摘要：针对滚动轴承保持架由于故障频率太小容易被噪声干扰,振动分析等传统故障检测方法检测困难,特征较难提取的问题,提出一种基于迁移学习的轴承保持架的故障诊断算法。利用数据量较多但缺少保持架故障相关数据的凯斯西储大学的轴承振动加速度数据集进行模型训练,提取出重要的模型参数信息,然后在此基础上,利用此模型参数在少量的齿轮箱轴承保持架振动加速度数据上进行迁移学习,实现对齿轮箱轴承保持架的故障识别,实验表明该迁移学习方法在识别滚动轴承保持架上是有效的。

摘要：针对列车受电弓滑板磨耗检测需求的不断增加,设计一种基于多视觉传感器的受电弓滑板磨耗自动检测系统。该系统通过安装在检测线龙门架上的多台视觉传感器获取受电弓滑板高精度三维点云,通过建立基于多视觉传感器的组合标定模型,将各视觉传感器坐标系下的滑板数据统一于全局坐标系下,拼接得到完整的滑板表面轮廓;采用基于矩形包围盒的体素栅格对原始滑板点云进行下采样,采样后的点云通过密度聚类算法对滑板和托板进行目标数据聚类;最后拟合托板平面,根据滑板平面和托板平面的高度差计算滑板剩余磨耗量。通过试验证明,该系统在保持较高测量精度的情况下,同时具有较高重复精度、稳定可靠,达到工程实际应用要求。