高速列车轴箱轴承健康监测与故障诊断研究综述

随着我国高速列车的发展, 针对其运营维护中的故障预测与健康管理问题日益受到关注. 轴箱轴承是高速列车走行部中的关键旋转部件, 在复杂的轮轨相互作用下极易出现由疲劳、过载等原因导致的失效, 影响列车的行车效率和运行安全. 而现有诊断方法和技术难以满足高速列车动态化、系统化的安全保障需求, 亟待进一步发展轴箱轴承健康监测和诊断技术. 首先, 介绍了工程中维修检测、轨边监测和车载监测系统的主要内容和发展现状. 然后, 从动力学正、反问题两个方面, 分析和总结了在轴箱轴承的理论建模方法和轴箱轴承与列车耦合系统的动态特性分析、基于先进信号处理技术和机器学习技术的诊断方法等方面的研究思路和研究进展. 最后, 对轴箱轴承健康监测与故障诊断技术的发展趋势进行了展望, 评述了在指导列车故障预测与健康管理方面的不足.      

图解常用离散型随机变量

在概率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离散型随机变量包括伯努利分布,二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项分布等等.在本文中,首先借助时间流的图形表达,从伯努利试验次数和成功次数角度区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式梳理这些常用的离散型随机变量的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借助图表方法对常用的离散型随机变量进行梳理和总结,起到区分变量的差异,加强对常用离散型随机变量概念的理解.     

可发生多种故障的可修复系统稳定性分析

研究了可发生多种故障的可修复系统.运用C_0半群理论,通过服务率均值的观念,对系统主算子的谱界进行了估值,并得到该谱上界即为各服务率均值的最小者的相反数.然后运用了共尾的概念及相关的理论,得到了系统算子的谱界与系统算子产生的半群的增长界相等.最后由分析了系统算子的谱分布,得到了系统的指数稳定性.     

Trace 1300气相色谱仪故障排查与期间核查

使用赛默飞Trace 1300气相色谱仪进行环境样品分析过程中,出现了FID信号变弱、点火困难的现象,严重影响检测数据的准确性,干扰正常分析工作。从样品性质、仪器方法的设置、气路系统以及检测系统进行故障排查,确定故障原因为FID喷嘴堵塞,点火线圈锈蚀严重。对维修好后的气相色谱仪进行期间核查,核查结果:基线噪声为0.066 pA,基线漂移(30 min)为0.321 pA,FID检测限为0.094 1 ng/s,定性重复性为0.062%,定量重复性为1.41%,均满足技术指标要求。     

Volterra核函数法在轴承滚珠磨损中的特征提取及应用

针对滚动轴承滚珠磨损故障特征难以提取的问题,提出一种基于多脉冲激励法下的Volterra级数核的求解算法.该方法是一种非线性系统模型的“交叉”诊断法,利用轴承系统输入输出的采样信号,建立Volterra非线性辨识系统模型,并运用多脉冲激励Volterra低阶核求解算法,将得到的低阶核通过时域和频域进行对比来判断轴承当前所处的运行状态.该文以无心车床主轴轴承为例进行实验验证,并与传统的小波分析法对比得出:多脉冲激励法能够方便准确地提取轴承的故障特征,该方法对此类故障的诊断具有一定的借鉴意义.     

基于在线HHT和SVM的汽油机轻微漏气故障识别方法

针对汽油机轻微漏气故障会被闭环反馈控制所掩盖,提出了一种基于在线希尔伯特变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的两阶段微小故障识别方法(Online HHT-SVM,OHS).第一阶段在嵌入式两滑动时间窗内通过HHT对发动机空燃比数据流进行在线时频分析,以实时获取空燃比发生异常的时刻;第二阶段通过SVM对异常时刻的数据流故障模式进行离线识别.根据氧传感器信号特征,对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)算法进行了改进,并从理论上进行了证明.基于两款发动机的实际运行数据验证了该方法的有效性.     

一种结构故障的振动诊断法

文章分析了振动参数对结构故障的敏感度，选取对故障比较敏感、又能反映结构动力特性的频响函数，作为诊断故障的参数，采用了最小二乘辨识、卡尔曼滤波、自适应滤波等方法，进行故障诊断、仿真试验的结果表明，本文提出的方法可行，且有一定精度，实物试验结果表明，当局部刚度下降5%时，运用本文方法可诊断出故障。     

基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法

首先提出了基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法，它对于解决复杂设备诊断问题中存在的不确定性，关联性具有很大的优质。然后阐述了贝叶斯网络模型的数学描述及基于贝叶斯网络的故障诊断方法的基本思路和决策算法。最后以某型SINS／GPS组合导航系统的故障诊断应用实例说明了该方法的有效性。     

国内外 INS 和 SG 故障诊断专家系统的发展概述

本文着重介绍了几种典型的专家系统，如国内ＰＬ—１型平台罗经自动测试系统（ＰＬＴＳ），国内外ＤＭＩＮＳ的复合诊断系统（ＢＤＳ）以及Ｆ—１５飞机惯导智能诊断专家（ＩＮＳＩＤＥ）等；并剖析其技术特点，说明采用专家系统诊断ＩＮＳ和ＳＧ故障的必要性。