軌道列車軸箱軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法

張國(guó)立，徐聰，段合鵬，鄧愛建，孫群

(中車青島四方車輛研究所有限公司，山東 青島 266031)

軌道列車軸箱軸承作為走行系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，其服役狀態(tài)是否正常直接影響列車的安全運(yùn)行。目前，已應(yīng)用于軌道交通的軸承診斷系統(tǒng)包括軸溫智能探測(cè)系統(tǒng)(Trace Hotbox Detection System，THDS)、車輛運(yùn)行品質(zhì)軌邊動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(Trace Performance Detection System，TPDS)、車輛滾動(dòng)軸承軌邊聲學(xué)診斷系統(tǒng)(Track-Side Acoustics Diagnose System，TADS)以及車載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)等：其中THDS對(duì)軸承磨損、變色等診斷效果較好，但對(duì)常見的剝落、裂紋類故障診斷效果不好，且無(wú)法發(fā)現(xiàn)軸承早期故障； TPDS通過(guò)連續(xù)測(cè)量輪軌垂向力與橫向力識(shí)別踏面和軸承故障，對(duì)低頻信號(hào)識(shí)別良好，對(duì)高頻振動(dòng)信號(hào)處理效果較差；TADS系統(tǒng)受噪聲信號(hào)干擾嚴(yán)重，診斷準(zhǔn)確率不高且難以進(jìn)行在線實(shí)時(shí)診斷；車載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)包括安裝于軸箱上的溫振復(fù)合傳感器和診斷主機(jī)，通過(guò)采集軸承溫度和加速度信號(hào)提取故障特征，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軸承運(yùn)行狀態(tài)，在振動(dòng)信號(hào)的處理方法上，該系統(tǒng)主要基于共振解調(diào)理論，當(dāng)軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體等發(fā)生局部缺陷時(shí)，運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生周期性沖擊，導(dǎo)致軸承或機(jī)械結(jié)構(gòu)產(chǎn)生共振，通過(guò)帶通濾波器提取共振信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)處理，得到軸承的故障圖譜，進(jìn)而判斷軸承狀態(tài)，該方法的關(guān)鍵在于確定故障沖擊引起的共振頻段，共振頻段的選取對(duì)處理結(jié)果產(chǎn)生的影響很大。

譜峭度方法是一種四階譜分析工具，通過(guò)計(jì)算信號(hào)頻域中每根譜線峭度值的高階統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)和表征信號(hào)中的非平穩(wěn)性成分，特別是信號(hào)中的沖擊成分；但由于譜峭度計(jì)算復(fù)雜，缺少正式的定義和容易理解的計(jì)算過(guò)程，一直沒(méi)有被廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[1-2] 對(duì)譜峭度做了詳細(xì)的定義，并提出了基于短時(shí)傅里葉變換的SK估計(jì)器，隨后提出了譜峭度算法，并闡述了該算法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取領(lǐng)域的具體應(yīng)用過(guò)程，將理論概念與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系起來(lái)；為了簡(jiǎn)化譜峭度算法的操作過(guò)程，提高算法的處理效率，使其滿足實(shí)際工業(yè)監(jiān)測(cè)的要求，文獻(xiàn)[3]在2007年提出了Fast Spectral Kurtosis的概念作為譜峭度的快速算法用于解決非平穩(wěn)信號(hào)?？焖僮V峭度算法能夠通過(guò)檢測(cè)和表征信號(hào)的非平穩(wěn)性，自適應(yīng)地選擇最佳帶通濾波頻帶進(jìn)而對(duì)信號(hào)進(jìn)行共振解調(diào)處理；但是當(dāng)信號(hào)信噪比較低或包含較強(qiáng)的非高斯噪聲時(shí)，最優(yōu)解調(diào)頻帶的識(shí)別會(huì)受到極大影響[4]。為了克服這一缺點(diǎn)，文獻(xiàn)[5]提出了相關(guān)譜峭度圖方法，通過(guò)自相關(guān)運(yùn)算抑制原始信號(hào)中的非周期性脈沖及噪聲，可有效檢測(cè)隱藏在振動(dòng)信號(hào)中的周期性脈沖成分；但此方法只能處理穩(wěn)態(tài)信號(hào)，而實(shí)際應(yīng)用中列車處于頻繁變速過(guò)程，直接對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算和頻譜分析難以提取周期信號(hào)并且會(huì)出現(xiàn)頻率模糊，因此需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理。

