軌道列車軸箱軸承狀態監測方法

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的關鍵部件，其服役狀態是否正常直接影響列車的安全運行。目前，已應用于軌道交通的軸承診斷系統包括軸溫智能探測系統(Trace Hotbox Detection System，THDS)、車輛運行品質軌邊動態監測系統(Trace Performance Detection System，TPDS)、車輛滾動軸承軌邊聲學診斷系統(Track-Side Acoustics Diagnose System，TADS)以及車載溫振復合診斷系統等：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，且無法發現軸承早期故障； TPDS通過連續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系統受噪聲信號干擾嚴重，診斷準確率不高且難以進行在線實時診斷；車載溫振復合診斷系統包括安裝于軸箱上的溫振復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，實時監測軸承運行狀態，在振動信號的處理方法上，該系統主要基于共振解調理論，當軸承的內圈、外圈、滾動體等發生局部缺陷時，運轉過程中會產生周期性沖擊，導致軸承或機械結構產生共振，通過帶通濾波器提取共振信號進行包絡解調處理，得到軸承的故障圖譜，進而判斷軸承狀態，該方法的關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果產生的影響很大。

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計量檢測和表征信號中的非平穩性成分，特別是信號中的沖擊成分；但由于譜峭度計算復雜，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機械故障特征提取領域的具體應用過程，將理論概念與實際應用聯系起來；為了簡化譜峭度算法的操作過程，提高算法的處理效率，使其滿足實際工業監測的要求，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信號。快速譜峭度算法能夠通過檢測和表征信號的非平穩性，自適應地選擇最佳帶通濾波頻帶進而對信號進行共振解調處理；但是當信號信噪比較低或包含較強的非高斯噪聲時，最優解調頻帶的識別會受到極大影響[4]。為了克服這一缺點，文獻[5]提出了相關譜峭度圖方法，通過自相關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態信號，而實際應用中列車處于頻繁變速過程，直接對振動信號進行相關運算和頻譜分析難以提取周期信號并且會出現頻率模糊，因此需要對振動信號進行平穩化處理。

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

1 理論基礎

1.1 階次分析

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

階次分析技術是將滾動軸承在時域內的變轉速信號通過等角度重采樣變為角度域內的平穩信號。其關鍵技術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采樣的階次分析技術、基于轉速脈沖的軟件重采樣階次分析技術以及通過振動信號提取轉速的計算階次分析技術。軌道列車在軸箱處一般會安裝轉速傳感器、轉速齒盤和振動加速度傳感器，轉速齒盤隨著車軸一起旋轉，車軸每轉過一個齒間隔，轉速傳感器會產生一個脈沖信號，車載診斷系統同步采集轉速脈沖信號和振動加速度信號，因此本文采用基于轉速脈沖的軟件重采樣階次分析技術實現振動信號的平穩化。

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，設定軸箱軸承的角加速模式，圖1為某地鐵列車軸箱軸承轉速曲線，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速曲線

將3個先后連續的轉速脈沖觸發時刻(t1，t2，t3)和轉角增量Δφ代入(1)式可得

(2)

由(2)式求出bi后，將其代入(1)式可得對應的轉角變換時間

(3)

(4)

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

1.2 相關譜峭度

相關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；然后對包絡進行無偏自相關運算，抑制包絡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自相關的峭度值提取振動信號中最優解調頻帶。具體步驟如圖2所示。

圖2 相關譜峭度算法流程

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提取以及信號分量重構。

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

z=0,1,…,N-1 ，

(5)

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

對提取的32個不同頻帶信號提取包絡，計算包絡信號的無偏自相關

τ=0,1,2,…,M，

(6)

式中：τ為時延；M為采樣點數；X(i)為濾波信號平方包絡的第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的數據樣本將減少，導致結果的估計方差不足，因此只選擇無偏自相關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，無偏自相關運算可以抑制信號中與周期成分無關的分量，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，提高每個解調頻帶內信號的信噪比，使輸出結果更加精確。

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

(7)

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

1.3 列車軸箱軸承故障診斷流程

由于相關譜峭度法只適用于恒轉速振動信號，變轉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化處理。平穩化處理后，通過相關譜峭度運算自適應提取信號頻帶，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 仿真數據分析

為驗證算法在變轉速、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，沖擊時刻為0到1 s之間的隨機時刻；p為故障軸承激發的沖擊個數；Ai為第i個沖擊對應的幅值；B為衰減系數，取500；Ti為故障沖擊對應時刻的坐標；wr為載波頻率，模擬沖擊信號激發的軸承共振頻率，取4 kHz。

利用以上模型產生外圈故障階次為7.3，軸承轉速由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，傳統快速譜峭度的診斷結果如圖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確識別最優頻帶，解調譜中無明顯的故障頻率。

采用本文提出的相關譜峭度對上述仿真信號進行診斷，結果如圖5所示，解調譜中出現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，基于信號平穩化條件下的相關譜峭度法能夠準確識別最優頻帶，得到清晰的故障圖譜。

(a) 時域波形圖 (b) 信號平穩化 (c) 頻譜

(d) 包絡譜 (e) 快速譜峭度圖 (f) 快速譜峭度最優頻帶解調后的包絡譜

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，電動機通過聯軸器與齒輪箱輸入軸相連，齒輪箱輸出軸帶動軸承內圈旋轉，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，故障軸承主要技術參數見表1。

(a) SKF-216-ECM內圈故障軸承

(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參數

采集內圈故障軸承振動信號，采樣頻率為25.6 kHz，軸承在30 s內轉速從1 600 r/min降到800 r/min左右，轉速和振動信號如圖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的變轉速振動信號進行平穩化處理(圖7b)，計算頻譜(圖7c)以及包絡譜(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譜峭度進行處理，得到的包絡譜分別如圖8和圖9所示。

(a) 時域波形圖

(b) 信號平穩化

(c) 頻譜

(d) 包絡譜

(a) 快速譜峭度圖

(b) 快速譜峭度最優頻帶解調后的包絡譜圖

(a) 相關譜峭度圖

(b) 相關譜峭度最優頻帶解調后的包絡譜圖

由圖8可知，對平穩化處理后的軸承數據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，包絡譜中內圈故障階次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波形的無偏自相關信號，對每個分量計算峭度值，選擇最大的分量進行譜分析，得到沖擊信號敏感頻帶的中心頻率為3.7 kHz，帶寬為1.066 7 kHz，對該頻段進行解調分析，在包絡譜中出現內圈故障階次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大量的隨機沖擊干擾，特別是輪軌沖擊，為驗證相關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，其技術參數見表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速，在軸箱承載區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 軸箱軸承主要技術參數

圖10 滾動體故障

圖11 軸箱軸承測點

列車軸箱軸承變轉速振動信號如圖12a所示，從中截取轉速變化較大的4 s 數據進行分析，軸承轉速從197 r/min降到179 r/min左右，截取的軸承加速度數據中包含了明顯的輪軌沖擊干擾(紅線框內)，而軸承故障沖擊信號并不明顯。振動信號平穩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，在包絡譜中沒有發現滾動體故障階次。

(a) 軸箱軸承轉速與振動信號 (b) 轉速變化較大4 s內的轉速與振動信號

(c) 信號平穩化 (d) 頻譜 (e) 包絡譜

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譜峭度分析結果如圖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；對該頻段進行解調分析，在解調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) 相關譜峭度

(b) 相關譜峭度最優頻帶解調后的頻譜圖

4 結束語

本文提出一套基于階次分析和相關譜峭度方法的診斷流程，可以有效提取列車在變轉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據驗證了該方法的有效性。與傳統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。