面向齒輪箱關(guān)鍵部件的故障診斷與運(yùn)維問(wèn)題研究.pdf

1、近年來(lái)，軌道交通成為我國(guó)各大城市交通體系的命脈，并持續(xù)高速發(fā)展。在不斷增加的運(yùn)營(yíng)壓力下，現(xiàn)行維修技術(shù)方法的低效難以滿足大量軌道車輛的維保需求，成為列車安全保障的突出矛盾。齒輪箱作為車輛動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)不可缺少的部件，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響車輛的安全性能。因此，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)手段及時(shí)準(zhǔn)確地獲取齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)，并準(zhǔn)確分析其故障類型，從而有針對(duì)性、預(yù)測(cè)性地制定維修計(jì)劃和管理決策，對(duì)保障軌道車輛安全可靠運(yùn)行、防止事故的發(fā)生具有重要意義。本文針對(duì)齒輪箱故

2、障診斷及列車維修方案優(yōu)化進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，主要內(nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)故障不易有效表征這一難點(diǎn)，本文采用了多維度的特征提取方法。首先利用小波包分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂途植烤捣纸鈱?duì)信號(hào)進(jìn)行分解;然后提取了直接時(shí)域特征、頻域統(tǒng)計(jì)特征和時(shí)頻能量特征等參數(shù)指標(biāo);通過(guò)不同故障類型的齒輪運(yùn)行數(shù)據(jù)選取出表征能力較強(qiáng)的指標(biāo)集;最后，利用此指標(biāo)集提取了能較好反應(yīng)故障的特征，通過(guò)主成分分析方法進(jìn)行特征融合和降維，以主元作為最終的特征指標(biāo)。

3、r>　　(2)從列車齒輪箱不同故障狀態(tài)間的界限具有高度模糊性的角度出發(fā)，提出了基于區(qū)間二型模糊C均值聚類的狀態(tài)辨識(shí)方法，并與傳統(tǒng)的模糊C均值聚類方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析比較了它們?cè)诜诸愋Ч?、迭代效率算法穩(wěn)定性等方面的性能差異。
　　(3)基于前文對(duì)齒輪箱故障診斷的研究成果，本文進(jìn)一步研究了維修優(yōu)化的具體方案。從當(dāng)前運(yùn)維的不足和運(yùn)營(yíng)者的期望出發(fā)，構(gòu)建了以最大可用度、最小費(fèi)用及可靠度約束的模糊多目標(biāo)視情維修優(yōu)化模型。依據(jù)現(xiàn)有技術(shù)條件，