軌道列車軸箱軸承狀態(tài)監(jiān)測方法

張國立，徐聰，段合鵬，鄧愛建，孫群

(中車青島四方車輛研究所有限公司，山東 青島 266031)

軌道列車軸箱軸承作為走行系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，其服役狀態(tài)是否正常直接影響列車的安全運行。目前，已應(yīng)用于軌道交通的軸承診斷系統(tǒng)包括軸溫智能探測系統(tǒng)(Trace Hotbox Detection System，THDS)、車輛運行品質(zhì)軌邊動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)(Trace Performance Detection System，TPDS)、車輛滾動軸承軌邊聲學(xué)診斷系統(tǒng)(Track-Side Acoustics Diagnose System，TADS)以及車載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)等：其中THDS對軸承磨損、變色等診斷效果較好，但對常見的剝落、裂紋類故障診斷效果不好，且無法發(fā)現(xiàn)軸承早期故障； TPDS通過連續(xù)測量輪軌垂向力與橫向力識別踏面和軸承故障，對低頻信號識別良好，對高頻振動信號處理效果較差；TADS系統(tǒng)受噪聲信號干擾嚴重，診斷準(zhǔn)確率不高且難以進行在線實時診斷；車載溫振復(fù)合診斷系統(tǒng)包括安裝于軸箱上的溫振復(fù)合傳感器和診斷主機，通過采集軸承溫度和加速度信號提取故障特征，實時監(jiān)測軸承運行狀態(tài)，在振動信號的處理方法上，該系統(tǒng)主要基于共振解調(diào)理論，當(dāng)軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體等發(fā)生局部缺陷時，運轉(zhuǎn)過程中會產(chǎn)生周期性沖擊，導(dǎo)致軸承或機械結(jié)構(gòu)產(chǎn)生共振，通過帶通濾波器提取共振信號進行包絡(luò)解調(diào)處理，得到軸承的故障圖譜，進而判斷軸承狀態(tài)，該方法的關(guān)鍵在于確定故障沖擊引起的共振頻段，共振頻段的選取對處理結(jié)果產(chǎn)生的影響很大。

譜峭度方法是一種四階譜分析工具，通過計算信號頻域中每根譜線峭度值的高階統(tǒng)計量檢測和表征信號中的非平穩(wěn)性成分，特別是信號中的沖擊成分；但由于譜峭度計算復(fù)雜，缺少正式的定義和容易理解的計算過程，一直沒有被廣泛應(yīng)用。文獻[1-2] 對譜峭度做了詳細的定義，并提出了基于短時傅里葉變換的SK估計器，隨后提出了譜峭度算法，并闡述了該算法在旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取領(lǐng)域的具體應(yīng)用過程，將理論概念與實際應(yīng)用聯(lián)系起來；為了簡化譜峭度算法的操作過程，提高算法的處理效率，使其滿足實際工業(yè)監(jiān)測的要求，文獻[3]在2007年提出了Fast Spectral Kurtosis的概念作為譜峭度的快速算法用于解決非平穩(wěn)信號。快速譜峭度算法能夠通過檢測和表征信號的非平穩(wěn)性，自適應(yīng)地選擇最佳帶通濾波頻帶進而對信號進行共振解調(diào)處理；但是當(dāng)信號信噪比較低或包含較強的非高斯噪聲時，最優(yōu)解調(diào)頻帶的識別會受到極大影響[4]。為了克服這一缺點，文獻[5]提出了相關(guān)譜峭度圖方法，通過自相關(guān)運算抑制原始信號中的非周期性脈沖及噪聲，可有效檢測隱藏在振動信號中的周期性脈沖成分；但此方法只能處理穩(wěn)態(tài)信號，而實際應(yīng)用中列車處于頻繁變速過程，直接對振動信號進行相關(guān)運算和頻譜分析難以提取周期信號并且會出現(xiàn)頻率模糊，因此需要對振動信號進行平穩(wěn)化處理。

為解決上述問題并實現(xiàn)軸承故障類型自動識別，本文提出一種基于階次分析[6]和相關(guān)譜峭度診斷的方法，首先基于階次分析對信號進行平穩(wěn)化處理；然后對信號進行分解，計算各信號分量的相關(guān)譜峭度得到最優(yōu)解調(diào)頻帶及其對應(yīng)的解調(diào)譜；最后從解調(diào)譜中識別軸承的故障頻率。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 階次分析

滾動軸承由于局部故障引起的振動與轉(zhuǎn)速密切相關(guān)，列車在運行過程中速度處于波動狀態(tài)，如果直接對振動信號進行時頻轉(zhuǎn)換，會導(dǎo)致頻域信號模糊，為解決該問題發(fā)展出了階次分析技術(shù)。

