【摘 要】
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针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和多尺度样本熵-能量(Multiscale sample entropy-energy,MSEEN)指标的故障诊断方法.首先搭建考虑轮轨接触关系的轮对振动实验台,分别进行正常、车轮扁疤、车轴裂纹及扁疤-裂纹耦合故障状态下的轮对振动测试.其次,利用遗传算法,以样本熵、相关系数和均方误差为适应值搜索VMD的最佳分解个数及分解中心频率.然后基于优化VM
【机 构】
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西南交通大学 机械工程学院,成都 610031
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针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和多尺度样本熵-能量(Multiscale sample entropy-energy,MSEEN)指标的故障诊断方法.首先搭建考虑轮轨接触关系的轮对振动实验台,分别进行正常、车轮扁疤、车轴裂纹及扁疤-裂纹耦合故障状态下的轮对振动测试.其次,利用遗传算法,以样本熵、相关系数和均方误差为适应值搜索VMD的最佳分解个数及分解中心频率.然后基于优化VMD分解不同状态下的轮对振动信号并提取本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量的MSEEN指标.最后将指标与BP神经网络结合进行轮对故障诊断,总识别率达到94.44％.该方法可为实际运行工况中的列车轮对故障诊断提供借鉴.
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提出一种统一、有效的数值方法分析Winkler地基上矩形薄板的振动响应问题.采用Winkler地基模型,用横向弹簧和扭转弹簧的组合表示矩形薄板边界,用改进的傅里叶级数形式表示横向位移函数,用瑞利-里兹方法推导出拉格朗日函数的振动响应矩阵.通过计算Winkler地基上矩形薄板的振动响应并将之与有限元法结果相比较,验证了该方法的正确性和有效性.进一步探究了不同激励点、不同响应点处共振峰值数目的变化.
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