关键词:
城轨车辆
斜齿轮传动系统
故障机理
多源激励
可解释智能诊断
摘要:
斜齿轮传动系统作为城轨车辆的关键部件之一,其健康运行对保障车辆可靠性以及安全性至关重要。而斜齿轮传动系统一旦发生故障,轻则影响车辆服役性能,严重时将导致灾难性事故。振动信号作为斜齿轮传动系统的有效表征之一,被广泛应用于斜齿轮传动系统状态监测与故障识别;但目前,城轨车辆斜齿轮故障振动表征主要集中于部件级研究,在运行环境与车辆系统的相互作用下,其振动表征呈现多源耦合、瞬态冲击、强噪干扰等特点,使之前部件级所取得的基础共性研究结果难以描述含服役特性的问题。因此,研究斜齿轮故障系统级动力学特性及故障机理,探索响应信号与故障特征的演变规律,并构建适用于城轨车辆斜齿轮传动系统的故障识别方法十分必要。本文针对城轨车辆斜齿轮传动系统故障在多源强噪环境下机理与表征不明、故障振动表征在智能诊断应用中受限等问题,从系统级故障机理与表征分析、故障振动表征应用两个层面开展研究。
在系统级故障机理与表征分析层面,本文建立了变速工况下城轨车辆-斜齿轮-轨道空间耦合动力学模型,揭示了系统级下斜齿轮含有裂纹与剥落故障时的动态特性与振动表征规律。具体内容包括:(1)针对斜齿轮部件级研究结果难以描述系统级、强耦合相互作用下的动力学现象问题,利用势能法与微元法计算斜齿轮时变啮合刚度作为激励,将其嵌入到所建立的变速工况下城轨车辆-斜齿轮-轨道空间耦合动力学模型中以获取更高准确度的动力学模型。最后,通过线路实测验证了模型的可靠性与可用性,为斜齿轮系统级故障机理与表征分析提供了基础;(2)针对系统级斜齿轮故障机理与表征等问题,利用势能法与微元法计算了斜齿轮在裂纹以及剥落故障下的时变啮合刚度,并将其嵌入至耦合动力学模型进行计算与分析,揭示了斜齿轮裂纹与剥落故障在系统级作用下的动力学响应特性以及振动表征随故障参数变化的关联机制;(3)针对多源激励对斜齿轮故障影响问题,考虑了以车轮多边形故障形成的谐波型周期激励、扁疤故障形成的冲击型周期激励以及实测车轮非周期性磨耗的随机型激励对城轨车辆斜齿轮传动系统故障影响,得到了在多种车轮激励影响下斜齿轮故障表征随车轮激励参数变化的演变规律。
在故障振动表征应用层面,本文针对斜齿轮故障振动统计表征与时频表征开展了在智能诊断中的应用研究,应用过程综合考虑了上述系统级故障机理与振动表征特点。具体内容包括:(1)针对多源强噪对城轨车辆斜齿轮传动系统影响问题,利用小波阈值去噪与奇异值分解方法(Singular Value Decomposition,SVD)分别对信号空间与特征空间进行多尺度空间降噪,降低强噪声对故障信号干扰的同时,也降低了通过特征提取进入特征空间的噪声点与离群点干扰,增大了故障类别之间度量的相异性,更加易于分类;(2)针对故障样本全局冗余,局部稀疏的小样本特性,本文利用故障机理驱动与递归特征消除方法对降噪后的特征完成维归约,得到故障表征的最佳特征子空间,在最佳监测方向选择上进行了应用,并在试验台上得到了验证;(3)针对以故障时频表征作为卷积神经网络的输入在智能诊断应用中可解释性较差等问题,本文构造了小波感知去噪时频网络。网络逐层可解释,增强了网络模型的可解释性,提升了诊断结果的可信度;同时在网络内部实现了多尺度空间去噪,提升了网络泛化能力。通过仿真信号与试验台数据验证了算法的优越性,并在实测线路的斜齿轮故障诊断中得到了较好的诊断效果。进一步,将实测数据结合故障机理分析了领域特性产生的影响,解释了不同测点、不同运行环境下的诊断准确率差异,使网络具备了适用可解释性。
总体上,本文通过理论与实验相结合的方式,研究了城轨车辆斜齿轮传动系统故障机理及其振动表征,揭示了系统级故障机理、振动表征特点与演变规律;根据城轨车辆实际运营环境,构建了适用于城轨车辆斜齿轮传动系统故障智能诊断方法并进行了应用,获得了较好的诊断效果。相关研究成果为城轨车辆斜齿轮传动系统智能诊断与智能运维等方面的工作提供了理论支撑。
图145幅,表10个,参考文献155篇(上述统计结果包含附录)