鐵路貨車轉(zhuǎn)向架旋轉(zhuǎn)部件故障診斷方法研究

成 昕

(中鐵檢驗認證(青島)車輛檢驗站有限公司,山東 青島 266031)

軸承、車輪作為鐵路貨車走行系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,其服役狀態(tài)直接影響貨物列車的運行安全性。目前,投入應用的相關(guān)診斷系統(tǒng)包括軸溫實時監(jiān)測系統(tǒng)(THDS)、車輛運行狀態(tài)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)(TPDS)、車輛軸箱軸承軌旁聲學監(jiān)測系統(tǒng)(TADS)[1]以及車載溫振復合診斷系統(tǒng)等。其中,THDS對軸承燒傷、磨損、熱變色等診斷效果較好,但對常見的剝離、裂紋類故障診斷效果不佳,且無法發(fā)現(xiàn)軸承早期故障;TADS受噪聲信號干擾嚴重,診斷準確率不高且難以在線進行實時診斷;車載診斷系統(tǒng)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,從溫度和振動信號中提取故障特征,實時監(jiān)測軸承、車輪的運行狀態(tài)。車載溫振復合診斷系統(tǒng)主要基于共振解調(diào)理論進行信號的處理,當軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體以及車輪踏面等發(fā)生局部缺陷時,運轉(zhuǎn)過程中會產(chǎn)生周期性沖擊,該沖擊會導致機械結(jié)構(gòu)產(chǎn)生共振,通過帶通濾波提取信號中的共振頻率段進行解調(diào)處理,得到故障圖譜,由故障圖譜就可以判斷軸承、車輪狀態(tài)。其關(guān)鍵在于對信號進行自適應分解并提取信號中故障沖擊所在的頻段。文獻[2-4]提出了經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)方法,該方法對非平穩(wěn)、非線性信號分解具有良好的效果。它基于信號的頻域特征自適應地分解為若干個模態(tài)分量(IMFs),在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應用。但這種方法存在端點效應,在信號分解過程中容易出現(xiàn)模態(tài)混疊問題。影響信號分解效果。Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出變分模態(tài)分解(VMD)方法[5],能夠較好地避免EMD方法存在的模態(tài)混疊問題,與EMD方法原理不同,它利用迭代法搜索變分模型最優(yōu)解,最終得到不同帶寬和中心頻率的模態(tài)分量,分解具有較好的魯棒性和稀疏性。與EMD方法相比,VMD方法具有完備的數(shù)學理論基礎(chǔ),模態(tài)混疊現(xiàn)象及端點效應較小等優(yōu)點,在研究和工程領(lǐng)域都得到了廣泛應用。文獻[6]將VMD方法應用到風電機組滾動軸承故障診斷中。文獻[7]將VMD方法結(jié)合獨立分量分析以及小波變換等方法,成功地對內(nèi)燃機噪聲源進行了識別,驗證了該方法在信號分解與降噪方面的作用。但是此方法只能處理穩(wěn)態(tài)信號,實際應用中列車處于頻繁變速過程中,為了解決該問題并實現(xiàn)軸承故障類型自動識別,本文創(chuàng)新性地提出了一種基于階次分析、VMD信號分解及相關(guān)譜峭度方法的診斷流程,經(jīng)過實車測試結(jié)果表明,該方法可以準確識別軸承和車輪的剝離、擦傷等故障。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 基于階次分析的信號平穩(wěn)化處理

軸承、車輪等旋轉(zhuǎn)部件由于局部故障引起的振動與轉(zhuǎn)速密切相關(guān),列車在運行過程中速度處于波動狀態(tài),如果直接對振動信號進行時頻轉(zhuǎn)換,會導致頻域信號出現(xiàn)模糊,為解決該類問題,有學者提出了階次分析技術(shù)[8]。