為解決上述問(wèn)題并實(shí)現(xiàn)軸承故障類型自動(dòng)識(shí)別，本文提出一種基于階次分析[6]和相關(guān)譜峭度診斷的方法，首先基于階次分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理；然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，計(jì)算各信號(hào)分量的相關(guān)譜峭度得到最優(yōu)解調(diào)頻帶及其對(duì)應(yīng)的解調(diào)譜；最后從解調(diào)譜中識(shí)別軸承的故障頻率。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 階次分析

滾動(dòng)軸承由于局部故障引起的振動(dòng)與轉(zhuǎn)速密切相關(guān)，列車在運(yùn)行過(guò)程中速度處于波動(dòng)狀態(tài)，如果直接對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換，會(huì)導(dǎo)致頻域信號(hào)模糊，為解決該問(wèn)題發(fā)展出了階次分析技術(shù)。

階次分析技術(shù)是將滾動(dòng)軸承在時(shí)域內(nèi)的變轉(zhuǎn)速信號(hào)通過(guò)等角度重采樣變?yōu)榻嵌扔騼?nèi)的平穩(wěn)信號(hào)。其關(guān)鍵技術(shù)是對(duì)時(shí)域信號(hào)的等角度采樣，目前常用的階次分析方法有基于硬件觸發(fā)采樣的階次分析技術(shù)、基于轉(zhuǎn)速脈沖的軟件重采樣階次分析技術(shù)以及通過(guò)振動(dòng)信號(hào)提取轉(zhuǎn)速的計(jì)算階次分析技術(shù)。軌道列車在軸箱處一般會(huì)安裝轉(zhuǎn)速傳感器、轉(zhuǎn)速齒盤和振動(dòng)加速度傳感器，轉(zhuǎn)速齒盤隨著車軸一起旋轉(zhuǎn)，車軸每轉(zhuǎn)過(guò)一個(gè)齒間隔，轉(zhuǎn)速傳感器會(huì)產(chǎn)生一個(gè)脈沖信號(hào)，車載診斷系統(tǒng)同步采集轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)和振動(dòng)加速度信號(hào)，因此本文采用基于轉(zhuǎn)速脈沖的軟件重采樣階次分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的平穩(wěn)化。

對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行階次分析，首先需要確定振動(dòng)信號(hào)重采樣的時(shí)間點(diǎn)，設(shè)定軸箱軸承的角加速模式，圖1為某地鐵列車軸箱軸承轉(zhuǎn)速曲線，在加速過(guò)程中可以近似認(rèn)為軸承作勻角加速運(yùn)動(dòng)，其轉(zhuǎn)角可表示為

θ(t)=b0+b1t+b2t2，

(1)

式中：b0，b1，b2為待求常量；t為時(shí)間。

圖1 地鐵列車軸箱軸承轉(zhuǎn)速曲線

將3個(gè)先后連續(xù)的轉(zhuǎn)速脈沖觸發(fā)時(shí)刻(t1，t2，t3)和轉(zhuǎn)角增量Δφ代入(1)式可得

(2)

由(2)式求出bi后，將其代入(1)式可得對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)角變換時(shí)間

(3)

(4)

依據(jù)(3)式得到等角度增量對(duì)應(yīng)的時(shí)間后，采用插值法求出ti時(shí)刻對(duì)應(yīng)振動(dòng)信號(hào)的幅值，實(shí)現(xiàn)信號(hào)在角域的平穩(wěn)化。

1.2 相關(guān)譜峭度

相關(guān)譜峭度算法的流程為：首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)分解，提取信號(hào)各個(gè)分量的包絡(luò)；然后對(duì)包絡(luò)進(jìn)行無(wú)偏自相關(guān)運(yùn)算，抑制包絡(luò)中隨機(jī)干擾噪聲以及少量隨機(jī)沖擊，增強(qiáng)信號(hào)中的周期成分；最后基于各個(gè)信號(hào)分量包絡(luò)自相關(guān)的峭度值提取振動(dòng)信號(hào)中最優(yōu)解調(diào)頻帶。具體步驟如圖2所示。

