项目负责人: 石娟娟
核心人数: 3人 其中博士:2人
D类
研发团队
传动齿轮箱是轨道车辆关键部件,一方面其健康状态对列车运行安全至关重要;另一方面现有维修方式主要为事后维修,存在过/欠修问题,故障发生概率大,维修成本高。为此,本项目以传动齿轮箱动力学模型为基础,通过开发多通道信号采集仪获取齿轮箱状态数据,并研发微弱故障特征提取、智能故障诊断等算法,充分挖掘状态数据中有用信息,基于云计算实现对齿轮箱故障机理分析、故障诊断、健康预警等功能,同时改善现有维修方式。
本项目基于齿轮箱系统级动力学模型提供的状态数据和故障机理,通过振动传感器采集信号后,经过信号处理系统上传至云平台,通过调用算法管理模块中针对早期微弱故障提取难、故障类型增量、低标签率、特征表征能力不足等问题提出的智能诊断系列算法,实现对轨道车辆传动齿轮箱的故障机理分析、健康状态预警和诊断。本项目已经过实验室调试、合作企业现场调试、科技查新及第三方检测机构检验,并获得3所合作单位的应用证明。
概率引导的域对抗轴承故障诊断方法及系统 | CN115659224A | 发明专利 | 查看 |
1、相较于市面现有产品,该产品系统准确率更高,可达到98%;2、该产品故障模式数据库包含实测数据和大量模拟数据,故障模式数据库大;3、使用先进的微弱故障提取算法,可以识别早期微弱故障;4、以轨道车辆传动齿轮箱动力学模型为基础,为用户提供直观的故障机理分析;5、自主研发信号采集仪,开发成本降低66%以上。
无政策风险