
Urgency of the research. It is established that introduction of effective vibrodiagnostics techniques, which are capable of the early identification of the traction gearbox faults of electric trains, is a relevant task.Target setting. The vibrodiagnostics of mechanical units of electric trains is known to be a trustworthy technique that is able to extract impulsive components with a periodic repetition in accordance with the revolution of the faulty parts of gears or bearings. The main problem is development of effective methods for the noise elimination and identification of the technical condition features of gears and bearings.Actual scientific researches and issues analysis. Recently the calculation of the kurtosis index has taken a leading role in the extraction of weak periodic impulses. However, unclear recommendations on increasing the accuracy of these results needed improvement, which led to emergence of the spectral kurtosis method based on the filters for the reconstruction of random signals with a high level of additive stationary noise.Uninvestigated parts of general matters defining. The identification of a bearing vibration component and the influence of a gear component in high frequency band on it were not clearly understood.The research objective. The objective of the paper is identification of the informative frequency band of excited bearing vibration by means of the spectral kurtosis method.The statement of basic materials. The paper selects the best window length of the Short-Time Fourier Transform by means of the spectral kurtosis method, which allows to identify the highest level of the spectral kurtosis and to find the proper frequency band.Conclusions. By means of Wiener filter, the broadband structures of the traction gearboxes vibration of electric trains were identified, and the frequency band with excited resonance component of the bearing vibration was registered.
Актуальність теми дослідження. Установлено, що запровадження дієвих вібродіагностичних заходів із вчасного виявлення відмов вузлів тягової зубчастої передачі електропоїздів є актуальним завданням.Постановка проблеми. Вібродіагностування механічних вузлів електропоїздів вважається ефективною процедурою, яка здатна виділяти імпульсні складові, які періодично повторюються відповідно до обертання пошкоджених частин зубчастого зачеплення або підшипників. Основною проблемою є розробка ефективних методів з усунення завад і встановлення ознак технічного стану підшипників кочення й редукторів.Аналіз останніх досліджень і публікацій. Останніми роками розрахунок величини ексцесу посів провідне місце у виділенні слабких періодичних імпульсів, однак нечіткі рекомендації з підвищення точності цих розрахунків потребували удосконалення, що спричинило появу методу спектрального ексцесу, заснованого на залученні фільтрів для відновлення сигналів, що носять випадковий характер і заповнені високим рівнем адитивного стаціонарного шуму.Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Недостатньо досліджено виявлення підшипникової складової вібрації і вплив на неї редукторної складової у високочастотному діапазоні.Постановка завдання. Метою статті є визначення інформативної частотної смуги збудження підшипникової вібрації за допомогою методу спектрального ексцесу.Виклад основного матеріалу. У статті за допомогою спектрального ексцесу обирається найкраща ширина вікна процедури віконного перетворення Фур’є, що дозволяє виявити найбільший рівень спектрального ексцесу й відшукати відповідний частотний діапазон.Висновки відповідно до статті. Завдяки фільтру Вінера вдалося виявити широкосмугові структури вібрації тягової зубчатої передачі електропоїзда й зафіксувати частотну смугу з добре вираженою резонансною складовою підшипникової вібрації.
спектральний ексцес, підшипник, редуктор, spectral kurtosis, вібрація, електропоїзд, частота, frequency, electric train, gear, vibration, bearing
спектральний ексцес, підшипник, редуктор, spectral kurtosis, вібрація, електропоїзд, частота, frequency, electric train, gear, vibration, bearing
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
