地鐵車輛軸箱軸承故障智能檢測系統*

周鳴語 金 健 石鵬鵬 李冬方 張 軍

(1.南京地鐵建設有限責任公司，210017，南京；2.哈爾濱國鐵科技集團股份有限公司，150001，哈爾濱∥第一作者，高級工程師)

軸箱軸承作為地鐵車輛的重要組成部件，是傳遞輪對與轉向架之間各向作用力的重要紐帶，在長期高速旋轉運行下容易發生故障，是影響地鐵車輛運行安全的重大隱患。因此，地鐵車輛軸箱軸承的故障智能檢測對保障地鐵運營安全具有重要意義。

目前，軸箱軸承的狀態監測主要有車載監測和軌邊聲學監測兩種方式。車載監測需要在每輛被檢車輛上安裝振動傳感器[1-2]，有傳感器數量較多、安裝位置受限、誤報及漏報率高等缺點。軌邊聲學監測主要應用于貨運列車和高鐵動車組,針對地鐵車輛軸箱軸承的研究和應用較少。對地鐵而言，車輛追蹤間隙短、地下區間長、外部干擾復雜，軸箱軸承故障信號因受隧道內強反射噪聲干擾，難以將其有效識別與提取。

鑒于此，本文對軸箱軸承故障噪聲機理進行了理論分析，搭建了地鐵車輛軸箱軸承轉動測試平臺，獲得了大量的聲學樣本數據。在此基礎上，提出一種利用軌邊聲學傳感器陣列進行信號采集、采用小波包分解技術進行特征提取，并基于大數據神經網絡進行診斷的智能檢測系統。并通過現場安裝和實際過車檢測，驗證該系統對地鐵車輛軸箱軸承故障診斷的有效性。本文研究可為開發地鐵車輛軸箱軸承故障在線檢測系統提供理論與試驗依據。

1 地鐵車輛軸箱軸承故障機理分析

地鐵車輛軸箱軸承是一種滾動軸承，滾動軸承一般由內圈、外圈、滾動體和保持架四部分組成。內圈的作用是與傳動軸相配合并與軸一起旋轉；外圈的作用是與軸承座相配合，起到支撐作用；滾動體借助于保持架均勻分布在內圈和外圈之間，其形狀、大小和數量直接影響滾動軸承的使用性能和壽命；保持架能使滾動體均勻分布，引導滾動體旋轉并起到潤滑作用。在長期高速旋轉運行過程中，滾動軸承的內圈、外圈和滾動體存在的交變載荷、潤滑不良、熱處理或裝配不當等問題，會導致其在規定里程壽命未到時就發生剝離、裂紋、燒灼等現象。當滾動軸承元器件表面出現故障時，就會產生固定頻率的沖擊振動，其特征頻率由其幾何結構和轉速所決定[3]。其中，滾動體故障特征頻率fR、內圈故障特征頻率fI、外圈故障特征頻率fO的計算公式為：

(1)

(2)

(3)

式中：

D——軸箱軸承節徑，m；

d——滾動體直徑，m；

Z——滾動體數目，個；

α——接觸角，(°)；

fr——轉動頻率，Hz。

聲音由振動產生，當滾動軸承發生故障時，異常振動會產生具有類似特征的聲音信號。因此，可以利用聲學信號對軸箱軸承進行故障診斷，根據式(1)—式(3)可以獲得故障特征頻率。但由于受材質、噪聲傳遞路徑等影響，不同故障的滾動軸承輻射噪聲規律和振動特征有一定的區別，因此除特征頻率外還需掌握真實的故障噪聲數據。

國內外對于利用振動信號進行軸承故障診斷的研究比較多。國外一些研究機構還提供利用加速度傳感器獲得軸承故障運行時的樣本數據，國內對鐵路車輛的軸承檢測也已經有了比較成熟的產品[4]。目前，針對動車組車輛的軸承故障已經積累了大量數據，但尚沒有地鐵車輛的故障軸箱軸承的運行噪聲數據。為了探究地鐵車輛軸箱軸承故障機理，本文搭建了地鐵車輛軸箱軸承轉動測試平臺，通過設定不同速度驅動軸箱軸承在一定的承載壓力下旋轉，用于獲取不同故障類型的軸箱軸承在運行過程中的輻射噪聲。利用該測試平臺，通過對不同部位、不同程度損傷及故障的大量模擬試驗進行分析，獲得了有充足數據的故障數據庫，并獲得了地鐵車輛軸箱軸承典型外圈故障、內圈故障和滾動體故障的特征圖譜。實驗室軸箱軸承轉動特征圖譜如圖1所示。

圖1 實驗室地鐵車輛軸箱軸承轉動特征圖譜Fig.1 Rotating characteristic spectrum diagram of metro vehicle axle box bearing in laboratory

由圖1可知，在運動過程中，當軸箱軸承各零件表面發生損傷后，損傷零件與其余部件互相接觸會引起周期性脈沖激勵，這些沖擊信號通過中間媒介傳播后產生聲音信號發散出去，不同部位的故障所導致的故障表現形式有所不同。相對于無故障情況，運行時3種故障下的軸箱軸承都會產生沖擊噪聲，沖擊噪聲的頻率分布較寬，在不同頻段下的沖擊表現有所不同。通過采集這些信號并分析其在不同頻段的特征，可以預測軸箱軸承是否發生故障。

