基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承是鐵路貨運列車上普遍使用的零部件之一，也是最脆弱、最易受到損傷的機械元件之一。在貨運列車的安全事故中，很大比例的故障都是由滾動軸承引起的。因此，本文采用小波包分解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡對基于聲音信號的貨運列車滾動軸承故障診斷進行研究。主要內容如下:
　　 論文對滾動軸承的主要故障形式、成因和軸承聲音信號的結構及統(tǒng)計特性進行了分析。以七種狀態(tài)的軸承聲音信號為研究對象，針對傳統(tǒng)的時頻分析只能識別軸承是否有故障而不能有效地提取出軸承的

2、故障特征和故障定位的缺點，提出采用小波包分解進行特征提取的方法。采用Daubechies小波基對聲信號進行多尺度的小波包分解與重構，并對重構信號進行小波包絡譜分析，提取了可以很好將故障反映出來并能通過模式識別進行歸類的K因子參數(shù)，從而對軸承故障進行識別定位。
　　 研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡以及改進的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，對軸承故障進行識別和分類。采用小波包分析處理后的樣本數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練和測試，將K因子參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入信號，進行狀態(tài)識