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基于小波-包络的重载货运列车滚动轴承振动故障诊断的中期报告
本报告旨在介绍本研究的中期结果，即利用小波-包络方法对重载货运列车滚动轴承振动故障进行诊断的研究。该方法基于小波变换和包络分析理论，充分利用了信号的时频特性和振动信号在频域上的特征，通过计算信号的小波包络谱和小波包络能量等特征参数，实现滚动轴承故障的有效检测及诊断。
本研究的重点在于，在实验室环境中获取包含滚动轴承振动故障的实际信号，并利用小波-包络方法对其进行分析和处理。具体步骤如下：
1.实验获取信号。在实验室环境下，使用加速度传感器采集重载货运列车滚动轴承振动信号，并录制原始振动信号。
2.信号预处理。对采集到的原始振动信号进行预处理，包括去除直流分量、噪声滤波等步骤，以获得更加干净、准确的信号数据。
3.小波变换。利用小波变换将预处理后的信号转换到小波域，得到信号在不同频率下的时频分布特征。选择合适的小波基函数，对信号的高频部分进行加强处理，以突出信号中存在的高频故障特征。
4.包络分析。利用小波包络方法对小波变换后的信号进行包络分析，提取信号的包络线。并计算小波包络谱及小波包络能量等特征参数，以实现故障检测和诊断。
5.故障诊断。通过分析小波包络谱及小波包络能量等特征参数，检测出可能存在的故障或异常信号，并对其进行进一步的诊断分析，以最终确认滚动轴承的故障类型及程度。
经过实验和分析，本研究在重载货运列车滚动轴承振动故障检测和诊断方面取得了一定的中期研究成果。该方法可有效地提取信号中包含的故障特征信息，并能够识别出故障信号与正常信号之间的差异。在后续的研究中，我们将进一步完善该方法，提高故障诊断的准确性和可靠性。