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基于軌邊聲學(xué)多普勒畸變信號(hào)的列車(chē)軸承故障診斷技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2025-03-20 01:05
  輪對(duì)軸承是高速列車(chē)的重要部件,也是易于損壞的部件之一。軸承一旦出現(xiàn)早期故障,如果沒(méi)有及時(shí)檢測(cè)與處理,在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過(guò)程中,損傷不斷擴(kuò)大最后造成列車(chē)事故。所以軸承安全狀態(tài)的評(píng)估與診斷對(duì)行車(chē)行駛是必要的。針對(duì)列車(chē)滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷,重點(diǎn)研究了軌邊聲學(xué)技術(shù)中存在的三大難點(diǎn)。頻譜畸變、混合信號(hào)中微弱信息提取、強(qiáng)噪聲背景下目標(biāo)信號(hào)的有效降噪。將局域均值分解(LMD)、快速峭度圖(FK)、譜峰度理論等四種非平穩(wěn)信號(hào)處理方法,以及時(shí)變多信號(hào)分類優(yōu)化T-MUSIC方法和角度插值重采樣方法引入列車(chē)滾動(dòng)軸承故障診斷中。對(duì)上述相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了理論分析和應(yīng)用。為了解決頻譜混疊問(wèn)題,本文基于麥克風(fēng)陣列信號(hào)校正,提出了基于優(yōu)化時(shí)變多信號(hào)分類和多聲源信號(hào)角度插值重采樣的空間校正方法。該方法通過(guò)優(yōu)化時(shí)變多重信號(hào)分類(T-MUSIC)得到不同聲源的實(shí)時(shí)位置,同時(shí)通過(guò)聲源起始時(shí)間點(diǎn)與麥克風(fēng)陣列的接收時(shí)間點(diǎn)的關(guān)系得到重新采樣時(shí)間序列,從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)校正。與傳統(tǒng)方法相比,該方法無(wú)需過(guò)多參數(shù),計(jì)算機(jī)效益高、用于多聲源分離校正等優(yōu)點(diǎn),它在實(shí)際信號(hào)處理與故障診斷中具備很大的潛力。軌邊聲學(xué)信號(hào)經(jīng)多普勒畸變校正后,具有故障信息弱、噪...

【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)發(fā)展
        1.2.2 滾動(dòng)軸承檢測(cè)技術(shù)
        1.2.3 軸承信號(hào)的故障特征提取算法
    1.3 滾動(dòng)軸承的軌邊聲學(xué)檢測(cè)
    1.4 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 聲信號(hào)與滾動(dòng)軸承故障特征分析
    2.1 聲學(xué)信號(hào)特征
        2.1.1 聲學(xué)信號(hào)概念
        2.1.2 聲信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)的異同
        2.1.3 軌邊聲學(xué)幾何模型
    2.2 軸承聲學(xué)信號(hào)中噪聲成分
        2.2.1 列車(chē)噪聲組成
        2.2.2 滾動(dòng)軸承中的噪聲成分
    2.3 滾動(dòng)軸承的主要失效形式與故障特征頻率
        2.3.1 滾動(dòng)軸承的主要失效形式
        2.3.2 滾動(dòng)軸承故障特征頻率
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于多聲源軸承信號(hào)的多普勒畸變矯正
    3.1 麥克風(fēng)陣列采集模型
    3.2 基于優(yōu)化T-MUSIC and AIR方法多普勒畸變矯正
        3.2.1 MUSIC算法條件
        3.2.2 優(yōu)化T-MUSIC算法原理
        3.2.3 角插值理論
    3.3 實(shí)驗(yàn)分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        3.3.2 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 強(qiáng)噪聲下的信號(hào)特征增強(qiáng)和故障定位
    4.1 改進(jìn)LMD算法
        4.1.1 CSI LMD算法
        4.1.2 算法改進(jìn)
    4.2 FK原理
    4.3 仿真分析
        4.3.1 非平穩(wěn)信號(hào)模型及算法性能
    4.4 實(shí)驗(yàn)分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
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本文編號(hào):4037134

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