铁路货车转向架旋转部件故障诊断方法研究

成 昕

(中铁检验认证(青岛)车辆检验站有限公司,山东 青岛 266031)

轴承、车轮作为铁路货车走行系统的关键部件,其服役状态直接影响货物列车的运行安全性。目前,投入应用的相关诊断系统包括轴温实时监测系统(THDS)、车辆运行状态动态监测系统(TPDS)、车辆轴箱轴承轨旁声学监测系统(TADS)[1]以及车载温振复合诊断系统等。其中,THDS对轴承烧伤、磨损、热变色等诊断效果较好,但对常见的剥离、裂纹类故障诊断效果不佳,且无法发现轴承早期故障;TADS受噪声信号干扰严重,诊断准确率不高且难以在线进行实时诊断;车载诊断系统包括安装于轴箱上的温振复合传感器和诊断主机,通过采集轴承温度和加速度信号,从温度和振动信号中提取故障特征,实时监测轴承、车轮的运行状态。车载温振复合诊断系统主要基于共振解调理论进行信号的处理,当轴承的内圈、外圈、滚动体以及车轮踏面等发生局部缺陷时,运转过程中会产生周期性冲击,该冲击会导致机械结构产生共振,通过带通滤波提取信号中的共振频率段进行解调处理,得到故障图谱,由故障图谱就可以判断轴承、车轮状态。其关键在于对信号进行自适应分解并提取信号中故障冲击所在的频段。文献[2-4]提出了经验模态分解(EMD)方法,该方法对非平稳、非线性信号分解具有良好的效果。它基于信号的频域特征自适应地分解为若干个模态分量(IMFs),在许多领域得到了广泛的应用。但这种方法存在端点效应,在信号分解过程中容易出现模态混叠问题。影响信号分解效果。Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出变分模态分解(VMD)方法[5],能够较好地避免EMD方法存在的模态混叠问题,与EMD方法原理不同,它利用迭代法搜索变分模型最优解,最终得到不同带宽和中心频率的模态分量,分解具有较好的鲁棒性和稀疏性。与EMD方法相比,VMD方法具有完备的数学理论基础,模态混叠现象及端点效应较小等优点,在研究和工程领域都得到了广泛应用。文献[6]将VMD方法应用到风电机组滚动轴承故障诊断中。文献[7]将VMD方法结合独立分量分析以及小波变换等方法,成功地对内燃机噪声源进行了识别,验证了该方法在信号分解与降噪方面的作用。但是此方法只能处理稳态信号,实际应用中列车处于频繁变速过程中,为了解决该问题并实现轴承故障类型自动识别,本文创新性地提出了一种基于阶次分析、VMD信号分解及相关谱峭度方法的诊断流程,经过实车测试结果表明,该方法可以准确识别轴承和车轮的剥离、擦伤等故障。

1 理论基础

1.1 基于阶次分析的信号平稳化处理

轴承、车轮等旋转部件由于局部故障引起的振动与转速密切相关,列车在运行过程中速度处于波动状态,如果直接对振动信号进行时频转换,会导致频域信号出现模糊,为解决该类问题,有学者提出了阶次分析技术[8]。

阶次分析技术用于轴承故障分析时,将滚动轴承在时域内的变转速信号通过等角度重采样变为角度域内的平稳信号。目前常用的阶次分析技术有基于硬件触发采样阶次分析技术、基于转速脉冲的软件重采样阶次分析技术以及通过振动信号提取转速的阶次分析技术。通过在轴箱处设置转速齿盘,它随着车轴一起旋转,车轴每转过一个齿间隔会产生一个高低相间的矩形脉冲信号,同步采集该转速脉冲信号以及振动信号可实现阶次分析,因此,本文采用基于转速脉冲的阶次跟踪技术实现振动信号的平稳化。

对振动信号进行阶次跟踪,首先需要求解振动信号在角度域的重采样时刻点,在车辆加速或减速过程中可以近似认为轴箱轴承作匀角加速运动,其转角可以表达为:

θ(t)=b0+b1t+b2t2

(1)

式中:b0、b1、b2为待求常量,t为时间。将三个先后连续的转速脉冲触发时刻(t0,t1,t2)和转角增量带入式(1),即:

