張皓惟

摘 要：本研究旨在探究基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法，以提高鐵路貨車運(yùn)輸安全性和效率。論文從聲發(fā)射技術(shù)原理、滾動(dòng)軸承故障診斷優(yōu)勢(shì)和難點(diǎn)、常見故障診斷、聲發(fā)射信號(hào)處理方法和小波算法研究等五個(gè)方面進(jìn)行論述。通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)研究，本文得出結(jié)論：基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有響應(yīng)速度快、診斷準(zhǔn)確度高等優(yōu)點(diǎn)，但也面臨著信號(hào)干擾和故障定位難的問題。小波算法可應(yīng)用于對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的處理，進(jìn)一步提高故障診斷的精度和可靠性。

關(guān)鍵詞：聲發(fā)射技術(shù) 鐵路貨車 滾動(dòng)軸承 故障診斷

1 引言

隨著鐵路貨運(yùn)的不斷發(fā)展，運(yùn)輸效率和安全性已成為業(yè)界的首要關(guān)注點(diǎn)。鐵路貨車滾動(dòng)軸承是鐵路運(yùn)輸中不可或缺的組成部分，但由于長時(shí)間高速工作對(duì)其造成的磨損和疲勞，故障率逐漸增高，進(jìn)而影響到貨車的正常運(yùn)行和安全。因此，對(duì)于鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障的快速、有效診斷顯得尤為必要。論文通過收集和分析現(xiàn)有文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)研究的成果，對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行深入研究，探究基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法的優(yōu)化方向和應(yīng)用前景。

2 基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷原理

滾動(dòng)軸承是鐵路貨車重要的機(jī)械部件之一，其故障會(huì)嚴(yán)重影響鐵路線路的安全運(yùn)營。因此，準(zhǔn)確的診斷滾動(dòng)軸承故障是保障鐵路貨運(yùn)安全的重要手段之一?；诼暟l(fā)射技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有實(shí)時(shí)性高、精確度高等優(yōu)點(diǎn)，因此備受關(guān)注。聲發(fā)射技術(shù)的原理是基于故障源直接產(chǎn)生的高頻聲波信號(hào)，在介質(zhì)中以聲波的形式傳輸，信號(hào)具有傳播速度快、穿透力強(qiáng)、信息量大、靈敏度和特征鮮明等優(yōu)點(diǎn)。在鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷中，聲發(fā)射技術(shù)可以準(zhǔn)確地捕捉滾動(dòng)軸承磨損或裂紋等所產(chǎn)生的高頻聲波信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行特征分析，從而診斷軸承是否存在故障。具體實(shí)現(xiàn)過程中，首先需要在貨車滾動(dòng)軸承上安裝聲發(fā)射傳感器，并對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)和初始化。然后，通過激勵(lì)源對(duì)軸承進(jìn)行激勵(lì)，產(chǎn)生高頻聲波信號(hào)，傳感器采集信號(hào)并將其傳輸?shù)街骺刂葡到y(tǒng)中。在主控制系統(tǒng)中，通過特征提取、特征分析等算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，得出軸承的狀態(tài)信息，如是否存在裂紋、磨損程度等，并根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行分類和判斷。基于聲發(fā)射技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有實(shí)時(shí)性高、精確度高等優(yōu)點(diǎn)，且不會(huì)對(duì)軸承結(jié)構(gòu)造成損壞或影響其正常工作。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，該技術(shù)仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)，如噪聲干擾、信號(hào)處理復(fù)雜等難點(diǎn)。因此，如何解決這些問題和優(yōu)化技術(shù)流程，將是今后的研究重點(diǎn)[1]?？傊暟l(fā)射技術(shù)基于其快速、準(zhǔn)確、非侵入性等特點(diǎn)，成為鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷的一種重要技術(shù)手段。在今后的應(yīng)用中，我們需要進(jìn)一步研究該技術(shù)的優(yōu)化與改進(jìn)，以提高其可靠性和精度，保障鐵路貨運(yùn)的安全和高效運(yùn)營。

3 基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷優(yōu)勢(shì)

