某乘用車輪轂軸承異響診斷

摘" 要：某乘用車勻速行駛時，車內有明顯的嗡嗡聲，且聲音隨著車速變化。使用LMS數據采集系統對異響問題進行測試，發現車內異響與前轉向節振動特征一致。采用Hilbert解調和包絡分析，找到故障信號的基頻，因此鎖定異響源為前輪轂軸承外圈。對故障軸承進拆解分析，發現軸承外滾道表面有較深磨損，尺寸分析已嚴重超出限值。進一步對故障原因進行調查，發現前輪軸承磨損為整車運輸過程中前輪的固定約束不夠導致，為軸承異響診斷提供參考。

關鍵詞：輪轂軸承；異響；Hilbert包絡

中圖分類號：U467.1" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：1005-2550（2023）05-0035-04

Abnormal Noise Diagnosis of Hub Bearing of A Passenger Car

GENG Xiao-hua， LV Gang， ZHANG Zi-guang， SUN Zuo-kui， ZHANG Qi

（Lantu Automobile Technology Co.， Ltd.， Wuhan 430056， China）

Abstract： When a passenger car drives at a constant speed， there is an obvious buzz sound in the car， and the sound changes with the speed of the vehicle. The abnormal noise was tested by LMS， it is found that the abnormal noise characteristics is consistent with the vibration of front wheel hubs. Using Hilbert demodulation and envelope， the first-order frequency of the fault signal was found， and then the failed part is confirmed， that is the outer ring of front hub bearings. Then though disassembly the failed bearing， it is found that the surface of the outer raceway was deeply worn， and dimensional tolerances seriously exceeded the limit value. By further investigation into the cause of the bearing failure， it is found that the wear of the front wheel bearing was caused by insufficient fixed constraints of the front wheel during the transportation of the whole vehicle. It provides a reference for the diagnosis of bearing abnormal noise.

Key Words： Hub Bearing; Abnormal Sound; Hilbert Envelope

1" " 前言

輪轂軸承作為汽車承載和行駛的關鍵零部件，一旦發生故障，便會產生令人心煩的異響。軸承故障一般表現為滾動體、內圈、外圈存在局部不規則損傷，如剝落、點蝕、裂紋等，這種損傷會產生間斷性沖擊，從而激起軸承座和其他機械零件產生高頻固有振動，這種高頻固有振動由于其幅值受到脈沖力的調制而表現為復雜的調制波，調制波的調制頻率為軸承故障相對應的故障特征頻率。業界對于軸承故障分析常用的方法是采用Hilbert解調和包絡[1]， 大量的實踐經驗表明，Hilbert分析能夠將淹沒在高頻噪聲中的較低的故障基頻清晰的凸顯出來，從而為診斷軸承故障提供依據。

大量的工程經驗表明，軸承故障可能出現在生產、裝配、運輸以及使用的各個環節[2]。本文采用Hilbert包絡譜分析，快速定位到故障部件為軸承外圈，并進一步排查出故障原因為運輸車輛時的車輪約束不足導致，為軸承異響診斷和原因調查提供參考。

2" " 問題描述

某乘用車在試驗中發現勻速或者加減速行駛時，車內有明顯的嗡嗡聲，主觀上前排明顯大于后排，且聲音跟隨車速變化。通過測試異響較為明顯的70km/h勻速工況，發現車內嗡嗡聲頻率主要集中在200～600Hz的寬頻帶，且呈現明顯的階次特征，如圖1所示：

根據異響的頻譜的階次特征，可以判斷故障來自旋轉部件，通過測試電機、減速器、轉向節等旋轉件的振動，發現僅左右前轉向節處的振動與車內異響特征一致，而后轉向節振動沒有異響特征，如圖2～3所示。由此可以判斷，異響為左右前輪故障引起，再根據振動頻譜中的密集的諧階次特征和主觀評價，基本確定異響來自輪轂軸承。

3" " 故障信號分析

3.1" "Hilbert包絡解調原理

Hilbert解調和包絡分析是滾動軸承故障分析的重要工具?；驹硎峭ㄟ^行濾波和解調，對低頻沖擊所激起的高頻共振波形進行包絡檢波和低通濾波，獲得一個對應于低頻沖擊的而又放大并展寬了的共振解調波[3]。Hilbert包絡不僅可根據是否出現某種高頻固有振動，來判斷軸承是否異常，且可根據包絡信號的頻率成份識別出產生故障的元件，如內圈、外圈，滾動體[4-5]。

設x（t）的Hilbert變換定義為：

（1）

式中*表示卷積，即x（t）的Hilbert變換為x（t）與的卷積。定義解析函數為：

（2）

式中，A（t）便為x（t）信號的包絡。

3.2" "故障信號Hilbert分析

Hilbert分析過程為：先對原始數據進行帶通濾波，然后再進行Hilbert解調，從已調制的高頻信號中解調出原始調制信號，再對調制信號進行Hilbert包絡，最后對包絡線進行傅里葉變換，得到包絡譜圖，從頻譜中可以較為清晰地發現是否有故障特征頻率的存在，從而對軸承的故障進行診斷。

本案例中選擇異響特征比較明顯的右轉向節振動信號進行Hilbert包絡分析。首先將時域信號進行濾波，保留故障特征比較明顯的100～600Hz的頻率成分，然后對濾波后的信號進行Hilbert解調和包絡，如圖4所示。

