列车常见故障及诊断方法概论模板课件.ppt
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1、列车常见故障及诊断方法目目 录录 第一章 机械故障诊断的基本原理 第二章 故障诊断的信号分析与处理技术 2.1 信号分析与处理中常用的数学变换 2.2 时域分析方法 2.3 频域分析方法 第三章 振动诊断的理论基础 3.1 机械振动的运动学 3.2 单自由度系统的强迫振动 第四章 测振传感器 第五章 典型的故障处理方法(弓网接触)第一章 列车故障诊断概述 列车故障诊断的作用内容及特点 1、列车故障诊断的作用与意义 2、列车故障诊断的主要研究内容 3、机械设备转台监测检修技术 4、我国铁路机车车辆检修的有关规定 5、我国开展列车故障诊断的特点 列车常见故障及诊断方法 一、列车故障诊断的作用与意义
2、1 主要作用:列车故障诊断是识别列车运行状态的科学,其研究内容包括:(1)列车运行现状的识别诊断(2)对其运行状态的监测(3)对其运行趋势的预测2 主要意义:铁路是我国重要的基础设施,列车良好的运行是确保铁路安全行车的关键。铁路是我国重要的基础设施,列车良好的运行是确保铁路安全行车的关键。而这些,必须依赖列车故障诊断技术。列车常见故障及诊断方法二、列车故障诊断的主要研究内容对列车进行故障诊断技术及故障诊断装置的研究,在我国目前人处于起步阶段。其主要研究内容根据列车总体来分,可分为以下三个方面。I.机械部分故障诊断II.电气部分故障诊断III.空气管路部分故障诊断列车常见故障及诊断方法机械部分故
3、障诊断的主要内容机械部分的主要设备包括车体、转向架、轮对等。(1)车体的故障检测)车体的故障检测列车车体是一个壳体结构。是一个复杂的受力体,应该具有足够的强度和刚度,以保证运行的安全性和平稳性。车体的故障诊断主要是针对车体受力,外形是否出现变形或裂纹等方面进行。列车常见故障及诊断方法(2)转向架的故障检测)转向架的故障检测转向架是列车的走行部分,它对机车车辆动力学性能、牵引性能和安全性能骑着决定性的作用。转向架的主要故障是受力结构上出现裂纹,目前我国铁路机车车辆主要是在停车状态依靠感官检测和超声波检测。列车常见故障及诊断方法(3)轮对的故障检测)轮对的故障检测轮对是列车机械部分中最重要的关键部
4、件之一,是铁路机车机械故障多发的部位,在铁路机车的检修与维护中,轮对的维护保养尤为重要。列车常见故障及诊断方法 电气部分故障诊断的主要内容电力机车上进行故障诊断的主要电气部件包括8类:受电弓(弓网关系)、主变压器、牵引变流器、牵引电机、辅助电机系统、电气控制系统、微机及电子控制系统、控制电源和辅助电源。电力机车故障诊断系统的建立是一个十分巨大复杂的系统工程。列车常见故障及诊断方法 空气管路部分故障诊断列车开车与停车都离不开空气管路系统,对保障铁路运输安全、提高哦列车的运行速度与可靠性,都起着十分重要的作用。空气管路系统可分为风源系统管路、控制系统管路、辅助系统管路、制动机系统管路。列车常见故障
5、及诊断方法机械设备状态监测检修技术1.振动状态监测检修技术2.噪声状态监测检修技术3.温度状态监测检修技术4.无损探伤状态监测检修技术列车常见故障及诊断方法振动状态监测检修技术振动诊断:指对正在运转的机器设备进行检测,测量系统某些选定点上的振幅、频率、相位、振动的时间历程和频谱等参数,对于非工作状态的机器则需要激振。振动信号的分析方法:1、时域分析 2、频域分析列车常见故障及诊断方法噪声状态监测检修技术机械噪声分类:1、机械机构振动性噪声 2、空气动力性噪声噪声的特性参数:声压 声强 声功率 等噪声的测量仪器:1、传声器 2、放大器 3、计权滤波器在进行噪声测量前,首先应明确测量的对象和目的,
6、编制相应的测量计划,选择合适的噪声测量仪器,以保证达到预定的测量要求。列车常见故障及诊断方法温度状态监测检修技术 某些设备运转是否正常会在温度上有明显的反应,根据温度值的变化可以了解机电设备的运转状态,进行状态监测检修。温度的测量方式接触式测温非接触式测温热电偶工作原理热电阻传感器原理薄膜热电阻式传感器红外探测器红外成像列车常见故障及诊断方法无损探伤状态监测检修技术利用声光电磁热以及核辐射效应等均可在不破坏被测对象的结构完整性前提下实现对材料内部损伤的探测,称为无损探伤。无损探伤技术渗透法探伤磁粉探伤超声探伤列车常见故障及诊断方法 我国铁路机车车辆检修的有关规定机车车辆失效的规定我国标准GB
