一种强噪声背景下地铁车轮轴承故障信号的特征提取方法_第1页
一种强噪声背景下地铁车轮轴承故障信号的特征提取方法_第2页
一种强噪声背景下地铁车轮轴承故障信号的特征提取方法_第3页
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文档简介

形式之一。地铁列车的运行安全事关着人民群众的生命财产安全，因此，地铁设备的运行状态监测及时的故障诊断非常重要。轴承是地铁车辆中在实验中，我们采用了一套自主开发的地铁车轮轴承信号采集系统，该系统可以对地铁轮轴承运行过程中的振动信号进行采集。系统采用了2048z验中，我们选取了多组车轮轴承故障信号进行了试验，包括滚珠脱落、垂直裂纹、水平裂纹等不同类型的故障信号。125点为一帧（0.06秒）的振动信号，PCALDA方法进行二维特征提取，可以有效本文提出了一种基于时频特性和特征空间分布的地铁车轮轴承故障信号特征提取方法。该方法将时频分析与主成分分析（）和线性判别分析（LD）相结合，可以在强噪声背景下fcy提取出与轴承故障相关的特征。实验结果表明，该方法对地铁车轮轴承故障信号的特征提取准确率高，并且可以在实际应用中实现可靠的故障诊断，能够为地铁列车轨道交通安全提供有效的支持。

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