鐵路貨車(chē)轉(zhuǎn)向架旋轉(zhuǎn)部件故障診斷方法研究

成 昕

(中鐵檢驗(yàn)認(rèn)證(青島)車(chē)輛檢驗(yàn)站有限公司,山東 青島 266031)

軸承、車(chē)輪作為鐵路貨車(chē)走行系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,其服役狀態(tài)直接影響貨物列車(chē)的運(yùn)行安全性。目前,投入應(yīng)用的相關(guān)診斷系統(tǒng)包括軸溫實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(THDS)、車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(TPDS)、車(chē)輛軸箱軸承軌旁聲學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(TADS)[1]以及車(chē)載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)等。其中,THDS對(duì)軸承燒傷、磨損、熱變色等診斷效果較好,但對(duì)常見(jiàn)的剝離、裂紋類(lèi)故障診斷效果不佳,且無(wú)法發(fā)現(xiàn)軸承早期故障;TADS受噪聲信號(hào)干擾嚴(yán)重,診斷準(zhǔn)確率不高且難以在線進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷;車(chē)載診斷系統(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),從溫度和振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軸承、車(chē)輪的運(yùn)行狀態(tài)。車(chē)載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)主要基于共振解調(diào)理論進(jìn)行信號(hào)的處理,當(dāng)軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體以及車(chē)輪踏面等發(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,該沖擊會(huì)導(dǎo)致機(jī)械結(jié)構(gòu)產(chǎn)生共振,通過(guò)帶通濾波提取信號(hào)中的共振頻率段進(jìn)行解調(diào)處理,得到故障圖譜,由故障圖譜就可以判斷軸承、車(chē)輪狀態(tài)。其關(guān)鍵在于對(duì)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解并提取信號(hào)中故障沖擊所在的頻段。文獻(xiàn)[2-4]提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,該方法對(duì)非平穩(wěn)、非線性信號(hào)分解具有良好的效果。它基于信號(hào)的頻域特征自適應(yīng)地分解為若干個(gè)模態(tài)分量(IMFs),在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但這種方法存在端點(diǎn)效應(yīng),在信號(hào)分解過(guò)程中容易出現(xiàn)模態(tài)混疊問(wèn)題。影響信號(hào)分解效果。Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出變分模態(tài)分解(VMD)方法[5],能夠較好地避免EMD方法存在的模態(tài)混疊問(wèn)題,與EMD方法原理不同,它利用迭代法搜索變分模型最優(yōu)解,最終得到不同帶寬和中心頻率的模態(tài)分量,分解具有較好的魯棒性和稀疏性。與EMD方法相比,VMD方法具有完備的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),模態(tài)混疊現(xiàn)象及端點(diǎn)效應(yīng)較小等優(yōu)點(diǎn),在研究和工程領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[6]將VMD方法應(yīng)用到風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承故障診斷中。文獻(xiàn)[7]將VMD方法結(jié)合獨(dú)立分量分析以及小波變換等方法,成功地對(duì)內(nèi)燃機(jī)噪聲源進(jìn)行了識(shí)別,驗(yàn)證了該方法在信號(hào)分解與降噪方面的作用。但是此方法只能處理穩(wěn)態(tài)信號(hào),實(shí)際應(yīng)用中列車(chē)處于頻繁變速過(guò)程中,為了解決該問(wèn)題并實(shí)現(xiàn)軸承故障類(lèi)型自動(dòng)識(shí)別,本文創(chuàng)新性地提出了一種基于階次分析、VMD信號(hào)分解及相關(guān)譜峭度方法的診斷流程,經(jīng)過(guò)實(shí)車(chē)測(cè)試結(jié)果表明,該方法可以準(zhǔn)確識(shí)別軸承和車(chē)輪的剝離、擦傷等故障。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 基于階次分析的信號(hào)平穩(wěn)化處理

軸承、車(chē)輪等旋轉(zhuǎn)部件由于局部故障引起的振動(dòng)與轉(zhuǎn)速密切相關(guān),列車(chē)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)出現(xiàn)模糊,為解決該類(lèi)問(wèn)題,有學(xué)者提出了階次分析技術(shù)[8]。

