基于形態學濾波的車輪多邊形故障診斷方法

李鳳林　杜紅梅　樊懿葳　楊陽　陳龍

摘要：通過車輪多邊形軸箱振動響應提出一種基于形態學濾波的車輪多邊形故障診斷方法。核心是通過形態學濾波算法對軸箱振動加速度信號進行降噪，通過降噪信號頻譜分析確認是否存在多邊形故障，并根據多邊形主頻計算多邊形階次。首先，根據車輪多邊形仿真信號研究形態學濾波器類型、結構元素類型、結構元素尺寸對車輪多邊形信號降噪的影響，并給出上述參數的選擇建議；然后，通過車輪多邊形仿真信號驗證本文多邊形故障診斷方法的有效性；最后，通過線路試驗數據和輪對多邊形測試驗證該方法的有效性。驗證結果表明，該方法可實現車輪多邊形故障信號降噪，并能有效診斷出車輪多邊形故障。

關鍵詞：車輪多邊形；軸箱振動加速度；形態學濾波；故障診斷

中圖分類號：U279.3+23?????????????????? 文獻標志碼：A?????????????????????????? doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2023.08.006

文章編號：1006-0316 （2023） 08-0039-08

The Method of Wheel Polygonal Fault Diagnosis Based on Morphological Filtering

LI Fenglin，DU Hongmei，FAN Yiwei，YANG Yang，CHEN Long

（ Chengdu Yunda Technology Co.， Ltd.， Chengdu 611731 ）

Abstract：According to the vibration response of axle box， a fault diagnosis method based on morphological filtering is proposed to identify the polygonal wheel in this paper. The core is to denoise the vibration signal of the axle box through the morphological filtering method， then distinguish the polygon fault and calculate the polygon order through spectrum analysis. Firstly， the influence of the morphological filter type， the structure element type and the structure element size on the denoise of wheel polygon signal are discussed according to the wheel polygon simulation signal， and the suggestion on the selection of the above parameters are given. Secondly， the simulation test is conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Finally， the line test and the wheel set polygon test are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the method based on morphological filtering can denoise the wheel polygon signal and diagnose the wheel polygon fault effectively.

Key words：wheel polygon；vibration acceleration of axle box；morphological filtering；fault diagnosis

隨著我國高速鐵路和重載鐵路快速發展，車輪多邊形已成為輪軌系統中最常見的故障之一^[1-2]。車輪多邊形會增大輪軌作用力，導致列車產生異常振動和噪聲，影響列車乘坐舒適性，還會增大轉向架和軌道關鍵部件所受作用力，加速相關部件疲勞破壞^[1-4]。車輪多邊形故障無法通過常規目視檢查診斷出來，因此，對車輪多邊形故障進行識別和診斷具有重要意義。

目前，車輪多邊形故障檢測有直接測量法和間接測量法^[5-7]。直接測量法主要有機械接觸測量和激光非接觸測量，主要依靠測試設備在列車靜止或低速時完成測量，測量精度高，但測試效率低，不利于大規模工程應用^[6-7]。間接測量主要通過軸箱振動加速度識別車輪多邊形階次和深度，該方法快速高效，可實現對輪對多邊形狀態的實時監測^[8]。

國內外學者提出大量車輪多邊形間接測量方法。孫琦等^[9]基于welch譜估計提出一種固定波長的多邊形故障診斷方法，并用高速列車軸箱振動數據驗證該方法的有效性。李奕璠等^[10]基于改進的希爾伯特－黃變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）實現車輪多邊形降噪，并提出基于HHT的車輪多邊形診斷方法。李鳳林等^[8]基于總體經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）對軸箱振動加速度信號進行分解，并通過相關能量篩選主要IMF（Intrinsic Mode Function，固有模態函數）分量，實現車輪多邊形故障信號降噪和診斷。李大柱等^[11]基于多尺度時頻圖和卷積神經網絡實現車輪多邊形故障診斷，并通過仿真數據和現場試驗驗證該方法的有效性。

通過軸箱振動加速度診斷車輪多邊形時，軸箱加速度信號中不可避免存在軌道不平順、數據采集等因素引入的噪聲，因此對信號進行降噪至關重要。形態學濾波是一種非線性濾波器^[12]，通過四種基本運算組合構造形態學濾波器，可實現信號降噪和信號提取^[13]。據此，本文提出一種基于形態學濾波的車輪多邊形信號降噪和故障診斷方法。

1 基于形態學濾波的車輪多邊形診斷算法

1.1 形態學濾波算法

由式（1）～（4）可知，腐蝕可抑制正沖擊、平滑負沖擊，且具有收斂效應，導致腐蝕處理后信號幅值變小；膨脹可抑制負沖擊、平滑正沖擊，且具有擴張效應，導致膨脹處理后信號幅值變大；開運算是對信號先腐蝕、后膨脹，可抑制正沖擊、平滑負沖擊；閉運算是對信號先膨脹、后腐蝕，可抑制負沖擊、平滑正沖擊^[16]。通過對這四種基本算子進行組合，可得到不同性能的形態學濾波器^[13]，如表1所示。

