基于倒頻譜編輯的列車輪對軸承故障診斷技術

胡濤 趙明 林京

（西安交通大學機械工程學院 西安）

一、列車輪對軸承檢測方案的提出

滾動軸承是鐵路客貨運列車走行部車輪的主要支撐部件，也是最容易損壞的部件，它的健康狀況直接關系到鐵路運輸的安全。列車在行駛過程中，材料缺陷、裝配不當、潤滑不良、腐蝕過載、水分異物侵入等造成的軸承損壞是引發列車事故的重要原因，因此必須對列車輪對軸承故障進行檢測，以保障列車的安全可靠運行。滾動軸承的損壞主要發生在外圈滾道、內圈滾道以及滾動體上，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 列車輪對軸承失效

為了排除因滾動軸承故障引起的行車事故，現階段大量使用的人工檢測方式因其操作強度大、生產效率低、診斷準確性差，極易造成故障軸承的漏檢或誤判，使故障軸承繼續投入運行，從而危及車輛的行車安全，造成嚴重后果。所以更加高效、智能的基于振動的檢測方法獲得了廣泛關注。

振動信息是設備運行健康狀態的直觀反映，機械設備的狀態劣化往往表現為振動信息的變化或異常，所以被廣泛應用在機械系統的狀態監測、可靠性評估、故障診斷等領域。振動作為機械系統運行狀態下的一個基本表征參數，對絕大部分軸承故障都很敏感，能更早、更準確地發現故障。為此，鐵路局搭建了如圖2所示的列車輪對軸承檢測平臺。

檢測平臺通過液壓馬達驅動軸承的外圈旋轉，實現輪對軸承的振動檢測。測試過程中，列車輪對軸承的內圈固定、外圈旋轉，加速度傳感器布置在輪對軸承頂端螺母處。通過測試指定工況下的軸承振動信號，進行振動分析，包括時域、頻譜、包絡分析等，可確定軸承的健康狀態或者故障部位，實現列車輪對軸承的快速在線檢測。

圖2 列車輪對軸承檢測平臺

二、軸承檢測過程中存在的問題及解決方法

在測試過程中，采用PCB加速度傳感器對列車輪對軸承的振動信號進行采集。其中，采樣頻率為76 800 Hz，采樣時長為10 s，軸承型號為179 926，軸承節徑180 mm，滾動體直徑23.775 mm，滾動體數目 20，接觸角 9°，軸承故障特征頻率，外圈轉頻fr，驅動輪轉頻fp=23fr/20，故障特征頻率，外圈BPF=O8.6954fr，內圈 BPFI=11.3046fr，滾動體 BSF=3.7211fr在測試中，軸承外圈旋轉平穩，速度波動≤1%。

包絡分析是最常用也是最有效的軸承故障特征提取方法。圖3給出了一組列車輪對軸承內圈故障振動信號的時域波形和包絡譜。此時軸承外圈的旋轉速度為275 r/min，轉頻為4.58 Hz，驅動輪的旋轉速度為316 r/min，轉頻為5.27 Hz。

圖3 實測振動信號

由于軸承故障較為輕微，加之測量噪聲的影響，難以從時域波形中有效識別故障引起的沖擊現象。包絡譜中可以觀察到驅動輪的轉頻及其高次諧波，但內圈故障特征頻率不明顯，無法對故障進行有效識別。

根據原始信號包絡譜的特征，結合現場的安裝形式以及檢測平臺的結構特點，可以發現，包絡譜中的轉頻諧波成分主要來自驅動輪和軸承外圈擠壓產生的徑向力引起的驅動輪軸彎曲，同時可能存在驅動輪偏心、不對中等自身問題。驅動輪軸彎曲、驅動輪偏心、不對中都會產生周期性振動，并在測試過程中傳遞到傳感器端，嚴重淹沒自身能量比較微弱的軸承故障信號。所以，移除這部分確定性周期振動將對軸承故障的正確識別和有效診斷起到重要作用。當然，可以通過調整安裝或重新設計,消除驅動輪存在的各種問題，但操作麻煩耗時耗力。采用信號處理的方法將驅動輪旋轉引起的確定性周期成分移除，然后再通過包絡分析進行故障特征的提取，操作簡便易行。

