机车齿轮传动系统多元信号时变盲分离研究

摘要：

齿轮传动系统是保障机车安全稳定运行的最重要的关键装备之一，其运行状态具有时变性、不可预知性和动态联动性等特点，采用传统故障诊断方法进行故障特征获取仍然存在误诊、漏诊等现象。稀疏盲分离是一种能够在信号传输通道有限的情况下，依据正交基映射将多元非线性信号有效分离的软计算方法。但是在实际工况中，机车齿轮故障数据往往是微弱性和不确定性的，从而导致稀疏分离后的源信号特征无法准确诊断故障。因此，提出一种基于变尺度经验模态分解的自适应时变盲分离方法，利用稀疏化处理和迭代筛选进行分离获取故障源，通过调整时间跨度获取最优本征模态函数，删除冗余因素，有效提高故障特征识别准确率。通过仿真试验数据验证，进一步表明了该方法在低信噪比状态下快速准确获取故障特征的有效性，能够为铁路运输的状态检测和故障诊断提供关键技术。

关键词：齿轮传动系统、时变盲分离、故障诊断

所属期刊栏目：52

分类号：U226(电气化铁路)

资助基金：国家自然科学基金51405313,11227201,11202141;河北省基金重点A2016210099

在线出版日期：2016-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：8-15