與輪對(duì)軸承磨合機(jī)聯(lián)用的軸承故障聲學(xué)診斷系統(tǒng)

熊 文，陳 波，李 淵，陳 曦，張 益

(1 成都鐵路局 貴陽(yáng)南車輛段，貴州貴陽(yáng)550005;

2 北京康拓紅外技術(shù)股份有限公司，北京100190)

與輪對(duì)軸承磨合機(jī)聯(lián)用的軸承故障聲學(xué)診斷系統(tǒng)

熊 文1，陳 波1，李 淵2，陳 曦2，張 益2

(1 成都鐵路局 貴陽(yáng)南車輛段，貴州貴陽(yáng)550005;

2 北京康拓紅外技術(shù)股份有限公司，北京100190)

提出了一種可以與輪對(duì)軸承磨合機(jī)聯(lián)用的軸承故障聲學(xué)診斷系統(tǒng)，通過(guò)增加軸承聲音采集、分析軟硬件，實(shí)現(xiàn)故障軸承的聲學(xué)診斷。該系統(tǒng)利用4只高指向性麥克風(fēng)并加裝麥克風(fēng)攏音罩的方式采集軸承發(fā)出的聲音，有效的抑制了車間現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境噪聲對(duì)軸承聲學(xué)診斷的干擾。采用統(tǒng)計(jì)因子結(jié)合共振解調(diào)法對(duì)軸承故障進(jìn)行判別，可對(duì)軸承多種故障進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷。大量的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了此方案在實(shí)際運(yùn)用中的可行性與可靠性。

滾動(dòng)軸承;輪對(duì)軸承磨合機(jī);故障聲學(xué)診斷;峭度因子;共振解調(diào)法

輪對(duì)滾動(dòng)軸承是鐵路貨車重要部件，對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)一直是車輛段的重點(diǎn)工作內(nèi)容。目前國(guó)內(nèi)各車輛段對(duì)軸承故障的初步診斷，主要還是依靠操作工人的經(jīng)驗(yàn):工人手工旋轉(zhuǎn)軸承，人耳辨別軸承運(yùn)轉(zhuǎn)中是否存在異聲，手上感覺(jué)軸承運(yùn)轉(zhuǎn)中是否有卡阻等，這種檢測(cè)方式需要常年的經(jīng)驗(yàn)積累，也沒(méi)有一個(gè)可以精確量化的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。為了保證安全，只要有所懷疑就退卸，導(dǎo)致大量誤退卸軸承，據(jù)統(tǒng)計(jì)，人工判斷的準(zhǔn)確率只在20%左右，既在生產(chǎn)成本方面造成較大的浪費(fèi)，又對(duì)生產(chǎn)組織的流暢性產(chǎn)生較大影響。

大部分車輛段配置了輪對(duì)收入磨合機(jī)，在磨合軸承的同時(shí)檢測(cè)軸承的溫升情況，根據(jù)溫升來(lái)判斷是否存在故障。但是，由于輪對(duì)磨合機(jī)不具備對(duì)軸承施加載荷的功能，軸承處于空載運(yùn)行狀態(tài)，除非軸承出現(xiàn)特別嚴(yán)重的故障，否則軸溫是不會(huì)顯著升高的。另外按照要求，每條輪對(duì)須磨合5 min，對(duì)生產(chǎn)流暢性的影響也較大。因此采用此種方式對(duì)軸承故障進(jìn)行判斷效果很差，大量故障軸承被漏判。

國(guó)內(nèi)有學(xué)者研究利用故障軸承聲音特征進(jìn)行故障診斷方法，其中研究最多的是共振解調(diào)法［1］，及各種在此基礎(chǔ)上的改進(jìn)方法［2-4］。共振解調(diào)法主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)局部剝離型軸承故障非常敏感，并且可以根據(jù)通過(guò)頻率判斷剝離發(fā)生的部位，對(duì)軸承故障進(jìn)行分類。但是共振解調(diào)法也有無(wú)法克服的缺點(diǎn)［5］，這種方法只對(duì)軸承內(nèi)部局域性缺陷敏感，而軸承的尺寸失配［6］、滾道磨損、麻點(diǎn)、缺油等缺陷由于沒(méi)有對(duì)應(yīng)的缺陷通過(guò)頻率，很難利用共振解調(diào)法檢測(cè)出來(lái)，因此這類故障會(huì)被漏判為良好軸承。實(shí)際上，按照《鐵路貨車段修規(guī)程》、《鐵路貨車無(wú)軸箱滾動(dòng)軸承一般檢修規(guī)程》等文件要求，軸承上這些故障如果達(dá)到了C類缺陷就應(yīng)該停止使用并報(bào)廢處理。因此，只采用共振解調(diào)法也會(huì)有大量達(dá)到報(bào)廢標(biāo)準(zhǔn)的故障軸承被漏判。