分別對原始信號和Hilbert包絡信號進行FFT計算，得到如圖5的頻譜曲線。相比原始信號，Hilbert 包絡譜中，可以清楚識別故障信號基頻為58Hz。軸承的滾動體通過故障激起的是周期性沖擊，不是單一的簡諧波，因而在頻譜圖上表現為很多的諧階次特征，圖5中的2～8倍諧階次也很突出。

3.3" "軸承階次分析

典型的滾動軸承結構如圖6所示，圖中D是軸承節徑，d是滾動體直徑，α是接觸角，Z是滾動體個數。不同的部件發生故障時，會產生不同的主階次及諧階次頻率，因此若已知故障軸承的主階次，就可以找到故障部件。

軸承各部件的階次可以通過以下表1的公式進行計算。

輪轂軸承的尺寸參數如表2所示：

根據表1和表2可以計算出軸承各部件的階次（跟蹤半軸轉速），再根據測試工況下的電機平均轉速為5350rpm，減速器速比為10.55，可以計算出軸承各部件的基頻如表3：

根據以上輪轂軸承階次分析，可知轉向節振動的基頻與輪轂軸承的滾動體通過外圈的階次吻合，因此鎖定故障源為輪轂軸承外圈。

4" nbsp; 故障軸承分析

將問題軸承拆解下來進行臺架分析，發現軸承的擺動、跳動和油脂量均無異常，但是轉動軸承存在明顯的卡滯現象。進一步對軸承進行部件拆解，發現軸承的外圈有很明顯的磨損痕跡，如圖7，尺寸檢查軸承溝道圓度嚴重超差。

為了調查故障軸承產生的原因，對軸承的生產、裝配、運輸等環節進行逐一排查，結果顯示軸承的生產、裝配均符合工藝要求。根據問題描述和排查結論，故障軸承僅出現在前車輪，而前后輪轂軸承為同一批次件，生產制造的誤差基本一致，因此排除軸承單件故障的可能性，懷疑整車上前后輪的運行負荷不同導致。對整車行駛過程進行跟蹤調查發現，問題車均使用板車長途運輸過，且在運輸之前并未出現問題。進一步檢查運輸過程，發現拖車過程中，車輪沒有按照規范進行固定，僅綁定兩個后輪，前輪無固定措施，如圖8所示。在此種運輸方式下，當運輸車轉彎、制動或者起步時，前輪轂軸承的機械零件之間經過周而復始的循環微動磨損，在零件表面產生較深的微動磨損壓痕，導致軸承尺寸超差，進而引發軸承異響。

為了規避此類問題，對于所有長途運輸車輛，均要求固定四個車輪，并拉起電子手剎，不允許固定車身任何位置，最大限度的減少車輛運輸過程中出現的輪轂軸承微動磨損，至此異響問題未再出現。

5" " 結論

通過上述軸承異響的分析及排查過程，可以得出以下結論：

（1）軸承故障的振動和噪聲頻譜中存在較多的諧階次，可以作為軸承問題判斷依據。

（2）對軸承故障信號采用Hilbert解調和包絡，可以排除其他信號干擾，分析出軸承故障的基頻，從而快速鎖定故障部件。

（3）在整車長途運輸過程中，若對車輪的固定約束不夠，會導致輪轂軸承的異常磨損，從而產生異響。

參考文獻：

[1]王益有，胡勇峰 基于Hilbert包絡與階次分析的軸承故障診斷[J]；汽車零件，2022.07.016：74-78.

[2]高攀，孟中利等 某乘用車輪轂軸承異響分析[J]天津：中國汽車工程學會年會論文集，2020NVH： 87-91.

[3]萬鑫，張軍 行駛轉向中后橋輪轂軸承異響診斷與分析[J]；上海：中國汽車工程學會年會論文集，2018NVHC-012：1132-1135.

[4]陳昊，張永祥 基于階次跟蹤的變轉速工況軸承故障診斷方法[J]；軸承，2021年第12期：49-55.

[5]Shufeng Ai. Research on Order Tracking and Teager-Huang Transform Based Gear Crack Fault Diagnosis[C]. 2011 Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering， Hohhot， 2011： 6041-6044.

專家推薦語

陳" "贛

東風汽車集團有限公司技術中心先行技術研究部首席總工程師" 研究員級高級工程師

此論文針對汽車的一種異響問題，首先通過一般的頻譜分析方法，基本確定發生異響的部位及對應的零部件。在確定前輪轂軸承是這種異響噪聲的聲源后，作者采用了在行業內普遍采用的對軸承進行分析的Hilbert包絡解調方法。

作者在論文中，對Hilbert變換理論進行了介紹。根據Hilbert變換及包絡解調原理，對振動噪聲信號進行Hilbert包絡解調分析，可以比較準確地對軸承進行故障檢測。作者在論文中對問題車輛的噪聲信號進行了包絡解調分析，并結合該車輪轂軸承的參數，準確地得出軸承外圈是異響問題的關鍵零件。對軸承的拆解驗證了這個結果。

此論文對一個車輛異響的解決過程，具有較強的實踐參考意義，可以作為汽車NVH工程師們的參考案例。