除形態學濾波器類型外，結構元素類型和尺寸同樣影響濾波效果。常見的結構元素有直線型、余弦型、三角型和半圓型^[17]。其中，半圓結構元素濾波效果和余弦結構元素接近，但余弦結構元素尺寸更小、運算速度更快，因此本文不討論半圓結構元素^[17]。第2節將通過仿真信號研究濾波器類型、結構元素類型和尺寸對多邊形信號降噪的影響。

1.2 基于形態學濾波的車輪多邊形診斷流程

如圖1所示，基于形態學濾波的車輪多邊形故障診斷流程如下：

（1）選擇合適形態學濾波器及結構元素尺寸參數，對軸箱振動加速度信號降噪；

（2）對降噪信號求傅里葉頻譜，根據多邊形故障主頻附近是否存在車輪轉頻為間隔的邊頻，判斷該信號是否存在多邊形故障；

（3）若存在多邊形故障，則根據多邊形主頻與車輪轉頻倍數關系確定多邊形階次。

2 形態學濾波參數研究

形態學濾波效果受濾波器類型、結構元素類型、結構元素尺寸參數等因素影響^[13]。本文首先通過多邊形故障仿真信號研究濾波器類型和結構元素類型對形態學濾波的影響，篩選出適合多邊形故障信號降噪的結構元素和形態學濾波器。然后，通過多邊形仿真數據研究結構元素尺寸對多邊形故障信號降噪的影響，并給出多邊形故障信號降噪應用中結構元素尺寸的選取原則。

2.1 多邊形數值仿真

2.2 濾波器和結構元素類型對多邊形故障降噪的影響

首先，研究形態學濾波器以及不同結構元素對濾波降噪效果的影響。結構元素長度設置為15，不同濾波器和結構元素濾波降噪后的信噪比如圖4所示。可以看出，①結構元素類型對多邊形數據的降噪效果影響較小；②開運算和閉運算平均值（A_co）和開閉－閉開組合濾波器（CMF）對多邊形故障信號的降噪效果較好，降噪后數據信噪比可由-4 dB提升到4 dB。

2.3 結構元素長度對多邊形數據濾波效果的影響

根據2.2節研究結果，本節選用余弦型結構元素、A_co濾波器和CMF濾波器進一步討論結構元素長度對多邊形信號降噪效果的影響。結構元素長度設置為3：4：70，降噪后數據信噪比如圖5所示。可以看出，①結構元素長度在3～39時，CMF濾波器對多邊形數據降噪效果較好；②結構元素長度在7～59時，A_co濾波器對多邊形數據降噪效果較好，相比CMF濾波器，A_co濾波器具有更好的穩定性。

3 基于仿真信號的算法驗證

通過圖2所示多邊形故障仿真信號驗證形態學濾波器降噪效果，選擇A_co濾波器，結構元素長度設置為27，降噪前后信號時域圖如圖6所示，多邊形故障信號信噪比由-4 dB提高到5.65 dB，降噪后信號噪聲明顯降低。

對圖6降噪信號計算傅里葉頻譜，結果如圖7所示。可看出，多邊形主頻為96 Hz，且主頻附近存在車輪轉頻為間隔的邊頻帶，因此可診斷出多邊形故障，且多邊形主導階次為17階。

4 基于線路實測信號的算法驗證

4.1 數據采集

線路試驗車型為HXD1C機車，設計最大時速120 km/h，車輪直徑1250 mm。使用成都運達科技YZD-2數據采集系統，數據采樣頻率為10 kHz，傳感器量程為100g，傳感器安裝位置如圖8所示。

線路試驗采樣時長2 s，車輪轉速364 r/min（即6.067 r/s），采樣信號如圖9所示。

對圖9線路實測信號計算傅里葉頻譜，結果如圖10所示。可以看出，線路實測數據中存在103.5 Hz的多邊形頻率，且數據中存在較多的高頻干擾信號。

4.2 線路實測信號算法驗證

通過A_co濾波器對圖9所示信號進行降噪，降噪后信號與原信號對比如圖11所示，可以看出，降噪后信號噪聲明顯減少。

對圖11所示形態學濾波降噪信號計算傅里葉頻譜，結果如圖12所示。對比圖10和圖12可以看出，形態學濾波降噪后可消除大部分高頻干擾信號，保留低頻部分車輪多邊形故障信號。由圖12（b）可看出車輪多邊形主頻為103.5 Hz，且多邊形主頻附近存在車輪轉頻為間隔的邊頻，因此可診斷出多邊形故障，根據車輪轉速6.067 r/s可計算得多邊形階次為17.06階，因此可診斷出該車輪存在17階多邊形。

4.3 多邊形測試驗證

通過不圓度測試儀測試結果驗證本文診斷結果的準確性。不圓度測試儀是一種機械接觸測量設備，通過與踏面接觸的位移傳感器，直接測量踏面隨圓周方向的徑向跳動情況，最后輸出徑跳值和多邊形階次。該車多邊形測試現場如圖13所示。

多邊形測試結果如圖14所示。可以看出，該車輪存在明顯17階多邊形，驗證了4.2節中多邊形診斷結果的正確。

5 結論

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