基于此設計了一種地鐵車輛軸箱軸承故障智能檢測系統。該系統利用聲學傳感器陣列進行軸箱軸承噪聲信號采集，結合具有較強時頻局部分解能力的小波包分析進行特征提取，并在獲取足夠樣本數據的基礎上，采用神經網絡進行智能診斷。

2 系統設計

為了實現對地鐵車輛軸箱軸承故障的診斷，首先需要在隧道內安裝檢測系統。隧道內具有空間狹小、吸聲能力低、混響時間長等特點。當地鐵列車在隧道內運行時，聲波經隧道壁不斷反射后多重疊加，其幅值增大且成分變得更為復雜，為故障診斷帶來極大的干擾。為消除或降低復雜回聲場對檢測系統的影響，提高軸箱軸承故障信號的提取精準度，基于地鐵盾構隧道的輪廓及軸箱軸承故障信號的聲源位置，設計了可安裝于隧道軌邊的檢測系統。該檢測系統安裝效果如圖2所示。

圖2 檢測系統安裝效果Fig.2 Installation effect of detection system

檢測系統包括采集診斷系統和軌邊傳感器陣列。軌邊傳感器陣列由多個聲學傳感器和保護箱體組成。其中，傳感器陣列保護箱體結構采用指向性設計，將傳感器放置在箱體開口中央，形成“喇叭狀”，該設計有效隔離了反射聲波，減少了外部區域噪聲和隧道混響等因素帶來的干擾，進而將軸箱軸承噪聲信號受混響的影響降到最低。同時，箱體采用了隔音、吸音和擇音設計，進一步提高了采集系統的抗干擾能力。

3 故障特征提取方法

雖然通過傳感器陣列保護箱體的指向性設計有效改善了隧道內強反射噪聲干擾，但在原始采集信號中始終包含車輛輪軌噪聲及部分由隧道混響疊加產生的噪聲，這些噪聲能量與故障軸箱軸承信號能量相比依然很高，且與軸箱軸承輻射噪聲互相混雜在一起，容易影響故障診斷系統的診斷結果。

根據地鐵車輛軸箱軸承轉動臺的試驗結果可知，軸箱軸承故障沖擊噪聲頻率范圍較寬。但是隧道內噪聲在不同頻段的干擾情況是未知的，為了在隧道環境內更精確地提取故障特征，該檢測系統在小波包變換后進行特征提取。小波包分解可同時分解監測信號的低頻部分和高頻部分，自適應地確定信號在不同頻段的分辨率[5]。

小波包分解每次得到的結果都是兩個序列，最終將離散信號分解為不同的節點信號，分別包含了信號從高頻到低頻不同頻帶的信息。通過小波包分解，把含有干擾噪聲的故障振動信號分解到不同的頻帶中。由于故障信號的沖擊性導致頻率分布較寬，而隧道內干擾噪聲范圍相對較窄，小波包分解后不同節點信號中包含干擾噪聲信號和故障噪聲信號的占比不同，因此可選擇合適的節點信號進行特征提取以減小干擾影響。該檢測系統選擇對沖擊成分比較敏感的峭度值作為挑選節點信號的指標，對峭度最大值對應的節點信號進行包絡譜計算，有故障的軸箱軸承噪聲信號應該有符合式(1)—式(3)的頻率成分。

針對軸箱軸承轉動臺的測試數據，當回轉頻率為500 r/min時，對軸箱軸承轉動時采集到的聲學信號進行小波包分解，可以獲得多個節點信號；分別對每個節點信號進行峭度計算，選擇峭度最大節點信號計算其特征譜。外圈故障和無故障特征譜對比如圖3所示。由圖3可知，外圈故障特征譜中峰值所處頻率為59 Hz，與式(3)代入軸箱軸承參數和轉動頻率計算的外圈特征頻率基本一致，無故障特征譜在此頻率沒有明顯峰值。

圖3 外圈故障和無故障特征譜對比

4 故障診斷

基于以上理論和數據分析，不同地鐵車輛軸箱軸承故障特征譜中的信號幅度和特征頻率有所不同。但在實際軸箱軸承故障聲學診斷中，尤其在隧道環境中，由于輪軌噪聲干擾，采集到的聲學信號和頻譜成分較為復雜，有時很難直接從圖譜上找出故障特征頻率[6]。因此，本文提出首先對陣列采集信號進行小波包分解，根據小波包分解結果按照峭度選取節點信號獲得包絡譜數據，然后再對其余節點信號同時進行特征提取并組成特征矩陣，最后利用基于大數據的神經網絡算法實現故障的智能診斷。

神經網絡算法采用三層BP(反向傳播)網絡。以地鐵車輛軸箱軸承轉動測試平臺試驗獲取的故障數據庫作為基礎故障庫，用200組故障數據和200組無故障數據作為訓練樣本對BP神經網絡進行訓練。通過設定期望誤差和學習速率，實現神經網絡的完善和優化；最終利用訓練好的神經網絡實現對地鐵車輛軸箱軸承的故障智能診斷。具體訓練步驟為：

