列車軸承軌邊聲學故障信號的聲源分離及其去噪研究.pdf

1、診斷一詞最初源于醫(yī)學領域，但是隨著機械維護技術的涌現，設備的診斷也開始不斷出現在機械工程的各個領域。其中，旋轉機械（軸承、齒輪等）在整個機械領域中有著舉足輕重的地位，而其發(fā)生故障的概率又遠遠高于其他機械結構，因而對該類部件的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷則顯得尤為重要。在我國，鐵路運輸（貨運、客運）逐漸展露了在國民經濟和現代化建設中的不可或缺的作用，作為導致列車發(fā)生故障甚至脫軌事故的最主要的原因，列車軸承的故障監(jiān)測和診斷工作一直受到普遍關注。為了監(jiān)

2、測列車軸承的運行狀態(tài)，就要采集、分析包含了軸承運行信息的振動、聲音等信號，其中道旁聲學檢測系統(tǒng)(TADS)由于其非接觸的測量特點，使其本身具有很大的使用前景和優(yōu)勢。本文將基于我國的NJ(P)3226X1型列車軸承，以TADS中的信號處理策略為研究內容，針對列車的該套監(jiān)測系統(tǒng)中信號處理時不可避免的多普勒畸變下的多聲源分離和強噪聲背景下的微弱信號提取問題進行了相關的探討與研究。
　　本文首先介紹了常見軸承的主要結構、存在的失效形式，說

3、明了信號與軸承運行狀態(tài)的對應關系，并分析了列車軸承道旁聲學診斷系統(tǒng)的模型。利用目前主要使用的列車軸承，設計了一套模擬的道旁聲學診斷系統(tǒng)的實驗平臺。該平臺主要由兩部分組成:靜態(tài)軸承信號采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)中，利用線切割的方式對列車軸承設定相應的故障，用以獲取其靜態(tài)聲學故障信號;動態(tài)信號采集系統(tǒng)，基于該系統(tǒng)，我們可以進行一個聲源故障信號或者多個聲源故障信號獲取的模擬實驗，獲取具有相應特點的聲學信號并進行分析。
　　針對實驗獲取的列車道旁聲

4、信號，深入探討了其多聲源分離問題。由于該種信號的特殊性，文章巧妙地利用了信號本身的多普勒畸變特性所導致的信號在時頻域分離的特點，提出了兩種針對該種信號的分離技術。第一種方法是通過多普勒畸變信號的偽時頻分布，來獲取不同聲源的時間中心和原始頻率等參數，利用多普勒濾波器實現對不同聲源信號的逐一濾波分離;第二種技術是基于時頻信號融合和多普勒匹配追蹤獲取相關的參數，再通過時頻濾波器組的設計運用，得到各個聲源的單一信號。通過對仿真信號和多聲源畸變實

5、驗信號的處理，實現了對不同聲源信號的分離和后續(xù)校正診斷工作。
　　通過對實驗獲取的畸變信號進行處理和分析，重點研究了多普勒畸變的聲學原理及幾何模型。在已有的利用時域重采樣技術校正信號多普勒畸變的基礎上，提出了兩種多普勒信號特征參數提取方法和校正途徑。分別是利用信號的偽時頻分布和時頻域特征匹配追蹤來獲取信號的多普勒時間中心和原始頻率，并進一步進行畸變校正工作。通過仿真分析和實驗獲取的含有故障信息的多普勒畸變信號（分離后的信號），顯示

6、了所提出的方法對提取多普勒信號參數并進行重采樣校正的有效性和可行性。
　　獲取校正后的故障信號后，論文利用隨機共振(SR)技術的微弱信號探測和放大功能，提出了不同勢能模型的三種隨機共振模型，用于對軸承信號的噪聲去除和特征信號放大，分別是1）基于Woods-Saxon和Gaussian聯合勢能的SR，2）基于疇壁釘扎勢的欠阻尼SR系統(tǒng)，3）變步長非對稱SR模型。通過文章所提出的優(yōu)化的技術路徑和算法模型，從含噪信號中獲取了軸承故障特征