Resumen

La extracción de características de fallas en el cojinete del conjunto de ruedas es importante para el servicio de seguridad de trenes de alta velocidad. En los últimos años, la representación dispersa se ha aplicado gradualmente al diagnóstico de fallas en el cojinete del conjunto de ruedas. Sin embargo, es difícil para la representación dispersa tradicional extraer características de falla de manera ideal cuando se imponen algunos componentes de interferencia fuertes en la señal. Por lo tanto, este documento propone un novedoso método de extracción de características de falla en el cojinete del conjunto de ruedas basado en la representación dispersa de wavelet con filtrado iterativo local adaptativo. En este método, el filtrado iterativo local adaptativo reduce el impacto de los componentes de interferencia de manera efectiva y contribuye a la extracción de impulsos dispersos. La representación dispersa de wavelet, que adopta una optimización regularizada L1 para una solución óptima global en la codificación dispersa, extrae características intrínsecas de la falla en el dominio de wavelet. Para validar

• Materias:Análisis estructural Ingeniería subterránea Capacidad de tráfico Descomposición del modo variacional Fallas para rodamientos
• Subjects:Structural analysis Underground engineering Traffic capacity Variational mode decomposition Failures for bearings
• Palabras claves:Extracción de características; Falla en rodamientos de tren de ruedas; Representación dispersa; Diagnóstico de fallas; Representación dispersa de wavelet; Filtrado iterativo local adaptativo
• Keywords:Feature extraction; Wheelset-bearing fault; Sparse representation; Fault diagnosis; Wavelet sparse representation; Adaptive local iterative filtering