针对滚动轴承故障诊断过程中样本处理、故障识别等技术问题,提出一种基于Morlet小波和分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用Morlet小波分析方法和移动窗方法对轴承振动信号进行样本处理。其次,对提取的短样本进行变分模态分解与特征提取,完成训练集和测试集的构建。然后,使用训练集训练CART决策树分类模型,同时引入随机搜索和K折交叉验证用于模型关键参数优化,以获取理想的轴承故障分类模型。测试集验证结果表明,该方法不但能实现多种轴承故障的有效诊断、在含噪测试集中表现良好,而且单个样本的数据长度和采样时长的缩短效果明显。
利用多体动力学和有限元法结合的混合方法对机车车体结构疲劳寿命进行仿真研究。首先在SIMPACK中建立机车整车的多体系统动力学模型,根据不同的载荷工况计算其载荷时间历程;其次根据有限元准静态应力分析法,获得车体结构的准静态应力应变影响因子(stresses influence coefficient,SIC),再利用模态分析技术获得车体结构固有频率和模态振型,以及确定车体结构危险点位置。基于危险应力分布的动载荷历程,结合车体材料的S—N曲线以及Palmgren-Miner损伤理论,利用FE-FATIGUE软件的安全强度因子分析法和WAFO(wave analysis for fatigue and oceanography)技术进行标准时域的车体结构疲劳寿命预测,其中包括应力应变的循环计数、损伤累积和寿命预测。实测结果和仿真结果相互对比表明,这种方法可以有效预测车体结构的疲劳寿命,其精度和动力学与有限元模型的精度有关。
提出一种在车体和车下设备之间进行主动减振控制的改进方法,该方法主要采用线性二次型最优控制策略和优化技术。首先用扫频法确定车体与车下设备的低阶耦合共振频率为8.2 Hz。然后分别在同步正弦和延迟随机激扰下求解最优控制参数。发现以时域性能为目标时,时域响应幅值能显著降低,但只能在耦合共振频率附近降低振动能量。为克服这一不足,提出以频率性能为目标的控制参数优化方法,所得控制参数能使车体加速度的均方根(Root mean squared,RMS)值降低40%以上。并能在较宽的频段内降低振动能量,恰好弥补了以时域性能为目标的不足。最后分析了参数扰动对控制效果的影响。结果表明,在车体质量±5%的变化范围内,加速度RMS值的降幅在40%以上;轨道激扰增加不超过2%的随机高斯噪声时,加速度RMS值的降幅在10%以上。因此,改进后的方法,不仅能有效降低车体振动,而且具有一定的控制“裕量”,可以保证工况条件劣化后的减振效果。