階次分析技術(shù)用于軸承故障分析時(shí),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)。目前常用的階次分析技術(shù)有基于硬件觸發(fā)采樣階次分析技術(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)速的階次分析技術(shù)。通過(guò)在軸箱處設(shè)置轉(zhuǎn)速齒盤(pán),它隨著車(chē)軸一起旋轉(zhuǎn),車(chē)軸每轉(zhuǎn)過(guò)一個(gè)齒間隔會(huì)產(chǎn)生一個(gè)高低相間的矩形脈沖信號(hào),同步采集該轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)以及振動(dòng)信號(hào)可實(shí)現(xiàn)階次分析,因此,本文采用基于轉(zhuǎn)速脈沖的階次跟蹤技術(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)行階次跟蹤,首先需要求解振動(dòng)信號(hào)在角度域的重采樣時(shí)刻點(diǎn),在車(chē)輛加速或減速過(guò)程中可以近似認(rèn)為軸箱軸承作勻角加速運(yùn)動(dòng),其轉(zhuǎn)角可以表達(dá)為:

θ(t)=b0+b1t+b2t2

(1)

式中:b0、b1、b2為待求常量,t為時(shí)間。將三個(gè)先后連續(xù)的轉(zhuǎn)速脈沖觸發(fā)時(shí)刻(t0,t1,t2)和轉(zhuǎn)角增量帶入式(1),即:

(2)

由式(2)求出后,將其帶入(1)求解得到任意轉(zhuǎn)角θi(0≤θi≤2Δθ)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)角變換的時(shí)間,將θi離散化用kΔθ代替得到以下公式:

(3)

依據(jù)式(3)得出等角度采樣對(duì)應(yīng)的時(shí)刻ti,采用插值算法可以求出ti時(shí)刻對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)的幅值,實(shí)現(xiàn)信號(hào)在角度域的平穩(wěn)化。

1.2 基于VMD方法的自適應(yīng)信號(hào)分解

基于VMD方法的信號(hào)分解可以分為變分模型構(gòu)造以及模型求解兩個(gè)過(guò)程。

(1)變分模型構(gòu)造:首先假設(shè)原始信號(hào)x(t)被分解為k個(gè)模態(tài)函數(shù)uk(t),每個(gè)模態(tài)函數(shù)具有有限帶寬和中心頻率wk,變分模型就可以表示為尋求k個(gè)模態(tài)函數(shù)uk(t),使得每個(gè)模態(tài)的估計(jì)帶寬之和最小,約束條件為所有模態(tài)分量uk(t)之和等于原始信號(hào)x(t)。

對(duì)于每一個(gè)模態(tài)函數(shù)uk(t),通過(guò)Hilbert變換得到解析信號(hào):

(5)

其中,δ(t)為狄拉克函數(shù),j為虛數(shù)單位,對(duì)式(5)各模態(tài)函數(shù)構(gòu)造的解析信號(hào)給定中心頻率ωk,通過(guò)式(5)與指數(shù)項(xiàng)相乘將解析信號(hào)頻譜調(diào)制到基帶上:

(6)

計(jì)算式(6)梯度的L2范數(shù)平方得到各模態(tài)函數(shù)uk(t)分量的帶寬,最終得到的VMD約束變分模型為:

(7)

(8)

式中:{uk}={u1,…,uk}代表分解得到k個(gè)分量,{ωk}={ω1,…,ωk}為各分量的頻率中心。

(2)變分模型求解:解決上述的約束最優(yōu)化問(wèn)題,將約束變分問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)榉羌s束變分問(wèn)題,利用二次懲罰項(xiàng)和拉格朗日乘子法的優(yōu)勢(shì),引入增廣Lagrange函數(shù),轉(zhuǎn)化為式(9)的無(wú)約束問(wèn)題。

(9)

式中:α為懲罰參數(shù),λ(t)為L(zhǎng)agrange乘子。利用交替方向乘子法(ADMM)求取無(wú)約束變分問(wèn)題的鞍點(diǎn),即為變分模型的最終解。VMD方法基于原始信號(hào)的頻域特征實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自適應(yīng)分解。

1.3 相關(guān)峭度

相關(guān)峭度[9-10]是基于峭度提出的指標(biāo)。峭度反應(yīng)信號(hào)的沖擊特性,是衡量機(jī)械部件振動(dòng)信號(hào)沖擊成分的重要指標(biāo)。對(duì)于正常運(yùn)行的旋轉(zhuǎn)類(lèi)機(jī)械部件,其振動(dòng)信號(hào)幅值的分布接近正態(tài)分布,峭度指標(biāo)為3。當(dāng)部件工作表面出現(xiàn)損傷時(shí),會(huì)產(chǎn)生周期性的沖擊信號(hào),峭度值增大,信號(hào)幅值分布偏離正態(tài)分布。因此,采用峭度值對(duì)機(jī)械部件進(jìn)行簡(jiǎn)易故障診斷,峭度計(jì)算公式為:

(10)

(11)

式中:T為解卷積周期,與故障沖擊周期相關(guān),代表信號(hào)相鄰兩個(gè)沖擊脈沖間的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù);M為移位數(shù),其影響信號(hào)解卷積處理后所提取沖擊脈沖的個(gè)數(shù)。與峭度相比,相關(guān)峭度更適合于衡量軸承、車(chē)輪故障的周期性沖擊成分。相關(guān)峭度值越大,代表所感興趣的周期性沖擊成分在信號(hào)中所占的比重越大,故障特征越明顯。因此本文以相關(guān)峭度為指標(biāo),提取相關(guān)峭度最大VMD模態(tài)分量進(jìn)行解調(diào)得到故障圖譜,信號(hào)處理流程如圖1所示。

圖1 信號(hào)處理流程

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 故障設(shè)置

對(duì)軸承3種典型故障模式即軸承外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障分別進(jìn)行了試驗(yàn)研究。外圈故障以及內(nèi)圈故障尺寸均模擬長(zhǎng)45 mm、寬1 mm、深0.5 mm的剝離,滾動(dòng)體故障則模擬長(zhǎng)30 mm、寬1 mm、深0.5 mm的剝離,軸承故障設(shè)置情況如圖2所示。

圖2 軸承故障設(shè)置情況

對(duì)代表輕度擦傷故障、重度擦傷故障的2種不同擦傷尺寸的故障車(chē)輪分別進(jìn)行線路運(yùn)行試驗(yàn),輕度擦傷故障尺寸長(zhǎng)20 mm、寬10 mm、深0.8 mm,重度擦傷故障尺寸長(zhǎng)20 mm、寬20 mm、深1.5 mm,車(chē)輪擦傷故障設(shè)置情況如圖3所示。

圖3 車(chē)輪擦傷故障設(shè)置情況

線路試驗(yàn)以配裝轉(zhuǎn)K6型轉(zhuǎn)向架的C70E型通用敞車(chē)為試驗(yàn)對(duì)象,分為空車(chē)工況和滿載70 t貨物工況,車(chē)輛最高運(yùn)行速度為20 km/h,在車(chē)體底部安裝光電脈沖傳感器用于測(cè)量輪軸轉(zhuǎn)速,在承載鞍上安裝加速度傳感器(軸承振動(dòng)加速度測(cè)點(diǎn)見(jiàn)圖4),用于采集軸承和車(chē)輪的振動(dòng)加速度信號(hào),采樣頻率為20 kHz。

圖4 軸承振動(dòng)加速度測(cè)點(diǎn)

2.2 軸承外圈故障信號(hào)

根據(jù)軸承參數(shù)可以算出軸承外圈故障特征頻率fo=10.03fr,單位Hz,其中fr為轉(zhuǎn)頻。重車(chē)工況下軸承轉(zhuǎn)速以及外圈故障信號(hào)時(shí)域圖如圖5(a)所示,軸承轉(zhuǎn)速在132 r/min與172 r/min之間波動(dòng),時(shí)域圖中存在明顯的隨機(jī)沖擊成分,無(wú)明顯的周期沖擊特征,對(duì)時(shí)域信號(hào)提取包絡(luò)并計(jì)算頻譜得到圖5(b)所示的包絡(luò)譜,由于轉(zhuǎn)速的波動(dòng)以及信號(hào)中的隨機(jī)沖擊導(dǎo)致包絡(luò)譜含有較多的干擾頻率,并且譜線模糊,難以準(zhǔn)確識(shí)別外圈故障頻率。利用本文提出的故障特征提取方法,首先進(jìn)行信號(hào)平穩(wěn)化,代入VMD中進(jìn)行模態(tài)分解,計(jì)算各個(gè)分量相關(guān)峭度指標(biāo)如圖5(c)所示,第2模態(tài)分量相關(guān)峭度指標(biāo)最大,并且隨機(jī)沖擊得到了很好地抑制,提取該模態(tài)分量并進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖5(d)所示,能夠清晰地識(shí)別出外圈故障階次頻率10.54階次和21.09階次。同理,空車(chē)工況下各個(gè)分量相關(guān)峭度指標(biāo)如圖6(c)所示,提取第一個(gè)模態(tài)分量并進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖6(d)所示,同樣能夠清晰地識(shí)別出外圈故障階次頻率10.04階次和20.07階次。

