有效性。实验结果表明,信噪比为-10 dB时,相比传统方法,粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积方法可以更加有效的提取故障特征信号;在压缩率90%的情况下,从牵引电机轴承故障特征稀疏感知信号中能清晰表征轴承故障特征频率成分,有效解决了列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术难题。
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关键词
轨道车辆
多传感无线监测
粒子群多点最优调整的最小熵解卷积
压缩感知
高阶
频率
加权
能量
算子
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职称材料
题名
高阶频率加权能量算子在列车轴箱轴承故障诊断中的应用
被引量：
5
1
作者
刘泽潮
张兵
易彩
吴文逸
黄晨光
机构
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期46-56,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目（2016YFB1200401-102）
国家科技计划资助项目（2017YFB1201103-06）
文摘
针对轴箱轴承振动信号中微弱故障冲击难以识别的问题,提出了高阶频率加权能量算子的信号解调方法,进而完成轴箱轴承的故障诊断。频率加权能量算子(FWEO)通过在解调时加入信号中瞬时频率的权重,从而提高了干扰情况下解调的鲁棒性,但是当干扰信号能量较大时,FWEO依然无法有效解调轴承的故障冲击信息。因此,在FWEO基础上通过高阶的导数运算,形成了高阶频率加权能量算子(HFWEO)。HFWEO通过高阶导数运算提高了瞬时频率的权重,从而有效提高了HFWEO对干扰信号的抑制作用;使用相关峭度准则确定合适的阶次,保证HFWEO在提高抗干扰性的同时又引入较少的高频噪声,从而实现更可靠的轴箱轴承故障诊断。使用所提出的解调方法对仿真信号与轴箱轴承振动信号进行解调,并与传统解调方法进行对比,结果表明,提出的HFWEO能量算子对干扰具有很好的抑制作用,可以在较低信号干扰比情况下具有良好的解调效果,同时所提的相关峭度准则可以准确地确定最佳的HFWEO阶次,在复杂干扰情况下依然可以有效提取轴承故障冲击,克服了传统解调方法在干扰严重时的局限性,抑制了干扰的影响,对信号中故障冲击识别更加有效,为更准确、快速判断轴承故障类型提供了可靠保证。
关键词
列车轴箱轴承
滚动轴承故障诊断
能量
算子
解调
高阶
频率
加权
能量
算子
Keywords
train axle-box bearing
rolling bearing fault diagnosis
energy operator demodulation
high-order frequency-weighted energy operator
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法
2
作者
彭乐乐
陈谢祺
郑树彬
林建辉
钟倩文
机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第11期109-118,共10页
基金
国家自然科学基金(51907117,51975347)
上海市科技计划项目(22010501600)资助
文摘
列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术是确保轨道车辆可靠运行的关键技术之一,现有的方法存在数据量大传输困难及特征小数据监测可视化不明显的问题。为此,提出一种列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法,利用粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积的方法(PSO-MOMED)提取了背景噪声下电机轴承故障特征信号,采用离散余弦变换的压缩感知方法实现电机轴承特征的小数量多传感器采集,基于高阶频率加权能量算子(HFWEO)增强轴承故障特征稀疏可视化,并通过搭建试验台及某线路现场实测验证了所提方法的有效性。实验结果表明,信噪比为-10 dB时,相比传统方法,粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积方法可以更加有效的提取故障特征信号;在压缩率90%的情况下,从牵引电机轴承故障特征稀疏感知信号中能清晰表征轴承故障特征频率成分,有效解决了列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术难题。
关键词
轨道车辆
多传感无线监测
粒子群多点最优调整的最小熵解卷积
压缩感知
高阶
频率
加权
能量
算子
Keywords
rail vehicle
wireless sensing by multi-sensors and on-line monitoring
PSO-MOMED
compressed sensing
HFWEO
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
TH70 [机械工程—仪器科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高阶频率加权能量算子在列车轴箱轴承故障诊断中的应用
刘泽潮
张兵
易彩
吴文逸
黄晨光
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
2
列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法
彭乐乐
陈谢祺
郑树彬
林建辉
钟倩文
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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