基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形故障診斷方法

李鳳林　杜紅梅　樊懿葳　楊陽　陳龍

摘要：通過車輪多邊形軸箱振動響應(yīng)提出一種基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形故障診斷方法。核心是通過形態(tài)學(xué)濾波算法對軸箱振動加速度信號進行降噪，通過降噪信號頻譜分析確認(rèn)是否存在多邊形故障，并根據(jù)多邊形主頻計算多邊形階次。首先，根據(jù)車輪多邊形仿真信號研究形態(tài)學(xué)濾波器類型、結(jié)構(gòu)元素類型、結(jié)構(gòu)元素尺寸對車輪多邊形信號降噪的影響，并給出上述參數(shù)的選擇建議；然后，通過車輪多邊形仿真信號驗證本文多邊形故障診斷方法的有效性；最后，通過線路試驗數(shù)據(jù)和輪對多邊形測試驗證該方法的有效性。驗證結(jié)果表明，該方法可實現(xiàn)車輪多邊形故障信號降噪，并能有效診斷出車輪多邊形故障。

關(guān)鍵詞：車輪多邊形；軸箱振動加速度；形態(tài)學(xué)濾波；故障診斷

中圖分類號：U279.3+23?????????????????? 文獻標(biāo)志碼：A?????????????????????????? doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2023.08.006

文章編號：1006-0316 （2023） 08-0039-08

The Method of Wheel Polygonal Fault Diagnosis Based on Morphological Filtering

LI Fenglin，DU Hongmei，F(xiàn)AN Yiwei，YANG Yang，CHEN Long

（ Chengdu Yunda Technology Co.， Ltd.， Chengdu 611731 ）

Abstract：According to the vibration response of axle box， a fault diagnosis method based on morphological filtering is proposed to identify the polygonal wheel in this paper. The core is to denoise the vibration signal of the axle box through the morphological filtering method， then distinguish the polygon fault and calculate the polygon order through spectrum analysis. Firstly， the influence of the morphological filter type， the structure element type and the structure element size on the denoise of wheel polygon signal are discussed according to the wheel polygon simulation signal， and the suggestion on the selection of the above parameters are given. Secondly， the simulation test is conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Finally， the line test and the wheel set polygon test are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the method based on morphological filtering can denoise the wheel polygon signal and diagnose the wheel polygon fault effectively.

Key words：wheel polygon；vibration acceleration of axle box；morphological filtering；fault diagnosis

隨著我國高速鐵路和重載鐵路快速發(fā)展，車輪多邊形已成為輪軌系統(tǒng)中最常見的故障之一^[1-2]。車輪多邊形會增大輪軌作用力，導(dǎo)致列車產(chǎn)生異常振動和噪聲，影響列車乘坐舒適性，還會增大轉(zhuǎn)向架和軌道關(guān)鍵部件所受作用力，加速相關(guān)部件疲勞破壞^[1-4]。車輪多邊形故障無法通過常規(guī)目視檢查診斷出來，因此，對車輪多邊形故障進行識別和診斷具有重要意義。

目前，車輪多邊形故障檢測有直接測量法和間接測量法^[5-7]。直接測量法主要有機械接觸測量和激光非接觸測量，主要依靠測試設(shè)備在列車靜止或低速時完成測量，測量精度高，但測試效率低，不利于大規(guī)模工程應(yīng)用^[6-7]。間接測量主要通過軸箱振動加速度識別車輪多邊形階次和深度，該方法快速高效，可實現(xiàn)對輪對多邊形狀態(tài)的實時監(jiān)測^[8]。

國內(nèi)外學(xué)者提出大量車輪多邊形間接測量方法。孫琦等^[9]基于welch譜估計提出一種固定波長的多邊形故障診斷方法，并用高速列車軸箱振動數(shù)據(jù)驗證該方法的有效性。李奕璠等^[10]基于改進的希爾伯特－黃變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）實現(xiàn)車輪多邊形降噪，并提出基于HHT的車輪多邊形診斷方法。李鳳林等^[8]基于總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）對軸箱振動加速度信號進行分解，并通過相關(guān)能量篩選主要IMF（Intrinsic Mode Function，固有模態(tài)函數(shù)）分量，實現(xiàn)車輪多邊形故障信號降噪和診斷。李大柱等^[11]基于多尺度時頻圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車輪多邊形故障診斷，并通過仿真數(shù)據(jù)和現(xiàn)場試驗驗證該方法的有效性。

通過軸箱振動加速度診斷車輪多邊形時，軸箱加速度信號中不可避免存在軌道不平順、數(shù)據(jù)采集等因素引入的噪聲，因此對信號進行降噪至關(guān)重要。形態(tài)學(xué)濾波是一種非線性濾波器^[12]，通過四種基本運算組合構(gòu)造形態(tài)學(xué)濾波器，可實現(xiàn)信號降噪和信號提取^[13]。據(jù)此，本文提出一種基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形信號降噪和故障診斷方法。

