(单篇优先)网络出版时间:2020-01-09 19:49:55

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

王涛张兵孙琦

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical WaveletTransform,EWT)和奇异值分解(Singularvaluedecomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。

故障诊断; 滚动轴承; EWT; 高速列车; 峭度指标; SVD; 仿真;

10.13890/j.issn.1000-128x.2020.01.112

U292.91+4;U260.331+.2

机车电传动

Electric Drive for Locomotives

ISSN:1000-128X

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