基于EEMD的列车车轮多边形故障诊断方法

作者：李凤林; 杜红梅; 巫忠书; 陈翔宇; 樊懿崴

来源：机械, 2021, 48(05): 43-51.

• 车轮多边形
• 总体经验模态分解
• 相关能量
• 故障诊断

多边形故障作为车轮常见的故障形式之一,不仅会增大列车的振动和噪声、降低列车乘坐舒适性,还会加剧轮轨相互作用力,导致车辆和轨道部件过早出现疲劳失效,对列车安全稳定运行造成不良影响,因此对车轮多边形故障进行诊断具有重要意义。本文根据多边形故障轴箱振动响应提出了基于总体经验模态分解(EEMD)的车轮多边形故障诊断方法。其核心是对轴箱振动加速度进行EEMD分解,然后通过相关能量(CN)自动提取车轮多边形故障的IMF分量,并通过包络谱分析诊断车轮是否存在多边形故障,最后通过频谱分析诊断车轮多边形阶次。通过仿真数据和线路试验数据对该方法进行验证,验证结果表明,该方法能有效诊断出车轮多边形故障。

• 单位
  成都运达科技股份有限公司