基于倒頻譜編輯的列車(chē)輪對(duì)軸承故障診斷技術(shù)

胡濤 趙明 林京

（西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 西安）

一、列車(chē)輪對(duì)軸承檢測(cè)方案的提出

滾動(dòng)軸承是鐵路客貨運(yùn)列車(chē)走行部車(chē)輪的主要支撐部件，也是最容易損壞的部件，它的健康狀況直接關(guān)系到鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?。列?chē)在行駛過(guò)程中，材料缺陷、裝配不當(dāng)、潤(rùn)滑不良、腐蝕過(guò)載、水分異物侵入等造成的軸承損壞是引發(fā)列車(chē)事故的重要原因，因此必須對(duì)列車(chē)輪對(duì)軸承故障進(jìn)行檢測(cè)，以保障列車(chē)的安全可靠運(yùn)行。滾動(dòng)軸承的損壞主要發(fā)生在外圈滾道、內(nèi)圈滾道以及滾動(dòng)體上，如圖1所示。失效形式主要有疲勞剝落、磨損、塑性變形、膠合、腐蝕等。

圖1 列車(chē)輪對(duì)軸承失效

為了排除因滾動(dòng)軸承故障引起的行車(chē)事故，現(xiàn)階段大量使用的人工檢測(cè)方式因其操作強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低、診斷準(zhǔn)確性差，極易造成故障軸承的漏檢或誤判，使故障軸承繼續(xù)投入運(yùn)行，從而危及車(chē)輛的行車(chē)安全，造成嚴(yán)重后果。所以更加高效、智能的基于振動(dòng)的檢測(cè)方法獲得了廣泛關(guān)注。

振動(dòng)信息是設(shè)備運(yùn)行健康狀態(tài)的直觀反映，機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)劣化往往表現(xiàn)為振動(dòng)信息的變化或異常，所以被廣泛應(yīng)用在機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、可靠性評(píng)估、故障診斷等領(lǐng)域。振動(dòng)作為機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)下的一個(gè)基本表征參數(shù)，對(duì)絕大部分軸承故障都很敏感，能更早、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)故障。為此，鐵路局搭建了如圖2所示的列車(chē)輪對(duì)軸承檢測(cè)平臺(tái)。

檢測(cè)平臺(tái)通過(guò)液壓馬達(dá)驅(qū)動(dòng)軸承的外圈旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)輪對(duì)軸承的振動(dòng)檢測(cè)。測(cè)試過(guò)程中，列車(chē)輪對(duì)軸承的內(nèi)圈固定、外圈旋轉(zhuǎn)，加速度傳感器布置在輪對(duì)軸承頂端螺母處。通過(guò)測(cè)試指定工況下的軸承振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行振動(dòng)分析，包括時(shí)域、頻譜、包絡(luò)分析等，可確定軸承的健康狀態(tài)或者故障部位，實(shí)現(xiàn)列車(chē)輪對(duì)軸承的快速在線檢測(cè)。

圖2 列車(chē)輪對(duì)軸承檢測(cè)平臺(tái)

二、軸承檢測(cè)過(guò)程中存在的問(wèn)題及解決方法

在測(cè)試過(guò)程中，采用PCB加速度傳感器對(duì)列車(chē)輪對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集。其中，采樣頻率為76 800 Hz，采樣時(shí)長(zhǎng)為10 s，軸承型號(hào)為179 926，軸承節(jié)徑180 mm，滾動(dòng)體直徑23.775 mm，滾動(dòng)體數(shù)目 20，接觸角 9°，軸承故障特征頻率，外圈轉(zhuǎn)頻fr，驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)頻fp=23fr/20，故障特征頻率，外圈BPF=O8.6954fr，內(nèi)圈 BPFI=11.3046fr，滾動(dòng)體 BSF=3.7211fr在測(cè)試中，軸承外圈旋轉(zhuǎn)平穩(wěn)，速度波動(dòng)≤1%。

包絡(luò)分析是最常用也是最有效的軸承故障特征提取方法。圖3給出了一組列車(chē)輪對(duì)軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形和包絡(luò)譜。此時(shí)軸承外圈的旋轉(zhuǎn)速度為275 r/min，轉(zhuǎn)頻為4.58 Hz，驅(qū)動(dòng)輪的旋轉(zhuǎn)速度為316 r/min，轉(zhuǎn)頻為5.27 Hz。

圖3 實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)

由于軸承故障較為輕微，加之測(cè)量噪聲的影響，難以從時(shí)域波形中有效識(shí)別故障引起的沖擊現(xiàn)象。包絡(luò)譜中可以觀察到驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)頻及其高次諧波，但內(nèi)圈故障特征頻率不明顯，無(wú)法對(duì)故障進(jìn)行有效識(shí)別。

