基于信息融合的城軌車輛走行系故障診斷.pdf

1、走行系是影響城軌車輛運(yùn)行安全的主要零件之一，承擔(dān)著支撐車體重量以及傳遞載荷的重任，必須時(shí)刻保持良好的技術(shù)狀態(tài)。城軌車輛的智能化發(fā)展促使需考慮的信息以及信息間的干擾急劇增長(zhǎng)，增加了提取故障特征的難度，傳統(tǒng)的診斷手段已無法滿足要求。鑒于此，本文提出一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的信息融合方法，從兩個(gè)層次對(duì)城軌車輛走行系的故障信號(hào)進(jìn)行融合診斷。
　　首先，對(duì)走行系的組成結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹，并選取輪對(duì)和滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象，分析其常見故障形式和

2、故障信號(hào)的特點(diǎn)，提出采用振動(dòng)信號(hào)和軸溫信號(hào)作為走行系的故障信息源，并給出走行系實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的基本組成以及傳感器的性能參數(shù)。
　　其次，針對(duì)振動(dòng)信號(hào)采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法求取其固有模態(tài)函數(shù)，將固有模態(tài)函數(shù)作為信號(hào)特征帶入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，合理選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立局部診斷模型。利用走行系實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明基于振動(dòng)信號(hào)的局部診斷對(duì)于單一故障的識(shí)別率較高，但對(duì)于復(fù)合故障的識(shí)別率相對(duì)較低。
　　再次，采用閾值分類法處

3、理軸溫信號(hào)，研究紅外線軸溫探測(cè)機(jī)理和軸箱熱軸的溫度規(guī)律，統(tǒng)計(jì)分析當(dāng)軸承處于不同故障模式時(shí)的溫度區(qū)間進(jìn)而得出閾值，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)判斷軸承故障，結(jié)果顯示基于軸溫的局部診斷可以高效地診斷滾動(dòng)軸承故障，但無法診斷輪對(duì)故障。
　　最后，采用D-S證據(jù)理論對(duì)上述局部診斷結(jié)果進(jìn)行融合，詳述了D-S證據(jù)理論的原理和融合規(guī)則，針對(duì)D-S證據(jù)理論的缺陷給出改進(jìn)方案并結(jié)合算例證明其有效性，建立基于D-S證據(jù)的融合診斷模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示融合故