用振动状态监测法对内燃动车辅助传动轴进行的异常检测

• 作者: Minoru KONDO 刘志荣
• 来源期刊: 国外铁道机车与动车
• 学科: 交通运输
• 关键词: 状态监测 异常检测 内燃动车 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 试验·研究
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: U266.1
• 语种: 中文

摘要

铁道车辆装有多种旋转部件,如牵引电机、发电机和牵引齿轮等.这类部件的失灵常常会导致运营中断和/或事故.因此,在早期阶段检测其异常从而防止故障是极为重要的.一般情况下,振动监测是对旋转部件异常检测的有效方法.然而,由于车辆振动和运营状况不断变化,这些部件的振动检测极为复杂.为阐述这些问题,作者提出使用振动倍频谱和机器学习的异常检测方法.作为验证所提方法的一种手段,使用具有2种模拟异常的辅助传动轴进行了柴油机试验.试验结果表明所提方法能检测出2种异常并能加以区别.