基于盲反卷积去噪的机车走行部齿轮箱故障诊断

• 作者: 于天剑 成庶 陈特放 陈雅婷
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 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,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1725-1728
• 页数: 4页
• 分类号: U265
• 语种: 中文

摘要

为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,以机车走行部齿轮箱为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用盲反卷积去噪的方法来提取机车齿轮的故障特征信息,即采用傅里叶变换在送入滤波器中使振动信号变换为时域信号;再对所有的盲信号进行盲源分离,与TSA(时间同步平均)方法相比,考虑了外界因素的影响,尽量避免了预测和诊断误差;通过对实际机车走行部齿轮振动信号的分析,成功提取到故障特征信号,阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线监测和故障的实时性和可靠性的要求,使机车在正常运行的时候,同时显示出其可靠性、耐用性和高置信度性.

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	成庶	中南大学信息科学与工程学院	32	139	6.0	11.0
3	于天剑	中南大学信息科学与工程学院	10	27	2.0	5.0
4	陈雅婷	中南大学信息科学与工程学院	7	27	2.0	5.0