提出了一種在現(xiàn)有貨車輪對(duì)軸承磨合機(jī)上通過(guò)增加聲學(xué)采集、處理系統(tǒng)，利用故障軸承聲音特征進(jìn)行故障診斷的不退卸軸承聲學(xué)診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了統(tǒng)計(jì)因子法與共振解調(diào)法的優(yōu)點(diǎn)，可以對(duì)軸承的各類常見(jiàn)故障進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

該系統(tǒng)利用車輛段現(xiàn)有的貨車輪對(duì)軸承磨合機(jī)作為軸承的驅(qū)動(dòng)裝置，增加軸承聲音采集、分析軟硬件，實(shí)現(xiàn)故障軸承的聲學(xué)診斷。圖1給出了與輪對(duì)軸承磨合機(jī)聯(lián)用的軸承故障聲學(xué)診斷系統(tǒng)的整體框圖。

圖1 與輪對(duì)軸承磨合機(jī)聯(lián)用的軸承故障聲學(xué)診斷系統(tǒng)的整體框圖

4只高指向性麥克風(fēng)安裝在4個(gè)麥克風(fēng)攏聲罩中，攏聲罩對(duì)外界環(huán)境噪聲大約有10 dB的抑制能力。圖2是麥克風(fēng)攏音罩的現(xiàn)場(chǎng)安裝照片。

圖2 麥克風(fēng)支架的現(xiàn)場(chǎng)安裝照片

4只麥克風(fēng)的信號(hào)首先經(jīng)過(guò)前置放大器放大濾波后被采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并進(jìn)行進(jìn)一步的分析處理。采集卡的 A/D采樣頻率為 48 kHz，分辨率為16 bits。

系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)由輪對(duì)軸承磨合機(jī)驅(qū)動(dòng)兩條輪對(duì)上4個(gè)軸承高速旋轉(zhuǎn)。當(dāng)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定后啟動(dòng)聲學(xué)采集裝置，采集2～3 s時(shí)長(zhǎng)的軸承聲音，分析處理后得到軸承運(yùn)行狀態(tài)的分析結(jié)果。從聲音采集到計(jì)算完成全部分析結(jié)果用時(shí)不到5 s，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于輪對(duì)軸承磨合機(jī)磨合軸承所需時(shí)間。因此該系統(tǒng)并不增加現(xiàn)有軸承磨合機(jī)工序的工作時(shí)間。

2 統(tǒng)計(jì)因子法

滾動(dòng)軸承無(wú)故障平穩(wěn)運(yùn)行時(shí)，發(fā)出的噪聲很小，并且噪聲的幅度分布近似為高斯型分布。當(dāng)軸承發(fā)生故障，比如產(chǎn)生麻點(diǎn)、擦傷甚至剝離時(shí)，軸承噪聲的一系列統(tǒng)計(jì)參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯的變化［7］。通過(guò)監(jiān)控這些統(tǒng)計(jì)參量，可以確定軸承是否存在故障，并對(duì)軸承故障的嚴(yán)重等級(jí)給出判定，通常稱這些統(tǒng)計(jì)參量為軸承的統(tǒng)計(jì)因子。常用統(tǒng)計(jì)因子有振幅有效值、峭度因子、波峰因子、沖擊因子、形狀因子、余隙因子［8］等。這些統(tǒng)計(jì)因子中，峭度因子對(duì)軸承故障較靈敏，且對(duì)軸承的轉(zhuǎn)速和負(fù)載大小不敏感，因此試驗(yàn)中采用峭度因子。

峭度因子的定義如下:

其中RMS值為軸承聲音信號(hào)的有效值。無(wú)故障軸承的峭度因子接近0，軸承出現(xiàn)故障后峭度因子增大。但是峭度因子對(duì)不同類型的故障的靈敏度是不同的，有些故障類型輕微故障時(shí)峭度因子就有較大增長(zhǎng)。因此如果只采用峭度因子一個(gè)指標(biāo)來(lái)判斷軸承是否故障，會(huì)有部分極輕微故障軸承被退卸分解，造成資源的浪費(fèi)。而如果盲目提高故障判別的閾值，又會(huì)造成某些(比如內(nèi)圈輕微剝離)故障的漏判。