基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法是一種利用聲波的傳播特性進(jìn)行無損檢測(cè)的技術(shù)，具備許多優(yōu)勢(shì)。首先，基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有快速響應(yīng)的優(yōu)勢(shì)。由于聲波傳播速度快，并且能夠穿透物體，故障發(fā)生時(shí)會(huì)產(chǎn)生明顯的聲波信號(hào)，可以實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和診斷，從而及時(shí)采取措施防止故障進(jìn)一步擴(kuò)大，保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?。其次，該技術(shù)具有高準(zhǔn)確度的優(yōu)勢(shì)。聲波信號(hào)能夠直接反映出滾動(dòng)軸承內(nèi)部的運(yùn)行狀態(tài)，如振動(dòng)、摩擦、碰撞等，因此能夠非常準(zhǔn)確地診斷出滾動(dòng)軸承內(nèi)部的故障類型和位置，減少誤診率和漏診率[2]。另外，基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法還具有非常高的靈敏度。聲波信號(hào)可以非常敏感地反映出滾動(dòng)軸承內(nèi)部微小的運(yùn)動(dòng)和變化，從而可以對(duì)早期故障進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的診斷，避免在滾動(dòng)軸承故障進(jìn)一步惡化后才得到發(fā)現(xiàn)，從而能夠大大提高鐵路貨車運(yùn)輸?shù)陌踩院涂煽啃浴Ｗ詈?，基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法采用非接觸式檢測(cè)，無需拆卸機(jī)器，減少了對(duì)設(shè)備的損壞，從而可以減少維修和更換成本，提高運(yùn)輸效率。總之，基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷方法具有快速響應(yīng)、高準(zhǔn)確度、高靈敏度和非接觸式檢測(cè)等優(yōu)勢(shì)，是鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域的一種有效技術(shù)方案。

4 基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷難點(diǎn)

基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷是一種非常有效的方式，可以通過分析軸承發(fā)出的聲音信號(hào)來判斷其狀態(tài)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，這種方法還面臨著很多問題和挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。首先，環(huán)境干擾是基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷中需要解決的一個(gè)重要問題。軸承所發(fā)出的聲音可能會(huì)受到周圍環(huán)境的干擾，如鐵路道路表面的噪聲、貨車的其他部件所發(fā)出的聲音等。這些干擾可能會(huì)影響到軸承發(fā)出的聲音信號(hào)的準(zhǔn)確性，從而使診斷結(jié)果不夠可靠。因此，需要采用一些有效的方法來降低這些環(huán)境干擾，如對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波、調(diào)整傳感器布局等。其次，數(shù)據(jù)處理技術(shù)不夠成熟也是基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷面臨的另一個(gè)問題。聲音信號(hào)可能會(huì)受到很多因素的影響，如溫度、濕度、軸承不同部位發(fā)出的聲音等。這就需要針對(duì)這些因素進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)處理，提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。在數(shù)據(jù)處理方面，需要采用一些有效的算法和技術(shù)，如小波分析、時(shí)頻分析等，以提高數(shù)據(jù)的可讀性和準(zhǔn)確性。最后，硬件設(shè)備不夠完善也是目前基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷面臨的一個(gè)問題。這種方法需要具備一套高質(zhì)量的硬件設(shè)備，包括聲音傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等[3]。然而，目前市場上硬件設(shè)備不夠完善，還需要進(jìn)一步提高其性能和穩(wěn)定性。因此，需要加強(qiáng)對(duì)硬件設(shè)備的研發(fā)和改進(jìn)，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。 總的來說，基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷是一種非常有效的方式，能夠大大提高軸承故障的診斷效率和準(zhǔn)確性。然而，目前面臨的問題和挑戰(zhàn)仍然比較多，需要不斷進(jìn)行研究和改進(jìn)，以進(jìn)一步提高其性能和可靠性。

5 基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承的常見故障診斷

在鐵路貨車運(yùn)行過程中，滾動(dòng)軸承可能會(huì)出現(xiàn)多種故障，而基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷可以幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些故障，從而保障貨車行車安全。下面將介紹鐵路貨車滾動(dòng)軸承的常見故障以及基于聲發(fā)射技術(shù)的診斷內(nèi)容。

