基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法

为了解决高速列车轴承早期故障中低频信号的类间分离性较弱、保持架故障难以识别等的问题,提出了基于Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)熵的自适应诊断方法.该方法将EEMD、样本熵、TEO相结合,利用EEMD的自适应性得到固有模态(intrinic mode function,IMF)信号,用改进的TEO从IMF中提取得到样本熵,使用支持向量机(support vector machine,SVM)判断轴承工作状态与故障类型;讨论了EEMD能量熵、EEMD奇异值熵、EEMD-TEO时频熵生成的故障特征向量以及该向量在SVM中识别结果;对正常轴承、保持架故障、滚动体故障3种状态的轴承样本数据进行了故障诊断.研究结果表明:对3种轴承的故障识别率可以达到98%,较传统的经验模态熵识别率提高了2.6%,该方法可用作高速列车轴承状态诊断.

变分模态分解在地铁车辆熔断器非短路损坏故障分析

非短路损坏故障不但增加车辆运营经济成本,而且影响运营线路的运营计划。该文针对熔断器非短路故障频发的地铁车辆,基于NI作为检测硬件设计一套故障诊断测试系统,并应用Dasylab软件搭建系统的采集部分,通过对列车运营时段的测试数据进行整体统计分析,应用VMD剔除趋势项,对偏离均值的异常数据应用VMD分析,最终找到熔断器非短路故障频发原因。结果表明,该文所设计的故障诊断测试系统与分析方法是有效并可靠的,可为工程实用提供参考。

应用VMD与Teager能量算子的结构模态系统辨识

针对变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)参数选择对结构模态特征识别的影响,应用VMD和Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)提出了一种新的结构系统辨识方法,根据VMD层数参量K的变化寻找稳定的极点,用于识别结构模态特性。为了满足TEO对单分量的要求,采用VMD方法将振动信号分解成不同尺度的细节信号(band-limited intrinsic mode function,简称BIMF)。对BIMF使用TEO法估计固有频率与阻尼比,使用层数参量K时形成的稳态极点判断真实结构模态系统参数,去除虚假分量。进行了数值和实验验证,并与传统方法进行比较,结果表明,所提出的方法在传统模态分析与环境激励的模态分析均为有效、准确且可行的。

基于VMD的噪声信号去噪源分离

针对噪声信号分析中的欠定盲源去噪问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和去噪盲源分离(Denoising Source Separation,DSS)各自的优点,提出一种基于VMD和PCA的欠定去噪源分离方法(QVMD-PCA-DSS)。所提方法首先通过第一次VMD分解得到窄带本征模态分量(Band-Limited Intrinsic Mode Function,BIMF),根据BIMF分量的PCA特征值梯度获得最优VMD分解参数,解决VMD参数选择问题,故称作二次估计型可变微分模态(Quadratic-estimates Variational Mode Decomposition,QVMD),然后使用基于QVMD分解得到的BIMF分量来解决盲源分离中源信号数据不足的问题,再根据PCA特征值选择模型估计源信号数量,最后应用DSS进行源信号估计。数据仿真证明,所提QVMD-PCA-DSS方法可以准确估计源信号,与传统方法相比,基于新方法所得估计源信号与源信号更为接近。将该方法应用于内燃机车司机室噪声测试分析中。结果表明,该方法可以自适应解决欠定盲源去噪问题,对降噪分析与噪声分析具有重要的工程意义。

变微分模态分解罚参量选择方法与时变系统识别

针对变微分模态分解(variational mode decomposition,VMD)罚参量会对分解结果产生影响的问题,提出一种基于数据驱动的VMD罚参量选择方法.该方法首先通过傅里叶变换的主频峰值确定罚参量;然后调整层数参量,获得有限个固有模式分量,通过对比不同层数参量时所得固有模式分量的固有频率与阻尼比变化,剔除伪分量;最后对真实固有模式分量进行希尔伯特变换,用于识别时变系统的瞬时频率.为证明所提方法对时变系统识别的有效性和准确性,分别对具有时变刚度的结构系统和柴油发动机的时变做功过程进行研究,将所提方法结果与经验模态分解方法结果进行比较.比较结果表明,当罚参数取值是信号最大幅值的1.5~16.0倍时VMD分解结果最优,所提方法可以更准确地识别瞬时频率,在工程应用中的能够更有效地对系统瞬时频率进行识别.

