基于振动的高速列车轴承状态监测技术研究

为了消除高速列车滚动轴承传统人工检测手段的局限性,文章提出了一种基于振动信号的静态监测流程,谱峭度图算法被用于降低轴承振动信号的噪声干扰,利用包络分析可以提取滚动轴承的故障振动特征。通过实践测试验证了本文提出的高速列车轴箱轴承状态监测方法的有效性。     

经验小波在机车轴承故障诊断中的应用

针对机车轴承故障诊断中故障特征提取的难题,将经验小波变换(EWT)引入机车轴承振动信号分析。经验小波通过构造紧支撑自适应滤波器将信号分解为多个固有模态分量,能有效抑制模态混叠。针对轴承振动特征对经验小波变换进行改进,提出了首先利用改进经验小波变换分解机车轴承振动信号,然后以峭度为指标筛选敏感分量,进而对敏感分量进行希尔伯特包络解调提取轴承故障特征的诊断方法。机车运行试验表明,文章所提出的方法划分机车轴承振动信号频带合理,能有效提取轴承故障特征频率,准确诊断各种类型的轴承故障。     

基于循环脉冲谱的动车轴箱轴承故障诊断方法

针对动车轴箱轴承故障冲击的脉冲性与周期性,提出基于归一窗S变换时频切片的循环脉冲谱分析方法。采用能量归一化窗函数对故障轴承振动信号进行归一化窗S变换并建立其能量随频率的变化关系,根据能量峰值与峭度最大原则在故障冲击共振频率点处进行时频切片。引入可变循环窗对时频切片序列的周期脉冲进行分离;采用可变循环窗内整体脉冲峰值矩的变异系数对故障信号的循环脉冲度进行表征,得到故障信号循环脉冲谱。通过仿真与动车轴箱轴承故障诊断实例表明,提出的循环脉冲谱不仅能够在强噪声干扰下对轴承复合故障进行准确诊断,而且对故障冲击共振频带中心的选择具有较好的鲁棒性,避免了对故障冲击共振频带的滤波解调与复杂的高次循环统计分析的繁琐步骤,计算简单高效,具有较好的工程适用性。     

基于自适应频率窗经验小波变换的列车轮对轴承多故障诊断

针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ESCK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断。轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值。     

基于改进VMD的高速动车组轴箱轴承故障识别方法

针对高速动车组运行工况复杂、轴箱轴承故障率较高、背底噪声强和故障识别难度大的情况，提出基于改进变分模态分解（VMD）的动车组轴箱轴承故障识别方法。首先，运用能量差法和合成谱峭度法计算最优的变分模态分解关键参数；其次，基于相关系数、谱峭度及奇异值构建的评价参数，选取用于重构故障信号的本征模态分量；最后，对重构后的信号进行傅里叶变换，实现在强背底噪声情况下的故障特征频率识别，并通过模拟数据和真实动车组轴箱轴承试验数据对提出的方法进行验证。结果表明：提出的方法能够有效地在强背底噪声情况下重构带有预设的40或200 Hz故障特征频率的信号，重构后的信号最大程度保留了轴承的故障信息；故障特征频率识别效果好，能够为保障高速动车组的安全运行提供技术支撑。     

基于形态分量分析的高速列车轴箱轴承故障诊断方法

高速列车在运行过程中,由于车轮不圆、钢轨波磨、轨道焊缝等激扰的影响,很容易激起轮轨之间的高频振动。当高速列车轴箱轴承同时出现故障和冲击激扰的情况下,现有的高速列车轴箱轴承故障诊断方法很难从中提取出轴承故障脉冲信号。针对这种情况,文中将形态分量分析应用到轴箱轴承故障特征提取,为了便于将其进一步用于在线监测,对该方法中稀疏表示的字典进行了改进。仿真和试验表明,该方法明显优于经验模态分解方法,能够有效地分离出轴承故障周期性脉冲信号,并能将其他随机冲击剔除。     

一种改进的地铁车辆转向架轴承故障诊断方法

转向架轴承故障特征极容易受到轮轨激扰和环境随机噪声的影响。现有地铁车辆转向架轴承故障诊断方法存在故障特征提取困难、诊断准确率低等不足。为此,提出一种故障诊断方法。该方法首先对采集的振动信号进行降噪预处理,并利用小波包分析法将其分解为多个频带,基于峭度指标自适应调整各频带包络分析和故障搜索的顺序,快速、充分地提取轴承故障特征。建立轴承测试台,使用广州地铁公司提供的转向架轴承对所提出的方法进行实验验证。测试结果表明,经过预处理后,轴承的故障特征更加明显,提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确、快速地诊断轴承的故障状态。     

