[实用新型]基于参数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及信号的分析检测领域，具体涉及一种基于参数化多普勒瞬 态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置。

背景技术

由于社会经济的迅速发展，对运输技术的需求也在不断加强。作为一个主 要的交通工具，列车具有很强的运输能力和很高的速度，在当今社会发挥着很 大的作用。但是，突发故障可能会令列车运输系统产生严重的事故，而轴承支 撑着高速运动火车的所有重量，他们的故障是导致铁路交通工具事故的主要原 因，因此非常有必要去发展一种能够精确且自动诊断轴承故障的关键技术。

轴承故障信号的检测涉及到对运动中的信号的处理，难度大，是信号检测 领域的一大难点。大量的方法已经被研究用于安装在静止机械上的轴承故障诊 断。时频分析是一种有效提取包含非平稳信号在内的机械健康信息的方式，并 且它可以识别信号频率分量，揭示他们的时变特征。作为一个自适应分解方法， 整体平均经验模态分解方法(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD) 可以将非线性非平稳的信号按照他们本身的振动模态分解成一组本征模态函 数，已经被广泛运用在轴承故障诊断领域中。此外，在轴承故障信号诊断中， 随机共振也作为一种可以利用噪声来增加输出信噪比的方法被采用。匹配追踪 是另一种通过迭代来挑选最优原子粗略估计信号的自适应方法。然而，由于多 普勒效应的存在，运动轴承的信号中会出现频移，频带扩展以及振幅调制现象。 总而言之，上述方法都不能有效解决该问题。

有鉴于上述的缺陷，本设计人，积极加以研究创新，以期创设一种基于参 数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置，使其更具有产业 上的利用价值。

实用新型内容

为解决上述技术问题，本实用新型的目的是提供一种基于参数化多普勒瞬 态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置，该装置能够处理受多普勒效应 影响的列车轴承信号，精确诊断轴承的故障。

一种基于参数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置， 其特征在于：包括轴承发出的声源信号、传感器、信号调理器、数据采集系统 和中央处理器，所述传感器接收声源信号，所述传感器传信于所述信号调理器， 所述信号调理器传信于所述数据采集系统，所述数据采集系统传信于所述中央 处理器。

进一步的，所述传感器为麦克风。

进一步的，所述数据采集系统为DAS数据采集系统。

进一步的，所述中央处理器为电脑。

借由上述方案，本实用新型至少具有以下优点：本实用新型提供了一种结 基于参数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测装置能够检测实 际运动轴承故障信号的相关数据，通过建立的多普勒模型与实际运动轴承故障 信号之间的相关性参数进行优化。最终，运动轴承故障可以通过最优多普勒瞬 态相关匹配模型对应的初始周期模型参数来诊断。从而能够处理受多普勒效应 影响的列车轴承信号，精确诊断轴承的故障。

上述说明仅是本实用新型技术方案的概述，为了能够更清楚了解本实用新 型的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本实用新型的较佳实 施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

图1为本实用新型一种基于参数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬 态特征检测装置的结构示意图图；

图2为多普勒效应的原理图；

图3为本实用新型实施例中轴承外圈故障状态下的采集到的信号时域图；

图4为本实用新型实施例中轴承外圈故障状态下的采集到的频谱图；

图5为本实用新型实施例中轴承外圈故障状态下，根据本实用新型方法建 立的多普勒瞬态相关匹配模型图；

图6为本实用新型实施例中列车轴承外圈故障信号的检测图；

图7为本实用新型实施例中轴承外圈故障状态下，根据本实用新型方法建 立的与多普勒瞬态相关匹配模型相关的基于Laplace小波的周期瞬态模型图。

具体实施方式