基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷研究

張皓惟

摘 要：本研究旨在探究基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法，以提高鐵路貨車運輸安全性和效率。論文從聲發射技術原理、滾動軸承故障診斷優勢和難點、常見故障診斷、聲發射信號處理方法和小波算法研究等五個方面進行論述。通過梳理現有文獻和實驗研究，本文得出結論：基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法具有響應速度快、診斷準確度高等優點，但也面臨著信號干擾和故障定位難的問題。小波算法可應用于對聲發射信號的處理，進一步提高故障診斷的精度和可靠性。

關鍵詞：聲發射技術 鐵路貨車 滾動軸承 故障診斷

1 引言

隨著鐵路貨運的不斷發展，運輸效率和安全性已成為業界的首要關注點。鐵路貨車滾動軸承是鐵路運輸中不可或缺的組成部分，但由于長時間高速工作對其造成的磨損和疲勞，故障率逐漸增高，進而影響到貨車的正常運行和安全。因此，對于鐵路貨車滾動軸承故障的快速、有效診斷顯得尤為必要。論文通過收集和分析現有文獻和實驗研究的成果，對該領域進行深入研究，探究基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法的優化方向和應用前景。

2 基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷原理

滾動軸承是鐵路貨車重要的機械部件之一，其故障會嚴重影響鐵路線路的安全運營。因此，準確的診斷滾動軸承故障是保障鐵路貨運安全的重要手段之一。基于聲發射技術的滾動軸承故障診斷方法具有實時性高、精確度高等優點，因此備受關注。聲發射技術的原理是基于故障源直接產生的高頻聲波信號，在介質中以聲波的形式傳輸，信號具有傳播速度快、穿透力強、信息量大、靈敏度和特征鮮明等優點。在鐵路貨車滾動軸承故障診斷中，聲發射技術可以準確地捕捉滾動軸承磨損或裂紋等所產生的高頻聲波信號，并對其進行特征分析，從而診斷軸承是否存在故障。具體實現過程中，首先需要在貨車滾動軸承上安裝聲發射傳感器，并對傳感器進行校準和初始化。然后，通過激勵源對軸承進行激勵，產生高頻聲波信號，傳感器采集信號并將其傳輸到主控制系統中。在主控制系統中，通過特征提取、特征分析等算法對信號進行處理，得出軸承的狀態信息，如是否存在裂紋、磨損程度等，并根據一定的規則進行分類和判斷。基于聲發射技術的滾動軸承故障診斷方法具有實時性高、精確度高等優點，且不會對軸承結構造成損壞或影響其正常工作。然而，在實際應用中，該技術仍然存在一些問題和挑戰，如噪聲干擾、信號處理復雜等難點。因此，如何解決這些問題和優化技術流程，將是今后的研究重點[1]。總之，聲發射技術基于其快速、準確、非侵入性等特點，成為鐵路貨車滾動軸承故障診斷的一種重要技術手段。在今后的應用中，我們需要進一步研究該技術的優化與改進，以提高其可靠性和精度，保障鐵路貨運的安全和高效運營。

3 基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷優勢

基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法是一種利用聲波的傳播特性進行無損檢測的技術，具備許多優勢。首先，基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法具有快速響應的優勢。由于聲波傳播速度快，并且能夠穿透物體，故障發生時會產生明顯的聲波信號，可以實現快速響應和診斷，從而及時采取措施防止故障進一步擴大，保障鐵路運輸的安全。其次，該技術具有高準確度的優勢。聲波信號能夠直接反映出滾動軸承內部的運行狀態，如振動、摩擦、碰撞等，因此能夠非常準確地診斷出滾動軸承內部的故障類型和位置，減少誤診率和漏診率[2]。另外，基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法還具有非常高的靈敏度。聲波信號可以非常敏感地反映出滾動軸承內部微小的運動和變化，從而可以對早期故障進行快速、準確的診斷，避免在滾動軸承故障進一步惡化后才得到發現，從而能夠大大提高鐵路貨車運輸的安全性和可靠性。最后，基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法采用非接觸式檢測，無需拆卸機器，減少了對設備的損壞，從而可以減少維修和更換成本，提高運輸效率。總之，基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法具有快速響應、高準確度、高靈敏度和非接觸式檢測等優勢，是鐵路貨車滾動軸承故障診斷領域的一種有效技術方案。