7、3187对故障的定义为“产品丧失规定的功能,对可修复产品通常也称故障。”故障通常分为以下几类:(1)机破 机车车辆破损,根据机车车辆的破损范围可分为四类,报废、大破、中破和小破。(2)临修 机车在机务段两次定检之间发生的临时性修理的故障。(3)碎修 自检自修的不计入临修的故障称之为碎修故障。列车常见故障及诊断方法目前我国开展列车故障诊断的特点我国机车车辆制造维修的低水平,特别是可靠性低,对开展机车车辆故障诊断的迫切性有所提高(1)国内没有关于铁路机车车辆机电设备成功晚上的故障诊断报道。(2)数学模型难以建立。(3)原始资料的积累困难,真实性不高。(4)故障诊断的研究起步晚,工作开展困难列车常见
8、故障及诊断方法课后问题列车故障诊断的主要研究内容机械部分故障诊断电气部分故障诊断空气管路部分故障诊断机械设备状态监测检修技术振动状态监测检修技术噪声状态监测检修技术温度状态监测检修技术无损探伤状态监测检修技术列车常见故障及诊断方法第二章 故障诊断的信号分析与处理技术2.12.1信号分析与处理中数学变换信号分析与处理中数学变换 信号可分为确定性信号与随机信号两大类:信号可分为确定性信号与随机信号两大类:确定性信号确定性信号:能用数学表达式精确描述的信号,可进一步分为周:能用数学表达式精确描述的信号,可进一步分为周 期和非周期性号。期和非周期性号。随机信号随机信号:不能用数学表达式精确描述的信号,
9、可利用数理统计:不能用数学表达式精确描述的信号,可利用数理统计 和离散数字处理的方法进行分析;和离散数字处理的方法进行分析;信号的分类信号分析与处理的方法很多,其基础是数学变换。列车常见故障及诊断方法信号的分类信号的分类机械故障诊断领域中遇到大多数机械信号为确定性信号和随机信号的组合,总体上有一定的随机性,因而往往把所测机械信号说成是随机信号。列车常见故障及诊断方法0.10.20.30.40.5-1-0.500.51幅值 米/秒2时间 秒0.10.20.30.40.5-1-0.500.51幅值 米/秒2时间 秒一些机械信号(空气压缩机信号:1 正常、2弹簧失效)列车常见故障及诊断方法02565
10、127681024-1.5-1-0.500.511.5序列点数幅值 a/mV列车常见故障及诊断方法信号分析与处理技术概念概念 为诊断故障而测得的为诊断故障而测得的信号信号多多是时是时间间的的历程函数历程函数,为了更充分地,为了更充分地利用利用所测信号,有必要从多个侧面来对所测信号,有必要从多个侧面来对它进行它进行加工处理加工处理,这个加工处理的,这个加工处理的过程就是信号的分析与处理过程就是信号的分析与处理列车常见故障及诊断方法2.1.1傅里叶变换 傅里叶变换,即从时域傅里叶变换,即从时域到频域的变换或其逆变换,是频谱到频域的变换或其逆变换,是频谱分析的工具。分析的工具。*1、傅里叶级数、傅里
11、叶级数列车常见故障及诊断方法傅里叶级数的三角函数展开式和复指数展开式)sincos()(0010tnbtnaatxnnndttxTaTT)(12/2/0000tdtntxTaTTn02/2/0cos)(200tdtntxTbTTn02/2/0sin)(200 x tC ennjntn(),(,.)0012列车常见故障及诊断方法02,20,)(00tTATtAtx000002.)5sin513sin31(sin4)(TtttAtx例子列车常见故障及诊断方法2、傅里叶变换、傅里叶变换 tx fXIFTFT列车常见故障及诊断方法例子:矩形窗函数的频谱例子:矩形窗函数的频谱|2()0|2Atw tt2