階次分析技術(shù)用于軸承故障分析時,將滾動軸承在時域內(nèi)的變轉(zhuǎn)速信號通過等角度重采樣變?yōu)榻嵌扔騼?nèi)的平穩(wěn)信號。目前常用的階次分析技術(shù)有基于硬件觸發(fā)采樣階次分析技術(shù)、基于轉(zhuǎn)速脈沖的軟件重采樣階次分析技術(shù)以及通過振動信號提取轉(zhuǎn)速的階次分析技術(shù)。通過在軸箱處設(shè)置轉(zhuǎn)速齒盤,它隨著車軸一起旋轉(zhuǎn),車軸每轉(zhuǎn)過一個齒間隔會產(chǎn)生一個高低相間的矩形脈沖信號,同步采集該轉(zhuǎn)速脈沖信號以及振動信號可實現(xiàn)階次分析,因此,本文采用基于轉(zhuǎn)速脈沖的階次跟蹤技術(shù)實現(xiàn)振動信號的平穩(wěn)化。

對振動信號進行階次跟蹤,首先需要求解振動信號在角度域的重采樣時刻點,在車輛加速或減速過程中可以近似認為軸箱軸承作勻角加速運動,其轉(zhuǎn)角可以表達為:

θ(t)=b0+b1t+b2t2

(1)

式中:b0、b1、b2為待求常量,t為時間。將三個先后連續(xù)的轉(zhuǎn)速脈沖觸發(fā)時刻(t0,t1,t2)和轉(zhuǎn)角增量帶入式(1),即:

(2)

由式(2)求出后,將其帶入(1)求解得到任意轉(zhuǎn)角θi(0≤θi≤2Δθ)對應的轉(zhuǎn)角變換的時間,將θi離散化用kΔθ代替得到以下公式:

(3)

依據(jù)式(3)得出等角度采樣對應的時刻ti,采用插值算法可以求出ti時刻對應的振動信號的幅值,實現(xiàn)信號在角度域的平穩(wěn)化。

1.2 基于VMD方法的自適應信號分解

基于VMD方法的信號分解可以分為變分模型構(gòu)造以及模型求解兩個過程。

(1)變分模型構(gòu)造:首先假設(shè)原始信號x(t)被分解為k個模態(tài)函數(shù)uk(t),每個模態(tài)函數(shù)具有有限帶寬和中心頻率wk,變分模型就可以表示為尋求k個模態(tài)函數(shù)uk(t),使得每個模態(tài)的估計帶寬之和最小,約束條件為所有模態(tài)分量uk(t)之和等于原始信號x(t)。

對于每一個模態(tài)函數(shù)uk(t),通過Hilbert變換得到解析信號:

(5)

其中,δ(t)為狄拉克函數(shù),j為虛數(shù)單位,對式(5)各模態(tài)函數(shù)構(gòu)造的解析信號給定中心頻率ωk,通過式(5)與指數(shù)項相乘將解析信號頻譜調(diào)制到基帶上:

(6)

計算式(6)梯度的L2范數(shù)平方得到各模態(tài)函數(shù)uk(t)分量的帶寬,最終得到的VMD約束變分模型為:

(7)

(8)

式中:{uk}={u1,…,uk}代表分解得到k個分量,{ωk}={ω1,…,ωk}為各分量的頻率中心。

(2)變分模型求解:解決上述的約束最優(yōu)化問題,將約束變分問題轉(zhuǎn)變?yōu)榉羌s束變分問題,利用二次懲罰項和拉格朗日乘子法的優(yōu)勢,引入增廣Lagrange函數(shù),轉(zhuǎn)化為式(9)的無約束問題。

(9)

式中:α為懲罰參數(shù),λ(t)為Lagrange乘子。利用交替方向乘子法(ADMM)求取無約束變分問題的鞍點,即為變分模型的最終解。VMD方法基于原始信號的頻域特征實現(xiàn)信號的自適應分解。

