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Crazy Climber算法与重采样技术在消除多普勒效应及列车轴承诊断中的应用

2014-04-02孔凡让

振动工程学报 2014年5期
关键词:效应故障信号

王 超, 孔凡让, 胡 飞, 刘 方

(中国科学技术大学精密机械与精密仪器系, 安徽 合肥 230022)

引 言

随着现代铁路运输的快速发展和不断提速,其安全性问题变得日益突出。轴承是火车上必不可少的重要零部件之一,而大多数旋转机械的失效都是由轴承故障和缺陷引起的[1~3],因此建立健全火车轴承的状态监测与故障诊断系统变得尤为重要。20世纪80年代,列车声音检测系统(ADBD)技术的发展在预报和诊断轴承失效和过热方面取得良好的效果[4]。ADBD通过在道旁设置固定麦克风阵列,当火车经过时麦克风阵列采集声音信号并传输至信号处理系统,由此实现火车轴承的监测与诊断,其相比于机载监视系统(OBM)[5]和热轴承检测系统(HBD)[6]有着经济实用、适应性强等优点[3]。

然而当列车高速运行经过ADBD时,其诊断的有效性将有所降低,其中一个重要的原因就是列车与麦克风阵列之间的高速相对运动引起的多普勒效应,多普勒效应会在时域和频域上对采集到的信号产生较大的畸变和频移,这无疑将严重影响诊断效果[7]。因此为了提高列车高速运行中麦克风采集到信号的可用性,进而提高列车轴承状态监测和故障诊断的有效性,多普勒效应的消除势在必行。

近年来,国内外许多学者针对多普勒效应的消除做了大量研究并取得相应的成果。杨殿阁等建立了基于测量面、辐射面和声全息面的运动学几何关系,提出了声源与测量信号之间的非线性时间映射方法,从而消除了多普勒效应[8]。……

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