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形式之一。地鐵列車(chē)的運(yùn)行安全事關(guān)著人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全,因此,地鐵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及時(shí)的故障診斷非常重要。軸承是地鐵車(chē)輛中在實(shí)驗(yàn)中,我們采用了一套自主開(kāi)發(fā)的地鐵車(chē)輪軸承信號(hào)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)可以對(duì)地鐵輪軸承運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集。系統(tǒng)采用了2048z驗(yàn)中,我們選取了多組車(chē)輪軸承故障信號(hào)進(jìn)行了試驗(yàn),包括滾珠脫落、垂直裂紋、水平裂紋等不同類(lèi)型的故障信號(hào)。125點(diǎn)為一幀(0.06秒)的振動(dòng)信號(hào),PCALDA方法進(jìn)行二維特征提取,可以有效本文提出了一種基于時(shí)頻特性和特征空間分布的地鐵車(chē)輪軸承故障信號(hào)特征提取方法。該方法將時(shí)頻分析與主成分分析()和線(xiàn)性判別分析(LD)相結(jié)合,可以在強(qiáng)噪聲背景下fcy提取出與軸承故障相關(guān)的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)地鐵車(chē)輪軸承故障信號(hào)的特征提取準(zhǔn)確率高,并且可以在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)可靠的故障診斷,能夠?yàn)榈罔F列車(chē)軌道交通安全提供有效的支持。
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