-
公开(公告)号：CN113295413B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110705416.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供了一种基于间接信号的牵引电机轴承故障诊断方法。该方法包括：基于Tucker分解因子矩阵匹配选取用于牵引电机轴承故障诊断的间接信号；对所述间接信号数据进行降维和降噪处理；提取降维和降噪处理后的间接信号的特征向量；根据所述间接信号的特征向量进行牵引电机轴承的故障识别，采用基于小波时频图的2D‑CNN诊断模型和特征向量的1D‑CNN融合的双模CNN诊断模型鉴别牵引电机故障状态的损伤程度。本发明面向列车牵引电机轴承故障诊断问题形成了从信号选择、高维信号数据降维和降噪、电机轴承故障损伤类别、电子轴承故障辨识等一整套的故障诊断方法。能够为利用振动信号进行轴承故障诊断的常用手段提供补充和校核途径，使得对于轴承的故障诊断更为准确。
-
公开(公告)号：CN112345276A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011246521.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中车唐山机车车辆有限公司
Abstract: 本发明提供了一种中速磁浮列车关键部件的状态评估和预测系统。包括：磁浮列车设备结构解耦模块，用于根据列车组件邻接关系、包含关系和平行关系构建了磁浮列车的层次结构；磁浮列车设备耦合关系模块，用于按照子系统建模方法，将列车整车和设备分为不同层次的子系统和元器件，构建磁浮列车分层结构之间的链接方式；磁浮列车关键部件诊断模块，用于通过各种故障诊断模式利用统计分析模型、机器学习模型和深度学习模型对列车关键设备进行状态识别和故障诊断对磁浮列车的状态做出综合评估。本发明通过对磁浮列车关键设备和元器件进行状态评估和故障诊断，以预测关键设备和元器件的使用状态并对异常预警，可以为磁浮列车系统健康管理提供数据支撑。
-
公开(公告)号：CN112345276B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011246521.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中车唐山机车车辆有限公司
Abstract: 本发明提供了一种中速磁浮列车关键部件的状态评估和预测系统。包括：磁浮列车设备结构解耦模块，用于根据列车组件邻接关系、包含关系和平行关系构建了磁浮列车的层次结构；磁浮列车设备耦合关系模块，用于按照子系统建模方法，将列车整车和设备分为不同层次的子系统和元器件，构建磁浮列车分层结构之间的链接方式；磁浮列车关键部件诊断模块，用于通过各种故障诊断模式利用统计分析模型、机器学习模型和深度学习模型对列车关键设备进行状态识别和故障诊断对磁浮列车的状态做出综合评估。本发明通过对磁浮列车关键设备和元器件进行状态评估和故障诊断，以预测关键设备和元器件的使用状态并对异常预警，可以为磁浮列车系统健康管理提供数据支撑。
-
公开(公告)号：CN113295413A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110705416.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供了一种基于间接信号的牵引电机轴承故障诊断方法。该方法包括：基于Tucker分解因子矩阵匹配选取用于牵引电机轴承故障诊断的间接信号；对所述间接信号数据进行降维和降噪处理；提取降维和降噪处理后的间接信号的特征向量；根据所述间接信号的特征向量进行牵引电机轴承的故障识别，采用基于小波时频图的2D‑CNN诊断模型和特征向量的2D‑CNN的双模CNN诊断模型鉴别牵引电机故障状态的损伤程度。本发明面向列车牵引电机轴承故障诊断问题形成了从信号选择、高维信号数据降维和降噪、电机轴承故障损伤类别、电子轴承故障辨识等一整套的故障诊断方法。能够为利用振动信号进行轴承故障诊断的常用手段提供补充和校核途径，使得对于轴承的故障诊断更为准确。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
