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题名列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法
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作者
彭乐乐
陈谢祺
郑树彬
林建辉
钟倩文
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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
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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
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基金
国家自然科学基金(51907117,51975347)
上海市科技计划项目(22010501600)资助
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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。
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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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Keywords
rail vehicle
wireless sensing by multi-sensors and on-line monitoring
pso-momed
compressed sensing
HFWEO
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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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