12、222()()()()2sinsin()()jftjftjfjfjfWfw t ed tAA ed teejffAAcfXfef 列车常见故障及诊断方法傅里叶变换的基本性质傅里叶变换的基本性质1、线性性质、线性性质2、比例伸缩性质、比例伸缩性质3、位移性质、位移性质4、对称性质、对称性质5、函数曲线下的面积、函数曲线下的面积6、乘积与卷积、乘积与卷积7、微分性质和积分性质、微分性质和积分性质列车常见故障及诊断方法2.1.2拉普拉斯(Laplace)变换 除了满足狄利赫利条件外,还要在()区间上满足绝对可积条件的函数才可以作傅傅立叶变换。但绝对可积的条件是比较强的,许多函数即使是很简单的函数(如
13、单位函数、正弦函数、线性函数等)都不满足这个条件。其次可以进行傅立叶变换的函数必须在整个数轴上有意义,但在实际应用中,许多以时间t作自变量的函数往往在 下无意义或者不需要考虑。像这样的函数都不能进行傅立叶变换。由此可见,傅立叶变换的应用范围受到相当大的限制。工程上实测的信号往往不满足此项要求。,列车常见故障及诊断方法拉氏变换的应用:拉氏变换的应用:n 拉氏变换可使求导和求积分的运算简化拉氏变换可使求导和求积分的运算简化为代数运算,可通过拉氏变换把微分方为代数运算,可通过拉氏变换把微分方程化为代数方程来求解。程化为代数方程来求解。n 拉氏变换还常用于求系统的传递函数。拉氏变换还常用于求系统的传递
14、函数。列车常见故障及诊断方法2.1.3 Z变换00)()()()(nnnnznxnxZznxzX 利用利用Z Z变换的性质,可将差分方程转换为代数方程,变换的性质,可将差分方程转换为代数方程,从而使求解过程大为简化。从而使求解过程大为简化。(数字信号)数字信号)2.1.4 希尔伯特变换ttxdtxtx1*)()()()(揭示了可实现系统函数实部与虚部之间的相互信揭示了可实现系统函数实部与虚部之间的相互信赖关系,主要用于信号包络的提取,奇异点信号赖关系,主要用于信号包络的提取,奇异点信号的获取。的获取。列车常见故障及诊断方法问题:傅里叶变换的基本性质问题:傅里叶变换的基本性质答案:1、线性性质、
15、线性性质2、比例伸缩性质、比例伸缩性质3、位移性质、位移性质4、对称性质、对称性质5、函数曲线下的面积、函数曲线下的面积6、乘积与卷积、乘积与卷积7、微分性质和积分性质、微分性质和积分性质列车常见故障及诊断方法1、概率密度函数P(X)定义:信号幅值为X的概率数学表达式:2.2.1统计特征参量分析列车常见故障及诊断方法2.2时域分析方法图示新旧两个齿轮箱的振动信号的概率密度函数,直观地说明新旧两个齿轮箱的振动信号之间有明显的差异列车常见故障及诊断方法2、概率分布函数F(X)定义:幅值信号小于等于某一值X的概率数学表达式:列车常见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法3、无量纲指标列车常见故障及诊断
16、方法无量纲指标的敏性和稳定性的评价由信号的幅值参数比值得到的无量纲指标在实际使用时,敏感性和稳定性常常不能兼顾。列车常见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法1 1、自相关函数:、自相关函数:定义:描述随机信号一个时刻与另一个时刻定义:描述随机信号一个时刻与另一个时刻 的依赖关系,即研究的依赖关系,即研究T T时刻与时刻与T T时时 刻两个随机变量的相关性,记作刻两个随机变量的相关性,记作RX()RX()()(1lim0dttxtxTRTTx自相关函数的应用:判断信号是否含有周期性成分2.2.2相关分析列车常见故障及诊断方法2、互相关函数定义:描述随机信号x(t)、y(t)之间的相 关性的函数,
17、用 Rxy()表示:1lim0dttytxTRTTxy列车常见故障及诊断方法3、自相关函数的应用举例 R()0(a)正常状态变速箱噪声信号的自相关函数 R()0(b)异常状态变速箱噪声信号的自相关函数C630型机床主轴箱噪声的自相关函数(a)图是正常状态下噪声的自相关函数,随着的增大R()迅速趋近于横坐标,说明变速箱的噪声是随机噪声;相反,在(b)图中,变速箱噪声的自相关函数R()中含有周期分量,当增大时R()并不向横坐标趋近,这标志着变速箱工作状态处于异常。将变速箱中各根轴的转速与R()的波动频率进行比较,就可以确定出这一缺陷的位置。列车常见故障及诊断方法自相关分析测量转速理想信号干扰信号实
