本书针对高速列车传动系统对外辐射信号复杂时变的特点 ,结合传动系统工况监测、故障诊断及预测的需求 ,系统论述了针对不同的零部件分别采用电机电流信号分析和振动信号分析提取故障特征的诊断方法 ,论述了典型非高斯非平稳信号分析理论方法。内容包括高速列车传动系统动态信号的非平稳、非高斯特点和研究进展 ,振动信号与电流信号中的二次相位耦合及其提取方法 ,复杂多分量信号自适应模态分解 ,变转速工况条件下时变二次相位耦合分析与基于分数阶傅里叶变换故障提取 ,高速列车线路运行测试数据的典型故障诊断与剩余使用寿命预测等。

本书可供从事铁道车辆传动系统工况监测与故障诊断、设备管理与维护等工作的科技人员参考,也可供高校机械、车辆、电气、仪器等专业参考。

铁路具有速度快、输送能力强、节能等突出优点 ,是我国交通发展的重点。同时 ,高速列车的运行安全监控技术因为关系到乘客安全和铁路的可持续发展 ,在铁路运输中至关重要。传动系统直接影响列车运行安全 ,因而是高速列车工况监测和故障诊断的重点。与常用的基于温度和振动信号的检测技术相比 ,基于电机定子电流分析的诊断方法具有经济性和易实施的突出优点。该方法不需要使用额外的传感器即可实现对传动系统连续监测诊断 ,特别适用于铁道机车车辆。故障特征提取是高速列车传动系统故障诊断的关键环节 ,决定故障诊断的准确性和可靠性。信号分析是故障特征提取的基本手段。高速列车结构复杂 ,线路运行时承受复杂的动载荷 ,传动系统对外辐射信号复杂多变 ,非平稳、非高斯特征突出。目前的信号分析方法主要针对振动信号 ,介绍电机电流信号处理方法的书籍非常少 ;原理上强调信号的非平稳特征 ,而对信号非高斯性重视和利用不够。基于国家自然科学基金项目 “基于牵引电机定子电流分析的高速列车传动系统故障诊断关键技术研究 ”(项目批号 :51975040)的研究成果 ,以及结合著者多年从事铁道机车车辆传动系统故障诊断的经验撰写了本书 ,希望能够为从事机械设备故障科研、教学和工程应用的同行提供参考和借鉴 ,也希望能够为电机电流分析诊断技术和非高斯信号处理方法的推广与应用起到抛砖引玉的作用。
全书共 6章,第 1章论述高速列车传动系统结构特点、传动系统故障研究进展和随车运行的高速列车传动系统工况监测与故障诊断系统框架 ;第 2章通过小波变换分析振动与电流信号 ,诊断牵引传动系统故障 ;第 3章论述信号自适应分解及其在高速列车传动系统故障特征提取中的应用 ;第 4章论述用高阶谱分析高速列车牵引传动系统辐射信号 ,提取信号中相位耦合特征 ,实现故障诊断 ;第 5章论述分数阶信号处理方法在故障特征提取中的应用研究 ,用分数阶傅里叶变换、分数阶短时傅里叶变换提取信号非平稳、非高斯特征;第 6章论述高速列车牵引传动系统易损部件故障预测的研究进展。
本书具有以下特点 : 
(1)针对高速列车传动系统故障诊断这一热点问题 ,汲取国内外这一研究领域的最新研究成果 ,总结著者近年来在高速列车传动系统故障诊断中的工程应用方面的研究成果 ,内容具有先进性。 
(2)诊断综合使用电机电流信号和振动信号 ,内容安排由浅入深 ,章节衔接前后连贯。信号分析原理方面 ,在充分考虑信号非平稳性特征的基础上 ,强调利用信号非高斯性提取故障特征。综合考虑各种信号处理方法的功能和特点 ,发挥各自优势 ,提出故障特征提取解决方案。结合数学物理意义和高速列车传动系统辐射信号特征 ,说明信号分析方法的功能、原理、优缺点和适用范围。 
(3)面向工业现场 ,实用性强。本书所有信号分析与故障诊断实例全部来自高速列车实际线路运行。诊断方法思路新颖 ,算法容易实现。诊断过程容易理解掌握 ,有望激发读者灵感 ,触类旁通 ,推广应用。

