地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障智能檢測(cè)系統(tǒng)*

周鳴語(yǔ) 金 健 石鵬鵬 李冬方 張 軍

(1.南京地鐵建設(shè)有限責(zé)任公司，210017，南京；2.哈爾濱國(guó)鐵科技集團(tuán)股份有限公司，150001，哈爾濱∥第一作者，高級(jí)工程師)

軸箱軸承作為地鐵車(chē)輛的重要組成部件，是傳遞輪對(duì)與轉(zhuǎn)向架之間各向作用力的重要紐帶，在長(zhǎng)期高速旋轉(zhuǎn)運(yùn)行下容易發(fā)生故障，是影響地鐵車(chē)輛運(yùn)行安全的重大隱患。因此，地鐵車(chē)輛軸箱軸承的故障智能檢測(cè)對(duì)保障地鐵運(yùn)營(yíng)安全具有重要意義。

目前，軸箱軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要有車(chē)載監(jiān)測(cè)和軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)兩種方式。車(chē)載監(jiān)測(cè)需要在每輛被檢車(chē)輛上安裝振動(dòng)傳感器[1-2]，有傳感器數(shù)量較多、安裝位置受限、誤報(bào)及漏報(bào)率高等缺點(diǎn)。軌邊聲學(xué)監(jiān)測(cè)主要應(yīng)用于貨運(yùn)列車(chē)和高鐵動(dòng)車(chē)組,針對(duì)地鐵車(chē)輛軸箱軸承的研究和應(yīng)用較少。對(duì)地鐵而言，車(chē)輛追蹤間隙短、地下區(qū)間長(zhǎng)、外部干擾復(fù)雜，軸箱軸承故障信號(hào)因受隧道內(nèi)強(qiáng)反射噪聲干擾，難以將其有效識(shí)別與提取。

鑒于此，本文對(duì)軸箱軸承故障噪聲機(jī)理進(jìn)行了理論分析，搭建了地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)測(cè)試平臺(tái)，獲得了大量的聲學(xué)樣本數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，提出一種利用軌邊聲學(xué)傳感器陣列進(jìn)行信號(hào)采集、采用小波包分解技術(shù)進(jìn)行特征提取，并基于大數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷的智能檢測(cè)系統(tǒng)。并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)安裝和實(shí)際過(guò)車(chē)檢測(cè)，驗(yàn)證該系統(tǒng)對(duì)地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障診斷的有效性。本文研究可為開(kāi)發(fā)地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障在線檢測(cè)系統(tǒng)提供理論與試驗(yàn)依據(jù)。

1 地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障機(jī)理分析

地鐵車(chē)輛軸箱軸承是一種滾動(dòng)軸承，滾動(dòng)軸承一般由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架四部分組成。內(nèi)圈的作用是與傳動(dòng)軸相配合并與軸一起旋轉(zhuǎn)；外圈的作用是與軸承座相配合，起到支撐作用；滾動(dòng)體借助于保持架均勻分布在內(nèi)圈和外圈之間，其形狀、大小和數(shù)量直接影響滾動(dòng)軸承的使用性能和壽命；保持架能使?jié)L動(dòng)體均勻分布，引導(dǎo)滾動(dòng)體旋轉(zhuǎn)并起到潤(rùn)滑作用。在長(zhǎng)期高速旋轉(zhuǎn)運(yùn)行過(guò)程中，滾動(dòng)軸承的內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體存在的交變載荷、潤(rùn)滑不良、熱處理或裝配不當(dāng)?shù)葐?wèn)題，會(huì)導(dǎo)致其在規(guī)定里程壽命未到時(shí)就發(fā)生剝離、裂紋、燒灼等現(xiàn)象。當(dāng)滾動(dòng)軸承元器件表面出現(xiàn)故障時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生固定頻率的沖擊振動(dòng)，其特征頻率由其幾何結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)速所決定[3]。其中，滾動(dòng)體故障特征頻率fR、內(nèi)圈故障特征頻率fI、外圈故障特征頻率fO的計(jì)算公式為：

(1)

(2)

(3)