圖5 重車(chē)工況軸承外圈故障信號(hào)的處理結(jié)果

圖6 空車(chē)工況外圈故障信號(hào)處理

兩種工況下的故障圖譜均能明顯看到外圈故障特征階次頻率。

2.3 軸承內(nèi)圈故障信號(hào)

根據(jù)軸承參數(shù)可以算出軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi=11.3fr,單位Hz。重車(chē)工況下,軸承轉(zhuǎn)速以及內(nèi)圈故障信號(hào)時(shí)域圖如圖7(a)所示,軸承內(nèi)圈故障沖擊特征被噪聲淹沒(méi),無(wú)周期性沖擊特征,對(duì)時(shí)域信號(hào)提取包絡(luò)并計(jì)算頻譜得到圖7(b)所示的包絡(luò)譜,由于軸承轉(zhuǎn)速的波動(dòng),頻譜出現(xiàn)模糊,無(wú)法識(shí)別出內(nèi)圈故障頻率。采用2.2節(jié)相同的處理方法,得到變分模態(tài)分解結(jié)果圖7(e),計(jì)算各個(gè)分量相關(guān)峭度指標(biāo)如圖7(c)所示,提取模態(tài)分量1并進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖7(d)所示,能夠清晰地識(shí)別出內(nèi)圈故障階次頻率11.38階次和22.74階次。

圖7 重車(chē)工況內(nèi)圈故障信號(hào)處理

重車(chē)工況下的故障圖譜能明顯看到內(nèi)圈故障特征頻率以及轉(zhuǎn)頻階次頻率。同理,可以得到空車(chē)工況下的故障圖譜,限于文章篇幅不再詳述。

2.4 軸承滾動(dòng)體故障信號(hào)

根據(jù)軸承參數(shù)可以計(jì)算出滾動(dòng)體故障特征頻率fb=3.3fr,單位Hz。重車(chē)工況下,軸承轉(zhuǎn)速以及滾動(dòng)體故障信號(hào)時(shí)域圖如圖8(a)所示,軸承轉(zhuǎn)速在120 r/min與128 r/min之間波動(dòng),對(duì)時(shí)域信號(hào)提取包絡(luò)并計(jì)算頻譜得到圖8(b)所示的包絡(luò)譜,從包絡(luò)譜中能夠看出滾動(dòng)體故障一倍頻6.63 Hz以及其倍頻13.19 Hz,但是不夠清晰。提取該模態(tài)分量2并進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖8(d)所示,能夠清晰地識(shí)別出滾動(dòng)體故障階次頻率3.25階次和6.55階次。

圖8 重車(chē)工況滾動(dòng)體故障信號(hào)處理

由重車(chē)工況下得到的故障圖譜能明顯看到滾動(dòng)體故障特征頻率。同理,可以得到空車(chē)工況下的故障圖譜,限于文章篇幅不再詳述。

2.5 車(chē)輪踏面擦傷故障信號(hào)

車(chē)輪踏面擦傷引起的故障特征頻率與車(chē)輪轉(zhuǎn)頻相同,即fw=fr,單位Hz。車(chē)輪踏面輕度和重度擦傷故障下的分析結(jié)果分別見(jiàn)圖9(d)和10(d)所示。

圖9 車(chē)輪輕度擦傷故障信號(hào)處理

圖10 車(chē)輪重度擦傷故障信號(hào)處理

對(duì)于兩種不同擦傷深度的車(chē)輪故障,本文提出的方法均能有效檢測(cè)出故障特征。

3 結(jié)論

本文針對(duì)軸承剝離、車(chē)輪踏面擦傷故障而提出了一種新的診斷流程。首先,采用階次分析技術(shù)對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化,然后采用VMD方法將振動(dòng)信號(hào)分解為不同頻段的信號(hào)分量,提取相關(guān)峭度最大的頻段分量信號(hào)進(jìn)行解調(diào),從故障圖譜中識(shí)別軸承或車(chē)輪的缺陷頻率。線路運(yùn)行試驗(yàn)結(jié)果表明,即使存在隨機(jī)沖擊干擾,也可以有效地提取車(chē)輛在變速工況下的振動(dòng)信號(hào)故障特征。本文所提出的方法可以為后續(xù)貨車(chē)旋轉(zhuǎn)件故障診斷提供技術(shù)支持和參考。