4 基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷難點

基于聲發射技術的軸承故障診斷是一種非常有效的方式，可以通過分析軸承發出的聲音信號來判斷其狀態。然而，在實際應用中，這種方法還面臨著很多問題和挑戰，主要體現在以下三個方面。首先，環境干擾是基于聲發射技術的軸承故障診斷中需要解決的一個重要問題。軸承所發出的聲音可能會受到周圍環境的干擾，如鐵路道路表面的噪聲、貨車的其他部件所發出的聲音等。這些干擾可能會影響到軸承發出的聲音信號的準確性，從而使診斷結果不夠可靠。因此，需要采用一些有效的方法來降低這些環境干擾，如對信號進行濾波、調整傳感器布局等。其次，數據處理技術不夠成熟也是基于聲發射技術的軸承故障診斷面臨的另一個問題。聲音信號可能會受到很多因素的影響，如溫度、濕度、軸承不同部位發出的聲音等。這就需要針對這些因素進行有效的數據處理，提高數據處理的準確性和可靠性。在數據處理方面，需要采用一些有效的算法和技術，如小波分析、時頻分析等，以提高數據的可讀性和準確性。最后，硬件設備不夠完善也是目前基于聲發射技術的軸承故障診斷面臨的一個問題。這種方法需要具備一套高質量的硬件設備，包括聲音傳感器、數據采集系統等[3]。然而，目前市場上硬件設備不夠完善，還需要進一步提高其性能和穩定性。因此，需要加強對硬件設備的研發和改進，以滿足實際應用的需求。 總的來說，基于聲發射技術的軸承故障診斷是一種非常有效的方式，能夠大大提高軸承故障的診斷效率和準確性。然而，目前面臨的問題和挑戰仍然比較多，需要不斷進行研究和改進，以進一步提高其性能和可靠性。

5 基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承的常見故障診斷

在鐵路貨車運行過程中，滾動軸承可能會出現多種故障，而基于聲發射技術的軸承故障診斷可以幫助及時發現這些故障，從而保障貨車行車安全。下面將介紹鐵路貨車滾動軸承的常見故障以及基于聲發射技術的診斷內容。

5.1 軸承碰撞故障

軸承碰撞故障是指軸承發生碰撞，對軸承產生損害的故障。軸承碰撞故障通常會導致軸承內部的金屬疲勞，產生微裂紋，從而引發更嚴重的故障。基于聲發射技術的軸承故障診斷可以通過分析軸承發出的聲音信號來判斷軸承是否發生了碰撞故障。當軸承發出的聲音信號具有明顯的沖擊聲時，就可能發生了碰撞故障。此時需要對軸承進行更加詳細的檢查，以判斷軸承的狀態是否正常。

5.2 軸承磨損故障

軸承磨損故障是指軸承內部零件開始逐漸磨損，從而導致軸承性能下降的故障。軸承磨損通常會導致軸承內部摩擦系數增大，從而產生一定的噪音和振動。基于聲發射技術的軸承故障診斷可以通過分析軸承發出的聲音信號來判斷軸承是否存在磨損故障。當軸承發出的聲音信號在特定頻率范圍內具有明顯的諧振峰時，就可能存在磨損故障。此時需要及時對軸承進行更換或維修，以保障貨車的行車安全。

5.3 軸承內部裂紋故障

軸承內部裂紋故障是指軸承內部產生裂紋，從而導致軸承內部零件出現異常磨損的故障。軸承內部裂紋通常會導致軸承內部噪聲增大以及頻率變化。基于聲發射技術的軸承故障診斷可以通過分析軸承發出的聲音信號來判斷軸承是否存在裂紋故障。當軸承發出的聲音信號具有不規則的頻率變化和諧振峰時，就可能存在裂紋故障。此時需要對軸承進行更為詳細的檢查以確定軸承的狀態是否正常[4]。

