【摘 要】
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近年来,我国对外开放和社会经济的高速发展,加快了高速铁路的建设速度,随着高速铁路里程数和客流量的增多,动车组的装机量迅速增加,高铁运营的安全逐渐成为行业内所关注的最
【机 构】
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中国铁路济南局集团有限公司青岛动车段
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近年来,我国对外开放和社会经济的高速发展,加快了高速铁路的建设速度,随着高速铁路里程数和客流量的增多,动车组的装机量迅速增加,高铁运营的安全逐渐成为行业内所关注的最重要课题.轴承作为动车中重要的旋转零件,也是主要故障源之一.在列车的高速重载运行中,轴承的早期故障很容易进一步扩大,从而造成列车颠覆等安全事故.动车组传动系统滚动轴承的故障诊断,对铁路运输的安全运行有着切实的意义.本文针对动车组滚动轴承常见的内外环故障、滚动体故障和正常运行四种运行状态,分别从时域和频域对其振动信号进行分析,采用了优化的集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)时频分析方法与BP神经网络(Back Propagation Neural Network)状态识别相结合的滚动轴承智能诊断方法.
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