吳 璞，夏長(zhǎng)林

（1.太原工業(yè)學(xué)院，山西 太原 030008；2.大秦鐵路股份有限公司 太原車(chē)輛段，山西 太原 030054）

0 引言

安全優(yōu)質(zhì)，興路強(qiáng)國(guó)是新時(shí)期鐵路精神，安全體現(xiàn)了鐵路行業(yè)永恒的主題。轉(zhuǎn)向架輪對(duì)滾動(dòng)軸承是鐵路列車(chē)行走部的重要組成部件。由于設(shè)計(jì)、安裝、工作環(huán)境以及突發(fā)載荷等因素的影響，使得軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)一定時(shí)間后容易受到損傷而出現(xiàn)疲勞裂紋、點(diǎn)蝕、剝離等各類(lèi)故障，但是早期的微弱故障很難人為識(shí)別。然而故障會(huì)在列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中進(jìn)一步惡化，進(jìn)而可能造成熱軸、燃軸和切軸事故的發(fā)生，最終導(dǎo)致重大安全事故。傳統(tǒng)的對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行定時(shí)維修的方法，不能保證其在運(yùn)行過(guò)程中的絕對(duì)安全，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外正在研究關(guān)于列車(chē)滾動(dòng)軸承各種異常狀態(tài)的檢測(cè)手段，以便早期發(fā)現(xiàn)軸承故障，采取措施，防止突發(fā)性事故的發(fā)生，大大提高列車(chē)運(yùn)行的安全性能。把這種方法應(yīng)用到檢查鐵路列車(chē)滾動(dòng)軸承方面，就可以實(shí)現(xiàn)不分解軸承而能發(fā)現(xiàn)其故障[1]。

根據(jù)列車(chē)轉(zhuǎn)向架輪對(duì)滾動(dòng)軸承的受力特性分析，滾動(dòng)軸承的疲勞斷裂故障，是因?yàn)檩S承常常經(jīng)受交變沖擊載荷的影響，致使軸承各部件的材料表層產(chǎn)生相互運(yùn)動(dòng)和塑性變形，進(jìn)而發(fā)展為疲勞裂紋，然后順著最大切應(yīng)力的方向向軸承內(nèi)部擴(kuò)展，最后裂紋擴(kuò)展超過(guò)某一臨界點(diǎn)時(shí)就將發(fā)生瞬時(shí)斷裂，此類(lèi)斷裂故障常發(fā)生在滾動(dòng)軸承的外圈上。在早期的滾動(dòng)軸承故障中，就會(huì)產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)，隨著故障的發(fā)展聲發(fā)射信號(hào)能量便會(huì)增強(qiáng)。因此可以利用聲發(fā)射檢測(cè)儀對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)。通常早期的故障聲發(fā)射信號(hào)均比較微弱，再加上強(qiáng)背景噪聲的干擾，因此故障信號(hào)常常被淹沒(méi)在背景噪聲中，如何從強(qiáng)烈背景噪聲中提取出故障聲發(fā)射信號(hào)，是眾多現(xiàn)代信號(hào)處理專(zhuān)家研究的熱點(diǎn)也是難點(diǎn)。本文作者提出分段峭度值的分析研究方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這是一種簡(jiǎn)單而有效的軸承故障診斷方法。

1 聲發(fā)射

1.1 聲發(fā)射概念

圖1 153-1200564 型號(hào)輪對(duì)滾動(dòng)軸承Fig.1 Rolling bearing of 153-1200564

圖1 為153－1200564 型號(hào)輪對(duì)滾動(dòng)軸承。物質(zhì)內(nèi)部或局部區(qū)域在外力、內(nèi)力或溫度的作用下，發(fā)生塑性變形或有裂紋形成，并伴隨能量迅速釋放而產(chǎn)生的瞬態(tài)彈性波現(xiàn)象稱(chēng)為聲發(fā)射（Acoustic Emission），簡(jiǎn)稱(chēng)AE[2]。

1.2 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)

圖2 聲發(fā)射檢測(cè)基本原理圖Fig.2 The basic principle diagram of acoustic emission testing

聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)是一種新型動(dòng)態(tài)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，它利用物質(zhì)內(nèi)部的微粒（包括原子、分子及粒子群）由于相對(duì)運(yùn)動(dòng)，而以彈性波的形式釋放應(yīng)變能的現(xiàn)象，來(lái)識(shí)別和了解物質(zhì)或結(jié)構(gòu)的內(nèi)部狀態(tài)，其原理如圖2 所示。聲發(fā)射信號(hào)的頻率可從幾赫茲到數(shù)兆赫茲；其幅值變化范圍也很大，可從幾微伏到幾百毫伏[3]。聲發(fā)射信號(hào)在大多數(shù)情況下十分微弱，需要專(zhuān)業(yè)的聲發(fā)射儀器才能接收的到，與其他無(wú)損檢測(cè)技術(shù)相比，其優(yōu)勢(shì)如下：可以連續(xù)的提供信號(hào)數(shù)據(jù)，適用于長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)時(shí)連續(xù)檢測(cè)；能在有危險(xiǎn)、人們不便靠近的惡劣環(huán)境下工作；聲發(fā)射信號(hào)來(lái)自于被測(cè)物體本身而不是儀器，因此檢測(cè)結(jié)果更具可靠性。

2 峭度

峭度（Kurtosis）是描述波形尖峰度的一個(gè)導(dǎo)出函數(shù)，對(duì)于隨機(jī)信號(hào)X（t），峭度的定義為[4]：

式中：X—信號(hào)幅值；P（X）—信號(hào)的概率密度函數(shù)。對(duì)于具有N 個(gè)采樣點(diǎn)的離散時(shí)間數(shù)據(jù)X1，X2……XN，峭度可表示為：

因此峭度值K（或峭度系數(shù)）可以表示為：

由于聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)量較大，信號(hào)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和頻域分析處理起來(lái)比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此選用時(shí)域參數(shù)分析法更為快捷有效。其次峭度不但可以突出高幅值信號(hào)，同時(shí)可以抑制較低信號(hào)的幅值的特點(diǎn)，對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了分析處理。做法是首先將測(cè)試所得聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分段，基于Windows 平臺(tái)，利用Matlab 軟件編制了滾動(dòng)軸承峭度值的計(jì)算程序，利用程序分別計(jì)算不同信號(hào)數(shù)目分組時(shí)各個(gè)峭度值，繪制分段峭度值曲線圖，通過(guò)觀察圖中峭度值的走勢(shì)來(lái)判別軸承是否存在故障，這樣采用分段峭度值分析方法比單純只看整個(gè)信號(hào)段的一個(gè)峭度值，對(duì)于分析聲發(fā)射信號(hào)提取軸承早期故障更具有說(shuō)服力，通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)也驗(yàn)證了分段峭度值分析法是一種簡(jiǎn)單高效的軸承早起故障診斷方法，分析效果良好。

圖3 峭度值K 的意義Fig.3 The meaning of Kurtosis

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與數(shù)據(jù)分析

本實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象是鐵路列車(chē)輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)，其結(jié)構(gòu)如圖4 所示。它主要由調(diào)速驅(qū)動(dòng)電機(jī)、機(jī)架和液壓輪對(duì)夾緊裝置及液壓與電氣控制裝置組成。基本功作原理是：?jiǎn)?dòng)液壓泵前，列車(chē)輪對(duì)靜止不動(dòng)，實(shí)驗(yàn)臺(tái)機(jī)架僅承擔(dān)其自身重量。啟動(dòng)液壓泵后，液壓控制系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)輪對(duì)夾緊裝置上升，將輪對(duì)兩端的軸承夾緊固定；然后油缸在液壓控制系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)下，使調(diào)速電機(jī)的驅(qū)動(dòng)橡膠輥輪貼緊輪對(duì)兩車(chē)輪的輪緣；最后電氣控制系統(tǒng)啟動(dòng)調(diào)速電機(jī)來(lái)驅(qū)動(dòng)列車(chē)輪對(duì)高速旋轉(zhuǎn)，同時(shí)在輪對(duì)一端的軸承座和支架上采集水平和垂直兩個(gè)方向的聲發(fā)射信號(hào)，并將采集到的信號(hào)經(jīng)前置放大器輸送到聲發(fā)射信號(hào)分析儀中進(jìn)行分析處理。

圖4 鐵路列車(chē)輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.4 Test bench for defect diagnosis of train wheel rolling bearing