6 鐵路貨車滾動軸承故障的聲發射信號處理方法

聲發射技術是滾動軸承故障診斷中一種有效的方法，它通過對滾動軸承運行中產生的聲音信號進行分析，判斷滾動軸承的運行狀態和故障類型。聲發射信號處理方法是實現準確診斷的關鍵，下面將從技術角度對其進行詳細介紹。首先，聲發射信號的濾波處理是信號處理的基礎。由于信號可能受到許多噪聲和雜波的干擾，需要對信號進行濾波處理。常用的處理方法有低通濾波、高通濾波和帶通濾波等。低通濾波器用于去除高頻噪聲，高通濾波器用于去除低頻噪聲，帶通濾波器用于去除特定頻率范圍內的干擾。濾波處理可以有效地去除雜波和噪聲，提高信號的質量，使診斷結果更加準確。其次，針對不同類型的滾動軸承故障，需要采用不同的特征參數進行分析。常用的特征參數有能量、振幅、峰值、脈沖數量等。這些特征參數能夠反映聲發射信號中反映的故障信息，因此對于不同類型的故障，需要選擇不同的特征參數進行分析，從而實現準確診斷。在具體應用中，可以根據信號的特點和需要進行選擇[5]。最后，為了提高信號分析的準確度，還需要對信號進行時間－頻率分析。常用的時間－頻率分析方法有短時傅里葉變換、小波變換等。這些方法可以將信號的時間域和頻率域的信息相互轉換，從而更全面、準確地反映出信號的特征和演變趨勢。時間－頻率分析可以有效地識別信號中的故障特征，并提供更加準確的診斷信息。總之，鐵路貨車滾動軸承故障的聲發射信號處理方法需要包括濾波處理、特征參數分析、小波變換和時間－頻率分析等多個方面。這些方法可以有效分析和處理聲發射信號中的故障信息，提高故障診斷的準確度和可靠性。在實際應用中，需要根據具體的信號特點和故障類型進行選擇和應用調整，以實現更加準確和可靠的故障診斷。

7 鐵路貨車滾動軸承故障診斷的小波算法研究

7.1 離散小波變換

離散小波變換是一種廣泛應用于信號分析和處理領域的小波分析方法。在鐵路貨車滾動軸承故障診斷中，它被廣泛用于提取故障特征，以便實現對軸承的準確診斷和預測。離散小波變換（DWT）的基本思想是將信號分解為多個頻帶，并對每個頻帶進行多分辨率分析。DWT的優點是可以提供時間和頻率域上的高分辨率，適用于需要精細時頻分析的應用場景。常用的小波函數包括Daubechies小波、Symlet小波等。 鐵路貨車滾動軸承故障的診斷和預測是鐵路運輸安全的重要組成部分。在進行離散小波變換之前，需要對信號進行采樣和預處理，以消除噪聲和其他干擾。然后，將處理后的信號進行離散小波分解，得到一系列頻帶，每個頻帶具有相應的頻率和時間分辨率。在頻域中，低頻部分表示平穩的信號，高頻部分表示噪聲和高頻振動信號。 在鐵路貨車滾動軸承故障診斷中常見的故障特征包括軸承表面的細小裂紋、滾珠失效和內圈/外圈損傷等這些故障會產生特定的頻率信號，因此可以通過離散小波變換來檢測這些信號并提取特征。例如，Daubechies小波可以用于提取高頻小波信號以檢測滾珠失效，而Symlet小波可以用于提取低頻信號以檢測內圈/外圈損傷。在利用離散小波變換進行信號分析的基礎上，可以進行特征提取。其中，常用的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。這些特征可以提供反映軸承故障嚴重程度的參數，以便進行軸承故障診斷和預測。總之，離散小波變換是一種有效的信號分析方法，適用于鐵路貨車滾動軸承故障診斷。通過采樣、預處理、離散小波分解、特征提取等步驟，可以有效地檢測和診斷軸承故障，并實現對鐵路貨車運輸的安全保障。