階次分析技術(shù)是將滾動軸承在時域內(nèi)的變轉(zhuǎn)速信號通過等角度重采樣變?yōu)榻嵌扔騼?nèi)的平穩(wěn)信號。其關(guān)鍵技術(shù)是對時域信號的等角度采樣，目前常用的階次分析方法有基于硬件觸發(fā)采樣的階次分析技術(shù)、基于轉(zhuǎn)速脈沖的軟件重采樣階次分析技術(shù)以及通過振動信號提取轉(zhuǎn)速的計算階次分析技術(shù)。軌道列車在軸箱處一般會安裝轉(zhuǎn)速傳感器、轉(zhuǎn)速齒盤和振動加速度傳感器，轉(zhuǎn)速齒盤隨著車軸一起旋轉(zhuǎn)，車軸每轉(zhuǎn)過一個齒間隔，轉(zhuǎn)速傳感器會產(chǎn)生一個脈沖信號，車載診斷系統(tǒng)同步采集轉(zhuǎn)速脈沖信號和振動加速度信號，因此本文采用基于轉(zhuǎn)速脈沖的軟件重采樣階次分析技術(shù)實現(xiàn)振動信號的平穩(wěn)化。

對振動信號進行階次分析，首先需要確定振動信號重采樣的時間點，設(shè)定軸箱軸承的角加速模式，圖1為某地鐵列車軸箱軸承轉(zhuǎn)速曲線，在加速過程中可以近似認為軸承作勻角加速運動，其轉(zhuǎn)角可表示為

θ(t)=b0+b1t+b2t2，

(1)

式中：b0，b1，b2為待求常量；t為時間。

圖1 地鐵列車軸箱軸承轉(zhuǎn)速曲線

將3個先后連續(xù)的轉(zhuǎn)速脈沖觸發(fā)時刻(t1，t2，t3)和轉(zhuǎn)角增量Δφ代入(1)式可得

(2)

由(2)式求出bi后，將其代入(1)式可得對應(yīng)的轉(zhuǎn)角變換時間

(3)

(4)

依據(jù)(3)式得到等角度增量對應(yīng)的時間后，采用插值法求出ti時刻對應(yīng)振動信號的幅值，實現(xiàn)信號在角域的平穩(wěn)化。

1.2 相關(guān)譜峭度

相關(guān)譜峭度算法的流程為：首先對振動信號分解，提取信號各個分量的包絡(luò)；然后對包絡(luò)進行無偏自相關(guān)運算，抑制包絡(luò)中隨機干擾噪聲以及少量隨機沖擊，增強信號中的周期成分；最后基于各個信號分量包絡(luò)自相關(guān)的峭度值提取振動信號中最優(yōu)解調(diào)頻帶。具體步驟如圖2所示。

圖2 相關(guān)譜峭度算法流程

振動信號分解采用最大重疊離散小波包變換[7]，能夠比小波變換更進一步對高頻信號進行分解，提高信號的分辨率，其主要步驟包括振動信號頻帶系數(shù)提取以及信號分量重構(gòu)。

本文采用db12小波基函數(shù)，將原始信號分解為5層，提取各頻帶分解系數(shù)，對原始振動信號頻帶系數(shù)的提取如下

z=0,1,…,N-1 ，

(5)

式中：j為分解層數(shù)；n為隨分解層數(shù)變化的索引；z為頻帶系數(shù)元素的索引；L為濾波器的長度；r為濾波器系數(shù)；mod為兩數(shù)相除的余數(shù)；N為維數(shù)。采用各分解系數(shù)進行重構(gòu)，得到重構(gòu)信號。

對提取的32個不同頻帶信號提取包絡(luò)，計算包絡(luò)信號的無偏自相關(guān)

τ=0,1,2,…,M，

(6)

式中：τ為時延；M為采樣點數(shù)；X(i)為濾波信號平方包絡(luò)的第i個采樣點。

由(6)式可知，隨著τ的增加，用于計算無偏自相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本將減少，導(dǎo)致結(jié)果的估計方差不足，因此只選擇無偏自相關(guān)的前半部分進行分析。軸承振動信號中存在強烈的輪軌沖擊，無偏自相關(guān)運算可以抑制信號中與周期成分無關(guān)的分量，使信號中的周期性部分得到增強，從而有效降低輪軌噪聲干擾，提高每個解調(diào)頻帶內(nèi)信號的信噪比，使輸出結(jié)果更加精確。

