盲反卷积去噪在机车走行部故障分析上的应用

• 作者: 于天剑 陈春阳 陈特放 陈雅婷
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 机车故障诊断 盲反卷积 振动信号 故障预测
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: U265
• 字数: 4150字
• 语种: 中文

摘要

基于一种新的机车齿轮箱振动信号去噪的模型及算法，在分析总结大量实际振动信号的基础上，探讨运用盲反卷积去噪的方法以提高信号信噪比和信号质量，通过提取机车齿轮的故障特征信息并与TSA（时间同步平均）方法相比较，其在准度和精度方面都有较大改善。不仅能满足在线监测和故障诊断的实时性和可靠性的要求，同时显示出属性的可靠性、耐用性和高置信度性，提高了诊断和预警的技术。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈特放	中南大学信息科学与工程学院	163	1182	17.0	25.0
2	于天剑	中南大学交通运输学院	10	27	2.0	5.0
3	陈雅婷	中南大学信息科学与工程学院	7	27	2.0	5.0
4	陈春阳	中南大学交通运输学院	9	30	4.0	5.0