1 基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形診斷算法

1.1 形態(tài)學(xué)濾波算法

由式（1）～（4）可知，腐蝕可抑制正沖擊、平滑負(fù)沖擊，且具有收斂效應(yīng)，導(dǎo)致腐蝕處理后信號幅值變小；膨脹可抑制負(fù)沖擊、平滑正沖擊，且具有擴張效應(yīng)，導(dǎo)致膨脹處理后信號幅值變大；開運算是對信號先腐蝕、后膨脹，可抑制正沖擊、平滑負(fù)沖擊；閉運算是對信號先膨脹、后腐蝕，可抑制負(fù)沖擊、平滑正沖擊^[16]。通過對這四種基本算子進行組合，可得到不同性能的形態(tài)學(xué)濾波器^[13]，如表1所示。

除形態(tài)學(xué)濾波器類型外，結(jié)構(gòu)元素類型和尺寸同樣影響濾波效果。常見的結(jié)構(gòu)元素有直線型、余弦型、三角型和半圓型^[17]。其中，半圓結(jié)構(gòu)元素濾波效果和余弦結(jié)構(gòu)元素接近，但余弦結(jié)構(gòu)元素尺寸更小、運算速度更快，因此本文不討論半圓結(jié)構(gòu)元素^[17]。第2節(jié)將通過仿真信號研究濾波器類型、結(jié)構(gòu)元素類型和尺寸對多邊形信號降噪的影響。

1.2 基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形診斷流程

如圖1所示，基于形態(tài)學(xué)濾波的車輪多邊形故障診斷流程如下：

（1）選擇合適形態(tài)學(xué)濾波器及結(jié)構(gòu)元素尺寸參數(shù)，對軸箱振動加速度信號降噪；

（2）對降噪信號求傅里葉頻譜，根據(jù)多邊形故障主頻附近是否存在車輪轉(zhuǎn)頻為間隔的邊頻，判斷該信號是否存在多邊形故障；

（3）若存在多邊形故障，則根據(jù)多邊形主頻與車輪轉(zhuǎn)頻倍數(shù)關(guān)系確定多邊形階次。

2 形態(tài)學(xué)濾波參數(shù)研究

形態(tài)學(xué)濾波效果受濾波器類型、結(jié)構(gòu)元素類型、結(jié)構(gòu)元素尺寸參數(shù)等因素影響^[13]。本文首先通過多邊形故障仿真信號研究濾波器類型和結(jié)構(gòu)元素類型對形態(tài)學(xué)濾波的影響，篩選出適合多邊形故障信號降噪的結(jié)構(gòu)元素和形態(tài)學(xué)濾波器。然后，通過多邊形仿真數(shù)據(jù)研究結(jié)構(gòu)元素尺寸對多邊形故障信號降噪的影響，并給出多邊形故障信號降噪應(yīng)用中結(jié)構(gòu)元素尺寸的選取原則。

2.1 多邊形數(shù)值仿真

2.2 濾波器和結(jié)構(gòu)元素類型對多邊形故障降噪的影響

首先，研究形態(tài)學(xué)濾波器以及不同結(jié)構(gòu)元素對濾波降噪效果的影響。結(jié)構(gòu)元素長度設(shè)置為15，不同濾波器和結(jié)構(gòu)元素濾波降噪后的信噪比如圖4所示。可以看出，①結(jié)構(gòu)元素類型對多邊形數(shù)據(jù)的降噪效果影響較小；②開運算和閉運算平均值（A_co）和開閉－閉開組合濾波器（CMF）對多邊形故障信號的降噪效果較好，降噪后數(shù)據(jù)信噪比可由-4 dB提升到4 dB。

2.3 結(jié)構(gòu)元素長度對多邊形數(shù)據(jù)濾波效果的影響

根據(jù)2.2節(jié)研究結(jié)果，本節(jié)選用余弦型結(jié)構(gòu)元素、A_co濾波器和CMF濾波器進一步討論結(jié)構(gòu)元素長度對多邊形信號降噪效果的影響。結(jié)構(gòu)元素長度設(shè)置為3：4：70，降噪后數(shù)據(jù)信噪比如圖5所示。可以看出，①結(jié)構(gòu)元素長度在3～39時，CMF濾波器對多邊形數(shù)據(jù)降噪效果較好；②結(jié)構(gòu)元素長度在7～59時，A_co濾波器對多邊形數(shù)據(jù)降噪效果較好，相比CMF濾波器，A_co濾波器具有更好的穩(wěn)定性。

3 基于仿真信號的算法驗證

通過圖2所示多邊形故障仿真信號驗證形態(tài)學(xué)濾波器降噪效果，選擇A_co濾波器，結(jié)構(gòu)元素長度設(shè)置為27，降噪前后信號時域圖如圖6所示，多邊形故障信號信噪比由-4 dB提高到5.65 dB，降噪后信號噪聲明顯降低。

對圖6降噪信號計算傅里葉頻譜，結(jié)果如圖7所示。可看出，多邊形主頻為96 Hz，且主頻附近存在車輪轉(zhuǎn)頻為間隔的邊頻帶，因此可診斷出多邊形故障，且多邊形主導(dǎo)階次為17階。