利用峭度值尋找自相關(guān)處理后包絡(luò)信號的最佳解調(diào)頻帶，按照(7)式計算由(6)式產(chǎn)生的自相關(guān)信號的峭度值Kur，以其中峭度最大的頻段選取最佳解調(diào)頻帶信號。

(7)

最后，對最佳解調(diào)頻帶信號進行快速傅里葉變換得到解調(diào)譜圖，進而識別故障頻率，實現(xiàn)軸承的狀態(tài)檢測。

1.3 列車軸箱軸承故障診斷流程

由于相關(guān)譜峭度法只適用于恒轉(zhuǎn)速振動信號，變轉(zhuǎn)速工況下無法提取周期性沖擊信號特征，因此需要對振動信號進行平穩(wěn)化處理。平穩(wěn)化處理后，通過相關(guān)譜峭度運算自適應(yīng)提取信號頻帶，抑制信號中的噪聲和隨機沖擊并提取周期性沖擊特征，最后通過包絡(luò)譜識別故障特征，診斷流程如圖3所示。

圖3 軸承故障診斷流程圖

2 仿真數(shù)據(jù)分析

為驗證算法在變轉(zhuǎn)速、強干擾噪聲以及隨機脈沖干擾情況下的診斷效果，本文基于變轉(zhuǎn)速情況下的故障軸承仿真信號進行分析，仿真模型為

x=xv(t)+n(t)+δ(t)，

(8)

(9)

式中：xv(t)為變轉(zhuǎn)速下故障軸承的振動信號；n(t)為高斯白噪聲；δ(t)為隨機沖擊干擾，沖擊信號幅值為0到5之間的隨機數(shù)，沖擊時刻為0到1 s之間的隨機時刻；p為故障軸承激發(fā)的沖擊個數(shù)；Ai為第i個沖擊對應(yīng)的幅值；B為衰減系數(shù)，取500；Ti為故障沖擊對應(yīng)時刻的坐標(biāo)；wr為載波頻率，模擬沖擊信號激發(fā)的軸承共振頻率，取4 kHz。

利用以上模型產(chǎn)生外圈故障階次為7.3，軸承轉(zhuǎn)速由300 r/min增加到600 r/min，信噪比為-18 dB，含有5個強烈隨機脈沖干擾的仿真信號，傳統(tǒng)快速譜峭度的診斷結(jié)果如圖4所示，由于噪聲和隨機沖擊強度大于故障特征信號，快速譜峭度方法無法準(zhǔn)確識別最優(yōu)頻帶，解調(diào)譜中無明顯的故障頻率。

采用本文提出的相關(guān)譜峭度對上述仿真信號進行診斷，結(jié)果如圖5所示，解調(diào)譜中出現(xiàn)了明顯的外圈故障特征階次7.324，因此在低信噪比以及隨機沖擊干擾下，基于信號平穩(wěn)化條件下的相關(guān)譜峭度法能夠準(zhǔn)確識別最優(yōu)頻帶，得到清晰的故障圖譜。

(a) 時域波形圖 (b) 信號平穩(wěn)化 (c) 頻譜

(d) 包絡(luò)譜 (e) 快速譜峭度圖 (f) 快速譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜

3 試驗驗證

3.1 軸承試驗臺驗證

在如圖6所示的試驗臺上進行軸承故障試驗，電動機通過聯(lián)軸器與齒輪箱輸入軸相連，齒輪箱輸出軸帶動軸承內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)，試驗中對軸承加載0～4 500 N的垂向力，在軸承座的垂向位置黏附加速度傳感器，傳感器靈敏度為20 mV/g，量程100g，用于采集軸承振動加速度信號。試驗中使用的滾動軸承為SKF-216-ECM圓柱滾子軸承。在軸承內(nèi)圈滾道面利用激光人為加工深度約0.3 mm，直徑為2 mm的麻點模擬軸承早期的內(nèi)圈故障(圖6a)，故障軸承振動測點如圖6b所示，故障軸承主要技術(shù)參數(shù)見表1。

(a) SKF-216-ECM內(nèi)圈故障軸承

(b) 軸承振動測點

(c) 軸承試驗臺示意圖

表1 被測故障軸承主要技術(shù)參數(shù)

采集內(nèi)圈故障軸承振動信號，采樣頻率為25.6 kHz，軸承在30 s內(nèi)轉(zhuǎn)速從1 600 r/min降到800 r/min左右，轉(zhuǎn)速和振動信號如圖7a所示，振動信號時域波形圖中沒有明顯的故障特征，對30 s的變轉(zhuǎn)速振動信號進行平穩(wěn)化處理(圖7b)，計算頻譜(圖7c)以及包絡(luò)譜(圖7d)。由于軸承故障較輕，故障信號被淹沒在背景噪聲中， 分別采用快速譜峭度以及相關(guān)譜峭度進行處理，得到的包絡(luò)譜分別如圖8和圖9所示。