7.2 連續小波變換

連續小波變換（CWT）是一種小波變換方法，可以更加精細地反映出連續信號中的故障信息。在鐵路貨車滾動軸承故障診斷中，常用的連續小波變換方法包括Morlet小波和Gabor小波等。連續小波變換的基本思想是選取一個小波函數，對其進行伸縮和平移操作，構造出一系列的小波基函數。這些基函數可以在不同的尺度上對信號進行分析，從而實現對信號的多尺度分析。在實際應用中，Morlet小波和Gabor小波是兩種廣泛應用于信號分析領域的小波函數。Morlet小波通常用于檢測高頻信號，而Gabor小波通常用于檢測較低頻信號。這兩種小波函數都可以很好地適應非平穩信號的分析需求，具有較高的分辨率和精度。在進行連續小波變換之前，需要將信號進行預處理，去除噪聲和其他干擾。接著，使用選定的小波函數構造小波基，并與信號進行卷積運算，得到時－頻域的分析結果。與離散小波變換不同的是，連續小波變換可以直接對連續信號進行分析和處理，從而可以更加精細地反映出信號中的故障信息。在得到時－頻分析結果之后，需要進行特征提取，以獲得反映故障特征的參數。在鐵路貨車滾動軸承故障診斷中，常見的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。這些特征可以提供反映軸承故障嚴重程度的參數，以便進行軸承故障診斷和預測。總之，連續小波變換是一種有效的信號分析方法，適用于鐵路貨車滾動軸承故障診斷。通過選擇合適的小波函數，對信號進行卷積并進行時－頻域分析，可以更加精細地反映出信號中的故障信息，并提取反映故障特征的參數，進而實現對軸承故障的準確診斷和預測。

8 結語

綜上所述，通過本文對基于聲發射技術的鐵路貨車滾動軸承故障診斷進行深入研究，可以得出以下結論：該技術具有實時性高、精確度高、非侵入性等優勢，對鐵路貨運行業的發展具有重要意義。然而，該技術仍然存在噪聲干擾、信號處理復雜等難點，需要進一步研究和改進。因此，為了提高診斷效率和精度，需要制定相應的策略，如信號采集、信號處理和診斷結果評估等步驟，以使該技術更好地服務于鐵路貨運業的發展。

基金項目：（1）2022年度柳州鐵道職業技術學院校級立項項目，城軌車輛系統動力學性能研究（2022-KJC05）。

（2）2022年度柳州鐵道職業技術學院課程思政教改項目，“鐵道車輛制動裝置檢修”課程思政教學策略研究與實踐探索（2022-KCSZ-JGC08），

“動車組運用與管理”課程思政教學策略研究與實踐探索（2022-KCSZ-JGC11）。

（3）2020年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目，“動車組隨車電能質量檢測裝置開發”（2020KY44021）。

（4）2022年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目，“地鐵多源強噪環境下齒輪傳動系統故障信息提取及智能診斷算法研究”（2022KY1401）。

參考文獻：

[1]許萌. 基于聲發射技術的高速列車滾動軸承健康監測方法研究[D].北京化工大學，2019.

[2]呂長飛，吳小玉.基于聲發射技術的滾動軸承初期缺陷監測試驗分析[J].機械研究與應用，2020，33（01）：13-16.

[3]曹桂松，苗慧慧，王雨薇，劉西洋，曹瑋，陳果.一種滾動軸承早期故障預警技術及試驗驗證[J].噪聲與振動控制，2023，43（02）：139-146.

[4]范志強.鐵路貨車車輛滾動軸承運用中的故障及解決方法[J].現代工業經濟和信息化，2021，11（01）：119-120.

[5]賈榮耀.關于鐵路貨車滾動軸承的故障分析及對策[J].現代工業經濟和信息化，2021，11（08）：233-235.