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作者：高扬;阮鑫懿;杨彬;雷亚国;李响;李乃鹏;
单位：西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室;中车戚墅堰机车车辆工艺研究所股份有限公司;
摘要：为了克服高速列车轴箱轴承的健康监测指标随运营线路、速度变化而波动，解决传统阈值法难以基于统一标准进行轴承健康监测的问题，提出了多运营工况下高速列车轴箱轴承的阈值适配智能健康监测方法。首先，通过分析特征与转速的Spearman相关系数，对多运营速度下的轴承健康指标进行归一化处理，消除车速变化所产生的健康指标波动，从而实现监测阈值与列车运营工况的自动适配。然后，建立基于随机特征子集和主成分方向分割的改进孤立森林(SPCD-iForest)算法，利用多维特征提供的协同信息在数据的主成分方向对轴承的正常与故障状态进行划分，并在保持监测准确性的同时提高异常检测的计算效率。最后，通过列车轴箱轴承线路试验数据对提出的智能健康监测方法进行验证。结果表明：所提方法消除了列车运营工况变化对轴箱轴承健康指标的影响，其输出的异常因子为0～1之间的无量纲指标，可有效反映轴箱轴承健康状态的变化；相较于轨旁声学检测方法，能够提早10 d以上发现轴承故障。所提方法可适应列车不同运营速度、不同线路下的监测诊断需求，对保障高速列车安全运行、实现轴箱轴承的预测性延寿维护具有重要意义。
关键词：高速列车;;轴箱轴承;;健康监测;;孤立森林;;特征归一化
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52305129);; 中国博士后科学基金资助项目(2023M732789);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
