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摘要
牵引电机、联轴节及齿轮等传动机械广泛应用于轨道交通车辆,是高速列车动力链的重要组成部分。这些动力链部件长期工作在复杂恶劣的环境下,在宽速域、大负载工况及轮轨冲击振动等因素影响下容易发生故障,进而影响列车的安全运行与行车秩序。因此及时预警潜在故障对于确保轨道交通车辆的正常运行与行车秩序具有重要的意义。由于基于电信号的诊断技术具有信号易于获取、信号可靠性和准确性高、可实现对象部件的非嵌入式监测等优点,逐渐成为轨道交通故障诊断方向的研究热点。文章阐述了轨道交通车辆动力链关键部件的故障原理,以基于电信号的诊断方法为切入点,对该领域的现有诊断方法与研究成果进行整理与分析,然后基于多特征融合与机器学习理论,提出了一种全新的基于电信号的多变量解析诊断法。该方法首先获取各电信号数据,进行小波降噪,然后通过信号的分解与重构提高信噪比,基于重构信号提取不同的故障特征,最后利用决策树统合各故障特征进行诊断。验证试验与实际应用效果表明,本研究提出的电信号诊断法能够有效检测并识别动力链故障,可以实现早期故障预警,保障高速列车的运行安全。
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