圖2 相關(guān)譜峭度算法流程

振動(dòng)信號(hào)分解采用最大重疊離散小波包變換[7]，能夠比小波變換更進(jìn)一步對(duì)高頻信號(hào)進(jìn)行分解，提高信號(hào)的分辨率，其主要步驟包括振動(dòng)信號(hào)頻帶系數(shù)提取以及信號(hào)分量重構(gòu)。

本文采用db12小波基函數(shù)，將原始信號(hào)分解為5層，提取各頻帶分解系數(shù)，對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)頻帶系數(shù)的提取如下

z=0,1,…,N-1 ，

(5)

式中：j為分解層數(shù)；n為隨分解層數(shù)變化的索引；z為頻帶系數(shù)元素的索引；L為濾波器的長(zhǎng)度；r為濾波器系數(shù)；mod為兩數(shù)相除的余數(shù)；N為維數(shù)。采用各分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)信號(hào)。

對(duì)提取的32個(gè)不同頻帶信號(hào)提取包絡(luò)，計(jì)算包絡(luò)信號(hào)的無(wú)偏自相關(guān)

τ=0,1,2,…,M，

(6)

式中：τ為時(shí)延；M為采樣點(diǎn)數(shù)；X(i)為濾波信號(hào)平方包絡(luò)的第i個(gè)采樣點(diǎn)。

由(6)式可知，隨著τ的增加，用于計(jì)算無(wú)偏自相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本將減少，導(dǎo)致結(jié)果的估計(jì)方差不足，因此只選擇無(wú)偏自相關(guān)的前半部分進(jìn)行分析。軸承振動(dòng)信號(hào)中存在強(qiáng)烈的輪軌沖擊，無(wú)偏自相關(guān)運(yùn)算可以抑制信號(hào)中與周期成分無(wú)關(guān)的分量，使信號(hào)中的周期性部分得到增強(qiáng)，從而有效降低輪軌噪聲干擾，提高每個(gè)解調(diào)頻帶內(nèi)信號(hào)的信噪比，使輸出結(jié)果更加精確。

利用峭度值尋找自相關(guān)處理后包絡(luò)信號(hào)的最佳解調(diào)頻帶，按照(7)式計(jì)算由(6)式產(chǎn)生的自相關(guān)信號(hào)的峭度值Kur，以其中峭度最大的頻段選取最佳解調(diào)頻帶信號(hào)。

(7)

最后，對(duì)最佳解調(diào)頻帶信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換得到解調(diào)譜圖，進(jìn)而識(shí)別故障頻率，實(shí)現(xiàn)軸承的狀態(tài)檢測(cè)。

1.3 列車軸箱軸承故障診斷流程

由于相關(guān)譜峭度法只適用于恒轉(zhuǎn)速振動(dòng)信號(hào)，變轉(zhuǎn)速工況下無(wú)法提取周期性沖擊信號(hào)特征，因此需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理。平穩(wěn)化處理后，通過(guò)相關(guān)譜峭度運(yùn)算自適應(yīng)提取信號(hào)頻帶，抑制信號(hào)中的噪聲和隨機(jī)沖擊并提取周期性沖擊特征，最后通過(guò)包絡(luò)譜識(shí)別故障特征，診斷流程如圖3所示。

圖3 軸承故障診斷流程圖

2 仿真數(shù)據(jù)分析

為驗(yàn)證算法在變轉(zhuǎn)速、強(qiáng)干擾噪聲以及隨機(jī)脈沖干擾情況下的診斷效果，本文基于變轉(zhuǎn)速情況下的故障軸承仿真信號(hào)進(jìn)行分析，仿真模型為

x=xv(t)+n(t)+δ(t)，

(8)

(9)

式中：xv(t)為變轉(zhuǎn)速下故障軸承的振動(dòng)信號(hào)；n(t)為高斯白噪聲；δ(t)為隨機(jī)沖擊干擾，沖擊信號(hào)幅值為0到5之間的隨機(jī)數(shù)，沖擊時(shí)刻為0到1 s之間的隨機(jī)時(shí)刻；p為故障軸承激發(fā)的沖擊個(gè)數(shù)；Ai為第i個(gè)沖擊對(duì)應(yīng)的幅值；B為衰減系數(shù)，取500；Ti為故障沖擊對(duì)應(yīng)時(shí)刻的坐標(biāo)；wr為載波頻率，模擬沖擊信號(hào)激發(fā)的軸承共振頻率，取4 kHz。