振幅有效值也是一個(gè)較為常用的判斷軸承故障的統(tǒng)計(jì)參量。但是由于鐵路貨車軸承種類繁多，不同類型軸承的振幅有效值相差較大。即使是同一軸承，注油量不同時(shí)其振幅有效值都可能有±10 dB差異?？紤]到這個(gè)參數(shù)離散型太大，因此在我們的系統(tǒng)沒(méi)有采用這個(gè)參數(shù)。

3 共振解調(diào)法

這種技術(shù)最早由 Mechanical Technology公司于1970年代提出［9］，最初叫做高頻共振技術(shù)，還被稱作幅度解調(diào)技術(shù)、解調(diào)共振分析技術(shù)、窄帶包絡(luò)分析技術(shù)［10-11］和包絡(luò)分析技術(shù)［12-13］。當(dāng)軸承內(nèi)部工作面出現(xiàn)剝離缺陷時(shí)，滾子每次通過(guò)缺陷部位時(shí)會(huì)激發(fā)軸承的高頻共振。激發(fā)出的共振具有一定的周期性，稱之為不同故障類型的特征頻率，也叫通過(guò)頻率。

外滾道剝離型故障的通過(guò)頻率為:

內(nèi)滾道剝離型故障的通過(guò)頻率為:

滾子剝離型故障的通過(guò)頻率為:

式中n為滾子數(shù);BD為滾子直徑;PD為軸承中徑(內(nèi)外滾道直徑的平均值);β為滾子的接觸角;fi為軸承的轉(zhuǎn)速。不同類型、載重的貨車軸承計(jì)算出的參數(shù)略有不同，但大體可以根據(jù)滾子數(shù)量分為兩大類。第一類是滾子數(shù)在18～23之間的軸承，例如197730型(18個(gè)滾子)、197726型(20個(gè)滾子)、353130型(23個(gè)滾子)，計(jì)算出的各種故障的通過(guò)頻率較為接近，如表1所示。

表1 第1類軸承各種故障的通過(guò)頻率

另一類是滾子數(shù)為14的貨車軸承，如4(15)2724型、4(15)2726型、NJ(P)3226X1型等，其故障通過(guò)頻率如表2所示。

表2 第2類軸承各種故障的通過(guò)頻率

如果只用共振解調(diào)法判斷軸承故障，會(huì)造成部分軸承缺陷(滾道磨損、麻點(diǎn)等)的漏判。

4 統(tǒng)計(jì)因子結(jié)合共振解調(diào)法

我們的系統(tǒng)中將共振解調(diào)法與統(tǒng)計(jì)因子結(jié)合起來(lái)，綜合判斷軸承是否存在故障，具體方法如下:

設(shè)置兩個(gè)閾值A(chǔ)、B，A＜B，A、B具體取值由試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)得到。

軸承的峭度值小于A時(shí)判斷軸承完好。

軸承的峭度值在A到B之間時(shí)，利用共振解調(diào)法計(jì)算軸承的包絡(luò)譜。如果軸承的包絡(luò)譜中在某故障通過(guò)頻率處存在明顯的尖峰，則判定軸承故障，并確定軸承故障類型。如果包絡(luò)譜中無(wú)明顯的尖峰，則認(rèn)定軸承無(wú)故障，可以繼續(xù)使用。

軸承的峭度值大于B時(shí)，認(rèn)定軸承故障，利用共振解調(diào)法判斷軸承故障類型。如果共振解調(diào)法計(jì)算出的包絡(luò)譜中無(wú)明顯的尖峰，則表明軸承無(wú)剝離型故障，故障類型可能為尺寸失配、滾道磨損、麻點(diǎn)、缺油等。

5 試驗(yàn)結(jié)果分析

現(xiàn)場(chǎng)采集到的軸承聲音信號(hào)中包含大量環(huán)境噪聲與無(wú)用信號(hào)。在計(jì)算各峭度值與包絡(luò)譜之前應(yīng)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波處理［4］。試驗(yàn)時(shí)構(gòu)造了3個(gè)4階IIR帶通濾波器，通帶頻率分別是0～4 kHz，4～8 kHz，8～20 kHz。大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析后表明，8～20 kHz這個(gè)頻段內(nèi)的信號(hào)信噪比做好。因此最終的系統(tǒng)采用8～20 kHz帶通濾波器。