18、测信号自相关系数提取周期性转速成分。自相关分析的主要应用:用来检测混肴在干扰信号中的确定性周期信号成分。4、互相关函数的应用举例 它是在噪声背景下提取有用信息的一个十分有效的手段。它是在噪声背景下提取有用信息的一个十分有效的手段。例如我们对一个线性系统激振,测得的振动信号中常常含有大量的噪例如我们对一个线性系统激振,测得的振动信号中常常含有大量的噪声干扰。根据线性系统的频率保持性,只有和激振频率相同的分量才声干扰。根据线性系统的频率保持性,只有和激振频率相同的分量才有可能是有可能是由激振引起的响应由激振引起的响应,其它分量均视为干扰噪声。,其它分量均视为干扰噪声。列车常见故障及诊断方法 在不同
19、频率的激励作用下,根据输入信号和输出响应之间的互相在不同频率的激励作用下,根据输入信号和输出响应之间的互相关函数可以求出各频率下从激励点到测量点之间的幅值、相位传关函数可以求出各频率下从激励点到测量点之间的幅值、相位传输特性,从而得到相应的输特性,从而得到相应的频率响应函数频率响应函数。用来测量一种随机干扰的用来测量一种随机干扰的平均传递速度平均传递速度:考虑沿某一方向传播的考虑沿某一方向传播的某种干扰,当我们在此方向上相距某种干扰,当我们在此方向上相距L的两个测点测量此干扰时,得的两个测点测量此干扰时,得到两个信号,用这两个信号的互相关函数即可以识别出干扰传播到两个信号,用这两个信号的互相关
20、函数即可以识别出干扰传播的方向和平均传播的时间。的方向和平均传播的时间。列车常见故障及诊断方法求平均传输速度求平均传输速度 激励噪声激励噪声H(T)经过传感器经过传感器X和传感器和传感器Y的时差的时差 ,用测得的用测得的X(T)和和Y(T)两路信号进行互相关分析可两路信号进行互相关分析可得得 ,如果,如果L已知,则激励噪声在通道中的传输已知,则激励噪声在通道中的传输速度速度 ,而,而V V的符号反映了激励信号在通道中的符号反映了激励信号在通道中的传输方向。的传输方向。mV=Lm互相关分析0L传感器 X传感器 y激励噪声y(t)x(t)Vth(t)列车常见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法列车
21、常见故障及诊断方法问题:自相关函数的主要应用是什么?答案:提取信号中的周期性成分2.3.1频域分析方法的优点频域分析方法的优点时域分析时域分析:只能粗略地回答机械设备是否有故障频域分析:频域分析:能回答故障发生部位信息目前频域分析是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一列车常见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法2.3 频域分析方法列车常见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法2.3.2频域分析方法的定义时间(横坐标)频率(横坐标)时域 频域即把以时间为横坐标的时域信号通过傅里叶变换分解为以频率为横坐标的频域信号,从而求得关于原时域信号频率成分的幅值和相位信息的一种分析方法 傅里叶变换列车常
22、见故障及诊断方法列车常见故障及诊断方法2.3.3常见的频域分析方法1、幅度谱分析 直接对采样所得的时域信号进行傅里叶变换,求得关于该时域信号的频率构成信息数学运算式:X(T):时域信号(振动加速度、速度或位移等一切以T为自变 量的函数)X(F):信号的幅度谱 dttxfXft2 j-)(2、功率谱分析 在频域中对信号能量或功率分布情况的描述,包括自功率谱和互功率谱。自功率谱与幅度谱提供的信息量相同,相同条件下,自功率谱比幅度谱更为清晰 自功率谱计算方法:A、幅度谱计算 B、相关函数的傅里叶变换 A、幅度谱计算自功率谱密度函数:帕斯维尔定理推知,信号的幅度谱与自功率谱之间的对应关系如下其离散化采
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