[發(fā)明專利]一種城軌列車滾動軸承故障診斷方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710532151.5 | 申請日： | 2017-07-01 |
| 公開（公告）號： | CN107870892A | 公開（公告）日： | 2018-04-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 曹康;邢宗義 | 申請（專利權(quán)）人： | 南京理工大學(xué) |
| 主分類號： | G06F17/14 | 分類號： | G06F17/14;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京理工大學(xué)專利中心32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 列車 滾動軸承 故障診斷 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于交通安全工程技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種城軌列車滾動軸承故障診斷方法。
背景技術(shù)
車輛走行部是城軌列車最為關(guān)鍵的機械結(jié)構(gòu)之一，其不僅承擔(dān)著整個列車的重量，而且是列車運動的執(zhí)行機構(gòu)，對于城軌列車的重要性不言而喻。若走行系中任何部件發(fā)生故障，都會成為城軌列車的安全隱患，若不及時發(fā)現(xiàn)，將會對人生安全以及財產(chǎn)安全造成重大損失。滾動軸承是城軌列車走行部中最容易發(fā)生故障的部件，美國科學(xué)家進行了一項長期的跟蹤研究，在連續(xù)的十年調(diào)查中發(fā)現(xiàn)每年大約有50起由滾動軸承故障造成的列車安全事故。
中國專利(申請?zhí)?01610397231.X)公開了一種滾動軸承的故障診斷方法，該方法能夠?qū)Τ擒壛熊嚌L動軸承故障進行診斷，從而降低滾動軸承故障造成的列車安全事故率，但是該方法的算法比較復(fù)雜，工作量比較大，工程可行性較差。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種計算量小、精度高的城軌列車滾動軸承故障診斷方法。
實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種城軌列車滾動軸承故障診斷方法，包括以下步驟：
步驟1，對采集到的軸承聲音信號在不同母小波函數(shù)下進行連續(xù)小波變換；
步驟2，根據(jù)不同母小波函數(shù)下連續(xù)小波變換得到的小波系數(shù)，計算該條件下小波系數(shù)的峭熵比，選擇最大峭熵比對應(yīng)的母小波函數(shù)，作為小波包分解的母小波函數(shù)；
步驟3，對原始信號利用步驟2得到的母小波函數(shù)進行不同尺度的小波包分解；
步驟4，計算不同頻帶信號對應(yīng)的峭熵比，選擇最大峭熵比對應(yīng)的小波包分解層數(shù)，并確定最優(yōu)頻帶，根據(jù)最優(yōu)頻帶對原始信號進行帶通濾波；
步驟5，對去噪后的頻帶信號進行EEMD處理，并通過分析包絡(luò)譜故障頻率，最終對軸承進行故障診斷。
進一步地，步驟2所述小波系數(shù)的峭熵比，具體計算方法如下：
設(shè)定N為每個尺度上的小波系數(shù)的數(shù)量，C(s,n)為尺度s下的小波系數(shù)，峭度值Kurtosis(s)通過式(1)計算：
香農(nóng)熵Entropy(s)通過式(2)計算：
信號的小波變換系數(shù)的峭熵比KER(s)通過式(3)計算：
進一步地，步驟3所述的小波包分解，具體如下：
式中，ak-2l和bk-2l為分解共軛濾波器系數(shù)，hl-2k和gl-2k均為重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)，為小波包分解系數(shù)，上下角標(biāo)中的k表示時間位移、l表示長度、j表示尺度、n表示振蕩數(shù)。
進一步地，步驟4所述的確定最優(yōu)頻帶，具體如下：
根據(jù)信號在不同母小波下的連續(xù)小波變換得到的連續(xù)小波系數(shù)，計算連續(xù)小波變換系數(shù)的峭熵比，選擇峭熵比最大時對應(yīng)的母小波；然后計算不同分解尺度下每個節(jié)點的峭熵比，選擇最大峭熵比對應(yīng)的帶通頻帶，對原始信號進行帶通濾波。
進一步地，步驟5所述的EEMD處理，具體如下：
(1)確定加入信號中隨機高斯白噪聲的幅值大小k和重復(fù)執(zhí)行次數(shù)m；
(2)在原信號x(t)中加入高斯白噪聲kn(t)，令i＝1；
xi(t)＝x(t)+kn(t) i＝1,2,…m(6)
(3)i＝i+1，執(zhí)行前面EMD中的步驟，得到n個IMF分量ci,g，其中g(shù)＝1,2,…n；
(4)i≠m，重復(fù)執(zhí)行步驟(2)到步驟(3)；
(5)對得到n個IMF分量進行總體平均計算：
(6)EEMD分解后最終的信號為：
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點為：(1)選擇最大峭熵比對應(yīng)的母小波函數(shù)，對原始信號進行不同尺度的小波包分解，計算不同頻帶信號對應(yīng)的峭熵比，算法簡單，工作量小；(2)根據(jù)最優(yōu)頻帶對原始信號進行帶通濾波，對去噪后的頻帶信號進行EEMD處理，分析其包絡(luò)譜故障頻率，最終對軸承進行故障診斷，具有精度高、工程可行性好的優(yōu)點。
附圖說明
圖1是本發(fā)明城軌列車滾動軸承故障診斷方法的流程圖。
圖2是本發(fā)明故障軸承聲信號融合后信號示意圖。
圖3是本發(fā)明故障軸承信號不同母小波下連續(xù)小波變換對應(yīng)KER示意圖。
圖4是本發(fā)明故障軸承聲信號頻帶KER示意圖。
圖5是本發(fā)明故障軸承聲信號帶通濾波后信號示意圖。
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