5.1 軸承碰撞故障

軸承碰撞故障是指軸承發(fā)生碰撞，對(duì)軸承產(chǎn)生損害的故障。軸承碰撞故障通常會(huì)導(dǎo)致軸承內(nèi)部的金屬疲勞，產(chǎn)生微裂紋，從而引發(fā)更嚴(yán)重的故障?；诼暟l(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷可以通過分析軸承發(fā)出的聲音信號(hào)來判斷軸承是否發(fā)生了碰撞故障。當(dāng)軸承發(fā)出的聲音信號(hào)具有明顯的沖擊聲時(shí)，就可能發(fā)生了碰撞故障。此時(shí)需要對(duì)軸承進(jìn)行更加詳細(xì)的檢查，以判斷軸承的狀態(tài)是否正常。

5.2 軸承磨損故障

軸承磨損故障是指軸承內(nèi)部零件開始逐漸磨損，從而導(dǎo)致軸承性能下降的故障。軸承磨損通常會(huì)導(dǎo)致軸承內(nèi)部摩擦系數(shù)增大，從而產(chǎn)生一定的噪音和振動(dòng)?；诼暟l(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷可以通過分析軸承發(fā)出的聲音信號(hào)來判斷軸承是否存在磨損故障。當(dāng)軸承發(fā)出的聲音信號(hào)在特定頻率范圍內(nèi)具有明顯的諧振峰時(shí)，就可能存在磨損故障。此時(shí)需要及時(shí)對(duì)軸承進(jìn)行更換或維修，以保障貨車的行車安全。

5.3 軸承內(nèi)部裂紋故障

軸承內(nèi)部裂紋故障是指軸承內(nèi)部產(chǎn)生裂紋，從而導(dǎo)致軸承內(nèi)部零件出現(xiàn)異常磨損的故障。軸承內(nèi)部裂紋通常會(huì)導(dǎo)致軸承內(nèi)部噪聲增大以及頻率變化?；诼暟l(fā)射技術(shù)的軸承故障診斷可以通過分析軸承發(fā)出的聲音信號(hào)來判斷軸承是否存在裂紋故障。當(dāng)軸承發(fā)出的聲音信號(hào)具有不規(guī)則的頻率變化和諧振峰時(shí)，就可能存在裂紋故障。此時(shí)需要對(duì)軸承進(jìn)行更為詳細(xì)的檢查以確定軸承的狀態(tài)是否正常[4]。

6 鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)處理方法

聲發(fā)射技術(shù)是滾動(dòng)軸承故障診斷中一種有效的方法，它通過對(duì)滾動(dòng)軸承運(yùn)行中產(chǎn)生的聲音信號(hào)進(jìn)行分析，判斷滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型。聲發(fā)射信號(hào)處理方法是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確診斷的關(guān)鍵，下面將從技術(shù)角度對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)介紹。首先，聲發(fā)射信號(hào)的濾波處理是信號(hào)處理的基礎(chǔ)。由于信號(hào)可能受到許多噪聲和雜波的干擾，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。常用的處理方法有低通濾波、高通濾波和帶通濾波等。低通濾波器用于去除高頻噪聲，高通濾波器用于去除低頻噪聲，帶通濾波器用于去除特定頻率范圍內(nèi)的干擾。濾波處理可以有效地去除雜波和噪聲，提高信號(hào)的質(zhì)量，使診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。其次，針對(duì)不同類型的滾動(dòng)軸承故障，需要采用不同的特征參數(shù)進(jìn)行分析。常用的特征參數(shù)有能量、振幅、峰值、脈沖數(shù)量等。這些特征參數(shù)能夠反映聲發(fā)射信號(hào)中反映的故障信息，因此對(duì)于不同類型的故障，需要選擇不同的特征參數(shù)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確診斷。在具體應(yīng)用中，可以根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和需要進(jìn)行選擇[5]。最后，為了提高信號(hào)分析的準(zhǔn)確度，還需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)間－頻率分析。常用的時(shí)間－頻率分析方法有短時(shí)傅里葉變換、小波變換等。這些方法可以將信號(hào)的時(shí)間域和頻率域的信息相互轉(zhuǎn)換，從而更全面、準(zhǔn)確地反映出信號(hào)的特征和演變趨勢(shì)。時(shí)間－頻率分析可以有效地識(shí)別信號(hào)中的故障特征，并提供更加準(zhǔn)確的診斷信息。總之，鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)處理方法需要包括濾波處理、特征參數(shù)分析、小波變換和時(shí)間－頻率分析等多個(gè)方面。這些方法可以有效分析和處理聲發(fā)射信號(hào)中的故障信息，提高故障診斷的準(zhǔn)確度和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的信號(hào)特點(diǎn)和故障類型進(jìn)行選擇和應(yīng)用調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和可靠的故障診斷。

