基于SPM检测的牵引电机轴承故障诊断与检修探讨

张 毅，顾恺迪

（上海地铁维护保障有限公司 车辆分公司，上海 200031）

0 引言

城市轨道交通车辆是复杂的机电一体化系统，牵引电机是城市轨道交通车辆动力输出的关键部件，其恶劣的工作环境和负载频繁变换的工况，使牵引电机较易出现故障［1］。在众多牵引电机类故障中，轴承故障是导致电机类故障的主要因素之一，故障率约占所有电机故障的40%，其故障形式通常为磨损、点蚀和内圈外圈破裂等［2］。而一旦发生电机轴承损坏，将可能引起电机堵转、齿轮箱损坏及轮轨擦伤等严重后果。而电机轴承的故障原因较为复杂且伴随有诸多不确定因素，导致预防轴承失效的检修极为困难。

目前在轨道交通领域常见的牵引电机轴承日常检测方法主要有异声诊断及SPM检测。前者具有一定的故障预防作用，但其实施的效果完全取决于检修人员的经验及专业性；后者检测准确性高，但检修一次需长时间使用检修基地的抬车机资源。同时此两种方法只能定性，而无法准确检测出轴承的故障程度准确检测出轴承的故障程度或等级，从而无法确定设备的最佳检修时机［3］。

上海地铁车队数量超7 000节，列车检修基地资源极为紧张，上述2种方式单一使用均不能满足经济、合理预防牵引轴承故障的目标，急需一种合理、有效的牵引电机轴承检测方案，在有效确保牵引电机轴承安全的前提下，最大限度的节省检修资源，按需检修。因此，本文立足于上海地铁列车运维检修实际情况，结合电机轴承故障检修方式现状进行分析，以得出较为适合列车运维体系的牵引电机轴承故障检修策略。

1 电机轴承故障诊断方式现状及分析

轴承故障诊断技术是一门综合性学科，电机轴承的运行磨损、安装误差或电腐蚀等因素均会导致其发生故障，从而影响牵引电机的安全运行。目前地铁列车牵引电机轴承的日常检测方法主要有如下几种：轴承异声诊断、基于SPM设备的轴承状态诊断、基于电信号的轴承磁链观测诊断。

1.1 通过异声诊断轴承故障

当轴承外圈或内圈存在缺陷时，轴承在滚动过程中会产生异常的振动，当这种缺陷达到一定程度时，这些异常的振动一般会以异声的形式呈现出来。检修人员可以通过近距离观察低速运行列车是否存在异声的方式来判断轴承状态，同时轴承故障信号容易被背景信号淹没［4］，这将降低故障判断的准确性。如要提高检查的准确性，可以将列车停在安静的场地使列车处于禁止状态后通过外力使得牵引电机轴承转动，如使用镟轮设备使车轮定速转动也可以将齿轮箱与电机分离让人员以一定的速度转动电机轴承从而观察电机轴承在转动过程中是否存在异声，但在此状态下将大量占用车场检测资源。

1.2 SPM方法诊断轴承故障

SPM法亦称振动冲击脉冲方法，用来监测与诊断运行中滚动轴承的状态与损伤程度的技术［5］。相比传统诊断方法它具有以下特点［6］：无须专业人员进行分析，可直接获取轴承损伤程度；诊断快捷、准确，可作为滚动轴承监测的主要手段，系统适用性广。目前SPM检测设备是一种比较成熟的轴承状态检测设备，部分轴承厂家也有针对自身轴承产品特性所设计的SPM设备。

当轴承故障时会产生固定频率的振动，通过冲击脉冲传感器可以记录其高频共振波形，对波形进行包络、检波、低通滤波（即解调），使其在32 kHz发生共振，然后通过高通滤波，将低频振动滤掉，留高频的轴承故障信号，只针对高频的冲击信号作分析处理，这种技术能够检测到很弱的冲击故障信号，冲击故障信号强弱反映故障程度。

1.3 基于电信号的轴承磁链观测诊断

不论是通过异声还是SPM设备来判断电机轴承状态，本质上都是通过检查轴承在滚动过程中所产生的异常振动来判断轴承状态，检测方式较为直接但是也存在一定的局限性。相较于上述传统的轴承诊断技术，基于电信号的诊断技术可以在不额外增加设备和检修窗口的前提下诊断电机轴承状态。在交流电动机中三相对称电流通过三相对称绕组会在电动机气隙中产生空间旋转的磁场。当电机发生轴承故障时，滚动体经过故障点时会造成感应电机转子的一个径向的位移，从而导致电机及转子与定子间气隙长度以及电机负载转矩的变化，这种变化在电机定子电流中就会表现为微弱的周期性谐波脉冲［7］。

因此，当轴承出现故障时，可提取到轴承不同故障类型的磁通密度的特征频率，进一步通过磁通密度与磁链之间的关系，可通过分析提取电机定子磁链来实现电机轴承故障诊断。图1为磁链观测电机轴承诊断示意图。

图1 磁链观测电机轴承诊断示意图

图2 牵引控制图

该方法的诊断流程如下。

（1）基于实测电流信号，采用Park变换获得α／β轴电流；由于异步电动机三相原始动态模型相当复杂，分解和求解这组非线性方程十分困难，在实际应用中必须予以简化［8］。通过Park变换将在数学意义上可以将电机的三相静止坐标系转换为两相旋转坐标，便于后续磁链观测的模型建立。

（2）定子磁链观测模型是电机轴承状态诊断的关键［9］，基于α／β和实测电机转速，采用全阶观测模型，获得电机磁链观测值；交流电动机中三相对称电流通过三相对称绕组会在电动机气隙中产生空间旋转的磁场。通过对全阶观测模型可以获得电机磁链的观测值以进行分析［10］。