本书由杨江天、赵明元著 ,其中赵明元著述第 1章,杨江天著述第 2~6章,并负责统稿。在书稿著述过程中 ,研究生许长江、李泽洋、宋颖烁做了大量资料查阅和图形绘制工作,在此表示感谢。

本书承蒙中国振动工程学会故障诊断专业委员会主任委员、清华大学教授褚福磊拨冗审阅并作序 ,特致以诚挚感谢。
由于著者水平有限 ,加之时间仓促 ,书中难免有疏漏及不足之处 ,恳请广大读者批评指正。

著者 
2024年 1月于北京 

第 1章绪论 
1. 1高速列车传动系统结构特点 1
1.1.1高速列车牵引传动系统组成 1
1.1.2高速牵引传动系统特点 2
1.1.3牵引传动系统故障诊断 2
1. 2高速列车传动系统故障诊断研究进展 3
1.2.1传动系统诊断方法 3
1.2.2振动信号特点 4
1.2.3电机电流信号特点 5
1. 3故障诊断方法研究进展 6
1. 4故障诊断系统框架 13
第 2章小波变换 20
2. 1牵引电机电流信号 20
2. 2小波变换概述 25
2.2.1基本小波变换 25
2.2.2双树复小波 25
2.2.3 Laplace小波及其相关滤波 27
2. 3工业应用 30
2.3.1牵引电机故障诊断 30
2.3.2轴箱轴承故障诊断 34
第 3章信号自适应分解 39
3. 1自适应信号分解概述 39
3. 2经验模态分解  41
3. 3经验小波分解 47
3. 4变分模态分解 50
3. 5变形变分模态分解 58
3. 6工程应用 59
3.6.1基于 IEWT的故障诊断 59
3.6.2基于 APSVMD的故障诊断 63
第 4章高阶谱分析 70
4. 1高阶谱分析概述 70
4.1.1高阶谱定义 70  
      4.1.2高阶谱性质 70 
      4.1.3高阶谱的物理意义 71 
      4.1.4 1 21 维谱 72
4. 2调制信号双谱 72
4. 3小波双谱 74 
      4.3.1小波双谱与小波双相干谱 74 
      4.3.2小波双谱熵 75 
      4.3.3瞬时小波双谱 75
      4.3.4仿真信号分析 76
4. 4工程应用 82
      4.4.112维谱应用82
      4.4.2调制信号双谱应用 84 
      4.4.3瞬时小波双谱应用 85
第 5章分数阶傅里叶变换 93
5. 1分数阶傅里叶变换分析 94
5. 2短时分数阶傅里叶变换 96
5. 3分数阶小波变换 99
5. 4工程应用 100 
      5.4.1诊断流程 100 
      5.4.2传动齿轮箱齿轮故障诊断 101
第 6章故障预测 106
6. 1概述 106
6. 2特征提取 107
6. 3预测模型 109 
      6.3.1灰色预测模型 109 
      6.3.2随机性趋势预测模型 113
6. 4组合预测模型 114 
      6.4.1 GM(1,1)-AR模型 114 
      6.4.2组合预测模型 115
6. 5工程应用 116 

杨江天:1993年,1996年，1999年分别于天津大学获得学士、硕士和博士学位。1999年-2001年在北京科技大学做博士后研究。2001年到北京交通大学工作。现主持国家自然科学基金面上项目1项，发表SCI、EI检索论文二十余篇。获得国家发明专利授权1项。赵明元：中车研究院总工。

(1)针对高速列车传动系统故障诊断这一热点问题 ,汲取国内外这一研究领域的最新研究成果 ,总结著者近年来在高速列车传动系统故障诊断中的工程应用方面的研究成果 ,内容具有先进性。 
(2)诊断综合使用电机电流信号和振动信号 ,内容安排由浅入深 ,章节衔接前后连贯。信号分析原理方面 ,在充分考虑信号非平稳性特征的基础上 ,强调利用信号非高斯性提取故障特征。
(3)面向工业现场 ,实用性强。本书所有信号分析与故障诊断实例全部来自高速列车实际线路运行。诊断方法思路新颖 ,算法容易实现。诊断过程容易理解掌握 ,有望激发读者灵感 ,触类旁通 ,推广应用。