基于优化概率神经网络货车轴承故障诊断研究

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滚动轴承是铁路货车的关键支撑部件,轴承检测依靠检修人员手动转动轴承外圈,凭手摸、耳听有无异音判断有无故障。现有的轴承检测技术严重依赖检修人员责任心和工作经验,存在严重的过度修、判断标准模糊、效率低、成本高的问题,严重滞后于车辆技术水平的发展,解决问题的关键是怎样对轴承实现精准的故障诊断,根据轴承真实“健康状态”进行针对维修。本文以开发智能高效轴承故障诊断平台为目标,首先研究了货车轴承的故障机理,提出了新型的货车轴承故障诊断方法,然后通过货车轴承故障自动检测装置采集轴承数据,最后以MATLAB GUI开发一套铁路货车轴承故障诊断系统,并用实测数据进行验证。主要内容如下:(1)针对货车轴承人工检测准确率低的情况,提出了铁路货车轴承故障诊断新方法。首先采用优化多尺度小波包方法(OMS-WPD)对轴承信号去噪,以信噪比、均方根误差、信息熵作为指标。然后基于希尔伯特黄变换(HHT)和峭度系数选取固有模态函数,计算最相关固有模态函数的多尺度排列熵(MPE),与时域参数、IMF分量能量熵共同组成多特征向量。最后为避免维数爆炸,将均方根误差的倒数作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对多特征向量进行筛选、对概率神经网络(PNN)参数进行优化,证明了所提方法能够对轴承故障进行精准识别。(2)进行C64K货车轴承的数据采集和分析。通过货车轴承故障自动检测装置和实验室设计的采集软件采集轴承数据,在货车轴承的相同位置分别布置一个加速度传感器,同时记录人工检修轴承结果。根据货车轴承故障诊断方法对采集信号进行分析,测试集轴承诊断结果与检修结果对照完全一致。(3)基于MATLAB GUI开发一套货车轴承故障诊断系统,系统主要包括五个部分:系统登录模块、信号时域分析模块、OMS-WPD去噪模块、HHT-MPE特征计算模块、GA-PNN故障诊断模块。各个模块之间相互嵌套,操作人员只需要导入数据,单击鼠标,就可以得到轴承的故障状态。经过对比试验,系统输出的诊断结果和轴承实际状态是相同的,证明了货车轴承故障诊断系统能够有效的识别故障。
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