試論鐵路車輛滾動軸承的無損檢測與無損評價

張金玲 王澤文

摘要：重載運輸已被公認為鐵路貨運的發展方向。隨著重載運輸的迅速發展，對貨車的安全性和可靠性提出了更高的要求。汽車關鍵部件的滾動軸承關系到汽車的安全性和可靠性。當滾動軸承在高速重載運行中出現故障時，故障會在短時間內迅速擴展。它很容易引起嚴重的交通事故，如熱橋、燃橋、切橋等。因此，對軸承的運行狀態進行實時監測和故障診斷，以預防今后的疾病，顯得尤為重要。采用聲發射技術檢測滾動軸承故障信號，利用小波包分析對信號進行處理和分析，利用神經網絡識別故障信息。

關鍵詞：聲發射檢測；軸承；故障診斷；信號處理

1前言

隨著現代化工業的不斷發展，無損檢測技術（即非破壞性檢驗）因其具有對被檢測對象的非破壞性、檢測的全面性和全程性而得到了廣泛的應用。其檢測主要包括超聲、射線、磁粉、滲透和禍流檢測等常規的檢測；聲發射、紅外和激光全息檢測等非常規性的檢測。聲發射檢測技術作為一種動態無損檢測診斷技術，主要是借助于儀器來提取被檢測對象（如材料、構件）損傷時所產生的聲發射信號，通過分析與處理后確定缺陷產生的位置。主要優點如下：聲發射信號直接來源于缺陷本身，是一種被動檢測方法；能對缺陷進行實時監測并判斷缺陷的嚴重程度；能一次性檢測出缺陷的全部狀態，效率很高；對于被檢測對象的材料種類基本上沒有限制，應用范圍廣。

2滾動軸承的聲發射檢測和信號分析方法

2.1聲發射技術的概述

首先是在外力的作用下使聲發射源產生應力波并以縱波或橫波的方式傳播到材料的表面上，經過傳感器的稱合，將材料由于聲發射產生的機械振動變換成電平信號，由于這些信號很微弱，需要經過前置放大器進行放大，對放大后的信號進行采集和處理，根據記錄和顯示的數據來分析和研究聲發射源。聲發射檢測的意義：通過分析與處理采集到的聲發射信號，就可以對聲發射源進行定位；判斷聲發射源的物理狀態，明確聲發射源產生的時間；估計聲發射源的嚴重程度。采用聲發射技術還可以對材料內部或者是運行的工作進行動態監控。

2.2滾動軸承故障綜述

滾動軸承的組成主要包括內圈、外圈，滾動體、保持架四個基本元件。而潤滑脂對軸承的性能影響極大，所以行業內專家也稱軸承由包括潤滑脂在內的五大件組成的。滾動軸承的運動形式主要是其內圈與軸配合密切，并能隨著軸一起旋轉，而外圈則一般與軸承座孔或機械部件的殼體相配合，能夠起到支撐的作用。對于滾動軸承其旋轉形式也有例外，即會固定內圈而讓外圈旋轉，或者內、外圈兩者同時旋轉。在內圈和外圈之間則是滾動體的滾動，其大小、數量和形狀對軸承的承載能力具有決定性的影響。滾動體的類型主要有滾珠型、滾針型、圓柱型滾子、圓錐型滾子和球面型滾子等。

2.3滾動軸承的故障形式與產生原因

在使用滾動軸承時，山于制造因素和使屮各因素的影響，承載能力、旋轉精度等指標會發變化，即使滾動軸承在安裝、配合、潤滑、密封和維護保養正常的情況卜，絕大多數軸承也會因疲勞剝落而破壞，或者摩擦濟損使軸承粘度喪失而不能繼續使用。

2.3.1疲勞剝落

滾動軸承在工作時，滾動體和內外陶都會祈地接觸，在接觸變應力和戧的反復作下，滾動軸承表而的深度處會產化疲勞破壞，這種破壞會擴展到接觸的表面即在表而上會有金呈現點狀或片狀的樣剝落下來。這于疲勞點她，它的形狀尺、均較小，當點燭不斷擴展后就形成了疲勞剎落，將會導致軸承不能常工作。疲勞剝落的主要特征足在滾動表丨丨形成具冇一定深度和而積的海灘狀紋路（疲勞剝落產生的部位要出現在蜜閣和滾動體的滾動表而。疲勞產的原因錯綜雜，影咖為索也很多。動軸承在運轉吋出現了疲勞剝落則會導致軸承的沖擊載荷、振動產卞和噪盧干擾的加強。一般情況下認為滾動軸承設要的失效股足產生了疲勞剝落故障，而疲勞剝落也決定了軸承的使川壽命。

2.3.2塑件變形

於軸承承受到了扣對比較的靜載荷或足沖擊載荷時，會致軸承的滾道和滾動體的接觸處產生機械損傷（塑性變形），在滾道的表出現一些丨坑，會促使軸承在運行中振動和噪聲加劇，以覓于不能常工作。表而塑性變形分為一般表而塑性變形和局部表丨塑性變形兩類。一般表面塑性變形足山辦造表面瓦相滾動和滑動，使粗糖農面不斷產生塑性碰搲所造成；局部塑性變形是發在摩擦表而的原有缺陷附近。

3基于神經網絡的滾動軸承信號診斷研究

對于提取特征向量的重載貨車滾動軸承的聲發射信號還需要進行定性模式識別，研究聲發射信號是由什么性質的聲發射源產生的，確定故障的類型。截止到目前，用于信號模式識別的主要方法有五種，具體包括幅值分析法、頻率分析法、統計模式分析法、人工神經網絡分析和支持向量機等。在實際應用中，前三種方法需要借助于研究者長期的聲發射現場檢測能力、豐富的背景知識和現場的數據分析經驗對滾動軸承聲發射信號進行識別。

3.1BP神經網絡

BP神經網絡又稱為誤差回傳神經網絡（實質上就是年提出的誤差反傳算法。它是一種無反饋的前向網絡，主要由輸入層、隱蔽層、輸出層組成。各層神經元的用途要有：輸入是用來接受外部的信息；隱蔽層（中間層）主要用來表示和存儲從外部接受的信息，所用神經網絡的復雜程度由中間層的層數和各層所用的節點的數量來決定；輸出層主要是用來輸出期望的結果。

3.2BP神經網絡算法研究

網絡是在導師指導下進行學習的，包括兩條傳輸途徑：即輸入信息的正方向傳輸和誤差的反方向傳輸。首先給神經網絡輸入訓練樣本的信息，經過逐層處理后在輸出層會產生結果，這個過程即為正向傳播；將在輸出層得到的輸出結果與期望的輸出結果進行比較，若結果不相同。就需要將計算出的誤差信號按照以前連接好的通路返回去，這個過程就是所謂的反向傳輸。

4結束語

利用聲發射技術來檢測滾動軸承的故障是一種很有效的方法，信號直接來源于故障本身，而且在故障出現的初期就伴隨著聲發射信號的產生，通過對聲發射信號的及時檢測與分析就可以實現故障的診斷，減少由于滾動軸承故障而產生的損失。人工神經網絡是滾動軸承故障聲發射信號模式識別的一種有效的方法，尤其是所用的神經網絡更是被廣大研究者所很熟悉的一種有效的故障模式識別方法。

參考文獻：

[1]李喜紅.直驅式風力發電機軸承故障診斷方法研究[D].華北電力大學，2012.

[2]賈華龍.聲發射在機械結構缺陷檢測中的應用[D].昆明理工大學，2014.

（作者單位：中車青島四方機車車輛股份有限公司）