利用以上模型產(chǎn)生外圈故障階次為7.3，軸承轉(zhuǎn)速由300 r/min增加到600 r/min，信噪比為-18 dB，含有5個(gè)強(qiáng)烈隨機(jī)脈沖干擾的仿真信號(hào)，傳統(tǒng)快速譜峭度的診斷結(jié)果如圖4所示，由于噪聲和隨機(jī)沖擊強(qiáng)度大于故障特征信號(hào)，快速譜峭度方法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別最優(yōu)頻帶，解調(diào)譜中無(wú)明顯的故障頻率。

采用本文提出的相關(guān)譜峭度對(duì)上述仿真信號(hào)進(jìn)行診斷，結(jié)果如圖5所示，解調(diào)譜中出現(xiàn)了明顯的外圈故障特征階次7.324，因此在低信噪比以及隨機(jī)沖擊干擾下，基于信號(hào)平穩(wěn)化條件下的相關(guān)譜峭度法能夠準(zhǔn)確識(shí)別最優(yōu)頻帶，得到清晰的故障圖譜。

(a) 時(shí)域波形圖 (b) 信號(hào)平穩(wěn)化 (c) 頻譜

(d) 包絡(luò)譜 (e) 快速譜峭度圖 (f) 快速譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 軸承試驗(yàn)臺(tái)驗(yàn)證

在如圖6所示的試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行軸承故障試驗(yàn)，電動(dòng)機(jī)通過(guò)聯(lián)軸器與齒輪箱輸入軸相連，齒輪箱輸出軸帶動(dòng)軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)，試驗(yàn)中對(duì)軸承加載0～4 500 N的垂向力，在軸承座的垂向位置黏附加速度傳感器，傳感器靈敏度為20 mV/g，量程100g，用于采集軸承振動(dòng)加速度信號(hào)。試驗(yàn)中使用的滾動(dòng)軸承為SKF-216-ECM圓柱滾子軸承。在軸承內(nèi)圈滾道面利用激光人為加工深度約0.3 mm，直徑為2 mm的麻點(diǎn)模擬軸承早期的內(nèi)圈故障(圖6a)，故障軸承振動(dòng)測(cè)點(diǎn)如圖6b所示，故障軸承主要技術(shù)參數(shù)見表1。

(a) SKF-216-ECM內(nèi)圈故障軸承

(b) 軸承振動(dòng)測(cè)點(diǎn)

(c) 軸承試驗(yàn)臺(tái)示意圖

表1 被測(cè)故障軸承主要技術(shù)參數(shù)

采集內(nèi)圈故障軸承振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率為25.6 kHz，軸承在30 s內(nèi)轉(zhuǎn)速?gòu)? 600 r/min降到800 r/min左右，轉(zhuǎn)速和振動(dòng)信號(hào)如圖7a所示，振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖中沒(méi)有明顯的故障特征，對(duì)30 s的變轉(zhuǎn)速振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理(圖7b)，計(jì)算頻譜(圖7c)以及包絡(luò)譜(圖7d)。由于軸承故障較輕，故障信號(hào)被淹沒(méi)在背景噪聲中， 分別采用快速譜峭度以及相關(guān)譜峭度進(jìn)行處理，得到的包絡(luò)譜分別如圖8和圖9所示。

(a) 時(shí)域波形圖

(b) 信號(hào)平穩(wěn)化

(c) 頻譜

(d) 包絡(luò)譜

(a) 快速譜峭度圖

(b) 快速譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜圖

(a) 相關(guān)譜峭度圖

(b) 相關(guān)譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜圖

由圖8可知，對(duì)平穩(wěn)化處理后的軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行快速譜峭度分析，沖擊信號(hào)的最敏感頻帶的中心頻率為11.2 kHz，帶寬為1.066 7 kHz，帶通濾波器提取該頻段信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，包絡(luò)譜中內(nèi)圈故障階次10.95及2倍故障階次21.90處存在較多干擾信號(hào)，自動(dòng)識(shí)別時(shí)容易出現(xiàn)誤判。

