【摘 要】
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滚动轴承是高速动车组中极为重要的一个零部件,它工作的环境复杂,面临着多种载荷和不同方式的磨损,是旋转机械中受损率极高的一个零部件,本文以动车组的走行部轴箱轴承为研究对象,深入研究动车组的滚动轴承故障诊断方法,对相关的诊断技术对比,研究和分析,生成一套基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和自适应神经模糊系统（Adaptive-Network-bas
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滚动轴承是高速动车组中极为重要的一个零部件,它工作的环境复杂,面临着多种载荷和不同方式的磨损,是旋转机械中受损率极高的一个零部件,本文以动车组的走行部轴箱轴承为研究对象,深入研究动车组的滚动轴承故障诊断方法,对相关的诊断技术对比,研究和分析,生成一套基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和自适应神经模糊系统（Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems,ANFIS）的动车滚动轴承故障诊断方案,提高了故障诊断的准确率和效率,以降低动车故障的发生率和预防事故的发生。工作内容和成果如下:（1）对滚动轴承故障诊断背景和现状进行研究和总结。对故障的诊断方式,信号处理技术进行了总结和梳理,分析了不同算法和技术的优劣势;研究总结了滚动轴承的构造成份、它产生损伤的机理、故障情况的基本形式和振动信号的特征频率。（2）采取小波包信号分解进行预处理来减少噪音含量。降噪阶段,本文对小波包阈值去噪进行研究,通过对比分析实验得到最佳小波基函数、分解层数、阈值和阈值函数,解决了信号降噪过程中去噪过度和去噪不足的问题,可提高后续研究精度。（3）采用VMD对信号进行分解并提取特征值构建特征向量。对比分析经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、局部均值分解（LMD）和VMD分解方法并进行实验仿真,最终采用VMD算法计算出本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量,提取不同特征值构建特征向量对ANFIS系统进行输入并分析对比其对系统精确度和稳定性影响,最终寻求到最优特征向量构建来实现VMD与ANFIS系统最适用于滚动轴承故障诊断的应用组合。（4）采用ANFIS算法进行滚动轴承的故障诊断分类。本系统由BP神经网络为学习算法,采用模糊推理的算法技术,能同时得到较好的学习能力与推理能力。（5）通过计算机构建系统框架,以凯斯西储大学的数据进行模拟,测试和改进完善。最终进行实验,通过分析和改进参数配置最优系统设定,使用实验室真实数据验证系统的有效性和准确率。
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