步驟1：確定輸入層。對樣本數據進行特征提取，利用3階小波包變換形成8個節點信號。由于地鐵隧道內低頻能量反射更強，因此，計算特征值時，在得到的8個節點信號中去掉代表低頻的前2個信號，然后計算其余6個信號峭度值和能量值，由此獲得一個12維特征矩陣。同時，求峭度最大值對應的節點信號包絡譜，去掉低頻干擾點后取前50點的包絡譜數值，將其與12維特征矩陣共同組成62維的輸入特征矩陣。

步驟2：確定輸出層。 由于實際過車速度、軸箱軸承參數在不斷變化，其對應的特征頻率也在變化，故所提神經網絡目前只判斷有無故障數據，即輸出層維數為2，值為[1,0]和[0,1]。

步驟3：確定隱含層節點數h。計算公式為：

(4)

式中：

n——輸入維數；

m——輸出節點數；

c——常數，1

步驟4：基于200組故障數據和200組無故障數據獲得特征矩陣，對特征矩陣的每個特征值進行歸一化處理。歸一化公式為：

xi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)

(5)

式中：

xi——歸一化后輸入層的第i個特征值；

xmax——相同特征中，矩陣里的最大值；

xmin——相同特征中，矩陣里的最小值。

步驟5：利用xi、輸入層和隱含層間的權值ωij(需設定初始值)和閾值aj(需設定初始值)計算隱含層第j個節點的輸出Hj，計算公式為：

(6)

步驟6：計算神經網絡輸出層第k個節點輸出Ok，計算公式為：

(7)

式中：

ωjk——隱含層和輸出層間的權值，需設定初始值；

bk——輸出層閾值，需設定初始值。

步驟7：根據神經網絡輸出更新權值和閾值，計算公式為:

(8)

(9)

式中：

η——學習速率；

ek——第k個輸出樣本與神經網絡輸出Ok的差值。

步驟8：判斷Ok和實際輸出的誤差是否滿足要求，滿足要求則迭代結束，否則從步驟6開始重復訓練。

訓練完成后，利用訓練好的模型即可對采集數據進行診斷。

5 效果分析

為驗證地鐵車輛軸箱軸承故障智能檢測系統的可靠性，將該系統安裝于南京地鐵4號線上行西崗樺墅站—仙林湖站區段隧道內。通過該系統的聲學陣列采集每個軸箱軸承通過時的聲學信號，然后進行特征提取并通過訓練好的神經網絡進行故障診斷。在檢測過程中該系統發現某列車020B車3軸6位故障報警且重復性較高。該列車通過探測站共計47次，故障預報46次。通過檢測系統采集到的故障圖譜如圖4所示。由圖4可知，與圖1中的實驗室故障軸箱軸承轉動特征圖譜相比，雖然低頻噪聲干擾，沖擊特征并不明顯，但經過系統特征提取和神經網絡診斷后預測判斷為故障。

圖4 檢測系統采集到的故障譜圖Fig.4 Fault spectrum acquired by detection system

為了進一步分析此故障，將該列車020B車3軸6位軸箱軸承檢測數據與其臨軸位(無故障)3軸5位軸箱軸承檢測數據進行小波包分解，對峭度最大的節點信號進行時域和頻域分析，對比分析圖如圖5所示。由圖5可知：3軸6位軸箱軸承檢測信號中存在有規律的異常聲音；在3軸5位檢測信號中，沒有發現異常聲音信號。因此，可以判斷3軸6位軸箱軸承為故障，通過其特征頻率，判定為外圈故障。

圖5 故障與非故障軸箱軸承特征對比圖Fig.5 Comparison of fault and non-fault axle box bearing characteristics

為了驗證檢測結果的準確性，由運維人員對軸箱軸承進行拆解分析，最終發現3軸6位軸箱軸承外圈存在明顯剝離，3軸5位軸箱軸承外圈正常無剝離，二者照片如圖6和圖7所示。檢查結果驗證了該系統檢測的準確性。

圖6 3軸6位軸承外圈圖片Fig.6 Picture of 3-axle 6-position bearing outer ring

圖7 3軸5位軸承外圈圖片Fig.7 Picture of 3-axle 5-position bearing outer ring

6 結語

為解決在隧道內復雜環境下利用聲學檢測方法進行地鐵車輛軸箱軸承故障診斷的問題，在實驗室搭建了地鐵車輛軸箱軸承轉動測試平臺，獲取了大量典型故障聲學樣本數據。提出了采用軌邊聲學傳感器陣列進行信號采集、利用小波包分解進行特征提取，并基于大數據神經網絡進行診斷的智能檢測系統。該系統能有效解決隧道內的強反射噪聲干擾問題。該系統在南京地鐵成功應用，為地鐵車輛走行部故障聲學檢測提供了借鑒和參考，對檢修及運維管理部門及時掌握車輛運行狀況、保障車輛行車安全、提升運輸服務水平具有重要意義。