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基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断的研究
标题：基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断的研究
摘要：
机车轴承故障对行车安全和人员生命财产安全具有重要影响。为了提高机车轴承故障的准确诊断速度和准确率，本论文研究了基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断方法。该方法采用小波包变换对机车轴承振动信号进行特征提取，利用神经网络进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地对机车轴承故障进行诊断，具有重要的应用价值。
关键词：小波包变换；神经网络；机车轴承故障；诊断
1.引言
机车轴承是机车运行中最常见的故障部件之一。轴承的故障会导致机车运行不稳定，甚至造成严重的事故。因此，及时准确地诊断机车轴承故障对确保机车运行安全至关重要。传统的机车轴承故障诊断方法往往依赖于专家经验和人工判断，存在着准确率低、速度慢等问题。随着信号处理和机器学习技术的快速发展，利用小波包变换和神经网络相结合的方法已经成为机车轴承故障诊断的研究热点。
2.小波包变换在机车轴承故障诊断中的应用
小波包变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成不同频率的子信号，从而提取出信号的特征信息。在机车轴承故障诊断中，小波包变换能够将机车轴承振动信号分解成包含不同频率成分的子信号，提取出故障特征。常用的小波包函数有Haar小波包函数、Daubechies小波包函数等。根据实际情况选择适合的小波包函数进行信号分解。
3.神经网络在机车轴承故障诊断中的应用
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，能够通过学习样本数据来建立一种映射关系，实现对未知样本的预测和分类。在机车轴承故障诊断中，神经网络可以通过学习振动信号的特征与轴承故障之间的关系，从而实现对轴承故障的自动诊断。
4.基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断方法
（1）数据采集：利用振动传感器采集到机车轴承的振动信号数据；
（2）小波包变换：将机车轴承振动信号进行小波包变换，得到包含不同频率成分的子信号；
（3）特征提取：对每个子信号进行特征提取，例如统计特征、频域特征等；
（4）神经网络分类：将提取到的特征作为神经网络的输入，通过样本数据训练神经网络，实现对机车轴承故障的分类诊断；
（5）模型评估：使用测试集对已训练好的神经网络进行评估，计算准确率、召回率等指标。
5.实验结果及分析
本论文在某机车厂采集了包含正常和故障状态下的机车轴承振动信号数据进行实验。利用基于小波包-神经网络的方法进行机车轴承故障的诊断，得到了较为准确的诊断结果。实验结果表明，该方法能够有效地提高机车轴承故障的准确诊断速度和准确率，具有重要的应用价值。
6.结论
本论文研究了基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断方法。该方法通过小波包变换提取机车轴承振动信号的特征，利用神经网络进行分类诊断，取得了较好的实验结果。该方法具有诊断速度快、准确率高等优点，对提高机车轴承故障诊断的效果具有重要意义。
参考文献：
[1]陈振宇.基于小波包与神经网络的机车轴承故障诊断[D].南京航空航天大学,2019.
[2]杨建辉,李建水,毕业.面向大型旅客列车的机车轴承故障诊断方法研究[J].机车电传动,2019,39(4):1-5.
[3]韩雪,王会涛.基于改进小波包的轴承故障诊断方法[J].机车电传动,2018,38(6):1-6.