式中：

D——軸箱軸承節(jié)徑，m；

d——滾動(dòng)體直徑，m；

Z——滾動(dòng)體數(shù)目，個(gè)；

α——接觸角，(°)；

fr——轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，Hz。

聲音由振動(dòng)產(chǎn)生，當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，異常振動(dòng)會(huì)產(chǎn)生具有類似特征的聲音信號(hào)。因此，可以利用聲學(xué)信號(hào)對(duì)軸箱軸承進(jìn)行故障診斷，根據(jù)式(1)—式(3)可以獲得故障特征頻率。但由于受材質(zhì)、噪聲傳遞路徑等影響，不同故障的滾動(dòng)軸承輻射噪聲規(guī)律和振動(dòng)特征有一定的區(qū)別，因此除特征頻率外還需掌握真實(shí)的故障噪聲數(shù)據(jù)。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行軸承故障診斷的研究比較多。國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)還提供利用加速度傳感器獲得軸承故障運(yùn)行時(shí)的樣本數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)對(duì)鐵路車(chē)輛的軸承檢測(cè)也已經(jīng)有了比較成熟的產(chǎn)品[4]。目前，針對(duì)動(dòng)車(chē)組車(chē)輛的軸承故障已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù)，但尚沒(méi)有地鐵車(chē)輛的故障軸箱軸承的運(yùn)行噪聲數(shù)據(jù)。為了探究地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障機(jī)理，本文搭建了地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)測(cè)試平臺(tái)，通過(guò)設(shè)定不同速度驅(qū)動(dòng)軸箱軸承在一定的承載壓力下旋轉(zhuǎn)，用于獲取不同故障類型的軸箱軸承在運(yùn)行過(guò)程中的輻射噪聲。利用該測(cè)試平臺(tái)，通過(guò)對(duì)不同部位、不同程度損傷及故障的大量模擬試驗(yàn)進(jìn)行分析，獲得了有充足數(shù)據(jù)的故障數(shù)據(jù)庫(kù)，并獲得了地鐵車(chē)輛軸箱軸承典型外圈故障、內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障的特征圖譜。實(shí)驗(yàn)室軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)特征圖譜如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)室地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)過(guò)程中，當(dāng)軸箱軸承各零件表面發(fā)生損傷后，損傷零件與其余部件互相接觸會(huì)引起周期性脈沖激勵(lì)，這些沖擊信號(hào)通過(guò)中間媒介傳播后產(chǎn)生聲音信號(hào)發(fā)散出去，不同部位的故障所導(dǎo)致的故障表現(xiàn)形式有所不同。相對(duì)于無(wú)故障情況，運(yùn)行時(shí)3種故障下的軸箱軸承都會(huì)產(chǎn)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(xiàn)有所不同。通過(guò)采集這些信號(hào)并分析其在不同頻段的特征，可以預(yù)測(cè)軸箱軸承是否發(fā)生故障。

基于此設(shè)計(jì)了一種地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障智能檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用聲學(xué)傳感器陣列進(jìn)行軸箱軸承噪聲信號(hào)采集，結(jié)合具有較強(qiáng)時(shí)頻局部分解能力的小波包分析進(jìn)行特征提取，并在獲取足夠樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能診斷。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障的診斷，首先需要在隧道內(nèi)安裝檢測(cè)系統(tǒng)。隧道內(nèi)具有空間狹小、吸聲能力低、混響時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)。當(dāng)?shù)罔F列車(chē)在隧道內(nèi)運(yùn)行時(shí)，聲波經(jīng)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(fù)雜，為故障診斷帶來(lái)極大的干擾。為消除或降低復(fù)雜回聲場(chǎng)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的影響，提高軸箱軸承故障信號(hào)的提取精準(zhǔn)度，基于地鐵盾構(gòu)隧道的輪廓及軸箱軸承故障信號(hào)的聲源位置，設(shè)計(jì)了可安裝于隧道軌邊的檢測(cè)系統(tǒng)。該檢測(cè)系統(tǒng)安裝效果如圖2所示。

圖2 檢測(cè)系統(tǒng)安裝效果Fig.2 Installation effect of detection system

檢測(cè)系統(tǒng)包括采集診斷系統(tǒng)和軌邊傳感器陣列。軌邊傳感器陣列由多個(gè)聲學(xué)傳感器和保護(hù)箱體組成。其中，傳感器陣列保護(hù)箱體結(jié)構(gòu)采用指向性設(shè)計(jì)，將傳感器放置在箱體開(kāi)口中央，形成“喇叭狀”，該設(shè)計(jì)有效隔離了反射聲波，減少了外部區(qū)域噪聲和隧道混響等因素帶來(lái)的干擾，進(jìn)而將軸箱軸承噪聲信號(hào)受混響的影響降到最低。同時(shí)，箱體采用了隔音、吸音和擇音設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提高了采集系統(tǒng)的抗干擾能力。

3 故障特征提取方法

雖然通過(guò)傳感器陣列保護(hù)箱體的指向性設(shè)計(jì)有效改善了隧道內(nèi)強(qiáng)反射噪聲干擾，但在原始采集信號(hào)中始終包含車(chē)輛輪軌噪聲及部分由隧道混響疊加產(chǎn)生的噪聲，這些噪聲能量與故障軸箱軸承信號(hào)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(tǒng)的診斷結(jié)果。