近年來，多種確定性成分抑制方法被用于從混雜強確定性周期成分的振動信號中分離出軸承故障信號。其中，時域同步平均TSA分離效果最好，但需要對各諧波族分別進行分離，計算量大[1]。AR線性預測通過過去值預測未來值，將確定性信號從原始信號中移除，操作簡單有效，但嚴重依賴于模型階數的合理選取[2]。自適應噪聲抑制SANC用原始信號的延遲信號代替ANC中需要的參考信號，僅用單一信號就可實現信號分離。但SANC嚴重依賴于濾波器階數和延遲長度，且存在收斂性問題[3]。基于SANC的處理形式，在頻域通過計算原始信號和延遲信號的頻率響應函數設計濾波器，稱為離散隨機分離DRS[4]。這種方法和SANC效果相當，但效率更高，且不存在收斂性問題，但易受速度波動的影響。而倒頻譜編輯技術CEP[5-7]，在倒頻域內對原始信號進行倒濾波操作，將確定性周期成分對應的離散頻率移除，操作簡便易行且能夠適應一定的速度波動。倒頻譜編輯技術的執行步驟如圖4所示。

圖4 倒頻譜編輯示意圖

步驟概括：首先將原始信號進行傅里葉變換，保留相位信息，對幅值譜取對數、再進行傅里葉逆變換，得到實數倒頻譜；然后對倒頻譜進行編輯，將確定性周期信號對應的倒頻率及其倒諧波置零；最后將編輯過的倒頻譜和原始相位結合，得到編輯過的復數頻譜，此時確定性信號的頻率成分已被移除，通過傅里葉逆變換得到分離信號。

三、倒頻譜編輯之后的檢測結果

圖5（a）給出了原始信號的倒頻譜，可以清楚看到驅動輪轉頻諧波對應的倒頻率為1/5.27 Hz=189.7 ms，及其2倍頻、3倍頻。采用倒頻譜編輯技術將驅動輪旋轉引起的確定性周期成分對應的倒頻率及倒諧波置零，得到分離信號的倒頻譜，如圖5（b）所示。可以看到，分離信號中不再含有驅動輪轉頻諧波對應的倒頻率及其倒諧波。

圖5 實測振動信號倒頻譜

通過倒頻譜編輯之后得到分離信號，其時域波形和包絡譜如圖6所示。從時域波形中可以看到，故障的沖擊特征有所增強。而包絡譜中驅動輪轉頻諧波成分被有效移除，可以檢測到內圈故障特征頻率及其高階倍頻，內圈故障得到確認。驗證了該方法的有效性。

圖6 實測分離信號結論

通過倒頻譜編輯技術可以有效移除列車輪對軸承故障信號中因彎曲、偏心或不對中引起的與驅動輪轉頻相關的確定性周期成分，實現了確定性信號和故障信號的有效分離，使得包絡分析可以在分離信號全頻帶上直接提取出故障特征頻率，確認故障類型。

1 S.Braun.The synchronous（ time domain） average revisited[J].MSSP，2011，25（ 4）：1087-1102

2 N.Sawalhi，R.B.Randall，H.Endo.The enhancement of fault detectionand diagnosis in rolling element bearings using minimum entropy deconvolution combined with spectral kurtosis[J].MSSP，2007，21（ 6）：2616-2633

3 J.Antoni，R.B.Randall.Unsupervised noise cancellation for vibration signals:part I--evaluation of adaptive algorithms[J].MSSP，2004，18（ 1）：89-101

4 J.Antoni，R.B.Randall.Unsupervised noise cancellation for vibration signals:part II--a novel frequency-domain algorithm[J].MSSP，2004，18（ 1）：103-117

5 R.B.Randall，N.Sawalhi，M.Coats.A comparison of methods for separation of deterministic and random signals[J].The International Journal of Condition Monitoring，2011，1（ 1）：11-19

6 R.B.Randall，N.Sawalhi.A new method for separating discrete components from a signal[J].Sound& Vibration，2011，45（ 5）：6-9

7 P.Borghesani，P.Pennacchi，R.B.Randall，N.Sawalhi，R.Ricci.Application of cepstrum pre-whitening for the diagnosis of bearing faults under variable speed conditions[J].MSSP，2013，36（ 2）：370-384