高速機車軸承故障診斷與剩余壽命預測分析

中車青島四方機車車輛股份有限公司 何 彬 賀婷婷 陳元龍 李 凱

文章先分析了軸承失效原因，隨后介紹了軸承故障診斷方法，包括傳統(tǒng)軸承故障診斷以及高速動車組軸承故障診斷，最后分析了剩余壽命預測，包括借助物理模型進行壽命預測、數(shù)據(jù)驅(qū)動壽命預測、物理以及數(shù)據(jù)融合的壽命預測，希望能給相關人士提供有效參考。

軸承作為機車內(nèi)傳動系統(tǒng)核心元件，相關可靠性和安全性會直接影響列車平穩(wěn)運行。而在列車運行過程中不可避免會遇到風沙侵蝕、環(huán)境腐蝕以及低溫運行等狀況，這也是我國運營環(huán)境特征，為此機車車輛相關傳動系統(tǒng)軸承部件處于一種十分惡劣的運行環(huán)境內(nèi)。

1 軸承失效原因分析

針對我國五年內(nèi)高速動車組相關傳動系統(tǒng)軸承所存在的故障問題進行全面統(tǒng)計分析。設計故障診斷和預測認知模型，具體如圖1所示，針對故障出現(xiàn)較為頻繁的軸承類型、多故障軸承缺陷位置、故障原因所占比例以及軸承故障和故障時里程之間關系實施系統(tǒng)分析。最終得出以下結論：傳統(tǒng)系統(tǒng)內(nèi)，相關軸承故障通常會出現(xiàn)在齒輪箱軸承和軸箱軸承內(nèi)，在軸承故障總和中占比較高，因為兩種類型軸承所處環(huán)境位置通常都比較惡劣。而電機軸承整體運行狀況良好，在故障總和中占比低。內(nèi)圈故障和外圈故障的出現(xiàn)次數(shù)相對較多，保持架故障以及滾動體故障數(shù)量較少，當下依然無法確定該種問題形成原因。不同軸承設備其故障零件數(shù)量也存在明顯差異。軸箱軸承故障通常都會出現(xiàn)在外圈部分，所占比例很高。齒輪箱內(nèi)中軸承故障零件的出現(xiàn)次數(shù)較為接近，電機軸承相關故障通常會在外圈和內(nèi)圈出現(xiàn)。軸承產(chǎn)生故障主要原因是裝配加工工藝不合理、潤滑度不夠、存在異物、缺少零件材料、荷載不均以及異常腐蝕等。軸承故障條件下的運行公里數(shù)證明，在運行里程持續(xù)增加的條件下，軸承故障幾率進一步擴大，可以針對軸承剩余壽命實施預測，但如果是突發(fā)性故障則無法準確預測剩余壽命。在出現(xiàn)故障后，相同軸承零件存在較大運行里程差異，沒有明顯關聯(lián)關系，也無法證明里程和故障關系。

圖1 故障診斷和預測認知模型

2 軸承故障診斷方法

2.1 智能化軸承故障診斷

圖2 設備全生命周期管理

通過針對高速機車傳動軸承實施全生命周期管理具體如圖2所示，智能故障診斷具體可以分為三種環(huán)節(jié)，分別是故障識別、提取特征以及數(shù)據(jù)采集，而故障識別以及提取特征會對最終效果產(chǎn)生直接影響。軸承故障所導致的振動信號以及脈沖擁有較強的非靜態(tài)調(diào)制特征以及強非線性調(diào)制特點，其中振動信號以及沖擊信號也容易被各種干擾和噪音所影響，同時因為滾動元件滑移以及轉(zhuǎn)速波動，故障特征不能直接展現(xiàn)出規(guī)律特性以及均勻分布，直接影響故障識別和特征提取。為合理改善相關非線性問題，壓縮傳感、小波變換、經(jīng)驗模態(tài)分析等故障診斷方法相繼誕生。EMD適合用來分析非平穩(wěn)和非線性信號，盡管在故障檢測和故障診斷相關領域內(nèi)已經(jīng)得到有效應用，但相關理論基礎不足，對于背景噪音十分敏感，容易出現(xiàn)模型分解混合、采樣誤差等問題。小波變換屬于時間頻率局部分析，通過伸縮平移運算針對信號實施多尺度細化，最終抵達低頻率細分、高頻率細分，可以針對時頻信號分析進行自動化適應，但存在某種冗余系數(shù)缺陷以及較大的計算成本。總結分析能夠發(fā)現(xiàn)故障診斷通常是以特征提取設計為基礎，至于特征提取方法離不開豐富實踐經(jīng)驗和專業(yè)研究作為基礎支撐，同時針對各種故障實施合理調(diào)整。

2.2 高速動車組軸承故障診斷

因為機車車輛相關行動軸承對應振動信號擁有非平穩(wěn)性、非線性和較高背景噪音，實時變化工況使得數(shù)據(jù)樣本分布呈現(xiàn)出持續(xù)變化階段，無法確保特征提取方法能夠?qū)⒄駝有盘柼卣鳒蚀_反映出來，所以進一步針對高速動車組提出特殊工況下的軸承故障診斷措施。變分模態(tài)分解能夠針對振動信號實施高效分解，針對其中的故障特征進行合理提取，但強背景噪音容易使算法出現(xiàn)過分解和信息丟失等問題。而獨立導向VMD算法能夠把其中的三種AM樣本信號進行全面融合，模擬信號，使其擁有多重調(diào)制特征，把信號和白噪音信號之間實施有效疊加，對強噪音背景下信號特征進行模擬。IOVMD除了具備VMD振動信號高效分解功能之外，還可以針對故障特征進行準確提取，在較高噪音背景下，針對部分微弱故障信號進行有效分離，適合高速列車行駛環(huán)境。