(2)

由式(2)求出后,将其带入(1)求解得到任意转角θi(0≤θi≤2Δθ)对应的转角变换的时间,将θi离散化用kΔθ代替得到以下公式:

(3)

依据式(3)得出等角度采样对应的时刻ti,采用插值算法可以求出ti时刻对应的振动信号的幅值,实现信号在角度域的平稳化。

1.2 基于VMD方法的自适应信号分解

基于VMD方法的信号分解可以分为变分模型构造以及模型求解两个过程。

(1)变分模型构造:首先假设原始信号x(t)被分解为k个模态函数uk(t),每个模态函数具有有限带宽和中心频率wk,变分模型就可以表示为寻求k个模态函数uk(t),使得每个模态的估计带宽之和最小,约束条件为所有模态分量uk(t)之和等于原始信号x(t)。

对于每一个模态函数uk(t),通过Hilbert变换得到解析信号:

(5)

其中,δ(t)为狄拉克函数,j为虚数单位,对式(5)各模态函数构造的解析信号给定中心频率ωk,通过式(5)与指数项相乘将解析信号频谱调制到基带上:

(6)

计算式(6)梯度的L2范数平方得到各模态函数uk(t)分量的带宽,最终得到的VMD约束变分模型为:

(7)

(8)

式中:{uk}={u1,…,uk}代表分解得到k个分量,{ωk}={ω1,…,ωk}为各分量的频率中心。

(2)变分模型求解:解决上述的约束最优化问题,将约束变分问题转变为非约束变分问题,利用二次惩罚项和拉格朗日乘子法的优势,引入增广Lagrange函数,转化为式(9)的无约束问题。

(9)

式中:α为惩罚参数,λ(t)为Lagrange乘子。利用交替方向乘子法(ADMM)求取无约束变分问题的鞍点,即为变分模型的最终解。VMD方法基于原始信号的频域特征实现信号的自适应分解。

1.3 相关峭度

相关峭度[9-10]是基于峭度提出的指标。峭度反应信号的冲击特性,是衡量机械部件振动信号冲击成分的重要指标。对于正常运行的旋转类机械部件,其振动信号幅值的分布接近正态分布,峭度指标为3。当部件工作表面出现损伤时,会产生周期性的冲击信号,峭度值增大,信号幅值分布偏离正态分布。因此,采用峭度值对机械部件进行简易故障诊断,峭度计算公式为:

(10)

(11)

式中:T为解卷积周期,与故障冲击周期相关,代表信号相邻两个冲击脉冲间的数据点数;M为移位数,其影响信号解卷积处理后所提取冲击脉冲的个数。与峭度相比,相关峭度更适合于衡量轴承、车轮故障的周期性冲击成分。相关峭度值越大,代表所感兴趣的周期性冲击成分在信号中所占的比重越大,故障特征越明显。因此本文以相关峭度为指标,提取相关峭度最大VMD模态分量进行解调得到故障图谱,信号处理流程如图1所示。

图1 信号处理流程

2 试验验证

2.1 故障设置

对轴承3种典型故障模式即轴承外圈故障、内圈故障、滚动体故障分别进行了试验研究。外圈故障以及内圈故障尺寸均模拟长45 mm、宽1 mm、深0.5 mm的剥离,滚动体故障则模拟长30 mm、宽1 mm、深0.5 mm的剥离,轴承故障设置情况如图2所示。

图2 轴承故障设置情况

对代表轻度擦伤故障、重度擦伤故障的2种不同擦伤尺寸的故障车轮分别进行线路运行试验,轻度擦伤故障尺寸长20 mm、宽10 mm、深0.8 mm,重度擦伤故障尺寸长20 mm、宽20 mm、深1.5 mm,车轮擦伤故障设置情况如图3所示。

图3 车轮擦伤故障设置情况

线路试验以配装转K6型转向架的C70E型通用敞车为试验对象,分为空车工况和满载70 t货物工况,车辆最高运行速度为20 km/h,在车体底部安装光电脉冲传感器用于测量轮轴转速,在承载鞍上安装加速度传感器(轴承振动加速度测点见图4),用于采集轴承和车轮的振动加速度信号,采样频率为20 kHz。