圖3 聲音波形圖和包絡(luò)頻譜圖

圖3給出了一個(gè)典型的外圈剝離型故障的聲音波形圖和其包絡(luò)頻譜圖，其中圖3(a)是未經(jīng)過(guò)濾波處理的原始波形，圖3(b)是通過(guò)8～20 kHz帶通濾波器處理后的波形。原始波形中雖然可以看到有一些共振引起的毛刺，但是特征不明顯。而濾波后的波形可以觀察到每次滾子通過(guò)故障點(diǎn)時(shí)引起的通過(guò)共振。

原始波形的峭度因子為0.94，濾波后波形的峭度因子為12.79。峭度因子的閾值A(chǔ)的設(shè)定值為1，B的設(shè)定值為2。如果不經(jīng)過(guò)濾波處理，此類故障軸承會(huì)被認(rèn)作無(wú)故障軸承漏報(bào)，濾波之后峭度因子遠(yuǎn)大于閾值B。

圖3(c)是包絡(luò)頻譜，可以看到在65 Hz處有一個(gè)明顯的峰值。軸承旋轉(zhuǎn)頻率為7.8 Hz(470 r/min)，65 Hz對(duì)應(yīng)為軸承旋轉(zhuǎn)頻率的8.3倍，此處正好處于軸承外圈故障的通過(guò)頻率的范圍內(nèi)。因此可以確定該軸承為外圈剝離型故障。

圖4 一個(gè)典型的外圈剝離型故障軸承的照片

圖4給出了這個(gè)軸承拆解后的故障局部照片。故障類型為典型的外圈剝離，剝離區(qū)域?qū)挾燃s為1 cm。剝離深度較淺，但是剝離面較粗糙，因此其引起的通過(guò)共振很強(qiáng)烈，導(dǎo)致峭度因子明顯升高并且在包絡(luò)頻譜中出現(xiàn)明顯的特征峰。

圖5給出的是一個(gè)滾子出現(xiàn)了環(huán)形條紋軸承的聲音波形和包絡(luò)譜圖。

圖5 滾子環(huán)形條紋軸承的聲音波形和包絡(luò)譜圖

圖5(a)為濾波后的波形圖，圖5(b)是對(duì)應(yīng)的包絡(luò)譜，包絡(luò)譜的橫坐標(biāo)已經(jīng)按照軸承轉(zhuǎn)速做了歸一化。因此，橫坐標(biāo)為n的地方表示頻率為軸承轉(zhuǎn)速的n倍。濾波前的峭度因子值為0.12，濾波后的波形的峭度因子值為1.88。大于閾值A(chǔ)，但是小于閾值B。因此需要根據(jù)包絡(luò)譜判斷軸承是否需要推卸。計(jì)算包絡(luò)譜后在各故障類型的特征頻率處均未發(fā)現(xiàn)明顯的特征峰。說(shuō)明這個(gè)軸承只是極輕微的故障，可以繼續(xù)使用。為了驗(yàn)證我們系統(tǒng)的可靠性，將此軸承進(jìn)行了分解。分解后的照片如圖6所示。

圖6 分解后發(fā)現(xiàn)滾子上出現(xiàn)多道環(huán)形條紋

圖6可以清晰看出，每個(gè)滾子上都出現(xiàn)了不同程度的多道環(huán)形條紋。多個(gè)滾子上相同位置出現(xiàn)明顯環(huán)形條紋說(shuō)明軸承滾道上存在突起硬質(zhì)點(diǎn)，屬于極輕微故障先兆。隨著軸承繼續(xù)運(yùn)行，有可能通過(guò)磨合使軸承回歸正常狀態(tài)，也有可能故障繼續(xù)發(fā)展，稱為較為嚴(yán)重的剝離型故障。但是，對(duì)這種軸承大量的跟蹤研究表明，從滾子環(huán)形條紋發(fā)展到軸承不適合繼續(xù)使用至少還可以運(yùn)行幾十萬(wàn)公里。因此，此類軸承應(yīng)該繼續(xù)使用。這與我們的系統(tǒng)判斷結(jié)果也是一致的。

現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)時(shí)遇到另一個(gè)典型判例，軸承的波形文件與包絡(luò)譜與圖5類似，波形圖相對(duì)完好軸承多了些毛刺，但是無(wú)明顯的重復(fù)頻率。濾波前峭度因子值為0.2，濾波后的波形峭度因子值為2.8。包絡(luò)譜除了0頻率處具有較高的峰值(對(duì)應(yīng)的是波形的能量)，其他位置幅度很低。雖然此軸承利用共振解調(diào)法檢測(cè)未發(fā)現(xiàn)任何異常，但是其峭度因子已經(jīng)超出了閾值B的設(shè)定值2。因此，對(duì)此軸承進(jìn)行了拆解處理。