延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用

结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。

振动谱与ODS分析在内燃机车降噪研究中的应用

为解决某地铁调度用的内燃机车司机室噪声过大的问题,设计噪声与振动测试系统进行研究。通过振动谱与工作变形分析(operational deflection shape,ODS)技术定位到司机室结构噪声重要声源,并结合声频谱筛选出空气噪声能量聚集的重要频带。试验结果表明,对结构噪声的改造使司机室在发动机转速2100r/min时噪声平均下降4dB(A),联合空气声改造后司机室综合降噪效果为10.5dB(A)。结构噪声改造后的降噪效果证实用振动分析来确定结构噪声源的可靠性,在此基础上辅以空气声降噪可以达到良好的综合降噪效果。现场测试中应用该降噪思路以较少的分析时间和成本,带来较好降噪效果。

基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声

在对地铁调车进行室内噪声测试时,无法避免不确定因素对信号的干扰,为得到机车室内室外的噪声值以及理想的频谱信息,需要对地铁调车整体进行同步测试和信号去噪.在通过传声器同步测试地铁调车室内噪声后,发现二位端司机室测点在发动机转速750,1000,1200 r/min 3个工况下噪声值为75.6~80.1 dB(A),满足国标限值;在发动机转速1500,1800,2100 r/min 3个工况下噪声值为82.5~92 dB(A),属于超标.室外噪声均满足国标限值.在使用奇异值分解差分谱法对二位端司机室测试信号去噪后,得到较为理想的测试信号频谱,同时通过分析频谱可知在63 Hz处出现异常,并且以630 Hz为中心频率.分析结果可以作为后期车辆降噪工作整改参考.

高速列车轴箱轴承多故障滚动体振动模型及其缺陷定位方法

针对传统时域分析方法识别滚动轴承故障滚动体数量和相位信息容易失效的问题,建立了存在多个故障滚动体的滚动轴承振动模型,并提出了基于包络谱和卷积平均思想的故障滚动体定位方法。所提模型综合考虑了包括轴承几何结构、轴转速、轴承载荷分布、传递函数、振动的指数衰减和滚动体随机滑动等多个因素。结合所提模型,推导出不同滚动体缺陷激发的最大冲击的时间间隔受缺陷在滚动体上的位置分布的影响,导致该时间间隔存在较大波动。阐述了传统时域分析中,采用最大冲击间隔定位故障滚动体容易失效的原因。应用高速列车轴箱轴承试验数据验证了所提模型的准确性和所提缺陷定位方法的有效性,结果表明,所提模型对理解滚动体故障轴承的振动机理和对设计具体的分析和诊断工具有所帮助,所提缺陷定位方法能有效识别故障滚动体的数量和间隔信息,相比传统时域分析方法,缺陷定位的效率和抗噪声干扰能力得到了显著提高。

基于DSP的高速列车车内噪声舒适性测量装置

为了满足高速列车车内噪声舒适性测量的需求,设计了一种基于DSP技术的便携式噪声舒适性测量装置。装置由控制部分和运算部分组成。控制部分以高性能、低功耗的EP1C6Q240C8为核心,扩展了A/D采集模块、SD卡存储模块;运算部分以低功耗DSP芯片TMS320VC5509A为核心,负责对噪声数据进行实时处理,并将结果交给FPGA发送到SD中保存;FPGA与DSP通过双口RAM相连接,使得2种处理器间的频率差异得到解决并实现高速传输。经实验验证:方案切实可行,为高速列车噪声舒适性测量提供了新的解决方案。

便携式温湿度舒适性测试仪研究

为了解列车运行时客室内温湿度的动态变化以及该变化对乘客舒适性的影响,研究设计一种便携式温湿度舒适性实时测试系统。通过在高速列车实测温湿度数据和乘客调查问卷的统计分析基础上,给出适用于我国高速列车的温湿度舒适性评价指标。系统以STM32系列处理器和数字式温湿度传感器SHT21为核心,采用模块化设计,由电源模板、温湿度测量模块、存储模块和LCD显示模块组成。实验表明该系统可满足高速列车客室内温湿度动态变化及乘客温湿度舒适性的测试要求。

高速列车客室内部噪声舒适性评价指标的研究

研究适用于我国高速列车的车内噪声指标,成为高速列车舒适性研究的重要部分。采用等效连续A声级作为噪声评价指标,应用统计学原理对高速列车客室内噪声舒适性进行了多元回归分析,同时给出基于符合我国高速列车车内噪声舒适性要求的噪声设定值推荐范围。

改进的振动谱分析在内燃机车降噪中的应用

针对铁路内燃机车司机室噪声偏大的问题,对噪声与振动测试系统进行试验研究,利用声频谱对噪声的基本面做评估,找到了噪声谱中与结构噪声相关的异常峰值。使用振动的频域工作变形分析和基于谱峭度的振动谱分析,找到了结构噪声的重要源头。切断该结构噪声源头后再次进行噪声验证试验,额定工况下司机室的噪声值平均下降4分贝,且与结构噪声相关的故障频段声压级均明显降低。证实了应用谱峭度指示滤波以提取出高信噪比的振动信号可以很好地反应出故障特征,并指明结构噪声改进的方向。

