黄晨光 作品数:11 被引量:53 H指数:4 供职机构: 西南交通大学电气工程学院牵引动力国家重点实验室 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 “十一五”国家科技支撑计划 更多>> 相关领域: 机械工程 交通运输工程 电子电信 更多>>
基于边缘粒子滤波的高速列车性能参数估计方法 被引量:2 2014年 针对高速列车参数估计中参数增广为状态变量时所出现的非线性问题,提出一种基于边缘粒子滤波的参数估计方法。在Rao-Blackwellised(RB)框架下,将高速列车性能参数估计的概率模型进行分块化处理。应用卡尔曼滤波对线性的状态块进行一步预测和测量更新,应用粒子滤波对非线性的参数块进行一步预测与测量更新,实现参数的动态估计,并通过理论分析和高速列车参数估计实例验证了方法的有效性。分析结果表明:与经典的扩展卡尔曼滤波相比,提出的方法具有对初值免疫和算法稳定的特点;参数估计误差快速收敛到5%以内,且提出的参数估计方法是无偏估计,具有较好的工程适用性。 丁建明 林建辉 王晗 黄晨光 赵洁关键词:高速列车 性能参数 参数估计 延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用 被引量:3 2020年 结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。 黄晨光 林建辉 易彩 黄衍 靳行关键词:轮对轴承 HANKEL矩阵 奇异值分解 基于索引冗余字典的轴承故障组稀疏分类方法研究 被引量:2 2019年 基于声发射信号的高速列车轮对轴承早期故障状态诊断和分类复杂性高,常用的人工神经网络及支持向量机方法在参数设置与多分类问题上存在困难。组稀疏分类(GSRC)仅通过超完备字典下稀疏重构即可实现理想的多分类,在图像、语音分类中成为热点。为将GSRC用于轴承故障识别,设计了一种带索引的复合故障冗余字典,利用样本信号多尺度排列熵构成索引字典的小体积优势预先匹配来缩小故障类范围,以邻近梯度法和最优一阶加速的组LASSO约束优化算法来提高收敛性和计算速度;采用改进EEMD结合变分模态分解自适应的获得各故障类初始原子,以保留故障的非线性特征,同时提出一种原子区间平移稀疏编码方法(Interval Translation Sparse Coding, ITSC)放宽了样本数据截取要求,原子有更好的紧凑性与稀疏性;对七类轴承缺陷试验台跑合声发射信号进行分类,验证了该方法的性能。 邓韬 林建辉 黄晨光 靳行关键词:轴承故障 声发射 车轮不圆顺动态检测的时频特征圈内定位比较法 被引量:5 2013年 利用车轮旋转中车轮不圆顺循环冲击轨道的特点,提出一种车轮不圆顺车载动态检测的新方法。该方法的核心是:对车速积分确定车轮旋转一圈对应的起止时刻,用该起止时刻去截取对应时间历程的轴箱垂向振动加速度,对截取信号作频率切片小波变换提取信号的时频特征,将时频特征图的时间轴变换为车轮弧长的位移轴,在车轮旋转一周内实现时频特征定位,通过比较连续不同起止时刻的时频圈内定位特征来检测车轮的不圆顺。应用带有车轮不圆顺的动力学仿真数据对该方法的有效性进行了验证,结果表明:该方法实时性好,准确性高,具有良好工程适应性。 丁建明 林建辉 易彩 伊燕利 黄晨光关键词:动态检测 车辆悬挂弹簧故障检测的能量传递特性比较法 被引量:6 2013年 利用弹簧刚度对悬挂传递函数的频移特性,提出一种车辆悬挂弹簧故障动态检测的新方法。对悬挂弹簧安装处的车体和构架垂向振动加速度信号分别进行7层谐波小波包分解,计算了8个低尺度的能量,在同一尺度上,将车体和构架的加速度能量相除得到悬挂的尺度能量传递特性,提出相邻时段对应悬挂尺度能量传递特性的比较方法,进行悬挂弹簧的故障检测。检测结果表明:当悬挂弹簧刚度蜕变时,其传递特性向高尺度变化,与检测机理分析得出的传递特性向低频率变化的分析结论一致,同时能够检测刚度蜕变10%的悬挂故障,因此,该方法可靠性高,具有一定的工程适应性。 丁建明 林建辉 赵洁 黄晨光关键词:车辆工程 动态检测 EEMD-SVD方法及其在高速列车滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:1 2017年 结合聚合经验模态分解(Ensemble empirical model decomposition,EEMD)优秀的非平稳信号分解能力和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的强去噪能力,提出了一种高速列车滚动轴承故障检测的新方法。