基于倒频谱编辑的列车轮对轴承故障诊断技术

胡涛 赵明 林京

（西安交通大学机械工程学院 西安）

一、列车轮对轴承检测方案的提出

滚动轴承是铁路客货运列车走行部车轮的主要支撑部件，也是最容易损坏的部件，它的健康状况直接关系到铁路运输的安全。列车在行驶过程中，材料缺陷、装配不当、润滑不良、腐蚀过载、水分异物侵入等造成的轴承损坏是引发列车事故的重要原因，因此必须对列车轮对轴承故障进行检测，以保障列车的安全可靠运行。滚动轴承的损坏主要发生在外圈滚道、内圈滚道以及滚动体上，如图1所示。失效形式主要有疲劳剥落、磨损、塑性变形、胶合、腐蚀等。

图1 列车轮对轴承失效

为了排除因滚动轴承故障引起的行车事故，现阶段大量使用的人工检测方式因其操作强度大、生产效率低、诊断准确性差，极易造成故障轴承的漏检或误判，使故障轴承继续投入运行，从而危及车辆的行车安全，造成严重后果。所以更加高效、智能的基于振动的检测方法获得了广泛关注。

振动信息是设备运行健康状态的直观反映，机械设备的状态劣化往往表现为振动信息的变化或异常，所以被广泛应用在机械系统的状态监测、可靠性评估、故障诊断等领域。振动作为机械系统运行状态下的一个基本表征参数，对绝大部分轴承故障都很敏感，能更早、更准确地发现故障。为此，铁路局搭建了如图2所示的列车轮对轴承检测平台。

检测平台通过液压马达驱动轴承的外圈旋转，实现轮对轴承的振动检测。测试过程中，列车轮对轴承的内圈固定、外圈旋转，加速度传感器布置在轮对轴承顶端螺母处。通过测试指定工况下的轴承振动信号，进行振动分析，包括时域、频谱、包络分析等，可确定轴承的健康状态或者故障部位，实现列车轮对轴承的快速在线检测。

图2 列车轮对轴承检测平台

二、轴承检测过程中存在的问题及解决方法

在测试过程中，采用PCB加速度传感器对列车轮对轴承的振动信号进行采集。其中，采样频率为76 800 Hz，采样时长为10 s，轴承型号为179 926，轴承节径180 mm，滚动体直径23.775 mm，滚动体数目 20，接触角 9°，轴承故障特征频率，外圈转频fr，驱动轮转频fp=23fr/20，故障特征频率，外圈BPF=O8.6954fr，内圈 BPFI=11.3046fr，滚动体 BSF=3.7211fr在测试中，轴承外圈旋转平稳，速度波动≤1%。

包络分析是最常用也是最有效的轴承故障特征提取方法。图3给出了一组列车轮对轴承内圈故障振动信号的时域波形和包络谱。此时轴承外圈的旋转速度为275 r/min，转频为4.58 Hz，驱动轮的旋转速度为316 r/min，转频为5.27 Hz。

图3 实测振动信号

由于轴承故障较为轻微，加之测量噪声的影响，难以从时域波形中有效识别故障引起的冲击现象。包络谱中可以观察到驱动轮的转频及其高次谐波，但内圈故障特征频率不明显，无法对故障进行有效识别。

根据原始信号包络谱的特征，结合现场的安装形式以及检测平台的结构特点，可以发现，包络谱中的转频谐波成分主要来自驱动轮和轴承外圈挤压产生的径向力引起的驱动轮轴弯曲，同时可能存在驱动轮偏心、不对中等自身问题。驱动轮轴弯曲、驱动轮偏心、不对中都会产生周期性振动，并在测试过程中传递到传感器端，严重淹没自身能量比较微弱的轴承故障信号。所以，移除这部分确定性周期振动将对轴承故障的正确识别和有效诊断起到重要作用。当然，可以通过调整安装或重新设计,消除驱动轮存在的各种问题，但操作麻烦耗时耗力。采用信号处理的方法将驱动轮旋转引起的确定性周期成分移除，然后再通过包络分析进行故障特征的提取，操作简便易行。