当前国企薪酬管理面临的问题研究

国企在"明晰产权制度、有限责任规范、内部管理科学、有效监督强化"为框架的管理制度体系导向作用下,逐渐建立起系统化的薪酬体制,但是这一进程却并不十分顺畅,在国企薪酬体制构建过程中,出现了诸如薪酬制度建设不够合理、公平性等问题,长期以往必将不利于国企战略规划目标的实现。本文在阐释薪酬管理意义的基础上,探讨了国企薪酬管理现状及问题,最后针对问题提出国企薪酬管理的解决对策,希冀可以为国企薪酬体制的构建提供一定的借鉴。

基于改进EEMD样本熵的高速列车滚子缺陷AE信号提取

提出一种改进EEMD滚子缺陷声发射(AE)信号提取新方法,该方法根据EMD分解的二进滤波器组特性构造幅值与频率成线性-正弦规律变化的噪声添加进测试数据,给出了噪声构建原则,并按频率由高到低限定各阶IMF筛选次数,选取同一时段高频IMF归一化样本熵较小的数据段作为声发射事件参考。对实测数据计算表明特殊构造的噪声和筛选次数能有效抑制中低频段模态混叠和高阶IMF小波消失现象,改进后的EEMD方法分解出的IMF分量物理意义明确,性能优于传统EEMD方法。分段的IMF样本熵变化能在连续监测中捕捉声发射事件,对应的Hilbert谱能直观凸显出滚子缺陷声发射信号,滚动体AE信号事件周期与理论计算相吻合。

超声波辅助提取山竹壳色素的工艺优化

采用超声波法提取山竹果壳色素,并通过L(934)正交试验优化提取工艺条件。结果表明:色素在可见光区的最大吸收波长为478 nm,最佳提取工艺条件为:以70%乙醇为浸提剂,超声波功率350 W,提取时间40 min,料液比1∶30(g/mL),提取温度70℃,此条件下的色素提取液吸光度值A478为2.26。超声波辅助提取山竹果壳色素的效率明显高于常规提取法。

基于索引冗余字典的轴承故障组稀疏分类方法研究

基于声发射信号的高速列车轮对轴承早期故障状态诊断和分类复杂性高,常用的人工神经网络及支持向量机方法在参数设置与多分类问题上存在困难。组稀疏分类(GSRC)仅通过超完备字典下稀疏重构即可实现理想的多分类,在图像、语音分类中成为热点。为将GSRC用于轴承故障识别,设计了一种带索引的复合故障冗余字典,利用样本信号多尺度排列熵构成索引字典的小体积优势预先匹配来缩小故障类范围,以邻近梯度法和最优一阶加速的组LASSO约束优化算法来提高收敛性和计算速度;采用改进EEMD结合变分模态分解自适应的获得各故障类初始原子,以保留故障的非线性特征,同时提出一种原子区间平移稀疏编码方法(Interval Translation Sparse Coding, ITSC)放宽了样本数据截取要求,原子有更好的紧凑性与稀疏性;对七类轴承缺陷试验台跑合声发射信号进行分类,验证了该方法的性能。

地铁调车室内噪声的同步测试与分析

地铁调车在量产前需要对样车室内噪声进行测试,然后根据测试结果对降噪工作进行定性研究。使用16通道传声器阵列同步测试地铁调车室内噪声,可准确获得车内声压分布情况。在6个工况下,发现其一位端司机室噪声值均在国标限制值78 d B(A)以下,而二位端司机室在1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下超标。在通过对各个工况下所有测点的1/3倍频程各频带绘制的等频带声压级云图发现63 Hz频带异常,并计算出柴油机测点与二位端司机室测点的传递率在59 Hz达到最大,证明该频率与柴油机噪声的联系,且是造成频带异常的原因。分析结果可以作为后期车辆降噪工作的理论参考。

迭代辛几何模态分解的高速列车轴承故障诊断

针对传统的SGMD方法存在的端点效应抑制和分解终止约束问题,提出了一种新的信号分解算法迭代辛几何模态分解(Iteration Symplectic Geometry Mode Decomposition,ISGMD)。ISGMD在SGMD的基础上,将迭代的方法引入分解过程中,确保每个分量所提取的重构轨迹信号为独立分量,并提出了新的约束条件。ISGMD可以有效地分解时间序列信号并在没有任何定义参数的情况下消除噪声,抑制模态混叠与端点效应。数值仿真信号分析结果表明,所提出方法进行时间序列分解能够准确有效地分解分析信号。应用所提方法对高速列车轴承复合故障进行诊断,并与同类方法进行比较,结果表明所提方法可以更好地对轴承复合故障进行诊断。

小波偏相干分析在内燃机车降噪中的应用

针对国内某内燃机车异常噪声导致的司机室耳旁噪声超标问题,将小波偏相干分析的噪声源识别方法引入内燃机车的声源识别中。对驾驶员耳旁噪声及主要声源进行振动与噪声测试,并基于该方法应用MATLAB对测试数据进行计算与分析,根据计算与分析结果提出完整的改造方案。结果表明:应用小波偏相干分析能够准确找到内燃机车异常噪声声源,基于该方法所提出的改造措施使得驾驶员耳旁噪声降低,该方法的有效性得到验证。