(a) 時域波形圖

(b) 信號平穩(wěn)化

(c) 頻譜

(d) 包絡(luò)譜

(a) 快速譜峭度圖

(b) 快速譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜圖

(a) 相關(guān)譜峭度圖

(b) 相關(guān)譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的包絡(luò)譜圖

由圖8可知，對平穩(wěn)化處理后的軸承數(shù)據(jù)進行快速譜峭度分析，沖擊信號的最敏感頻帶的中心頻率為11.2 kHz，帶寬為1.066 7 kHz，帶通濾波器提取該頻段信號進行解調(diào)，包絡(luò)譜中內(nèi)圈故障階次10.95及2倍故障階次21.90處存在較多干擾信號，自動識別時容易出現(xiàn)誤判。

由圖9可知，采用本文提出的方法對信號進行小波分解，求取每個小波分量包絡(luò)波形的無偏自相關(guān)信號，對每個分量計算峭度值，選擇最大的分量進行譜分析，得到?jīng)_擊信號敏感頻帶的中心頻率為3.7 kHz，帶寬為1.066 7 kHz，對該頻段進行解調(diào)分析，在包絡(luò)譜中出現(xiàn)內(nèi)圈故障階次10.95及2倍故障階次21.90，且圖譜相比于快速譜峭度法更加清晰。

3.2 實車線路驗證

列車在實際運行過程中會出現(xiàn)大量的隨機沖擊干擾，特別是輪軌沖擊，為驗證相關(guān)譜峭度對隨機沖擊的抑制作用，開展了實車線路試驗。試驗中在車輛軸箱處安裝故障軸承，型號為353130B雙列圓錐滾子軸承，其技術(shù)參數(shù)見表2；采用激光在滾動體上加工線狀剝落故障，故障深度為0.5 mm，寬度為1 mm，長度為35 mm，如圖10所示；線路試驗中列車滿載80 t貨物，運行時速為0～30 km/h，在車身底部安裝光電脈沖傳感器測量輪軸轉(zhuǎn)速，在軸箱承載區(qū)徑向安裝加速度傳感器，測量軸箱軸承上的加速度信號，采樣頻率為20 kHz，軸箱軸承測點如圖11所示。

表2 軸箱軸承主要技術(shù)參數(shù)

圖10 滾動體故障

圖11 軸箱軸承測點

列車軸箱軸承變轉(zhuǎn)速振動信號如圖12a所示，從中截取轉(zhuǎn)速變化較大的4 s 數(shù)據(jù)進行分析，軸承轉(zhuǎn)速從197 r/min降到179 r/min左右，截取的軸承加速度數(shù)據(jù)中包含了明顯的輪軌沖擊干擾(紅線框內(nèi))，而軸承故障沖擊信號并不明顯。振動信號平穩(wěn)化處理后進行快速譜峭度分析(圖12f)，沖擊信號最敏感頻帶的中心頻率為10 kHz，帶寬為0.8 kHz，帶通濾波器提取該頻段信號進行解調(diào)，在包絡(luò)譜中沒有發(fā)現(xiàn)滾動體故障階次。

(a) 軸箱軸承轉(zhuǎn)速與振動信號 (b) 轉(zhuǎn)速變化較大4 s內(nèi)的轉(zhuǎn)速與振動信號

(c) 信號平穩(wěn)化 (d) 頻譜 (e) 包絡(luò)譜

采用本文提出的方法，得到軸箱軸承滾動體故障時振動信號的相關(guān)譜峭度分析結(jié)果如圖13所示。沖擊信號的敏感頻帶的中心頻率為1.25 kHz，帶寬為0.83 kHz；對該頻段進行解調(diào)分析，在解調(diào)譜中可以得到清晰的滾動體故障階次7.764及其2倍、3倍故障階次，表明軸承滾動體存在故障。

(a) 相關(guān)譜峭度

(b) 相關(guān)譜峭度最優(yōu)頻帶解調(diào)后的頻譜圖

4 結(jié)束語

本文提出一套基于階次分析和相關(guān)譜峭度方法的診斷流程，可以有效提取列車在變轉(zhuǎn)速工況且存在強烈輪軌隨機沖擊下軸承振動信號的故障特征，模擬試驗臺以及實車數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性。與傳統(tǒng)的快速譜峭度方法相比，所提方法能夠更有效地抑制隨機沖擊和白噪聲干擾信號，增強振動信號中的周期性特征。