10.3969/j.issn.1001-8360.2019.05.007
基于自适应频率窗经验小波变换的 列车轮对轴承多故障诊断
针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法.首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ES-CK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断.轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值.
轮对轴承、复合故障、频率窗、经验小波变换、包络谱相关峭度
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TH133.3
国家自然科学基金11790282,11802184,51605315;河北省自然科学基金E2019210049,E2018210052
2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
55-63
