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特征谱分析方法及其在列车轮对故障诊断中的应用
  • ISSN号:1672-9102
  • 期刊名称:湖南科技大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:610-618
  • 语言:中文
  • 分类:U270.331.1[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南湘潭411201
  • 相关基金:国家863计划项目(2006AA11Z230);国家自然科学基金资助项目(60674003)
  • 相关项目:基于列车通信网络的高速列车故障诊断系统研究
中文摘要:

鉴于列车轮对故障特征信息往往被淹没在背景噪声里,而一般频谱分析方法常因负载变化、转速波动而造成谱值模糊不准的缺点,提出了一种列车轮对故障在线诊断的特征谱分析方法,并根据列车轮对故障诊断的实际需要,研制了故障在线诊断特征谱分析系统.阐述了该方法的原理、信号采样、信号处理以及特征谱泄漏抑制等问题,实际运用结果表明该方法比普通的频谱分析技术更为准确地描述了故障信号的特征,是一种可靠而有效的故障诊断方法。

英文摘要:

In view of the fact that the train wheelset fault characteristic information is often submerged in the background noise,the general spectral analysis method has its own deficiency because of the variation of load, the rotational speed undulation created the spectrum value fuzzy,a method of one train wheelset fault on-line diagnosis characteristic spectrum analysis was proposed and develops the on-line fault diagnosis characteristic spectrum analysis system, that according to the traction engine motor fault diagnosis actual need was developed. And the principle, signal sampling, signal processing as well as characteristic spectrum divulging suppression were elaborated. The result indicates this method is a reliable and the effective fault diagnosis method since it described the fault signal characteristic accurately compared with the general spectral analysis technology.

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期刊信息
  • 《湖南科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省教育厅
  • 主办单位:湖南科技大学
  • 主编:曹晨忠
  • 地址:湖南湘潭市湖南科技大学期刊社
  • 邮编:411201
  • 邮箱:xuebaoz@hnust.edu.cn,xuebaoz@hnust.edu.cn
  • 电话:0731-58290354 8290272
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9102
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1443/N
  • 邮发代号:42-227
  • 获奖情况:
  • 中国核心期刊,教育部二等奖国外数据库收录:IE
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3756