貨車滾動軸承故障聲發射診斷分析

李翔

摘 要： 聲發射技術是一種比較新穎的無損檢測技術，能夠針對貨車滾動軸承故障進行有效診斷，通過對采集到的聲發射信號進行相應的帶通濾波處理，能夠得到非常明顯的故障特征信息，方便檢測人員針對貨車滾動軸承的運行狀態進行區分和判斷。本文從軸承故障聲發射信號的診斷機理著眼，配合相應的試驗研究，對貨車滾動軸承故障聲發射診斷進行了分析和討論。

關鍵詞： 貨車；滾動軸承；故障診斷；聲發射

前言：在鐵路貨運中，滾動軸承是非常重要的部件，其本身工作環境惡劣，容易受到各種外界因素的影響，而一旦滾動軸承出現問題，將會直接影響列車整體的運行速度和運行安全。將聲發射技術應用到鐵路貨車滾動軸承故障診斷中，能夠配合相應的儀器設備，結合聲發射信號來實現對滾動軸承故障的無損檢測，準確區分軸承狀態好壞，為故障處理提供可靠的數據支撐。

1 軸承故障聲發射信號診斷機理

所謂聲發射，指材料在外力作用下出現內部晶格錯位、晶界滑移、裂紋擴展或者塑性變形等缺陷的形成及增長時，會通過彈性波來將部分能量釋放出來，利用相應的儀器設備，能夠對聲發射信號進行檢測、記錄和分析，也可以依照聲發射信號，實現對發射源實際運行狀態的分析及判斷，這也就是所謂的聲發射技術。聲發射技術本身屬于一種比較新穎的無損檢測技術，能夠在不對構件造成破壞的前提下，檢測其內部可能存在的故障和損傷，在很多領域都得到了廣泛應用。

軸承在使用中，存在兩種比較常見的故障，一是表面損傷，主要是因為滾動軸承在使用中經常受到沖擊性交變荷載的影響，導致金屬構件很容易出現塑性變形以及位錯運動，嚴重時會引發相應的疲勞裂紋，加上應力的相互作用，如果不能及時進行處理，疲勞裂紋會沿著最大剪應力方向，向著結構構件的內部逐漸延伸擴展，在達到某個臨界點后，會出現瞬間斷裂的問題。表面損傷通常出現在滾動軸承外圈；二是疲勞磨損，主要是指摩擦界面在循環接觸壓應力的周期性作用下出現磨損的現象，初期可能導致金屬材料內部晶格的彈性扭曲問題，如果問題得不到及時處理，當彈性應力持續增大，達到甚至超過構件能夠承受的臨界值后，則可能引發開裂，并持續擴展，于軸承內部或者外圈滾道產生麻點、剝落等問題[1]。無論是哪一種故障，都會引發聲發射信號，由此可知，聲發射信號實際上可以看做是故障的載體，能夠及時準確地反映缺陷，而通過對聲發射信號的分析處理，還可以實現對貨車滾動軸承的在線監測或者臨近破壞預報，保證滾動軸承的安全可靠運行。

2 貨車滾動軸承故障聲發射診斷試驗研究

2.1試驗設計

為了研究貨車滾動軸承故障聲發射診斷技術的應用情況，設計如圖1所示的模擬工況試驗系統。

系統中，V型壓塊一方面可以對外圈進行固定，另一方面也能夠對軸承在實際運行中受到的徑向荷載進行模擬，軸承運轉速度為380r/min，為了方便對聲發射信號進行采集，將相應的傳感器設置在軸承外圈貼片上。采集到的聲發射信號會被傳輸到泰克TDS3012型示波器，然后運用基于MATLAB的程序針對聲發射信號進行分析。

2.2濾波處理

這里的濾波處理主要是基于小波變換的帶通濾波處理，聲發射信號本身包含了多組波形，頻譜相當豐富。為了最大限度得模擬真實情況，選擇的滾動軸承都是經過較長時間的運行，聲發射信號采樣頻率高，信號頻帶寬度達，采集到的數據信息中存在大量背景噪聲，如果采用常規處理方法，很難將故障信息準確提取出來，因此，技術人員需要采取有效措施來減少濾波干擾問題[2]。

