【摘 要】
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铁道车辆装有多种旋转部件,如牵引电机、发电机和牵引齿轮等.这类部件的失灵常常会导致运营中断和/或事故.因此,在早期阶段检测其异常从而防止故障是极为重要的.一般情况下,
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铁道车辆装有多种旋转部件,如牵引电机、发电机和牵引齿轮等.这类部件的失灵常常会导致运营中断和/或事故.因此,在早期阶段检测其异常从而防止故障是极为重要的.一般情况下,振动监测是对旋转部件异常检测的有效方法.然而,由于车辆振动和运营状况不断变化,这些部件的振动检测极为复杂.为阐述这些问题,作者提出使用振动倍频谱和机器学习的异常检测方法.作为验证所提方法的一种手段,使用具有2种模拟异常的辅助传动轴进行了柴油机试验.试验结果表明所提方法能检测出2种异常并能加以区别.
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