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列车诊断技术国内外研究现状综述
本文
研究
的振动信号的分析方法现阶段正向着人工智能化,高度集成化和远程控制化方向发展,便于跟随列车在线进行故障诊断和预报,且对列车来说是一种无损检验方法,在列车实际运行中得到了广泛的应用。这里所说的列车故障诊断的振动信号分析方法,不是传统的对振动信号处理所使用的方法,而是对振动信号进行分析处理所使用的的一些基本方法,如振动信号的幅域分析、值域分析、时间域和频率域的分析方法,因为
机械
设备故障的振动诊断主要依据这些方法,主要有振动信号的幅值分析方法、振动信号的相关分析方法、振动信号的频域分析方法、振动信号的时序分析法、振动信号的特征分析方法。常常利用振动诊断技术来诊断轴承转子当中由于不对中,不平衡和松脱引起的故障。列车诊断技术除了振动诊断还有以下几种主要诊断技术:39038
1.声诊断技术:声音的传播也是靠振动的,所以声音也是属于振动的一种形式。声诊断技术主要利用了声学原理来对列车进行故障诊断。主要方法包括了超声波诊断、噪声诊断和声发射诊断。
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2.红外线诊断技术:红外线人类的肉眼是看不见的。此种诊断方法的实质是利用红外线来测量零件温度的技术。零件发生故障时一般都会伴随着温度的变化,所以此种方法可以用来作为列车的故障诊断。其中红外线测温技术和红外线成像技术是红外线诊断技术常用的方法。
3.润滑油分析技术:通过提取列车转子、轴承和其它需要润滑的零件的润滑油,由于润滑油当中包含许多颗粒,通过分析润滑油当中包含的颗粒能够得到摩擦磨损和
系统
污染程度等方面的重要信息。光谱分析技术和铁谱分析技术是常用的的润滑油分析技术。
目前在高速列车和动车组中,都设置了相对完备的,由
计算机
微机控制的列车故障诊断系统。好比德国的ICE的高速动车组便是一个完备的内部诊断操作系统。包括了对所有
电子
控制范围进行检测诊断,能够给司机提供排除故障的提示还能对故障的类型进行等级划分。能够将所有的过程参数进行存档,为以后的决策提供参数来源。法国TGV高速动车组的列车监控和故障诊断系统一个主要特点就是通过车载微机控制系统来对列车进行检测诊断和故障预测等。日本的新干线采用的是设备优先,人控为辅的原则。主要由列车控制信息
管理
系统,这是一种闭合环状的故障检测系统。此系统包括了中央监视器、末端监视器、监视显示器和光缆传输回路组成。
在做
毕业论文
的期间,通过查阅有关中外
文献
来帮助自己完成此次论文的编写,现在讲参考论文的主要内容分类编辑如下:
姜文福在文献[1]、梁瑜在文献[2]、P.D. MCFADDEN, M.M. TOOZHY在文献[10]、Yu Yang,Dejie Yu,Junsheng Cheng在文献[11]、Qiuhua Du,Shunian Yang在文献[12]和杨勇在文献[20]介绍了有关轴承故障诊断方面的知识。介绍了机车轴承故障的成因、基本形式和振动模型,分析比较了现有的机车轴承故障诊断的理论与方法,总结前人多年来的研究成果,结合实际对现有机车轴承温度监测方法进行改进,给出一种利用机车轴承振动信号对机车轴承运行状况进行监测的新方法。何斌斌在文献[4]中总结传统齿轮箱系统的常见故障形式,总结并分析了高速列车的激扰源及其特征。
杨鑫在文献[3]、郭世明在文献[6]、张贤达在文献[14]、陈进在文献[16]介绍了对于列车机械关键零件出现故障的诊断方法。包括了信号的时频域分析、小波、二代小波理论、危害度分析(FMECA)和故障树分析(FAT)。黄采伦,樊晓平,陈特放在文献[17]介绍了基于列车
通信
网络
的列车安全与健康文护系统结构及相应的理论基础,较系统地介绍了旅客列车轮对、电力机车电气部分、机车走行部等的故障机理及故障诊断技术,最后给出了一个完整的机车走行部在线故障诊断系统。
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