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.      

一种改进二叉树支持向量机在故障诊断中的应用

考虑到构建二叉树支持向量机时样本的分布情况对分类器推广能力具有较大影响,提出一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法.以类间样本距离和带权值的类内样本距离与其标准差的比值作为类的分类度.将类间距离大且类内样本平均分布广的类最先分离.利用标准数据集,通过与不同多类分类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性.对双转子涡喷发动机气路部件进行应用改进的算法进行故障诊断,得到了较好的故障识别率.     

基于小波变换的精密测试转台测角系统的故障诊断

针对精密测试转台测角系统的突变性故障、饱和故障和高频干扰故障,研究并提出了一种基于离散小波变换的故障特征提取方法。这种方法采用db4小波函数对测角系统激磁信号进行小波变换,将原始信号分解为近似信号和细节信号。根据分解得到第一层的细节信号,可以定位突变性故障和饱和故障。通过多层分解,确定近似信号和细节信号的最大幅值,根据信噪比大小可以确定是否存在高频干扰故障。实验结果显示,通过该方法可以实现对测角系统激磁电源故障准确的故障特征提取和定位,提高了精密测试转台的安全性和可靠性。     

在线振动监测与故障诊断的一种新途径

文中由应力强度因子导出含裂纹单元的刚度矩阵,从而提出了一种有限元法.将该法用于单边裂纹悬臂梁,计算了应变响应.用时域法识别了模态参数,并考虑了裂纹闭合的影响.分析了应变响应对故障的敏感度,计算结果表明,应变响应相对于位移响应而言,对故障更敏感.本文还提出了一种判别函数,该函数对于损伤检测,比现有几种判别函数更有效.最后,给出了一种在线振动监测与故障诊断新方法.     

基于模拟退火算法的船用核动力装置故障诊断研究

针对核动力装置故障诊断存在的诊断精度低等问题,提出了一种基于模拟退火算法和概率因果模型相结合的故障诊断方法.首先根据故障样本集和概率因果理论建立动态多故障诊断模型,将复杂系统的多故障诊断转换成非线性规划问题.利用模拟退火算法对该问题进行求解,并建立了诊断测试系统.测试结果表明,方法能有效避免误诊、漏诊现象,可用于复杂核动力装置的动态多故障诊断.     

基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析

为了提高自动驾驶仪故障测试与诊断的快速性与准确性,提出了一种基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析方法;此方法解决了遗传算法应用于测试项目选择的难点,构建了最优的故障测试策略,能以最短时间完成测试并满足测试覆盖性的要求;利用故障测试获得的知识,简化故障与测试间的相关性矩阵,加快了故障诊断的速度;最终获得了故障测试与诊断一体化的方法;实验结果表明,此方法有效提高了故障测试与诊断的速度,并且易于实现。     

基于MDARM和VxWorks的小型无人机执行器故障检测方法

由于目前在小型无人机执行器故障诊断中存在着智能化程度较低,容易受到人为因素干扰,从而出现故障漏检等问题,难以满足小型无人机对飞行安全的要求。为此,本文提出一种基于多维数据关联规则挖掘(Multidimensional Data Association Rules Mining: MDARM)和VxWorks操作系统的小型无人机执行器故障诊断方法,通过建立执行器内部传感器测量的温度、压力、流速、力矩等相关变量的历史数据库,并对这些数据进行预处理,以避免带来噪声污染,并利用可测量参数与不可测量参数之间的关联性,建立故障诊断知识库,避免了诊断过程中的人为因素干扰,实现小型无人机执行器故障的精准测量。实验结果证明,这种方法能够有效地提高故障准确率64.7%,对小型无人机执行器的智能诊提供有效指导,应用前景广阔。     

模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断

利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数。通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置。在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度。利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度。     

基于多级BP神经网络的无线电罗盘多故障诊断研究

【】本文针对过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,运用多级BP神经网络诊断思想,提出了基于多级BP神经网络的多故障诊断方法。文中根据BP神经网络改进算法和网络撕裂法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,快速准确诊断得出电路中的故障模块。