1.3 相關(guān)峭度

相關(guān)峭度[9-10]是基于峭度提出的指標。峭度反應信號的沖擊特性,是衡量機械部件振動信號沖擊成分的重要指標。對于正常運行的旋轉(zhuǎn)類機械部件,其振動信號幅值的分布接近正態(tài)分布,峭度指標為3。當部件工作表面出現(xiàn)損傷時,會產(chǎn)生周期性的沖擊信號,峭度值增大,信號幅值分布偏離正態(tài)分布。因此,采用峭度值對機械部件進行簡易故障診斷,峭度計算公式為:

(10)

(11)

式中:T為解卷積周期,與故障沖擊周期相關(guān),代表信號相鄰兩個沖擊脈沖間的數(shù)據(jù)點數(shù);M為移位數(shù),其影響信號解卷積處理后所提取沖擊脈沖的個數(shù)。與峭度相比,相關(guān)峭度更適合于衡量軸承、車輪故障的周期性沖擊成分。相關(guān)峭度值越大,代表所感興趣的周期性沖擊成分在信號中所占的比重越大,故障特征越明顯。因此本文以相關(guān)峭度為指標,提取相關(guān)峭度最大VMD模態(tài)分量進行解調(diào)得到故障圖譜,信號處理流程如圖1所示。

圖1 信號處理流程

2 試驗驗證

2.1 故障設(shè)置

對軸承3種典型故障模式即軸承外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障分別進行了試驗研究。外圈故障以及內(nèi)圈故障尺寸均模擬長45 mm、寬1 mm、深0.5 mm的剝離,滾動體故障則模擬長30 mm、寬1 mm、深0.5 mm的剝離,軸承故障設(shè)置情況如圖2所示。

圖2 軸承故障設(shè)置情況

對代表輕度擦傷故障、重度擦傷故障的2種不同擦傷尺寸的故障車輪分別進行線路運行試驗,輕度擦傷故障尺寸長20 mm、寬10 mm、深0.8 mm,重度擦傷故障尺寸長20 mm、寬20 mm、深1.5 mm,車輪擦傷故障設(shè)置情況如圖3所示。

圖3 車輪擦傷故障設(shè)置情況

線路試驗以配裝轉(zhuǎn)K6型轉(zhuǎn)向架的C70E型通用敞車為試驗對象,分為空車工況和滿載70 t貨物工況,車輛最高運行速度為20 km/h,在車體底部安裝光電脈沖傳感器用于測量輪軸轉(zhuǎn)速,在承載鞍上安裝加速度傳感器(軸承振動加速度測點見圖4),用于采集軸承和車輪的振動加速度信號,采樣頻率為20 kHz。

圖4 軸承振動加速度測點

2.2 軸承外圈故障信號

根據(jù)軸承參數(shù)可以算出軸承外圈故障特征頻率fo=10.03fr,單位Hz,其中fr為轉(zhuǎn)頻。重車工況下軸承轉(zhuǎn)速以及外圈故障信號時域圖如圖5(a)所示,軸承轉(zhuǎn)速在132 r/min與172 r/min之間波動,時域圖中存在明顯的隨機沖擊成分,無明顯的周期沖擊特征,對時域信號提取包絡(luò)并計算頻譜得到圖5(b)所示的包絡(luò)譜,由于轉(zhuǎn)速的波動以及信號中的隨機沖擊導致包絡(luò)譜含有較多的干擾頻率,并且譜線模糊,難以準確識別外圈故障頻率。利用本文提出的故障特征提取方法,首先進行信號平穩(wěn)化,代入VMD中進行模態(tài)分解,計算各個分量相關(guān)峭度指標如圖5(c)所示,第2模態(tài)分量相關(guān)峭度指標最大,并且隨機沖擊得到了很好地抑制,提取該模態(tài)分量并進行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖5(d)所示,能夠清晰地識別出外圈故障階次頻率10.54階次和21.09階次。同理,空車工況下各個分量相關(guān)峭度指標如圖6(c)所示,提取第一個模態(tài)分量并進行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖6(d)所示,同樣能夠清晰地識別出外圈故障階次頻率10.04階次和20.07階次。

