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    3.3.1  小波包实现振动信号能量特征提取方法    10
    3.4  小波降噪原理的的基础分析    10
    3.5  常用的小波函数介绍    12
    3.5.1  小波的选择    12
    3.5.2  Haar小波    12
    3.5.3  Daubechies小波    12
    4  近似熵的定义算法及参数条件选择    13
    4.1  近似熵的定义    13
    4.2  近似熵的计算方法    14
    4.3  近似熵取值要求    15
    5  滚动振动分析试验仿真    16
    5.1  课题方案    16
    5.2  对于硬件方面的设计    17
    5.3  方案简要介绍    17
    5.4  课题方案仿真    18
    5.4.1  小波结合近似熵在方案中的可行性    18
    5.5  仿真实施    18
    5.5.1  对振动信号的特征提取    18
    5.5.2  Matlab中小波包分解系数重构    20
    5.5.3  试验中故障信号特征的波形分析    23
    6  结论和展望    28
    6.1  结论    28
    6.2  展望    28
    致谢    31
    参考文献    31
    附录（滚动轴承振动分析的Matlab分析程序）    32
     
    1    绪论
    1.1    本课题的意义、目的和发展趋势
    1.1.1    课题意义和目的
    如今,随着铁路的不断延伸普及,技术不断提升进步,列车的时速也是不断得到加速。高速将成为未来铁路的发展趋势。日益增长的铁路业务量和提速使得铁路的安全可靠性必须得到保障,安全运行时保证铁路运输效率的一大关键。之前发生的铁路事故也告诉我们,铁路的安全运行是效率生产的重要保障。不仅出于人生安全或者财产安全考虑都应该做到不留隐患。
    而滚动轴承作为列车的重要部件之一,它的运行状况会直接影响到列车的安全运行,也会直接影响到铁路运输效率的重要因素。滚动轴承主要的损伤大致分为摩擦损伤和震动损伤。震动损伤的主要原因是由于零件预留的空隙过大导致，也有可能由于摩擦损耗产生的间隙。如今,铁路的不断提速使得对于这些重要部件的检测要更加准确无误。虽然列车的车载系统能即时检测列车设备电路传动等故障,但是对于列车的零件本身的检测还是局限于进库文修和简易的探伤等。这也使得列车车载系统所不能发现的震动损伤和摩擦损伤不能即时反馈文修,也可能会在下次进库探伤时未能发现,这也会使存在铁路安全运行的一个重要隐患。
    本课题拟采取运用基于小波与近似熵结合的方法对重载货车轴承振动分析。希望能够实现对重载货车滚动轴承的有效检测和分析,减少设备零件本身的故障,提高设备运用的可靠性,以此来提高重载货车的运输效率。
    1.1.2    发展趋势
    轴承振动故障分析是一项很综合的技术,它包含涉及了信号采集,信号处理,故障诊断分析等多方面的技术。而这些包含在里边技术也随着科技的发展进步不断出现新的方法,其中的一系列的故障诊断系统的出现也使得轴承振动故障分析技术的应用变得更加智能完善,使得检查出的故障也变得更加精确可靠。这也是轴承震动故障不停进步的方面之一。
    当然故障位置的判断也是一个在不断更新的重要技术,它能让判断系统精确无误的得到故障发生的机器或者甚至是到单个零件的某个部位,而这些功能的实
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