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摘要
现行的高速列车轴箱轴承多采用温度监测和振动监测。针对高速列车轴箱轴承运行工况复杂、轴箱轴承振动信号故障特征难以提取的问题，提出改进VMD和Teager能量算子解调结合的故障诊断方法。该方法首先利用局域均值分解（LMD）的自适应分解性将轴承故障振动信号分解为多个PF分量，再通过构造融合冲击指标筛选有效的PF分量，有效分量被用于重构信号和确定VMD的模态参数K，最后选取VMD分解后信息熵最小值所在的IMF进行Teager能量算子解调分析，提取故障特征频。通过高速列车轴箱轴承专用试验台验证了该方法的有效性和优越性。结果表明，改进的VMD方法能有效克服垂向激励、环境噪声、共振等影响因素，提取出微弱的轴箱轴承早期故障特征。
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单位牵引动力国家重点实验室; 西南交通大学; 中国铁道科学研究院集团有限公司