近年来，多种确定性成分抑制方法被用于从混杂强确定性周期成分的振动信号中分离出轴承故障信号。其中，时域同步平均TSA分离效果最好，但需要对各谐波族分别进行分离，计算量大[1]。AR线性预测通过过去值预测未来值，将确定性信号从原始信号中移除，操作简单有效，但严重依赖于模型阶数的合理选取[2]。自适应噪声抑制SANC用原始信号的延迟信号代替ANC中需要的参考信号，仅用单一信号就可实现信号分离。但SANC严重依赖于滤波器阶数和延迟长度，且存在收敛性问题[3]。基于SANC的处理形式，在频域通过计算原始信号和延迟信号的频率响应函数设计滤波器，称为离散随机分离DRS[4]。这种方法和SANC效果相当，但效率更高，且不存在收敛性问题，但易受速度波动的影响。而倒频谱编辑技术CEP[5-7]，在倒频域内对原始信号进行倒滤波操作，将确定性周期成分对应的离散频率移除，操作简便易行且能够适应一定的速度波动。倒频谱编辑技术的执行步骤如图4所示。

图4 倒频谱编辑示意图

步骤概括：首先将原始信号进行傅里叶变换，保留相位信息，对幅值谱取对数、再进行傅里叶逆变换，得到实数倒频谱；然后对倒频谱进行编辑，将确定性周期信号对应的倒频率及其倒谐波置零；最后将编辑过的倒频谱和原始相位结合，得到编辑过的复数频谱，此时确定性信号的频率成分已被移除，通过傅里叶逆变换得到分离信号。

三、倒频谱编辑之后的检测结果

图5（a）给出了原始信号的倒频谱，可以清楚看到驱动轮转频谐波对应的倒频率为1/5.27 Hz=189.7 ms，及其2倍频、3倍频。采用倒频谱编辑技术将驱动轮旋转引起的确定性周期成分对应的倒频率及倒谐波置零，得到分离信号的倒频谱，如图5（b）所示。可以看到，分离信号中不再含有驱动轮转频谐波对应的倒频率及其倒谐波。

图5 实测振动信号倒频谱

通过倒频谱编辑之后得到分离信号，其时域波形和包络谱如图6所示。从时域波形中可以看到，故障的冲击特征有所增强。而包络谱中驱动轮转频谐波成分被有效移除，可以检测到内圈故障特征频率及其高阶倍频，内圈故障得到确认。验证了该方法的有效性。

图6 实测分离信号结论

通过倒频谱编辑技术可以有效移除列车轮对轴承故障信号中因弯曲、偏心或不对中引起的与驱动轮转频相关的确定性周期成分，实现了确定性信号和故障信号的有效分离，使得包络分析可以在分离信号全频带上直接提取出故障特征频率，确认故障类型。

1 S.Braun.The synchronous（ time domain） average revisited[J].MSSP，2011，25（ 4）：1087-1102

2 N.Sawalhi，R.B.Randall，H.Endo.The enhancement of fault detectionand diagnosis in rolling element bearings using minimum entropy deconvolution combined with spectral kurtosis[J].MSSP，2007，21（ 6）：2616-2633

3 J.Antoni，R.B.Randall.Unsupervised noise cancellation for vibration signals:part I--evaluation of adaptive algorithms[J].MSSP，2004，18（ 1）：89-101

4 J.Antoni，R.B.Randall.Unsupervised noise cancellation for vibration signals:part II--a novel frequency-domain algorithm[J].MSSP，2004，18（ 1）：103-117

5 R.B.Randall，N.Sawalhi，M.Coats.A comparison of methods for separation of deterministic and random signals[J].The International Journal of Condition Monitoring，2011，1（ 1）：11-19

6 R.B.Randall，N.Sawalhi.A new method for separating discrete components from a signal[J].Sound& Vibration，2011，45（ 5）：6-9

7 P.Borghesani，P.Pennacchi，R.B.Randall，N.Sawalhi，R.Ricci.Application of cepstrum pre-whitening for the diagnosis of bearing faults under variable speed conditions[J].MSSP，2013，36（ 2）：370-384