7 鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷的小波算法研究

7.1 離散小波變換

離散小波變換是一種廣泛應(yīng)用于信號(hào)分析和處理領(lǐng)域的小波分析方法。在鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷中，它被廣泛用于提取故障特征，以便實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承的準(zhǔn)確診斷和預(yù)測(cè)。離散小波變換（DWT）的基本思想是將信號(hào)分解為多個(gè)頻帶，并對(duì)每個(gè)頻帶進(jìn)行多分辨率分析。DWT的優(yōu)點(diǎn)是可以提供時(shí)間和頻率域上的高分辨率，適用于需要精細(xì)時(shí)頻分析的應(yīng)用場景。常用的小波函數(shù)包括Daubechies小波、Symlet小波等。 鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障的診斷和預(yù)測(cè)是鐵路運(yùn)輸安全的重要組成部分。在進(jìn)行離散小波變換之前，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和預(yù)處理，以消除噪聲和其他干擾。然后，將處理后的信號(hào)進(jìn)行離散小波分解，得到一系列頻帶，每個(gè)頻帶具有相應(yīng)的頻率和時(shí)間分辨率。在頻域中，低頻部分表示平穩(wěn)的信號(hào)，高頻部分表示噪聲和高頻振動(dòng)信號(hào)。 在鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷中常見的故障特征包括軸承表面的細(xì)小裂紋、滾珠失效和內(nèi)圈/外圈損傷等這些故障會(huì)產(chǎn)生特定的頻率信號(hào)，因此可以通過離散小波變換來檢測(cè)這些信號(hào)并提取特征。例如，Daubechies小波可以用于提取高頻小波信號(hào)以檢測(cè)滾珠失效，而Symlet小波可以用于提取低頻信號(hào)以檢測(cè)內(nèi)圈/外圈損傷。在利用離散小波變換進(jìn)行信號(hào)分析的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)行特征提取。其中，常用的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。這些特征可以提供反映軸承故障嚴(yán)重程度的參數(shù)，以便進(jìn)行軸承故障診斷和預(yù)測(cè)?？傊x散小波變換是一種有效的信號(hào)分析方法，適用于鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷。通過采樣、預(yù)處理、離散小波分解、特征提取等步驟，可以有效地檢測(cè)和診斷軸承故障，并實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路貨車運(yùn)輸?shù)陌踩Ｕ稀?/p>