圖5 重車工況軸承外圈故障信號的處理結(jié)果

圖6 空車工況外圈故障信號處理

兩種工況下的故障圖譜均能明顯看到外圈故障特征階次頻率。

2.3 軸承內(nèi)圈故障信號

根據(jù)軸承參數(shù)可以算出軸承內(nèi)圈故障特征頻率fi=11.3fr,單位Hz。重車工況下,軸承轉(zhuǎn)速以及內(nèi)圈故障信號時域圖如圖7(a)所示,軸承內(nèi)圈故障沖擊特征被噪聲淹沒,無周期性沖擊特征,對時域信號提取包絡(luò)并計算頻譜得到圖7(b)所示的包絡(luò)譜,由于軸承轉(zhuǎn)速的波動,頻譜出現(xiàn)模糊,無法識別出內(nèi)圈故障頻率。采用2.2節(jié)相同的處理方法,得到變分模態(tài)分解結(jié)果圖7(e),計算各個分量相關(guān)峭度指標如圖7(c)所示,提取模態(tài)分量1并進行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖7(d)所示,能夠清晰地識別出內(nèi)圈故障階次頻率11.38階次和22.74階次。

圖7 重車工況內(nèi)圈故障信號處理

重車工況下的故障圖譜能明顯看到內(nèi)圈故障特征頻率以及轉(zhuǎn)頻階次頻率。同理,可以得到空車工況下的故障圖譜,限于文章篇幅不再詳述。

2.4 軸承滾動體故障信號

根據(jù)軸承參數(shù)可以計算出滾動體故障特征頻率fb=3.3fr,單位Hz。重車工況下,軸承轉(zhuǎn)速以及滾動體故障信號時域圖如圖8(a)所示,軸承轉(zhuǎn)速在120 r/min與128 r/min之間波動,對時域信號提取包絡(luò)并計算頻譜得到圖8(b)所示的包絡(luò)譜,從包絡(luò)譜中能夠看出滾動體故障一倍頻6.63 Hz以及其倍頻13.19 Hz,但是不夠清晰。提取該模態(tài)分量2并進行包絡(luò)解調(diào),結(jié)果如圖8(d)所示,能夠清晰地識別出滾動體故障階次頻率3.25階次和6.55階次。

圖8 重車工況滾動體故障信號處理

由重車工況下得到的故障圖譜能明顯看到滾動體故障特征頻率。同理,可以得到空車工況下的故障圖譜,限于文章篇幅不再詳述。

2.5 車輪踏面擦傷故障信號

車輪踏面擦傷引起的故障特征頻率與車輪轉(zhuǎn)頻相同,即fw=fr,單位Hz。車輪踏面輕度和重度擦傷故障下的分析結(jié)果分別見圖9(d)和10(d)所示。

圖9 車輪輕度擦傷故障信號處理

圖10 車輪重度擦傷故障信號處理

對于兩種不同擦傷深度的車輪故障,本文提出的方法均能有效檢測出故障特征。

3 結(jié)論

本文針對軸承剝離、車輪踏面擦傷故障而提出了一種新的診斷流程。首先,采用階次分析技術(shù)對軸承振動信號進行平穩(wěn)化,然后采用VMD方法將振動信號分解為不同頻段的信號分量,提取相關(guān)峭度最大的頻段分量信號進行解調(diào),從故障圖譜中識別軸承或車輪的缺陷頻率。線路運行試驗結(jié)果表明,即使存在隨機沖擊干擾,也可以有效地提取車輛在變速工況下的振動信號故障特征。本文所提出的方法可以為后續(xù)貨車旋轉(zhuǎn)件故障診斷提供技術(shù)支持和參考。