圖7是將此軸承拆解后的實(shí)物照片，所有滾子均出現(xiàn)不同程度的變色，一個(gè)滾子出現(xiàn)典型的剝離前兆，見(jiàn)圖中紅色方框標(biāo)示出的區(qū)域。

圖7 滾子嚴(yán)重變色并出現(xiàn)剝離前兆

滾子變色說(shuō)明軸承運(yùn)行時(shí)內(nèi)部溫度急劇升高，導(dǎo)致潤(rùn)滑油脂變質(zhì)、變色并附著于滾子表面。此現(xiàn)象表面軸承內(nèi)部潤(rùn)滑已經(jīng)出現(xiàn)了嚴(yán)重問(wèn)題，而滾子上明顯的大面積摩擦痕跡表明滾子受力不均，局部受到非常大的摩擦力。此軸承如果繼續(xù)使用，將很快出現(xiàn)局部剝離型故障，危及行車安全。

6 結(jié)束語(yǔ)

該系統(tǒng)自2013年10月搭建完成后開始了試運(yùn)行。期間根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)軟硬件進(jìn)行了多次改進(jìn)，尤其是原始數(shù)據(jù)濾波算法和軸承故障判別算法反復(fù)調(diào)整才最終定型。該系統(tǒng)創(chuàng)造性的將統(tǒng)計(jì)因子法與共振解調(diào)法結(jié)合起來(lái)，繼承了統(tǒng)計(jì)因子法對(duì)故障軸承漏報(bào)率低的優(yōu)點(diǎn)和共振解調(diào)法對(duì)無(wú)故障軸承的誤報(bào)率低的優(yōu)點(diǎn)。從2013年10月試運(yùn)行開始到2014年4月，共對(duì)貴陽(yáng)南車輛段2萬(wàn)多個(gè)軸承進(jìn)行了測(cè)試，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。故障判別的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上，嚴(yán)重軸承故障無(wú)一漏判。

表3 軸承試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

該系統(tǒng)對(duì)軸承故障的判別依據(jù)明確，軟件自動(dòng)給出軸承是否存在故障的診斷結(jié)論，判別過(guò)程無(wú)需操作人員參與，對(duì)操作人員的專業(yè)技能要求很低。一般工人只需簡(jiǎn)單培訓(xùn)即可上崗操作，與人工盤轉(zhuǎn)判別軸承故障相比極大的減少工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，大幅提高了勞動(dòng)效率和準(zhǔn)確率。

但是周圍環(huán)境噪聲過(guò)大時(shí)偶爾會(huì)使麥克風(fēng)信號(hào)飽和，進(jìn)而影響對(duì)軸承故障的判別。因此進(jìn)一步的研究重點(diǎn)是如何更好的屏蔽外界噪聲干擾，比如采用麥克風(fēng)陣列波束形成技術(shù)等，減少單次判別由于受噪聲干擾而失敗的次數(shù)，使該系統(tǒng)更加完善。

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Acoustic Diagnostic System Working With the Wheel Bearing Grinding Machine

XIONG Wen1，CHEN Bo1，LI Yuan2，CHEN Xi2，ZHANG Yi2
(1 Guiyang South Car Depot，Chengdu Railway Bureau，Guiyang 550005 Guizhou，China; 2 Beijing Control Infared Technology Co，.Ltd，Beijing 100190，China)

In this paper，we present a novel acoustic diagnostic system which works with the wheel bearing grinding machine.By adding the hardware to record the bearing acoustic signal and the analysis software，this system can effectively detect the early failure of the rolling element bearings.The system utilizes 4 superior off-axis rejection microphones to record the sound generated by the bearings.The microphone is installed in a noise reduction cover which can effectively eliminate the interference of the noise in the workshop.The diagnostic algorithm combines the results of statistical indicator and the envelope analysis technique to detect the various bearing faults.Extensive experiment results show that this system is feasible to diagnostic various bearing faults and has very high accuracy.

rolling bearing;wheel bearing grinding machine;acoustic diagnostic;kurtosis factor;envelope demodulation

U270.331+.2

A

10.3969/j.issn.1008－7842.2015.02.24

1008－7842(2015)02－0097－05

)男，工程師(

2014－09－28)