该方法是应用EEMD对轴承轴箱位置的振动信号分解得到基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF矩阵做SVD得到正交化结果,分别利用各奇异值重构信号,应用各特征信号的Hilbert包络解调处理得到的包络谱诊断轴承故障类型。利用仿真信号数据和人工伤轴承试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效提取轴承的故障特征信息,特征波形清晰准确,相比传统EEMD方法,在强噪声干扰时故障特征的诊断能力得到了显著提高。 谭翠 张兵 黄晨光关键词:包络解调 轴承故障诊断 基于改进EEMD样本熵的高速列车滚子缺陷AE信号提取 被引量:4 2017年 提出一种改进EEMD滚子缺陷声发射(AE)信号提取新方法,该方法根据EMD分解的二进滤波器组特性构造幅值与频率成线性-正弦规律变化的噪声添加进测试数据,给出了噪声构建原则,并按频率由高到低限定各阶IMF筛选次数,选取同一时段高频IMF归一化样本熵较小的数据段作为声发射事件参考。对实测数据计算表明特殊构造的噪声和筛选次数能有效抑制中低频段模态混叠和高阶IMF小波消失现象,改进后的EEMD方法分解出的IMF分量物理意义明确,性能优于传统EEMD方法。分段的IMF样本熵变化能在连续监测中捕捉声发射事件,对应的Hilbert谱能直观凸显出滚子缺陷声发射信号,滚动体AE信号事件周期与理论计算相吻合。 邓韬 林建辉 黄晨光 靳行 张敏关键词:声发射 万向传动轴动不平衡动态检测的小波能量主元法 2014年 提出一种高速列车万向轴动不平衡车载动态检测的新方法。该方法的核心是:对万向节安装机座的振动信号进行谐波小波包分解,提取前19个小波尺度能量形成特征向量,分别统计动平衡、动不平衡万向轴在不同转速条件下振动信号的特征向量而构成主元分析的训练样本,以累积方差贡献量大于0.8作为主分量个数的确定准则,将特征向量从19维降低到2维,应用第一主元和第二主元联合区分万向轴的动不平衡状态。应用台架试验数据对该方法的有效性进行了测试验证,结果表明:该方法能够有效辨别万向轴的不平衡状态,其准确性高,具有一定的工程适应性。 丁建明 林建辉 王晗 黄晨光关键词:万向传动轴 主元分析 高速列车轴箱轴承多故障滚动体振动模型及其缺陷定位方法 被引量:2 2020年 针对传统时域分析方法识别滚动轴承故障滚动体数量和相位信息容易失效的问题,建立了存在多个故障滚动体的滚动轴承振动模型,并提出了基于包络谱和卷积平均思想的故障滚动体定位方法。所提模型综合考虑了包括轴承几何结构、轴转速、轴承载荷分布、传递函数、振动的指数衰减和滚动体随机滑动等多个因素。结合所提模型,推导出不同滚动体缺陷激发的最大冲击的时间间隔受缺陷在滚动体上的位置分布的影响,导致该时间间隔存在较大波动。阐述了传统时域分析中,采用最大冲击间隔定位故障滚动体容易失效的原因。应用高速列车轴箱轴承试验数据验证了所提模型的准确性和所提缺陷定位方法的有效性,结果表明,所提模型对理解滚动体故障轴承的振动机理和对设计具体的分析和诊断工具有所帮助,所提缺陷定位方法能有效识别故障滚动体的数量和间隔信息,相比传统时域分析方法,缺陷定位的效率和抗噪声干扰能力得到了显著提高。 黄晨光 张兵 张兵 靳行关键词:轴箱轴承 基于EMD-Hankel-SVD的高速列车万向轴动不平衡检测 被引量:11 2015年 针对EMD(Empirical Model Decomposition)存在模式频率混叠带来的频谱杂乱的根本缺陷,提出一种高速列车万向轴动不平衡动态检测的新方法。该方法的核心是:对万向节安装机座的振动信号进行EMD分解得到基本模式分量,应用基本模式分量信号来构造Hankel矩阵,对该矩阵进行奇异值正交化分解,以奇异值关键叠层作为奇异值的选择准则对信号进行重构,应用重构信号的傅里叶谱来检测高速列车万向轴的动不平衡,消除EMD分解模式频率混叠带来频谱杂乱,提高了谱的清晰度,凸显了故障特征。应用万向轴动不平衡试验数据对该方法进行试验验证,结果表明:该方法能够有效检测万向轴动不平衡引起故障特征和万向轴的固有振动特性,与纯EMD方法相比,该方法在谱的清晰度和故障表征力上得到了显著提高。 丁建明 王晗 林建辉 黄晨光关键词:高速列车 EMD HANKEL矩阵 SVD