基于SVD-MOMEDA的高速列车齿轮箱轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承故障信号难以检测的问题以及多点优化最小熵解卷积修正(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)方法受滤波器阶数、故障周期影响的问题,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)改进的MOMEDA的轴承故障诊断方法。首先采用SVD作为MOMEDA的前置滤波器滤除部分噪声,然后通过MOMEDA多点峭度谱追踪故障周期成分,采用变步长搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数,最后利用最优参数相对应的MOMEDA增强信号中的周期性脉冲,并通过包络谱提取故障特征。仿真信号和试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法。     

改进经验小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对高速列车齿轮箱滚动轴承故障特征提取困难的情况,提出了基于改进经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的轴承故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行EWT变换得到多阶固有模态分量,通过计算峭度值筛选出包含故障信息的固有模态分量,采用经验小波逆变换的方式对筛选分量进行重构,最后计算Hilbert包络解调谱对重构信号进行分析。研究表明,结合EWT,峭度系数和经验小波逆变换的方法可以准确的提取轴承的故障特征,为轴承监测和维修提供准确信息。     

一种改进的EEMD算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

总体经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法由于其自适应性和抗混叠的特性,在轴承故障诊断领域得到广泛应用。针对总体经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法中参数难以准确获取的问题,提出了基于改进的EEMD分解和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先对故障信号进行预处理,自动获取EEMD方法中的加入白噪声大小和总体平均次数两个重要参数。之后对信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),利用峭度准则选取其中峭度最大的分量并进行Teager能量算子解调,最后通过能量谱识别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,实验结果表明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息,验证了所提方法的可行性。     

BSO-MCKD在高速列车齿轮箱轴承早期故障诊断中的应用

齿轮箱轴承是高速列车传动系统中的重要零件之一,其故障检测对保障列车的正常运行具有重要意义。针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承早期故障信号微弱难以检测的问题以及最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)方法受滤波器阶数、冲击信号周期和移位数影响的问题,提出了基于天牛群优化算法(Beetle Swarm Optimization Algorithm,BSO)改进的自适应MCKD的轴承早期故障诊断方法。该方法首先采用天牛群优化算法自适应的确定MCKD的影响参数,实现最佳反褶积,然后利用最优参数相对应的MCKD对振动信号进行滤波处理,消除信号中的噪声,突出由轴承故障激发的连续脉冲,最后依据连续脉冲的周期来诊断轴承。根据轴承外圈和滚动体故障试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承早期故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法和最小熵解卷积方法。     

广州地铁A2A3型车轴端速度传感器移位问题分析及处理

针对广州地铁A2A3型车轴端速度传感器移位故障频发问题,对轴箱进行拆解,发现轴箱轴承外圈转动,速度传感器被拉扯移位,从而发生故障。文章在分析影响轴箱轴承外圈转动因素的基础上,对故障轴承、轴箱进行现场检查、分析,结果表明轴承外圈轴向夹紧力不足是造成轴承外圈异常转动的主要原因,进而提出处理方法和建议措施,对预防后续列车出现同类故障具有一定的指导意义。     

速度400 km/h高速列车轴箱轴承技术研究

高速列车轴箱轴承的可靠性和高速性能是保障高速列车运行安全和运行效率的关键因素。依据高速列车轴箱轴承的实际应用工况特征,并结合现有高速列车轴箱轴承的检修统计数据,对比分析了双列圆锥和双列圆柱设计的轴箱轴承技术特点。针对现有某高速列车车型,以满足运营速度400 km/h的技术要求为目标,对双列圆锥轴箱轴承低摩擦优化设计和轴箱系统散热设计优化这两个方面进行研究。其中为了准确评估摩擦功耗,建立了轴承—车辆刚柔耦合动力学模型,并以京津轨道谱和实测车轮不平顺作为输入,计算了轴承的动态载荷。轴承摩擦计算结果表明,在车速400 km/h,X-life设计的双列圆锥轴箱轴承的摩擦发热功耗比原有双列圆锥轴箱轴承大约降低24%;轴箱轴承台架测试显示,在更高的车速下,X-life设计的双列圆锥轴箱轴承运转温度比原有双列圆锥轴箱轴承降低了大概15°C。轴箱系统热仿真计算显示,在相同的热源输入和环境温度和散热条件下,铝合金轴箱体的最高温度相比铸铁轴箱的最高温度降低了约20°C。相关研究结果,可以为运营速度400 km/h高速列车的轴箱系统总体设计提供参考。     

