机车齿轮箱早期复杂微弱信息获取方法研究

• 作者: 乔卉卉 任彬 杨绍普 郝如江
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机车齿轮箱 早期微弱信息 级联经验模态分解 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 铁道机车车辆、电气化
• 页码范围: 38-47
• 页数: 10页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 6529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2017.06.005

摘要

随着机械装备服役时间的增加,各关键部件渐渐进入耗损失效期,部分关键部件会发生轻微故障,如果不能及时准确识别这些微弱故障,会导致微弱故障劣化为严重故障,造成经济损失和机毁人亡的严重后果.如果能在这些故障程度尚轻微的阶段就能准确地识别出来,并及时掌握关键功能部件的健康状况,对防止轻微故障的劣化发展具有重要意义.以机车齿轮箱为研究对象,针对多信号受到不确定性因素影响而存在微弱性和混叠性难以识别的问题,提出一种有效抑制模态混叠现象并且实现有效获取故障特征频率的动态级联经验模态分解方法,通过改进包络线的求解方法获取最优本征模态函数,使故障特征在不同时间尺度上表现更加明显,实现在大量噪声背景下的微弱故障特征获取,为及时、准确进行早期故障预示及诊断提供一种有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨绍普	石家庄铁道大学机械工程学院	213	2459	27.0	42.0
2	郝如江	石家庄铁道大学机械工程学院	43	250	7.0	15.0
3	任彬	石家庄铁道大学机械工程学院	13	35	3.0	5.0
4	乔卉卉	天津大学机械工程学院	5	3	1.0	1.0