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基于数据驱动的列车轴承故障声学信号的多普勒校正方法

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由于列车运动,故障轴承的声学信号会产生频移和扩展的多普勒现象,给轴承的故障识别、诊断带来了难度.本文提出了一种基于数据驱动的多普勒校正方法,并将其运用到列车轴承上.该方法通过时频域中轴承故障数据的能量变化的特点直接建立重采样时间序列,无需其他参数即可实现信号的多普勒校正.在计算量,实用性方面,相比于传统的方法具有明显的优势.本文通过仿真信号和实际信号验证了该方法的有效性.

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来源
《第十一届全国随机振动理论与应用学术会议》|2015年|1-8|共8页
会议地点北京
作者
ZHANG Shang-bin; 张尚斌; KONG Fan-rang; 孔凡让; ZHANG Hai-bin; 张海滨; OUYANG Ke-sai; 欧阳可赛;
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作者单位

中国振动工程学会;

中国力学学会;

中国航空学会;

中国机械工程学会;

中国宇航学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U270.331.2;
关键词
列车轴承; 故障诊断; 声学信号; 多普勒效应; 数据驱动;

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