貨車運行早期故障軌邊聲學診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、列車輪軸組是列車轉(zhuǎn)向架的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)。輪軸組結(jié)構(gòu)和功能的完整性對列車安全運行至關(guān)重要。及時發(fā)現(xiàn)列車輪軸組出現(xiàn)的故障，能夠盡早地消除安全隱患，保證客戶人身和財產(chǎn)安全。傳統(tǒng)的檢測方法是在列車進站停車時技術(shù)工人憑主觀判斷輪軸組狀態(tài)，很難發(fā)現(xiàn)早期的故障。
　　本文首先深入研究了貨車運行早期故障軌邊聲學診斷系統(tǒng)，對系統(tǒng)特征提取、故障診斷等難點進行了分析、設(shè)計，在鐵路沿線進行了實現(xiàn)。本文的研究對象是運行列車輪軸組主動發(fā)出的聲音信號，通過實時數(shù)據(jù)采

2、集，采用特征提取和模式識別的方法診斷出列車輪軸組的早期故障。
　　聲音信號的采集由安裝在鐵軌兩側(cè)的聲音信號采集系統(tǒng)完成，實現(xiàn)了高速、高精度的信號采樣和高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸。聲音信號采集系統(tǒng)的主要組成部分包括PC104工業(yè)計算機、模擬信號采集卡和聲學信號傳感器。聲音信號采集系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)字化的音頻文件發(fā)送給數(shù)據(jù)處理服務(wù)器。
　　其次，本文探討了信號預(yù)處理、特征提取和故障分類。這些工作是在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器完成的。信號預(yù)處理環(huán)節(jié)首先采

3、用數(shù)字濾波器算法對信號進行降噪，然后結(jié)合磁鋼信號文件確定出每個輪軸組的聲音信號在音頻文件中的位置，最后完成輪軸組聲音信號分離、合成。
　　特征提取和故障分類是本文的研究重點，也是診斷系統(tǒng)中的難點。特征提取需要采用合理的算法從復(fù)雜的背景信號中提取出輪軸組的特征信號。本文對傅立葉變換、小波變換和希爾伯特-黃變換等多種時頻分析算法進行深入的研究。用MATLAB仿真驗證算法的合理性和有效性，并將有效的算法用C語言實現(xiàn)。
　　最后本文