7.2 連續(xù)小波變換

連續(xù)小波變換（CWT）是一種小波變換方法，可以更加精細(xì)地反映出連續(xù)信號(hào)中的故障信息。在鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷中，常用的連續(xù)小波變換方法包括Morlet小波和Gabor小波等。連續(xù)小波變換的基本思想是選取一個(gè)小波函數(shù)，對(duì)其進(jìn)行伸縮和平移操作，構(gòu)造出一系列的小波基函數(shù)。這些基函數(shù)可以在不同的尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的多尺度分析。在實(shí)際應(yīng)用中，Morlet小波和Gabor小波是兩種廣泛應(yīng)用于信號(hào)分析領(lǐng)域的小波函數(shù)。Morlet小波通常用于檢測(cè)高頻信號(hào)，而Gabor小波通常用于檢測(cè)較低頻信號(hào)。這兩種小波函數(shù)都可以很好地適應(yīng)非平穩(wěn)信號(hào)的分析需求，具有較高的分辨率和精度。在進(jìn)行連續(xù)小波變換之前，需要將信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和其他干擾。接著，使用選定的小波函數(shù)構(gòu)造小波基，并與信號(hào)進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到時(shí)－頻域的分析結(jié)果。與離散小波變換不同的是，連續(xù)小波變換可以直接對(duì)連續(xù)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，從而可以更加精細(xì)地反映出信號(hào)中的故障信息。在得到時(shí)－頻分析結(jié)果之后，需要進(jìn)行特征提取，以獲得反映故障特征的參數(shù)。在鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷中，常見的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。這些特征可以提供反映軸承故障嚴(yán)重程度的參數(shù)，以便進(jìn)行軸承故障診斷和預(yù)測(cè)。總之，連續(xù)小波變換是一種有效的信號(hào)分析方法，適用于鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷。通過選擇合適的小波函數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行卷積并進(jìn)行時(shí)－頻域分析，可以更加精細(xì)地反映出信號(hào)中的故障信息，并提取反映故障特征的參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的準(zhǔn)確診斷和預(yù)測(cè)。

8 結(jié)語

綜上所述，通過本文對(duì)基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動(dòng)軸承故障診斷進(jìn)行深入研究，可以得出以下結(jié)論：該技術(shù)具有實(shí)時(shí)性高、精確度高、非侵入性等優(yōu)勢(shì)，對(duì)鐵路貨運(yùn)行業(yè)的發(fā)展具有重要意義。然而，該技術(shù)仍然存在噪聲干擾、信號(hào)處理復(fù)雜等難點(diǎn)，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。因此，為了提高診斷效率和精度，需要制定相應(yīng)的策略，如信號(hào)采集、信號(hào)處理和診斷結(jié)果評(píng)估等步驟，以使該技術(shù)更好地服務(wù)于鐵路貨運(yùn)業(yè)的發(fā)展。

基金項(xiàng)目：（1）2022年度柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院校級(jí)立項(xiàng)項(xiàng)目，城軌車輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)性能研究（2022-KJC05）。

（2）2022年度柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院課程思政教改項(xiàng)目，“鐵道車輛制動(dòng)裝置檢修”課程思政教學(xué)策略研究與實(shí)踐探索（2022-KCSZ-JGC08），

“動(dòng)車組運(yùn)用與管理”課程思政教學(xué)策略研究與實(shí)踐探索（2022-KCSZ-JGC11）。

（3）2020年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目，“動(dòng)車組隨車電能質(zhì)量檢測(cè)裝置開發(fā)”（2020KY44021）。

（4）2022年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目，“地鐵多源強(qiáng)噪環(huán)境下齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)故障信息提取及智能診斷算法研究”（2022KY1401）。

參考文獻(xiàn)：

[1]許萌. 基于聲發(fā)射技術(shù)的高速列車滾動(dòng)軸承健康監(jiān)測(cè)方法研究[D].北京化工大學(xué)，2019.

[2]呂長飛，吳小玉.基于聲發(fā)射技術(shù)的滾動(dòng)軸承初期缺陷監(jiān)測(cè)試驗(yàn)分析[J].機(jī)械研究與應(yīng)用，2020，33（01）：13-16.

[3]曹桂松，苗慧慧，王雨薇，劉西洋，曹瑋，陳果.一種滾動(dòng)軸承早期故障預(yù)警技術(shù)及試驗(yàn)驗(yàn)證[J].噪聲與振動(dòng)控制，2023，43（02）：139-146.

[4]范志強(qiáng).鐵路貨車車輛滾動(dòng)軸承運(yùn)用中的故障及解決方法[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2021，11（01）：119-120.

[5]賈榮耀.關(guān)于鐵路貨車滾動(dòng)軸承的故障分析及對(duì)策[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2021，11（08）：233-235.