机车轴承故障在线监测系统的研究与设计

《机车轴承故障在线监测系统的研究与设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要随着我国铁路提速战略进一步实施，机车车辆走行部件及传动装置安全监控的要求提高，轴箱轴承和电机轴承都应具有预警功能，以杜绝重大事故隐患。高速运行机车的轴承故障在线监测对提高行车的安全性有重要的意义。论文中介绍了滚动轴承的振动机理，在此基础上，介绍了滚动轴承故障特征频率及其相关的知识。分析了内圈故障和外圈故障两种状况时的观测到的振动信号的特点，分别给出了外圈故障和内圈故障时的振动信号模型，并分析了它们各自的振动机理。研究了当前机车轴承故障诊断领域比较活跃的理论与方法，针对它们在轴承故障的在线监测的实时性、可靠性及可实现性等方面，对它们进行了比较。在介绍了小波变换的

2、理论基础和工程理解之后，对它们在机车轴承振动信号的特征提取和故障诊断中的应用做了系统的研究。提出了一种基于谐波小波的轴承故障诊断方法，就滚动轴承内圈损伤、外圈损伤和滚动体损伤三类滚动轴承运行中常见的故障，运用谐波小波变换提取出了它们的故障特征，验证了上述方法的正确性和有效性。论文以上述诊断方法为核心，利用数字信号处理器TMS320C5402设计了机车轴承故障在线监测系统，应用对机车振动信号分析法和轴温探测法对滚动轴承故障进行诊断，有效地提高了轴承故障监测系统响应特性、灵敏度、分辨率和测量计算精度，并能实现机车运行中瞬间故障的实时监测和报警。整个系统采用模块化设计，

3、结构紧凑，易于扩展。关键词：滚动轴承，故障诊断，谐波小波，特征提取■!÷l卜onlineissignificanttotheimprovementofthefastrailwaysecurity．Thispaperintroducestherollingbearingvibrationmechanismsandtherollingbearingfailureofthefrequencyassociatedknowledge．Analyzesthevibrationsignalcharacteristicsofouterracefaultandinnerracefa

4、ultandgivestheirmodels，andanalyzestheirrespectivevibrationmechanisms．ThenactivefaultdiagnosistheoryandmethodsatpresentofresearchfieldiSstudied，forreal-time，reliabilityandpracticabilityonfaultdiagnosisinstrumentsystemforrollingbearingonline，thetheoryandmethodsarecomparedandanalyzed．Aft

5、erintroducingthewavelettransfonnsinthetheoreticalbasisandengineering，thispaperstudiestheapplications011bearingsvibrationsignalfeatureextractionandfaultdiagnosisandpresentingamethodwhichbasedonHarmonicWaveletinrollingbearingfaultdiagnosis．Byusingthismethodtoextractfailurecharacteristic

6、soninnerracefault,outerracefaultandrollingfault,wehaveshowntheeffectivenessandvalidityofthemethod．Basedonthemeansabove，thispaperdesignsafaultdiagnosissystemforthelocomotiverollingbearingbyusingadvancedDSPtechnology．111eapplicationofvibrationsignalanalysisandlocomotiveaxletemperaturede

7、tectorhaseffectivelyimprovedthecalculationprecision,delicacy，sensitivity，respondingtimedelayandtherealtimemonitoringandalarmingforrunninglocomotive．111ewholesystemisdesignedbymoduleandthestructureiSverycloseandeasytoextend．KEYWORDS：rollingbearing；faultdiagnosis；FeatureExtraction；Harmo

8、nicwa