基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了一种基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断方法。该方法先用尺度空间划分频带边界,得到共振频带,再把频带边界信息代入Morlet小波中构造滤波器组对信号进行滤波。由于尺度空间划分频带边界存在过分割的问题,引入了包络相关峭度作为指标,提出采用尺度空间优化谱的方法来识别故障的最优共振频带,用仿真信号和台架试验获得的轴承故障信号验证了该方法的有效性,并与快速谱峭度进行了对比。结果表明,基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断方法可以准确地识别最优共振频带,实现轴承故障诊断,同时诊断效果明显优于快速谱峭度指标。     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

基于改进峭度图法的滚动轴承故障诊断

针对在强烈背景噪声和随机脉冲干扰下滚动轴承故障信号难以提取的问题,提出了一种改进的峭度图方法进行滚动轴承的故障诊断。该方法先通过计算特定频带信号包络的功率谱幅值的峭度,再按照峭度最大原则确定最优解调频带,然后根据最优解调频带获得带通滤波后的解调信号,通过对解调信号进行频谱分析来识别滚动轴承的故障及其类型。通过仿真和试验两种方式,对比分析了改进峭度图法和快速峭度图法诊断滚动轴承故障的效果,验证了改进峭度图法的有效性。分析结果表明:改进峭度图法比快速峭度图法能够更加准确地确定共振频带,并且在强烈背景噪声干扰下也能准确识别轴承故障。     

列车轴箱轴承在途鲁棒可视化故障诊断方法

为使列车轴箱轴承在非平稳工况下的故障识别更加有效,本文提出基于融合相关熵特征的鲁棒可视化滚动轴承故障诊断方法。通过快速集成经验模态分解FEEMD对轴承振动信号进行时频分解,提取本征模函数IMF矩阵;计算IMF与原始信号的线性相关系LCC作为相关熵的调幅系数,进而通过相关统计计算获得样本集的多维相关熵矩阵CM;利用主元分析PCA对CM进行数据空间变换,通过提取变换后的融合相关熵矩阵ICM,实现相关熵矩阵的可视化。通过实验分别提取匀加速、匀速及匀减速3种运行工况下的滚动轴承ICM特征,通过对比EMD、EEMD和FEEMD 3种信号分解方法,发现FEEMD的信号分解效率更高,且ICM比传统特征对非平稳工况下轴承故障辨识的鲁棒性更好。FEEMD-ICM为轴箱轴承快速、客观且稳定的故障诊断实现提供了可靠的理论依据和技术支持。     

联合快速峭度图与变带宽包络谱峭度图的轮对轴承复合故障检测研究

轮对轴承是铁路车辆的关键动力部件,其健康状态严重影响车辆的运行安全,因此开展轮对轴承的故障检测研究对保障车辆的安全运行具有重要意义。快速峭度图是最为著名的定位故障频带的方法之一。然而,快速峭度图仅对复合故障中低密度冲击故障敏感,无法定位高密度冲击的故障频带。针对这一缺陷,将最新发展的冲击性测量指标,变带宽包络谱峭度引入到快速峭度图中,依据快速峭度图的滤波结构计算每一个滤波频带的变带宽包络谱峭度,建立变带宽包络谱峭度图。将快速峭度图和变带宽包络谱峭度值相结合,分别实现复合故障中低密度和高密度冲击故障的频带定位。通过对定位频带的包络解调实现复合故障的检测与判定。最后利用仿真信号和试验测试信号对所提出方法的有效性进行了验证。     

SS7型机车轴箱轴承故障诊断与案例分析

机车轴箱轴承是机车质量载荷最大的轴承,单边轴承载荷约为11000千克,也是最易损坏的零件。本文针对轴承故障早期振动信号微弱难以诊断的问题,通过对近期SS7型机车轴箱轴承故障实例分析得到故障成因,旨在为深化故障规律性认识、提升故障防范能力提供支持。     

基于EWT-MCKD的机车轮对轴承故障诊断

针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值.