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119210字博士毕业论文地铁列车轴承问题诊断和公交诊断结构研究

论文类型:博士毕业论文
论文字数:119210字
论点:轴承,故障,故障诊断
论文概述:

本文是博士生论文,本文基于轴承元件的受力分析建立了滚动轴承的非线性动力学模型。

论文正文:

1导言

确保车辆安全运行、乘客生命安全和机电设备正常运行是地铁运营的三大目标,也是正常运输功能的前提。同时,地铁可以快速运行,拥有大量乘客的优势,可以降低道路拥堵的成本,为经济的快速发展奠定基础。随着地铁的快速发展,列车运行安全已经成为地铁发展的核心问题之一。车辆、线路、通信、信号和牵引供电系统故障时有发生,严重影响地铁运营安全。如果事故是由于过错造成的,造成财产损失,甚至人员伤亡,必然会产生不利的社会影响。因此,在列车运行过程中,监测轴承、挖掘隐患等各种设备的状态,及时发现各种故障,防止事故发生,已成为当今地铁研究的重要方向。随着地铁的快速发展,目前以故障维修和定期维修为重点的维修模式变得越来越不经济。地铁车辆维修模式逐渐发展成为基于安全监控和生命管理的智能“状态维修”模式。状态维修是预测性状态维修模式的发展。它是指在客运运行过程中,用于自动采集被监控对象的状态数据,通过状态数据提取和分析被监控对象的状态参数,确定被监控对象是否存在故障以及故障的具体位置,预测对象的未来状态,根据在途监控和故障诊断预测的设备状态确定被监控对象维护工作的内容和时间,并制定相应的维护方案的自动设备。基于在途故障诊断的状态检修是解决突发故障的最佳途径,是地铁运营安全的迫切需要。其理论意义和工程应用前景十分显著。
……

2常用轴承故障诊断方法概述

2.1轴承故障的类型和原因
滚动轴承故障有多种类型,包括磨损、腐蚀、疲劳剥落、塑性变形、断裂、胶合、保持架损坏等。它们可以分为两种类型:分布式和集中式。分布式故障主要是由制造错误或安装不当造成的。集中断层主要包括轴承元件表面的裂纹、凹坑、剥落等缺陷。滚动轴承的故障诊断主要针对集中故障。几乎所有这些故障都是轴承部件表面的缺陷。这些故障的振动信号中存在冲击脉冲。信号中的高频分量将明显增加,导致时域参数的变化,例如信号的幅度、方差和峰度以及频域中的能量分布。轴承的几种典型故障及其原因将在下面详细描述。

2.2轴承故障监测技术
轴承运行状态监测与故障诊断技术已经发展了半个多世纪,随着科学技术和理论研究的发展,诊断方法也在不断改进。如果滚动轴承出现故障,在运行过程中会产生噪音和振动、温度升高、材料从部件接触面剥落以及其他现象。根据不同的故障监测方法和分析信号特性,滚动轴承的监测诊断技术分为以下几类:温度监测技术、声学监测技术、油膜阻力监测技术和振动监测技术。温度监测技术是通过红外温度检测系统采集和分析轴承运行过程中的温度来诊断轴承是否有故障。声学监测技术是通过收集和分析由轴承元件的故障接触面的弹性冲击产生的声发射信号来诊断轴承是否有故障。油膜电阻监测技术是通过测量和分析轴承滚子与内外圈之间油膜的电阻值来诊断轴承是否有故障。振动监测技术是在轴承运行过程中采集、分析和处理振动信号,提取代表轴承故障的特征参数,诊断轴承故障是否发生。基于动态模型的

3轴承故障诊断方法.........37
3.1滚动轴承缺陷的非线性动力学机理分析……41
3.2非线性动力学模型……37
3.2滚动轴承3.3动态模拟试验结果分析的意义……48
4基于自适应傅里叶分解的轴承故障诊断……63
4.1轴承故障信息提取的自适应傅里叶分解方法.........63
4.2 FD算法.........基于时频域特征参数融合的65
5在途轴承故障诊断.........85
5.1基于时域特征参数的轴承故障诊断……85
5.2基于频域特征参数的轴承故障诊断........基于时频域参数融合的96
5.3在途轴承故障诊断...................101

6[公交系统地铁列车轴承故障诊断/br/]

6.1轴承信号采集装置
轴承振动信号的采集装置主要是传感器。两种不同类型的传感器安装在地铁列车轴箱的不同监控位置。传感器将滚动轴承的振动信号转换成电信号。内置调节电路根据需要放大、滤波和计算传感器输出的电压或电流信号,以获得满足转换芯片要求的信号。每个轴收集的轴承数据在接线盒处收集,并通过接线盒传输到数据采集器。列车的每根车轴都有一个接线盒。接线盒的主要功能是管理轴上每个测量点的传感器,并将接收到的模拟信号通过总线传输到数据采集器。

6.2数据传输设备
承载信号的传输设备是列车数据通信总线。它通过车载有线网络从传感器采集轴承数据并传输到车载主机进行处理,通过车载无线网络将轴承故障诊断结果传输到地面数据管理中心和运行维护中心。最大传输速率是在一定的无线传输带宽条件下实现的。同时,通过最佳无线信道的自动连接,保证了获取列车位置和重要信息的传输。轴承的时频域特征参数计算装置是一个数据采集器。如图6.6所示,数据采集器安装在车厢电气柜内,由四个模块组成:数据存储模块、数据处理模块、数据冗余备份模块和数据传输模块。其中,数据存储模块存储源数据,以保证待执行的数据处理中源数据的读取速度;数据处理模块负责计算数据的时频域特征参数,提取代表轴承状态的时频域特征参数,即8个频带的偏斜度、尖端度和能量值;数据冗余备份模块存储处理后的特征数据,并将其发送给车载主机。
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7结论

故障诊断作为人们重视的一个研究课题,已经在各个领域进行了大量的研究,并取得了丰硕的成果。然而,轴承故障诊断在我国地铁领域,尤其是地铁领域的应用才刚刚起步。因此,本文的研究内容有助于地铁列车轴承在轨故障诊断和地铁维修机制的转变。本文的主要工作如下:
1。提出了一种基于原子力显微镜的轴承故障诊断新方法
2。在轴承元件受力分析的基础上,建立了滚动轴承的非线性动力学模型
研究轴承的缺陷增长机理,根据轴承的结构提出了轴承的物理模型,在轴承物理模型的基础上分析了轴承的内力和外力,利用质量弹簧阻尼系统建立了地铁列车轴承的非线性动态无故障模型。采用四阶龙格库塔法求解轴承的非线性动力学方程,得到模拟振动位移和加速度。将故障植入轴承无故障模型的部件中,用力表示故障接触,建立轴承非线性动态故障模型;采用基于AFD的轴承故障诊断方法分析和验证了故障模型的有效性。
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参考文献(省略)