4 基于線路實測信號的算法驗證

4.1 數(shù)據(jù)采集

線路試驗車型為HXD1C機車，設(shè)計最大時速120 km/h，車輪直徑1250 mm。使用成都運達(dá)科技YZD-2數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采樣頻率為10 kHz，傳感器量程為100g，傳感器安裝位置如圖8所示。

線路試驗采樣時長2 s，車輪轉(zhuǎn)速364 r/min（即6.067 r/s），采樣信號如圖9所示。

對圖9線路實測信號計算傅里葉頻譜，結(jié)果如圖10所示。可以看出，線路實測數(shù)據(jù)中存在103.5 Hz的多邊形頻率，且數(shù)據(jù)中存在較多的高頻干擾信號。

4.2 線路實測信號算法驗證

通過A_co濾波器對圖9所示信號進行降噪，降噪后信號與原信號對比如圖11所示，可以看出，降噪后信號噪聲明顯減少。

對圖11所示形態(tài)學(xué)濾波降噪信號計算傅里葉頻譜，結(jié)果如圖12所示。對比圖10和圖12可以看出，形態(tài)學(xué)濾波降噪后可消除大部分高頻干擾信號，保留低頻部分車輪多邊形故障信號。由圖12（b）可看出車輪多邊形主頻為103.5 Hz，且多邊形主頻附近存在車輪轉(zhuǎn)頻為間隔的邊頻，因此可診斷出多邊形故障，根據(jù)車輪轉(zhuǎn)速6.067 r/s可計算得多邊形階次為17.06階，因此可診斷出該車輪存在17階多邊形。

4.3 多邊形測試驗證

通過不圓度測試儀測試結(jié)果驗證本文診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。不圓度測試儀是一種機械接觸測量設(shè)備，通過與踏面接觸的位移傳感器，直接測量踏面隨圓周方向的徑向跳動情況，最后輸出徑跳值和多邊形階次。該車多邊形測試現(xiàn)場如圖13所示。

多邊形測試結(jié)果如圖14所示。可以看出，該車輪存在明顯17階多邊形，驗證了4.2節(jié)中多邊形診斷結(jié)果的正確。

5 結(jié)論

參考文獻：

[1]何偉，張合吉，陳帥，等. 車輪多邊形對地鐵車輛一系鋼彈簧疲勞壽命的影響研究[J]. 機械，2020，47（6）：44-50.

[2]陶功權(quán). 和諧型電力機車車輪多邊形磨耗形成機理研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2018.

[3]Fu B，Bruni S，Luo S. Study on wheel polygonization of a metro vehicle based on polygonal wear simulation[J]. Wear，2019（438-439）：203071.

[4]Cai W，Chi M，Wu X，et al. Experimental and numerical analysis of the polygonal wear of high-speed trains[J]. Wear，2019（440-441）：203079.

[5]朱彬. 高速列車車輪多邊形磨耗機理研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2021.

[6]陳龍. 地鐵車輪不圓形成機理研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2019.

[7]陶功權(quán)，謝清林，劉曉龍，等. 形態(tài)學(xué)濾波方法在車輪非圓化信號降噪中的應(yīng)用[J]. 機械工程學(xué)報，2020，56（18）：116-122.

[8]李鳳林，杜紅梅，巫忠書，等. 基于EEMD的列車車輪多邊形故障診斷方法[J]. 機械，2021，48（5）：43-51.

[9]孫琦，張兵，李艷萍，等. 一種波長固定的車輪多邊形在線故障檢測方法[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報，2018，15（9）：2343-2348.

[10]李奕璠，劉建新，李忠繼. 基于Hilbert-Huang變換的列車車輪失圓故障診斷[J]. 振動. 測試與診斷，2016，36（4）：734-739，812-813.

[11]李大柱，牛江，梁樹林，等. 基于多尺度時頻圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輪故障智能診斷[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報，2023（3）：1032-1043.

[12]朱云博，馮廣斌，孫華剛，等. 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的振動信號降噪和解調(diào)方法研究[J]. 機械科學(xué)與技術(shù)，2012，31（8）：1261-1264.

[13]Huang Y，Lin J，Liu Z，et al. A Morphological Filtering Method Based on Particle Swarm Optimization for Railway Vehicle Bearing Fault Diagnosis[J]. Shock and Vibration，2019，2019（1）：1-16.

[14]張文斌，楊辰龍，周曉軍. 形態(tài)濾波方法在振動信號降噪中的應(yīng)用[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2009，43（11）：2096-2099.

[15]宮鵬涵，周克棟，赫雷，等. 形態(tài)濾波方法在抵肩力信號降噪中的應(yīng)用研究[J]. 兵工學(xué)報，2017，38（7）：1416-1421.

[16]李非. 基于EMD和形態(tài)學(xué)理論的齒輪故障診斷研究[D]. 石家莊：石家莊鐵道大學(xué)，2017.

[17]趙昭，劉利林，張承學(xué)，等. 形態(tài)學(xué)濾波器結(jié)構(gòu)元素選取原則研究與分析[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制，2009，37（14）：21-25，35.