文献类型：期刊文章

作　　者：杨建伟[1] 蔡国强[2] 姚德臣[2] 黄强[3] 李捷[4]

机构地区：[1]北京建筑工程学院机电与汽车工程学院,北京100044 [2]北京交通大学轨道交通安全与控制国家重点实验室,北京100044 [3]中国铁道科学研究院机车车辆研究所,北京100081 [4]太原科技大学机械电子工程学院,山西太原030024

出　　处：《中国铁道科学》

基　　金：国家"八六三"计划项目(2007AA11Z247);山西省自然科学基金资助项目(2008012006-3);山西省青年科技研究基金资助项目(2007021023);山西省青年学术带头人资助项目(20081066);太原科技大学博士启动基金项目(200670)

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：6

起止页码：68-73

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20110113551575)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,再通过小波包分解,构造特征向量,以此作为故障样本对改进的BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明,基于该方法的故障诊断系统能够很好地诊断出铁道车辆滚动轴承内圈、外圈及滚动体表面出现的疲劳、剥落、磨损和裂纹等故障,具有实际工程应用价值。

关 键 词：铁道车辆 滚动轴承 故障诊断  小波包 改进神经网络

分 类 号：TH133.33] U270.331.2]