根據(jù)地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)臺(tái)的試驗(yàn)結(jié)果可知，軸箱軸承故障沖擊噪聲頻率范圍較寬。但是隧道內(nèi)噪聲在不同頻段的干擾情況是未知的，為了在隧道環(huán)境內(nèi)更精確地提取故障特征，該檢測(cè)系統(tǒng)在小波包變換后進(jìn)行特征提取。小波包分解可同時(shí)分解監(jiān)測(cè)信號(hào)的低頻部分和高頻部分，自適應(yīng)地確定信號(hào)在不同頻段的分辨率[5]。

小波包分解每次得到的結(jié)果都是兩個(gè)序列，最終將離散信號(hào)分解為不同的節(jié)點(diǎn)信號(hào)，分別包含了信號(hào)從高頻到低頻不同頻帶的信息。通過(guò)小波包分解，把含有干擾噪聲的故障振動(dòng)信號(hào)分解到不同的頻帶中。由于故障信號(hào)的沖擊性導(dǎo)致頻率分布較寬，而隧道內(nèi)干擾噪聲范圍相對(duì)較窄，小波包分解后不同節(jié)點(diǎn)信號(hào)中包含干擾噪聲信號(hào)和故障噪聲信號(hào)的占比不同，因此可選擇合適的節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行特征提取以減小干擾影響。該檢測(cè)系統(tǒng)選擇對(duì)沖擊成分比較敏感的峭度值作為挑選節(jié)點(diǎn)信號(hào)的指標(biāo)，對(duì)峭度最大值對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜計(jì)算，有故障的軸箱軸承噪聲信號(hào)應(yīng)該有符合式(1)—式(3)的頻率成分。

針對(duì)軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)臺(tái)的測(cè)試數(shù)據(jù)，當(dāng)回轉(zhuǎn)頻率為500 r/min時(shí)，對(duì)軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)采集到的聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行小波包分解，可以獲得多個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)；分別對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行峭度計(jì)算，選擇峭度最大節(jié)點(diǎn)信號(hào)計(jì)算其特征譜。外圈故障和無(wú)故障特征譜對(duì)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(shù)和轉(zhuǎn)動(dòng)頻率計(jì)算的外圈特征頻率基本一致，無(wú)故障特征譜在此頻率沒(méi)有明顯峰值。

圖3 外圈故障和無(wú)故障特征譜對(duì)比

4 故障診斷

基于以上理論和數(shù)據(jù)分析，不同地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障特征譜中的信號(hào)幅度和特征頻率有所不同。但在實(shí)際軸箱軸承故障聲學(xué)診斷中，尤其在隧道環(huán)境中，由于輪軌噪聲干擾，采集到的聲學(xué)信號(hào)和頻譜成分較為復(fù)雜，有時(shí)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(duì)陣列采集信號(hào)進(jìn)行小波包分解，根據(jù)小波包分解結(jié)果按照峭度選取節(jié)點(diǎn)信號(hào)獲得包絡(luò)譜數(shù)據(jù)，然后再對(duì)其余節(jié)點(diǎn)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行特征提取并組成特征矩陣，最后利用基于大數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)故障的智能診斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用三層BP(反向傳播)網(wǎng)絡(luò)。以地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)測(cè)試平臺(tái)試驗(yàn)獲取的故障數(shù)據(jù)庫(kù)作為基礎(chǔ)故障庫(kù)，用200組故障數(shù)據(jù)和200組無(wú)故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)設(shè)定期望誤差和學(xué)習(xí)速率，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完善和優(yōu)化；最終利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵車(chē)輛軸箱軸承的故障智能診斷。具體訓(xùn)練步驟為：

步驟1：確定輸入層。對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，利用3階小波包變換形成8個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)。由于地鐵隧道內(nèi)低頻能量反射更強(qiáng)，因此，計(jì)算特征值時(shí)，在得到的8個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)中去掉代表低頻的前2個(gè)信號(hào)，然后計(jì)算其余6個(gè)信號(hào)峭度值和能量值，由此獲得一個(gè)12維特征矩陣。同時(shí)，求峭度最大值對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)信號(hào)包絡(luò)譜，去掉低頻干擾點(diǎn)后取前50點(diǎn)的包絡(luò)譜數(shù)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(shí)際過(guò)車(chē)速度、軸箱軸承參數(shù)在不斷變化，其對(duì)應(yīng)的特征頻率也在變化，故所提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前只判斷有無(wú)故障數(shù)據(jù)，即輸出層維數(shù)為2，值為[1,0]和[0,1]。

步驟3：確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)h。計(jì)算公式為：

(4)

式中：

n——輸入維數(shù)；

m——輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)；

c——常數(shù)，1

步驟4：基于200組故障數(shù)據(jù)和200組無(wú)故障數(shù)據(jù)獲得特征矩陣，對(duì)特征矩陣的每個(gè)特征值進(jìn)行歸一化處理。歸一化公式為：

