一种轨旁声学故障诊断方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种轨旁声学故障诊断方法和设备，由于传声器阵列采集到故障轴箱轴承信号很容易淹没在强冲击干扰与强背景噪声中，导致其故障特征提取困难。因此，基于传统时域波束形成原理，以“峭度值”作为指标一，计算聚焦面上各点源的峭度值并迭代去除最强干扰源信号，得到更新后的波束形成结果。随后，将“能量值”作为指标二，相关计算与上述一致。最后，根据删除干扰源后的目标信号，并通过包络谱分析获取故障诊断结果。与现有技术相比，本发明专利技术克服了现有技术对强冲击性噪声不奏效而导致故障诊断效果差的问题，去噪效果明显，且能准确提取轴箱轴承故障特征，最终实现轴箱轴承故障诊断。断。断。

【技术实现步骤摘要】
一种轨旁声学故障诊断方法和设备


[0001]本专利技术涉及机械故障诊断领域，尤其是涉及一种轨旁声学故障诊断方法和设备。

技术介绍

[0002]轴箱轴承是轨道车辆走行部中的关键旋转部件，其在运行过程中的状态很大程度上会影响列车的安全。因此，对轴箱轴承进行状态监测和故障诊断以确保列车运行安全尤为重要。
[0003]目前，非接触式轨旁轴箱轴承状态监测和故障诊断技术受到关注，该技术借助安装在轨旁的传声器阵列来接收列车通过有效孔径范围时发出的声信号进行轴箱轴承监测。相比现有的车载状态监测系统，轨旁声学系统具备如下不可取代的优势：首先，该系统仅需一套监测设备即可实现对所有通过列车轴箱轴承的故障监测，降低了维保成本；其次，避免了车载系统中振动传感器安装在旋转机械上时产生的额外负载，第三，该系统通用性更强，使用更为广泛。
[0004]然而，在轨旁声学状态监测和故障诊断中，多普勒失真和强背景噪声严重影响了诊断结果的准确性。多普勒失真意味着传声器阵列采集到的声学信号受到多普勒效应的影响，且由于列车轴承和固定传声器阵列之间的相对运动而严重失真，导致信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：获取来自传声器阵列的声信号，将所述声信号转换为时域下的波束形成结果；根据当前的波束形成结果，计算所有聚焦点的峭度值，确定峭度值最大的目标聚焦点，从所述声信号中删除所述目标聚焦点对应的源信号，对删除源信号后的声信号进行波束形成，获取新的波束形成结果，重复执行本步骤直至满足预设的第一停止迭代条件；根据当前的波束形成结果，计算所有聚焦点的能量值，确定能量值最大的目标聚焦点，从所述声信号中删除所述目标聚焦点对应的源信号，对删除源信号后的声信号进行波束形成，获取新的波束形成结果，重复执行本步骤直至满足预设的第二停止迭代条件；根据当前的波束形成结果，获取删除干扰源后的目标信号，针对所述目标信号，通过包络谱分析获取故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，所述的第一停止迭代条件为：迭代次数超过预设次数和/或本次迭代中的最大峭度值与上一次迭代中最大峭度值间的差值小于预设的阈值。3.根据权利要求1所述的一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，所述的第二停止迭代条件为：迭代次数超过预设次数和/或本次迭代中的最大能量值大于上一次迭代中的最大能量值。4.根据权利要求1所述的一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，通过包络谱分析获取故障诊断结果具体为：针对所述删除干扰源后的目标信号，采用小波包分解选择最优解调频带进行滤波，并通过包络谱分析表明故障诊断结果。5.根据权利要求1所述的一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，最大的峭度值对应的目标聚焦点采用下式确定：式中，Φ
(i)
(t,F)为当前的波束形成结果，i(i≥0)表示将峭度值视为优化指标时的算法迭代次数，为所述目标聚焦点的峭度值，E、μ和σ分别表示期望算子，均值和标准差。6.根据权利要求1所述的一种轨旁声学故障诊断方法，其特征在于，最大的能量值对应的目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡定玉，刘丹懿，师蔚，廖爱华，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：