基于小波變換的帶通濾波屬于一種現代化信息處理技術，基本原理是對信號的分解與重構。為了方便進行研究，小波基函數設定為db5，能夠將貨車滾動軸承故障的聲發射信號進行8階分解與重構。利用TDS3012，對滾動軸承聲發射信號進行簡單傅里葉變換，可以發現，聲發射信號的能量集中在900-1400Hz，頻率范圍處于第6階，在這種情況下，對于其他各階的系數，只需要進行置零然后重構即可。正常狀態下26#滾動軸承濾波前后的時域波形圖如圖2所示。

2.3數據分析

考慮到開展試驗的最終目的是為了對貨車滾動軸承存在故障囊時的聲發射信號進行分析，這里從頻域分析和時域分析中選擇常用參量來作為特征參量，包括均方根值XRMS、裕度L、峭度K以及峰值XPEAK。從方便對比分析的角度，需要首先對比不同狀態下滾動軸承聲發射信號的無量綱參數，結合對比結果分析，不同狀態下，L和K的數值并沒有很強的規律性，舉例說明，如果正常軸承K值處于3.0004-4.4305之間，則當滾動軸承存在內圈故障時，K值通常在2.2369-4.7226之間，與正常值存在明顯的交叉部分，當軸承滾子存在故障時，K值則為2.6140-3.0225之間，同樣與正常值存在重合部分。即便經過濾波處理，軸承正常K值可以進一步集中在3.2943-3.8497之間，內圈損傷聲發射信號K值范圍處于2.3402-3.7005之間，重合依然無法完全避免[3]。

事實上，不僅是K值，L值也存在相同的問題，因此，無論是否經過小波濾波處理，對于滾動軸承聲發射信號而言，如果采用傳統故障診斷中的無量綱參數進行診斷，則很難保證診斷結果的全面性和準確性。

正常情況下，鐵路貨車滾動軸承的聲發射信號特征頻率集中在1439.7267-1476.3299Hz之間，部分軸承偶爾會出現在1000Hz左右，而軸承內圈故障能量多集中在939.4827-1073.6945Hz之間，滾子損傷頻率方位一般為1110.2977 -1183.5041Hz，軸承類型不同，頻率分布可能存在一定差別，不過差距并不大。結合試驗結果分析，上述頻率同樣可能出現重疊，給故障診斷工作造成影響。參考均方根值XRMS進行分析，正常情況下，軸承濾波前均方根值范圍相對集中，為1.3212-1.5494mV，若存在內圈損傷，均方根值會增加到3.0380-3.3099mV，如故障為滾子損傷，均方根值進一步增大到5.4076-14.1008mV，通過相應的數據對比，能夠為故障診斷提供可靠依據[4]。

3 結語

總而言之，貨車滾動軸承在使用過程中，可能出現相應的故障和損傷，對貨車運行的穩定性和安全性造成影響。傳統無量綱診斷的方式并不能有效區分滾動軸承的運行狀態，將聲發射技術應用到軸承故障診斷中，配合小波變換的濾波手段，能夠突出故障特征信號，對軸承故障進行準確判斷，提升診斷的實時性和準確性。

參考文獻

[1]王燕燕.基于聲發射技術的鐵路重載貨車滾動軸承故障診斷研究[D].中南大學，2013.

[2]陳春朝.Lab VIEW軟件在貨車軸承故障診斷中的應用[J].河南理工大學學報（自然科學版），2011，30（1）：61-66.

[3]劉浩，魯五一.鐵路貨車軸承在線故障診斷智能系統研究[J].微計算機信息，2011，（11）：32-33.

[4]范琦山.基于能量分析的列車軸承故障聲發射信號研究[J].國防交通工程與技術，2013，（a01）：4-5.