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

(5)

式中：

xi——?dú)w一化后輸入層的第i個(gè)特征值；

xmax——相同特征中，矩陣?yán)锏淖畲笾担?/p>

xmin——相同特征中，矩陣?yán)锏淖钚≈怠?/p>

步驟5：利用xi、輸入層和隱含層間的權(quán)值ωij(需設(shè)定初始值)和閾值aj(需設(shè)定初始值)計(jì)算隱含層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出Hj，計(jì)算公式為：

(6)

步驟6：計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出Ok，計(jì)算公式為：

(7)

式中：

ωjk——隱含層和輸出層間的權(quán)值，需設(shè)定初始值；

bk——輸出層閾值，需設(shè)定初始值。

步驟7：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出更新權(quán)值和閾值，計(jì)算公式為:

(8)

(9)

式中：

η——學(xué)習(xí)速率；

ek——第k個(gè)輸出樣本與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出Ok的差值。

步驟8：判斷Ok和實(shí)際輸出的誤差是否滿足要求，滿足要求則迭代結(jié)束，否則從步驟6開(kāi)始重復(fù)訓(xùn)練。

訓(xùn)練完成后，利用訓(xùn)練好的模型即可對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。

5 效果分析

為驗(yàn)證地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障智能檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性，將該系統(tǒng)安裝于南京地鐵4號(hào)線上行西崗樺墅站—仙林湖站區(qū)段隧道內(nèi)。通過(guò)該系統(tǒng)的聲學(xué)陣列采集每個(gè)軸箱軸承通過(guò)時(shí)的聲學(xué)信號(hào)，然后進(jìn)行特征提取并通過(guò)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。在檢測(cè)過(guò)程中該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某列車(chē)020B車(chē)3軸6位故障報(bào)警且重復(fù)性較高。該列車(chē)通過(guò)探測(cè)站共計(jì)47次，故障預(yù)報(bào)46次。通過(guò)檢測(cè)系統(tǒng)采集到的故障圖譜如圖4所示。由圖4可知，與圖1中的實(shí)驗(yàn)室故障軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)特征圖譜相比，雖然低頻噪聲干擾，沖擊特征并不明顯，但經(jīng)過(guò)系統(tǒng)特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷后預(yù)測(cè)判斷為故障。

圖4 檢測(cè)系統(tǒng)采集到的故障譜圖Fig.4 Fault spectrum acquired by detection system

為了進(jìn)一步分析此故障，將該列車(chē)020B車(chē)3軸6位軸箱軸承檢測(cè)數(shù)據(jù)與其臨軸位(無(wú)故障)3軸5位軸箱軸承檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解，對(duì)峭度最大的節(jié)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，對(duì)比分析圖如圖5所示。由圖5可知：3軸6位軸箱軸承檢測(cè)信號(hào)中存在有規(guī)律的異常聲音；在3軸5位檢測(cè)信號(hào)中，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)異常聲音信號(hào)。因此，可以判斷3軸6位軸箱軸承為故障，通過(guò)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(duì)比圖Fig.5 Comparison of fault and non-fault axle box bearing characteristics

為了驗(yàn)證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，由運(yùn)維人員對(duì)軸箱軸承進(jìn)行拆解分析，最終發(fā)現(xiàn)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(wú)剝離，二者照片如圖6和圖7所示。檢查結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

圖6 3軸6位軸承外圈圖片F(xiàn)ig.6 Picture of 3-axle 6-position bearing outer ring

圖7 3軸5位軸承外圈圖片F(xiàn)ig.7 Picture of 3-axle 5-position bearing outer ring

6 結(jié)語(yǔ)

為解決在隧道內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下利用聲學(xué)檢測(cè)方法進(jìn)行地鐵車(chē)輛軸箱軸承故障診斷的問(wèn)題，在實(shí)驗(yàn)室搭建了地鐵車(chē)輛軸箱軸承轉(zhuǎn)動(dòng)測(cè)試平臺(tái)，獲取了大量典型故障聲學(xué)樣本數(shù)據(jù)。提出了采用軌邊聲學(xué)傳感器陣列進(jìn)行信號(hào)采集、利用小波包分解進(jìn)行特征提取，并基于大數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷的智能檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能有效解決隧道內(nèi)的強(qiáng)反射噪聲干擾問(wèn)題。該系統(tǒng)在南京地鐵成功應(yīng)用，為地鐵車(chē)輛走行部故障聲學(xué)檢測(cè)提供了借鑒和參考，對(duì)檢修及運(yùn)維管理部門(mén)及時(shí)掌握車(chē)輛運(yùn)行狀況、保障車(chē)輛行車(chē)安全、提升運(yùn)輸服務(wù)水平具有重要意義。