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时间:2020-03-27
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1、InternalCombustionEngine&Parts·83·铁路货车轮轴超声波探伤工艺研究杨建德(北京铁路局丰台车辆段,北京100070)摘要:货运在铁路运输体系占据着较大比例,随着铁路干线规模的不断扩大以及全面提速的快速发展,货运车辆安全运行问题受到铁路企业的高度重视。轮轴是影响货车运行安全的关键部件,加强轮轴技术管理十分重要。本文简单分析了铁路货车轮轴常见损伤以及超声波探伤工艺,并对铁路货车轮轴超声波探伤自动化进行了探讨。关键词:铁路;货车;轮轴;超声波探伤0引言的常见损伤包括车轮磨损和车轮裂纹,具体分析如下:铁路货车轮轴是
2、确保铁路货车安全、稳定运行的重要1.1车轮磨损结构,不仅仅具有重要的承重作用,同时也直接关系到铁铁路货车车轮在运行过程中直接接触钢轨,形成较高路货运的经济效益。在铁路货车运行过程中,对轮轴质量强度的摩擦力,使得车轮出现磨损现象。车轮磨损可以分造成影响的因素有很多,例如轮轴的结构设计、材料选择为踏面磨损和轮缘磨损:第一,踏面磨损,如图1所示,货以及轮轴的承受重量、运行环境、使用时间等,这些因素都车运行中的紧急制动容易造成踏面出现凹槽,影响轮轴的可能造成轮轴的损伤,因此,采取有效的措施加强轮轴质圆周运动,同时,由于制造材料质量差,一些踏面出
3、现剥离量检修十分重要。超声波探伤工艺是一种有效的无损检测现象,不同材质造成的剥离裂纹也不同,进一步加剧了车技术,在轮轴损伤检测中具有重要的应用价值。随着科学轮与钢轨的冲击、摩擦;第二,轮缘磨损,货车运输中难以技术的不断发展,铁路企业还要积极改变传统的人工手动避免曲线运动,如图1所示,由于多种力作用,轮缘内侧或超声探伤方式,利用计算机技术、信息技术不断完善超声外侧受到冲撞,运行速度越快、地形越复杂,轮缘受到的冲波自动化探伤系统,进而提高铁路货车的运行检修水平。撞越剧烈,进而导致轮缘磨损,使得货车运行阻力增大,严[1]1铁路货车轮轴常见损伤
4、分析重时货车可能会因为失衡发生脱轨。铁路货车轮轴主要包括车轴和车轮两部分,其中车轮1.2车轮裂纹直接与钢轨接触,出现损伤的几率比较大。铁路货车车轮在铁路货车轮轴中,车轮裂纹产生的部分有很多,根将待测的信号特征向量,输送到已经训练好的神经网络输入,对数据加以诊断可得,传感器获得证据体对故障基中,进而得到目标输出值。再根据该向量特点,以及预先定本信任的函数值分别为:0.90,0.86,0.91。根据D-S论证,义的故障类型,得出故障诊断结果,如图2所示,即为神经当两个传感器信息融合K值为0.239,就会获得分配函数网络对故障的识别过程。在对
5、汽轮机进行故障识别时,监0.90与0.86。当对故障信任度增加,函数值会有所增大。当测软件会整理出存储的正常与异常数据,整理好样本后,三个传感器融合,K值为0.106,其可信任函数增加,就会对其进行随机分组,并通过频带能量法进行不同层次分体现出与发生故障的一致性。可见,若其中一个传感器出解,根据小波基函数选择的网络类型,得到不同频带信号。现故障,基本可信任函数会降低,且诊断结果准确。归一化处理后,就可计算出每个组别故障特征向量,并以5结论此作为神经网络的输入。为了克服单个传感器的局限性,提升对汽轮机机械故障的准确诊断能力,本文以多传感器
6、信息融合与神经网络的汽轮机的故障分析作为主要研究内容,在对汽轮机常见故障及分析方法研究的基础上,从基于D-S证据理论的决策层信息融合、多传感器信息融合故障判定原理、BP神经网络结构设计、神经网络对故障的识别等方面,对汽轮机故障诊断展开系统探究。参考文献:[1]祝振媛,李广建“.数据—信息—知识”整体视角下的知识融合初探———数据融合、信息融合、知识融合的关联与比较[J].情图2神经网络对故障识别流程报理论与实践,2017,40(02):12-18.4汽轮机故障诊断实例分析[2]杨智博,杨春山,邓自立.面向跟踪系统的多传感器信息融以3个传
7、感器的信息融合作为实例,对汽轮机故障进合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法[J].电子学报,2017,45行判别。首先,提取出传感器内的振动信号,再经过BP网(07):1627-1636.络进行局部诊断,得到传感器对不同故障的函数值。最后,[3]伍明,张国良,李琳琳,付光远,李承剑.基于动态和静态环利用D-S论据,对故障的类型进行判断。进入神经网络身境对象观测一致性约束的移动机器人多传感器标定优化方法[J].段之前,需要对网络进行算法训练。然后,根据故障特征的兵工学报,2017,38(08):1630-1641.·84·内燃机与配
8、件[3]无损检测效率,还会增加探伤检测成本;第二,微机控制超声波自动探伤技术,在计算机技术的推动下,超声波探伤机得到开发和应用,能够有效检测轮轴内部缺陷、轮座镶入部位缺陷等,但随着新车型、新轴型的应用,微机
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