由圖9可知，采用本文提出的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解，求取每個(gè)小波分量包絡(luò)波形的無(wú)偏自相關(guān)信號(hào)，對(duì)每個(gè)分量計(jì)算峭度值，選擇最大的分量進(jìn)行譜分析，得到?jīng)_擊信號(hào)敏感頻帶的中心頻率為3.7 kHz，帶寬為1.066 7 kHz，對(duì)該頻段進(jìn)行解調(diào)分析，在包絡(luò)譜中出現(xiàn)內(nèi)圈故障階次10.95及2倍故障階次21.90，且圖譜相比于快速譜峭度法更加清晰。

3.2 實(shí)車線路驗(yàn)證

列車在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)大量的隨機(jī)沖擊干擾，特別是輪軌沖擊，為驗(yàn)證相關(guān)譜峭度對(duì)隨機(jī)沖擊的抑制作用，開展了實(shí)車線路試驗(yàn)。試驗(yàn)中在車輛軸箱處安裝故障軸承，型號(hào)為353130B雙列圓錐滾子軸承，其技術(shù)參數(shù)見表2；采用激光在滾動(dòng)體上加工線狀剝落故障，故障深度為0.5 mm，寬度為1 mm，長(zhǎng)度為35 mm，如圖10所示；線路試驗(yàn)中列車滿載80 t貨物，運(yùn)行時(shí)速為0～30 km/h，在車身底部安裝光電脈沖傳感器測(cè)量輪軸轉(zhuǎn)速，在軸箱承載區(qū)徑向安裝加速度傳感器，測(cè)量軸箱軸承上的加速度信號(hào)，采樣頻率為20 kHz，軸箱軸承測(cè)點(diǎn)如圖11所示。

表2 軸箱軸承主要技術(shù)參數(shù)

圖10 滾動(dòng)體故障

圖11 軸箱軸承測(cè)點(diǎn)

列車軸箱軸承變轉(zhuǎn)速振動(dòng)信號(hào)如圖12a所示，從中截取轉(zhuǎn)速變化較大的4 s 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，軸承轉(zhuǎn)速?gòu)?97 r/min降到179 r/min左右，截取的軸承加速度數(shù)據(jù)中包含了明顯的輪軌沖擊干擾(紅線框內(nèi))，而軸承故障沖擊信號(hào)并不明顯。振動(dòng)信號(hào)平穩(wěn)化處理后進(jìn)行快速譜峭度分析(圖12f)，沖擊信號(hào)最敏感頻帶的中心頻率為10 kHz，帶寬為0.8 kHz，帶通濾波器提取該頻段信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，在包絡(luò)譜中沒(méi)有發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)體故障階次。

(a) 軸箱軸承轉(zhuǎn)速與振動(dòng)信號(hào) (b) 轉(zhuǎn)速變化較大4 s內(nèi)的轉(zhuǎn)速與振動(dòng)信號(hào)

(c) 信號(hào)平穩(wěn)化 (d) 頻譜 (e) 包絡(luò)譜

采用本文提出的方法，得到軸箱軸承滾動(dòng)體故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)譜峭度分析結(jié)果如圖13所示。沖擊信號(hào)的敏感頻帶的中心頻率為1.25 kHz，帶寬為0.83 kHz；對(duì)該頻段進(jìn)行解調(diào)分析，在解調(diào)譜中可以得到清晰的滾動(dòng)體故障階次7.764及其2倍、3倍故障階次，表明軸承滾動(dòng)體存在故障。

(a) 相關(guān)譜峭度

(b) 相關(guān)譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的頻譜圖

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出一套基于階次分析和相關(guān)譜峭度方法的診斷流程，可以有效提取列車在變轉(zhuǎn)速工況且存在強(qiáng)烈輪軌隨機(jī)沖擊下軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征，模擬試驗(yàn)臺(tái)以及實(shí)車數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性。與傳統(tǒng)的快速譜峭度方法相比，所提方法能夠更有效地抑制隨機(jī)沖擊和白噪聲干擾信號(hào)，增強(qiáng)振動(dòng)信號(hào)中的周期性特征。