【摘 要】
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转向架作为城轨列车的关键部件,不仅用于牵引车辆行驶,还能够减缓和传递来自线路和车体的冲击力与载荷的作用力。滚动轴承作为转向架的关键部件之一,其性能的好坏直接影响转向架乃至车辆的运行状态。转向架滚动轴承从正常到失效往往要经历一个连续的退化过程,在车辆运行过程中如果能对滚动轴承的状态进行监测并对滚动轴承的退化程度进行准确评估,就可以有针对性的制定维修计划,有效防止事故的发生。基于此,本文针对列车转向架
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转向架作为城轨列车的关键部件,不仅用于牵引车辆行驶,还能够减缓和传递来自线路和车体的冲击力与载荷的作用力。滚动轴承作为转向架的关键部件之一,其性能的好坏直接影响转向架乃至车辆的运行状态。转向架滚动轴承从正常到失效往往要经历一个连续的退化过程,在车辆运行过程中如果能对滚动轴承的状态进行监测并对滚动轴承的退化程度进行准确评估,就可以有针对性的制定维修计划,有效防止事故的发生。基于此,本文针对列车转向架滚动轴承的性能退化评估进行了如下研究:（1）针对滚动轴承振动信号特征指标数量过多,单个指标无法全面体现滚动轴承性能退化状态的问题,本文利用主成分分析对时域和频域的特征指标集进行加权融合,构建一个有效且全面的表征滚动轴承性能退化状态的特征指标;支持向量数据描述模型（SVDD）计算速度快且鲁棒性强,只需正常样本进行模型训练,能够较好地解决异常数据缺乏问题,故选用SVDD作为性能退化评估模型。针对滚动轴承样本数据结构复杂,分布不均匀导致SVDD分类不够准确的问题,本文对SVDD模型的核函数进行改进,构造多核支持向量数据描述模型（MKSVDD）提高模型的学习能力和泛化能力。（2）针对MKSVDD中惩罚因子,核函数参数,多核权值系数选择盲目的问题,本文提出了基于反向指数的鲸鱼和粒子群混合算法（PSO-OEWOA）,将粒子群算法收敛速度快的优点与鲸鱼算法探索能力强的优点相结合,对MKSVDD模型的相关参数进行寻优。通过基准测试函数证明该混合算法比单一的群智能算法PSO、WOA的收敛精度更高,收敛速度更快。（3）构建了基于PSO-OEWOA-MKSVDD的性能退化评估模型,采用滚动轴承全寿命实验数据和实测转向架牵引电机滚动轴承数据对该模型进行训练和测试,并与其他退化评估模型的结果进行比较,证明了PSO-OEWOA-MKSVDD模型的准确性和有效性。（4）利用Matlab中的Gui模块设计了转向架滚动轴承性能退化评估模块。该模块具有数据采集处理、特征指标提取和融合、滚动轴承的退化评估等功能。通过实测的转向架牵引电机滚动轴承振动信号数据对性能退化评估模块进行测试,结果与实际情况相吻合,验证了该模块的工程实用性。
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