基于小波变换和包络分析的铁路货车滚动轴承故障诊断研究.docx

基于小波变换和包络分析的铁路货车滚动轴承故障诊断研究
摘要
本文基于小波变换和包络分析的方法，研究了铁路货车滚动轴承的故障诊断问题。首先，对滚动轴承的故障特征进行了分析，包括滚珠、内、外圈的故障特征，以及故障频率和故障程度的相关性。然后，介绍了小波变换和包络分析的原理，以及在滚动轴承故障诊断中的应用。最后，通过模拟和实验验证了所提出的方法的有效性，同时讨论了该方法的优点和不足之处，并提出了相应的改进措施。
关键词：小波变换；包络分析；铁路货车；滚动轴承；故障诊断
Abstract
Thispaperstudiesthefaultdiagnosisofrailwayfreightcarrollingbearingsbasedonwavelettransformandenvelopeanalysis.Firstly,thefaultcharacteristicsofrollingbearingsareanalyzed,includingthefaultcharacteristicsofball,innerandouterrings,andthecorrelationbetweenfaultfrequencyandfaultdegree.Then,theprinciplesofwavelettransformandenvelopeanalysisareintroduced,aswellastheirapplicationsinrollingbearingfaultdiagnosis.Finally,theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedthroughsimulationandexperiment,andtheadvantagesanddisadvantagesofthemethodarediscussed,andcorrespondingimprovementmeasuresareproposed.
Keywords:wavelettransform;envelopeanalysis;railwayfreightcar;rollingbearings;faultdiagnosis
1.引言
铁路货车在运输中扮演着重要的角色，其滚动轴承的正常运行对货车的稳定性和运输效率起着至关重要的作用。然而，在实际的运输中，由于各种原因，轴承可能会出现故障，导致运输事故的发生，给人们的生命财产造成严重损失。
因此，如何准确、快速地诊断铁路货车滚动轴承的故障，是当今研究的热点问题之一。本文借助小波变换和包络分析的方法，对铁路货车滚动轴承故障诊断进行了研究，旨在提高滚动轴承故障诊断的精度和效率。
2.滚动轴承的故障特征分析
滚动轴承的故障表现出许多不同的特征，主要包括滚珠、内、外圈的故障特征，以及故障频率和故障程度的相关性。具体分析如下：
2.1滚珠故障特征
滚珠故障通常表现为滚珠表面细微的损伤或磨损，导致滚珠表面粗糙度增加，出现微小凹坑和疤痕。此类故障通常会通过疲劳或摩擦引起，当滚珠旋转时，很容易引起振动和噪声，同时也会导致轴承的噪声水平增加。
2.2内圈和外圈的故障特征
内、外圈的故障通常表现为内、外圈表面的局部磨损或腐蚀。这些磨损通常会在轴承负荷和温度的变化下加剧，并可能导致零件的表面分离和切屑产生。这些故障通常会导致外径或内径的变形或有轴承溃塌的风险，从而会导致运输事故的发生。
2.3故障频率和故障程度的相关性
故障频率和故障程度之间存在着一定的相关性，因为不同的故障类型和程度会产生不同的振动频率。例如，当滚珠的数量增加时，轴承振动频率通常会随之增加，同时也会导致轴承的寿命缩短。
3.小波变换和包络分析原理
小波变换是一种比傅里叶变换更适用于非平稳信号分析的数学方法，可将信号分解成不同频率的小波包，并通过多分辨率分析来分离信号的高频和低频成分。相比于傅里叶变换，小波变换能够更好地处理非线性和非平稳的信号，并且可以提供更好的时间分辨率和频率分辨率。
包络分析是一种广泛应用于信号处理和故障诊断中的方法，可以提取信号的低频成分。这通常是通过对信号进行振幅调制和解调实现的。在轴承故障诊断中，包络分析通常被用于检测故障频率，并将其与信号的基频区分开来。
4.小波变换和包络分析在滚动轴承故障诊断中的应用
小波变换和包络分析在滚动轴承故障诊断中得到了广泛的应用。首先，通过小波变换可以将轴承振动信号分解成不同尺度的小波包，这有助于分离信号中的高频和低频成分，并准确地检测故障频率。
其次，包络分析可以通过将信号进行振幅调制和解调实现对信号的低频成分提取，并通过比较低频分量的变化来判断轴承是否出现故障。
最后，在实际的故障诊断中，可以将小波变换与包络分析相结合，从而发现波形中的微小细节，以便更好地分析故障模式和程