根據(jù)原始信號(hào)包絡(luò)譜的特征，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)的安裝形式以及檢測(cè)平臺(tái)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)，包絡(luò)譜中的轉(zhuǎn)頻諧波成分主要來(lái)自驅(qū)動(dòng)輪和軸承外圈擠壓產(chǎn)生的徑向力引起的驅(qū)動(dòng)輪軸彎曲，同時(shí)可能存在驅(qū)動(dòng)輪偏心、不對(duì)中等自身問(wèn)題。驅(qū)動(dòng)輪軸彎曲、驅(qū)動(dòng)輪偏心、不對(duì)中都會(huì)產(chǎn)生周期性振動(dòng)，并在測(cè)試過(guò)程中傳遞到傳感器端，嚴(yán)重淹沒(méi)自身能量比較微弱的軸承故障信號(hào)。所以，移除這部分確定性周期振動(dòng)將對(duì)軸承故障的正確識(shí)別和有效診斷起到重要作用。當(dāng)然，可以通過(guò)調(diào)整安裝或重新設(shè)計(jì),消除驅(qū)動(dòng)輪存在的各種問(wèn)題，但操作麻煩耗時(shí)耗力。采用信號(hào)處理的方法將驅(qū)動(dòng)輪旋轉(zhuǎn)引起的確定性周期成分移除，然后再通過(guò)包絡(luò)分析進(jìn)行故障特征的提取，操作簡(jiǎn)便易行。

近年來(lái)，多種確定性成分抑制方法被用于從混雜強(qiáng)確定性周期成分的振動(dòng)信號(hào)中分離出軸承故障信號(hào)。其中，時(shí)域同步平均TSA分離效果最好，但需要對(duì)各諧波族分別進(jìn)行分離，計(jì)算量大[1]。AR線性預(yù)測(cè)通過(guò)過(guò)去值預(yù)測(cè)未來(lái)值，將確定性信號(hào)從原始信號(hào)中移除，操作簡(jiǎn)單有效，但嚴(yán)重依賴(lài)于模型階數(shù)的合理選取[2]。自適應(yīng)噪聲抑制SANC用原始信號(hào)的延遲信號(hào)代替ANC中需要的參考信號(hào)，僅用單一信號(hào)就可實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離。但SANC嚴(yán)重依賴(lài)于濾波器階數(shù)和延遲長(zhǎng)度，且存在收斂性問(wèn)題[3]?；赟ANC的處理形式，在頻域通過(guò)計(jì)算原始信號(hào)和延遲信號(hào)的頻率響應(yīng)函數(shù)設(shè)計(jì)濾波器，稱(chēng)為離散隨機(jī)分離DRS[4]。這種方法和SANC效果相當(dāng)，但效率更高，且不存在收斂性問(wèn)題，但易受速度波動(dòng)的影響。而倒頻譜編輯技術(shù)CEP[5-7]，在倒頻域內(nèi)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行倒濾波操作，將確定性周期成分對(duì)應(yīng)的離散頻率移除，操作簡(jiǎn)便易行且能夠適應(yīng)一定的速度波動(dòng)。倒頻譜編輯技術(shù)的執(zhí)行步驟如圖4所示。

圖4 倒頻譜編輯示意圖

步驟概括：首先將原始信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，保留相位信息，對(duì)幅值譜取對(duì)數(shù)、再進(jìn)行傅里葉逆變換，得到實(shí)數(shù)倒頻譜；然后對(duì)倒頻譜進(jìn)行編輯，將確定性周期信號(hào)對(duì)應(yīng)的倒頻率及其倒諧波置零；最后將編輯過(guò)的倒頻譜和原始相位結(jié)合，得到編輯過(guò)的復(fù)數(shù)頻譜，此時(shí)確定性信號(hào)的頻率成分已被移除，通過(guò)傅里葉逆變換得到分離信號(hào)。

三、倒頻譜編輯之后的檢測(cè)結(jié)果

圖5（a）給出了原始信號(hào)的倒頻譜，可以清楚看到驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)頻諧波對(duì)應(yīng)的倒頻率為1/5.27 Hz=189.7 ms，及其2倍頻、3倍頻。采用倒頻譜編輯技術(shù)將驅(qū)動(dòng)輪旋轉(zhuǎn)引起的確定性周期成分對(duì)應(yīng)的倒頻率及倒諧波置零，得到分離信號(hào)的倒頻譜，如圖5（b）所示?？梢钥吹?，分離信號(hào)中不再含有驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)頻諧波對(duì)應(yīng)的倒頻率及其倒諧波。

圖5 實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)倒頻譜

通過(guò)倒頻譜編輯之后得到分離信號(hào)，其時(shí)域波形和包絡(luò)譜如圖6所示。從時(shí)域波形中可以看到，故障的沖擊特征有所增強(qiáng)。而包絡(luò)譜中驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)頻諧波成分被有效移除，可以檢測(cè)到內(nèi)圈故障特征頻率及其高階倍頻，內(nèi)圈故障得到確認(rèn)。驗(yàn)證了該方法的有效性。

圖6 實(shí)測(cè)分離信號(hào)結(jié)論

通過(guò)倒頻譜編輯技術(shù)可以有效移除列車(chē)輪對(duì)軸承故障信號(hào)中因彎曲、偏心或不對(duì)中引起的與驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)頻相關(guān)的確定性周期成分，實(shí)現(xiàn)了確定性信號(hào)和故障信號(hào)的有效分離，使得包絡(luò)分析可以在分離信號(hào)全頻帶上直接提取出故障特征頻率，確認(rèn)故障類(lèi)型。

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