城軌列車齒輪箱故障診斷與剩余壽命預(yù)測方法研究.pdf

1、城市軌道交通能夠減少交通擁堵、能源損耗及空氣污染等問題，具有快捷、高效等優(yōu)點(diǎn)，給人們的生活帶來了便利。在軌道交通日益受到青睞的情況下，列車安全問題不容忽視。齒輪箱作為車輛動力傳動系統(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，通過實(shí)時監(jiān)測手段及時準(zhǔn)確地獲取齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)，并預(yù)測其剩余壽命，從而有針對性、預(yù)測性地制定維修計(jì)劃和管理決策，對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。本文針對齒輪箱故障診斷及剩余壽命預(yù)

2、測進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，主要內(nèi)容如下：
　　(1)研究了齒輪箱振動信號的特征提取方法。本文利用局部均值法將原始信號分解成若干單分量信號，避免了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的過包絡(luò)和欠包絡(luò)問題;針對有效單分量選擇問題，提出將能量占比及各單分量與原始信號間的相關(guān)性作為衡量指標(biāo)，并提取有效單分量的特征值;最后，應(yīng)用主成分分析法對特征值降維，實(shí)現(xiàn)多角度融合。
　　(2)研究了基于循環(huán)平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)量的齒輪箱故障檢測法。本文提出將不同特征頻率處的譜相關(guān)密度函數(shù)

3、最大值突變情況作為軸承早期故障點(diǎn)識別的依據(jù)，并結(jié)合CUSUM理論實(shí)現(xiàn)了軸承早期故障點(diǎn)檢測;為解決實(shí)際數(shù)據(jù)受噪聲干擾的問題、降低計(jì)算量，采用譜相關(guān)密度組合切片分析法分析了軸承的故障特征;將循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和等高線圖應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)故障檢測中，有效的分析了齒輪不同故障的特征，并與以往算法對比分析，驗(yàn)證了循環(huán)自相關(guān)函數(shù)具有較強(qiáng)的解調(diào)性。
　　(3)建立了基于變量預(yù)測的齒輪箱故障分離模型。本文將拉普拉斯分值作為特征值的選取依據(jù)，選擇合適的變量

4、，降低了特征值對模型預(yù)測精度的影響;為解決傳統(tǒng)變量預(yù)測模型易受“異常值”影響的問題，采用穩(wěn)健回歸法對模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì);以最小估計(jì)誤差值為衡量指標(biāo)確定最優(yōu)模型類型和階數(shù)，建立了變量預(yù)測模型。最后，通過對比分析不同故障分離方法的性能，驗(yàn)證了變量預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和高效性。此外，對不同故障狀態(tài)下特征值的敏感性做了初步探討。
　　(4)研究了基于半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練的齒輪箱剩余壽命預(yù)測算法。本文提出將PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸結(jié)合，基于半