一種強噪聲背景下地鐵車輪軸承故障信號的特征提取方法_第1頁
一種強噪聲背景下地鐵車輪軸承故障信號的特征提取方法_第2頁
一種強噪聲背景下地鐵車輪軸承故障信號的特征提取方法_第3頁
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文檔簡介

形式之一。地鐵列車的運行安全事關著人民群眾的生命財產(chǎn)安全，因此，地鐵設備的運行狀態(tài)監(jiān)測及時的故障診斷非常重要。軸承是地鐵車輛中在實驗中，我們采用了一套自主開發(fā)的地鐵車輪軸承信號采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對地鐵輪軸承運行過程中的振動信號進行采集。系統(tǒng)采用了2048z驗中，我們選取了多組車輪軸承故障信號進行了試驗，包括滾珠脫落、垂直裂紋、水平裂紋等不同類型的故障信號。125點為一幀（0.06秒）的振動信號，PCALDA方法進行二維特征提取，可以有效本文提出了一種基于時頻特性和特征空間分布的地鐵車輪軸承故障信號特征提取方法。該方法將時頻分析與主成分分析（）和線性判別分析（LD）相結合，可以在強噪聲背景下fcy提取出與軸承故障相關的特征。實驗結果表明，該方法對地鐵車輪軸承故障信號的特征提取準確率高，并且可以在實際應用中實現(xiàn)可靠的故障診斷，能夠為地鐵列車軌道交通安全提供有效的支持。

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