图4 轴承振动加速度测点

2.2 轴承外圈故障信号

根据轴承参数可以算出轴承外圈故障特征频率fo=10.03fr,单位Hz,其中fr为转频。重车工况下轴承转速以及外圈故障信号时域图如图5(a)所示,轴承转速在132 r/min与172 r/min之间波动,时域图中存在明显的随机冲击成分,无明显的周期冲击特征,对时域信号提取包络并计算频谱得到图5(b)所示的包络谱,由于转速的波动以及信号中的随机冲击导致包络谱含有较多的干扰频率,并且谱线模糊,难以准确识别外圈故障频率。利用本文提出的故障特征提取方法,首先进行信号平稳化,代入VMD中进行模态分解,计算各个分量相关峭度指标如图5(c)所示,第2模态分量相关峭度指标最大,并且随机冲击得到了很好地抑制,提取该模态分量并进行包络解调,结果如图5(d)所示,能够清晰地识别出外圈故障阶次频率10.54阶次和21.09阶次。同理,空车工况下各个分量相关峭度指标如图6(c)所示,提取第一个模态分量并进行包络解调,结果如图6(d)所示,同样能够清晰地识别出外圈故障阶次频率10.04阶次和20.07阶次。

图5 重车工况轴承外圈故障信号的处理结果

图6 空车工况外圈故障信号处理

两种工况下的故障图谱均能明显看到外圈故障特征阶次频率。

2.3 轴承内圈故障信号

根据轴承参数可以算出轴承内圈故障特征频率fi=11.3fr,单位Hz。重车工况下,轴承转速以及内圈故障信号时域图如图7(a)所示,轴承内圈故障冲击特征被噪声淹没,无周期性冲击特征,对时域信号提取包络并计算频谱得到图7(b)所示的包络谱,由于轴承转速的波动,频谱出现模糊,无法识别出内圈故障频率。采用2.2节相同的处理方法,得到变分模态分解结果图7(e),计算各个分量相关峭度指标如图7(c)所示,提取模态分量1并进行包络解调,结果如图7(d)所示,能够清晰地识别出内圈故障阶次频率11.38阶次和22.74阶次。

图7 重车工况内圈故障信号处理

重车工况下的故障图谱能明显看到内圈故障特征频率以及转频阶次频率。同理,可以得到空车工况下的故障图谱,限于文章篇幅不再详述。

2.4 轴承滚动体故障信号

根据轴承参数可以计算出滚动体故障特征频率fb=3.3fr,单位Hz。重车工况下,轴承转速以及滚动体故障信号时域图如图8(a)所示,轴承转速在120 r/min与128 r/min之间波动,对时域信号提取包络并计算频谱得到图8(b)所示的包络谱,从包络谱中能够看出滚动体故障一倍频6.63 Hz以及其倍频13.19 Hz,但是不够清晰。提取该模态分量2并进行包络解调,结果如图8(d)所示,能够清晰地识别出滚动体故障阶次频率3.25阶次和6.55阶次。

图8 重车工况滚动体故障信号处理

由重车工况下得到的故障图谱能明显看到滚动体故障特征频率。同理,可以得到空车工况下的故障图谱,限于文章篇幅不再详述。

2.5 车轮踏面擦伤故障信号

车轮踏面擦伤引起的故障特征频率与车轮转频相同,即fw=fr,单位Hz。车轮踏面轻度和重度擦伤故障下的分析结果分别见图9(d)和10(d)所示。

图9 车轮轻度擦伤故障信号处理

图10 车轮重度擦伤故障信号处理

对于两种不同擦伤深度的车轮故障,本文提出的方法均能有效检测出故障特征。

3 结论

本文针对轴承剥离、车轮踏面擦伤故障而提出了一种新的诊断流程。首先,采用阶次分析技术对轴承振动信号进行平稳化,然后采用VMD方法将振动信号分解为不同频段的信号分量,提取相关峭度最大的频段分量信号进行解调,从故障图谱中识别轴承或车轮的缺陷频率。线路运行试验结果表明,即使存在随机冲击干扰,也可以有效地提取车辆在变速工况下的振动信号故障特征。本文所提出的方法可以为后续货车旋转件故障诊断提供技术支持和参考。