强噪声多声源陡畸变高速列车轴承声学诊断理论基础研究

随着列车多次提速，列车轴承受到更大的动载，发生故障的概率急剧上升。每一列车有上百个轴承，其中任一个发生故障都可能严重影响旅客安全，及时发现其故障对铁路交通正常运行和旅客安全具有非常重大的意义。本项目针对"强噪声多声源陡畸变"的高速列车轴承声学现象，开展高速列车轴承声学诊断的理论基础研究，以提高列车轴承早期故障诊断的准确性。通过在轨道旁设置麦克风阵列采集高速列车的轴承声音信号，致力于研究解决三个新的基础理论问题：一是从强噪声中提取有用的轴承声音信号，二是进行麦克风信号的多声源分离，三是研究解决列车轴承的声音畸变问题。通过查看文献，列车轴承故障诊断领域缺乏这三个方面的理论基础研究。本研究通过发展相应的理论方法解决列车轴承声学诊断的强噪声、多声源和陡畸变难题，旨在为探讨先进有效的早期故障诊断的轨边在线解决方案打下坚实的理论基础，为最终解决列车灾难性事故问题做出贡献。

随着我国高速铁路的蓬勃发展，越来越多的高速列车驰骋在祖国大地，给人们的出行带来了极大的便利。但是，随着列车的速度不断提高，列车轴承也承受着越来越大的压力，因此开展列车轴承在线监测和故障诊断对于保障列车安全运行，减少人员和财产损失具有十分重要的意义。.本项目进行了高速列车轴承声学诊断理论的基础研究，主要为了解决三个核心问题：一是解决强噪声问题，即从轨边麦克风采集到的含噪声音中提取含有轴承信息的信号；二是解决多声源问题，即从每个麦克风采集到的混合有多个轴承信息的声音信号中提取单个轴承的信号；三是解决陡畸变问题，即校正静态麦克风接收到的动态运动的轴承导致的多普勒畸变信号。这三个核心问题是开展轨边声学诊断的研究基础和技术难点，课题组在国家自然科学基金的资助下，围绕这三个核心问题开展了深入细致的研究，取得的重要结果总结如下所示。.针对强噪声问题，发展了三种能够增强含噪信号信噪比的方法：第一种为基于随机共振的信号增强方法，第二种为基于时频流形学习的信号增强方法，第三种为基于变尺度形态学滤波的信号增强方法。针对多声源问题，提出了两种从源信号中提取单个轴承信号的方法：第一种为多变参数Dopplerlet匹配重构信号提取法，第二种为变参数Dopplerlet的S变换脊线滤波反解重构信号提取法。针对陡畸变问题，发展了三种信号校正方法：第一种为基于运动学模型和莫尔斯声学理论的离散插值重采样校正方法，第二种为基于时频脊线提取的频率间隔重采样校正方法，第三种为基于循环Laplace小波的Doppler嵌入匹配诊断方法。.为解决这三个核心问题，课题组从理论和实践两个方面做了大量的计算、仿真、测试、分析工作，取得了一系列实质性的进展并在国内外专业领域权威期刊上发表了相关的研究成果，针对这三个问题所提出的解决方法在一定程度上推进了轴承声学诊断的研究。这些研究成果共发表文章46篇，其中SCI收录21篇，EI收录44篇；申请发明专利1件；培养博士生4名，硕士生1名，较好地完成了基金预期的研究成果。

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