（3）通过观测获取的磁链进行FFT分析，提取轴承故障的脉冲指标实现牵引电机轴承故障诊断。在诊断流程中，涉及主要技术是定子电流的Park变换以及基于定子电流和转速的磁链观测和对磁链值进行FFT分析提取故障特征。

1.4 轴承诊断方式分析

通过声音来判断电机轴承是否存在故障的方式不需要借助其他特殊工具，操作较为简洁。但是声音是否存在异常主要是依赖检修人员经验及专业性来判断，很难确定一个量化的标准或是明确的检查规范进行推广。同时越是嘈杂的环境异声判断的准确性越差，且并不能够判断轴承损伤的严重程度。

SPM方法可以准确地诊断轴承故障还可以呈现轴承的损伤程度，便于对列车的运营风险进行合理的评估，但是使用SPM方法需要在列车电机轴承恒定转速下进行，列车需通过镟轮设备驱动车轮或者将列车抬起后通过外接驱动设备来驱动车轮恒速转动。不论通过何种方式实现列车电机轴承的恒定转速都需要耗费极大的场段资源及人力资源，所以很难通过这种方法对运营列车的电机轴承状态进行长期持续的检查。

相比于其他轴承诊断方式，磁链观测方法的优点是可以实时监测电机轴承的状态，不影响列车的正常运营使用及占用场段内的检修资源在轴承规定的维护周期（一般指列车的架修或大修周期）以外再单独的对其进行额外的检测。同时基于牵引电机轴承的状态实时跟踪性及轴承状态的信息可视化，可以建立轴承故障模型，综合轴承的故障严重程度及变化趋势，进而合理制定生产检修计划，应检尽检，提前安排窗口时间对故障列车进行维修。但是这种诊断方式也并非没有缺点，目前普遍的城轨车辆设计中，牵引控制箱集中控制本节列车（指动车）的4台牵引电机而并非单独控制，电流电压传感器也仅布置于牵引箱内，这就导致列车无法单独获得每台电机的电流值。所以通过此种方式的监测精度只能精确到单节车（指动车）而不能精确到单台电机。

表1 轴承检测方式比较

2 电机轴承检测的建议方案

通过上文对几种检测方式的分析，可以发现采用磁链观测的方式，其实时跟踪的特性能够保证对列车轴承的情况进行实时反馈，且无需占用车场资源（镟床、架车机、车场天窗点、检修人员等），更满足地铁列车检修的需求。此外，考虑到列车正常运营过程中电机轴承的损伤过程是类似于线性的而并非阶跃式的，所以实时跟踪电机轴承状态可以对其进行健康评估。在地面端对列车开展电机轴承的健康评估工作不但可以避免列车上记录过多不必要的信息也可以根据采集的大量数据修正轴承的健康管理模型。针对磁链观测的检测精度至单节动车的薄弱点，则通过SPM检测进行补充。

电机轴承检测建议方案为：采用磁链观测对轴承故障特征进行初筛，通过SPM检测精准判断动单节车牵引电机轴承故障点。具体检测流程（图3）如下：

图3 电机轴承检测策略流程图

（1）牵引控制箱（DCU）诊断电机轴承状态。采用磁链观测的方式，通过DCU持续对本节车电机轴承的状态进行监测，并将电机数据及诊断结果通过车载维护以太网发送至地面服务器，并对电机轴承的损伤程度进行跟踪。

（2）根据诊断结果安排列车检修计划。通过地面服务器收集的各列车电机数据及诊断结果，按电机轴承损伤程度及损伤趋势，制定列车电机检修计划，合理分配车场检修资源。

（3）对疑似轴承故障电机采用SPM检测。在对电机轴承跟踪过程中判断轴承需进行更换时，对故障动车的四台电机分别采用SPM检测，确定故障电机。

采用这种检查策略不但可以实时有效跟踪列车电机轴承状态最大限度确保运行安全，同时也避免了不必要的过度检修，从而节省了生产成本。

3 电机轴承检测的应用实践分析

上海地铁13号线列车（6节编组A型车）具有车载无线传输设备并且无线传输设备接入了维护以太网，硬件方面均具备电机磁链观测的条件，所以选用该车型进行实验测试，如图4～7所示。在对列车电机轴承跟踪期间，发现1338号列车M2车存在电机轴承外圈及滚动体特征阶次。使用SKF Microlog GX75手持式振动检测分析仪，采用SPM方法对疑似故障的四台电机进行检测，发现四轴电机N端时域信号周期性冲击特征明显，加速度包络频谱和FFT频谱中均出现较为明显的外圈缺陷频率。通过SPM检测确认四轴电机存在故障，据此对故障电机进行拆解，如图8、9所示。由图可知，轴承外圈承载区存在明显的“搓衣板”痕迹（指感不明显，疑为被磨损），滚道面凹坑明显、磨损严重，滚动体有明显电腐蚀痕迹。

图4 1338号列车轴承跟踪图

图5 时域波形图

图7 FFT频谱

图9 滚动体

4 结束语

本文通过对几种现有的日常牵引电机轴承失效检测方式进行分析及应用案例的实践，提出采用磁链观测的检测方式实时跟踪电机轴承状态，并提供诊断结果，识别单节车的轴承故障风险。再基于磁链观测到的故障风险，采用SPM的检测方式，精准捕捉动车轴承故障点。通过将磁链观测及SPM检测组合的方式，实现电机轴承状态实时跟踪及状态信息可视化，进而合理制定生产检修计划，节省大量检修资源之余确保应检尽检、按需检查，同时又保证故障判断的准确性，确保电机轴承的安全应用，兼顾经济性及安全性，满足地铁列车的检修需求。