實(shí)驗(yàn)以外圈輕微故障的軸承進(jìn)行測(cè)試，軸承故障由電火花機(jī)在外圈滾道上加工的微小凹坑來(lái)模擬。軸承尺寸見(jiàn)表1。測(cè)試儀器選用SAEU2S 聲發(fā)射采集儀，主軸轉(zhuǎn)速為470rpm，采樣頻率為3Hz，采樣時(shí)間1s。

表1 軸承的主要技術(shù)參數(shù)Tab.1Themainparametersofrollingbearing

圖5 實(shí)測(cè)聲發(fā)射信號(hào)Fig.5 Test acoustic emission signals measured

根據(jù)實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速和軸承手冊(cè)可以計(jì)算出軸承的故障特征頻率為67.4Hz 據(jù)采樣頻率可以計(jì)算出原始信號(hào)中兩個(gè)故障脈沖之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)大約為200K。四通道同時(shí)采集全波形信號(hào)，水平、垂直布置在軸承座和實(shí)驗(yàn)支架上。本文選取實(shí)驗(yàn)臺(tái)軸承座豎直方向上傳感器接受信號(hào)為分析對(duì)象，原始實(shí)測(cè)信號(hào)如圖5 所示。根據(jù)峭度公式（2）、（3）用Matlab 進(jìn)行編程處理。

根據(jù)各種聲發(fā)射信號(hào)特點(diǎn)，用分段峭度值方法進(jìn)行分析。一般情況下，根據(jù)采樣定理，為了獲得信號(hào)的局部敏感信息，片選信號(hào)的長(zhǎng)度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于故障的脈沖間隔。因此本文分別以100、200、400、500、1000 個(gè)點(diǎn)為一組將信號(hào)分段，分別計(jì)算每段的峭度值，從信號(hào)整體來(lái)看每段的峭度值K 勢(shì)來(lái)判別故障特征的存在。如圖6 所示分別表示不同信號(hào)點(diǎn)數(shù)分段時(shí)的峭度值曲線圖。

由圖6 各分段峭度值圖相對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)以1000 點(diǎn)為一組的分段峭度值曲線圖更能突出故障引起的周期性的脈沖特征，同時(shí)信號(hào)中的背景噪聲得到了很好地抑制，相比于原始信號(hào)的波形圖，分段峭度值曲線能夠明顯地反映了故障特征，達(dá)到了故障分析的效果。也看出不同的樣本點(diǎn)數(shù)分組，會(huì)得到不同的峭度值，不同程度地反映了故障特征信息。

圖6 不同點(diǎn)個(gè)數(shù)分組的分段峭度值Fig.6 Kurtosis of different segments

4 結(jié)論

輪對(duì)滾動(dòng)軸承早期輕微故障的診斷對(duì)于保證列車(chē)安全運(yùn)行意義重大，軸承早期故障聲發(fā)射信號(hào)特征的有效提取為狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷提供了有效的方法。實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)的分析表明，分段峭度值分析法能有效地檢測(cè)到實(shí)驗(yàn)環(huán)境下軸承由于故障引起的脈沖聲發(fā)射信號(hào)特征，為檢測(cè)隨機(jī)噪聲中的聲發(fā)射突變信號(hào)提供了又一種有效可行的分析工具。分段峭度值圖與分段的樣本點(diǎn)數(shù)有關(guān)，每段的樣本點(diǎn)的多少，直接影響著峭度值的大小，如何選取信號(hào)點(diǎn)數(shù)的大小是分段峭度值法的一個(gè)難點(diǎn)，也是本文需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容，加之本文僅對(duì)外圈故障的軸承進(jìn)行了試驗(yàn)，內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障的軸承以及綜合故障的軸承也是需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。本文的研究對(duì)于列車(chē)輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷具有指導(dǎo)性意義。

[1]董建寧.鐵路貨車(chē)滾動(dòng)軸承的故障診斷技術(shù)研究[D].石家莊：石家莊鐵道大學(xué)，2005，1～3.

[2]D.Mba and Raj B.K.N.Rao. Development of Acousticemission Technology for Condition Monitoring and Diagnosis of Rotating Machines:Bearings, Pumps, Gearboxes, Engines and Rotating Structures. The Shock and Vibration Digest[J], Vol.38,No.1, January 2006.

[3]何正嘉，等.機(jī)械故障診斷理論及應(yīng)用[M].高等教育出版社，2002.

[4]郝如江，等.能量因子用于軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的特征提取[C].第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集，2010.