在流行學習、CRS算法和HILBERT變換等互相融合的條件下，構成某種脈沖包絡學習方法，其主要是借助主頻率分析法，對振動信號內(nèi)元素數(shù)量類型進行準確預估，隨后提取存在稀疏差異的脈沖波，實施HILBERT變換，構建脈沖包絡空間，借助流行學習方法，對脈沖包絡空間內(nèi)某些低維特征包絡譜實施有效提取，得到軸承故障信息，實施仿真實驗，開展實車安裝，立足于多種層面，對相關方法在振動信號提取以及軸承故障特征判斷方面的有效性實施合理判斷。為更好適應高速列車背景噪音大、運行速度存在較大區(qū)間變化、高速列車負載快速變化等因素的影響，一維殘差塊為基礎的深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法相繼誕生，此方法融合了殘差學習基礎理念，能夠針對抽象特征和高層次特征進行有效分離，進一步減少了神經(jīng)網(wǎng)絡深層次退化和訓練差異對于提取故障特征的影響。

3 剩余壽命預測

3.1 物理模型為基礎的壽命預測

以物理模型為基礎進行壽命預測主要是通過對元件內(nèi)損傷機理實施有效研究，探索部件性能的退化規(guī)律，從而針對部件剩余壽命實施準確預測。在近幾年發(fā)展中，對于材料損傷機理研究的持續(xù)發(fā)展，誕生了數(shù)種針對剩余壽命的主流預測方法。包括能量為基礎、損傷力學為基礎的壽命預測方法。隨著相關基礎理論的成形，大部分學者也開展了相關驗證。在軸承表層出現(xiàn)脫落現(xiàn)象的條件下，創(chuàng)建性能退化模型，隨后融入反饋修正預測方法，提高預測結果準確性，提高軸承表層剝落預判準確性，通過對軸承故障缺陷部位尺寸進行分析，和模型預測結果之間實施準確比較，結合模型微調(diào)，能夠?qū)ο麓晤A測進行合理修正，在參數(shù)調(diào)整和動力模型融合基礎上得到最終的預測試驗效果，隨后還可以利用相關優(yōu)化方法，提升隨機缺陷的預測精度。把元件固定頻率和檢測加速幅值進行有效融合，能夠準確發(fā)現(xiàn)剩余壽命和兩者之間的關系，順利實施試驗驗證。

3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動下的壽命預測

物理模型為基礎的預測方法需要針對軸承創(chuàng)建精確的退化模型，但在實際操作中，通常無法獲得精確退化模型，在該種背景下，相繼誕生了無需精準退化模型的預測方法。促進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡和高階粒子濾波進行有效融合，能夠針對剩余壽命實施準確就預測。在軸承性能相關退化評估中融入自組織映射對應退化指標，隨后結合回歸向量機對軸承剩余壽命實施準確預測，最終結果證明，相關算法可以針對軸承退化階段實施科學評估。針對陶瓷軸承的應用剩余壽命實施預測過程中，促進置信網(wǎng)絡和粒子濾波的全面融合，能夠有效改善傳統(tǒng)模式下數(shù)據(jù)驅(qū)動相關壽命預測方法現(xiàn)存缺陷問題。結合粒子濾波幫助控制隨機退化所形成的退化誤差，借助改進后置信模型預測軸承應用的剩余壽命，最終獲得正確預測結果。以多變量支持向量機為基礎，針對滾動軸承預測剩余壽命，能夠有效改善單變量對于向量機構支持信息量小以及結構簡單的缺陷問題，能夠從最大程度上抽取小數(shù)據(jù)樣本信息，得到良好成效。

3.3 物理、數(shù)據(jù)融合壽命預測

以物理模型為基礎進行壽命預測主要是以當下物理失效本質(zhì)為基礎進行壽命預測，該種方法不以檢測參數(shù)信息為基礎，但需要深入分析研究軸承性能退化激勵，并形成深刻認識，無法對性能退化中所提取信息進行有效利用，導致大量的資源浪費。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的壽命預測方法其主要優(yōu)勢便是能夠?qū)⒈粶y對象動態(tài)特征準確反映出來，還可以結合被測對象促進模型參數(shù)的順利更新，最終實現(xiàn)精準化的性能退化跟蹤以及剩余壽命預測。但該種方法無法在狀態(tài)特征信息和部件損傷信息之間形成有效的對應關系，屬于有效跟蹤方法，同時其對于所采集狀態(tài)信息存在較大依賴性，數(shù)據(jù)真實性和準確性同時還對相關方法的有效應用造成了一定的限制和制約。通過上述內(nèi)容分析，可以發(fā)現(xiàn)通過兩種方法融合的方式能夠有效提升整體預測效果。借助相空間曲變量當成性能退化特征，借助PARIS模型對軸承剩余壽命進行準確預測，從而提高軸承剩余壽命的預測準確性。結合物理模型，促進傳感器實現(xiàn)優(yōu)化步驟，最終精確采集各種數(shù)據(jù)信息，提高軸承的應用壽命預測準確性。

結束語:綜上所述，我國不同地區(qū)之間存在較大的自然環(huán)境差異，同樣列車在行駛過程中也會遇到各種惡劣狀況，從而影響機車傳統(tǒng)軸承部件的安全性和穩(wěn)定性，為此需要采取有效措施，針對高速機車軸承實施有效的故障診斷，做好剩余壽命預測，通過科學管理，保證機車行駛質(zhì)量。