包學(xué)海,孔繁鵬,謝燁,水沛,尹旭曄
(1.浙江杭海城際鐵路有限公司 工程管理部,浙江 杭州 310000;2.中鐵信(北京)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院有限公司 技術(shù)開發(fā)部,北京 100000;3.浙江省交通投資集團(tuán)有限公司 智慧交通研究分公司,浙江 杭州 310000;4.浙江中自慶安新能源技術(shù)有限公司 產(chǎn)品部,浙江 杭州 310000)
城市軌道交通作為一種運(yùn)能大、速度快、安全準(zhǔn)時(shí)、能源節(jié)約、環(huán)境友好的交通方式,逐漸成為城市公共交通的骨干,是大中城市解決交通問題的首選交通方式。據(jù)中國城市軌道交通協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì),截至2019年12月31日,我國共有40座城市開通運(yùn)營軌道交通列車,運(yùn)營里程合計(jì)約6 730 km。目前,城市軌道交通列車維修模式多以計(jì)劃性維修為主,即按運(yùn)行公里或時(shí)間間隔進(jìn)行定期維護(hù)或維修。走行部作為列車重要的系統(tǒng)之一,其工作狀態(tài)直接影響列車運(yùn)行安全。針對(duì)走行部軸箱軸承、齒輪箱、電機(jī)等旋轉(zhuǎn)部件,通過人工“耳聽目測”檢查方式難以判斷出部件故障,尤其針對(duì)一些早期故障及隱患不能及時(shí)判斷和預(yù)警,列車的運(yùn)行安全受到嚴(yán)重威脅。
在變轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)子故障診斷方面,唐貴基等[1]提出一種基于SSD-HT時(shí)頻階次跟蹤的轉(zhuǎn)子故障診斷方法。楊炯明等[2]在階次分析中引入瞬時(shí)頻率理論,研制出虛擬式旋轉(zhuǎn)機(jī)械特征分析儀。Borghesani等[3]提出一種新的基于速度同步的離散傅里葉變換,提高了計(jì)算階次跟蹤的分析效果。Wu等[4]基于遞推最小二乘(RLS)濾波的階次跟蹤算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特性分析和試驗(yàn)比較。Pan等[5-6]提出一種可調(diào)諧加權(quán)因子,用于有效區(qū)分和分離旋轉(zhuǎn)機(jī)械測量信號(hào)的閉合和交叉階分量。Wang等[7]采用多種階次跟蹤技術(shù)對(duì)變速諧波振動(dòng)去噪,強(qiáng)調(diào)包含裂紋信息的非階數(shù)相關(guān)振動(dòng),論證了階次跟蹤技術(shù)在轉(zhuǎn)子裂紋檢測中的優(yōu)越性。Wu等[8]通過自適應(yīng)階次跟蹤技術(shù)提取階次特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,提出利用網(wǎng)絡(luò)開發(fā)故障診斷系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。張程鵬等[9]通過Compact RIO階次跟蹤和信號(hào)包絡(luò)提取技術(shù)相結(jié)合的方法,分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱變速過程中振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)的特點(diǎn)。在滾動(dòng)軸承[10-15]和齒輪箱[16-20]的故障診斷方面,通過階次跟蹤有效識(shí)別和提取到變轉(zhuǎn)速工況下非平穩(wěn)特征信號(hào),有效識(shí)別出非常接近的和微弱的振動(dòng)特征成分,從而成功地檢測出不同類型的齒輪故障。
從以上研究現(xiàn)狀看,故障診斷技術(shù)只經(jīng)歷了短短幾十年的發(fā)展,但已經(jīng)在城市軌道交通列車的軸承、輪對(duì)車軸齒輪箱和踏面等的監(jiān)測診斷方面得到了長足發(fā)展和廣泛應(yīng)用?;诹熊噯⑼nl繁、車速快、車輪高速旋轉(zhuǎn)和受力集中等特點(diǎn),走行部的部件長期處于摩擦、沖擊、振動(dòng)、腐蝕等自然損耗狀態(tài),一旦出現(xiàn)故障,會(huì)影響列車的安全性和穩(wěn)定性,甚至危及乘客生命財(cái)產(chǎn)安全。
近年來,走行部在線檢測和故障診斷技術(shù)快速發(fā)展,基于廣義共振和共振解調(diào)的故障診斷技術(shù)在走行部旋轉(zhuǎn)部件故障診斷中得到廣泛應(yīng)用,如岳曉峰等[21]研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表的研究成果。但這些研究成果通常會(huì)預(yù)設(shè)一個(gè)二次或多次的列車行為模式,由于列車運(yùn)行速度隨時(shí)間變化,運(yùn)行速度直接取決于車輪的旋轉(zhuǎn)角速度,故其特征頻率和故障頻率也會(huì)隨列車的運(yùn)行速度一同變化,如果采用基于固定時(shí)間間隔采樣的傳統(tǒng)信號(hào)采樣策略,采集到的故障信號(hào)頻率不是某一個(gè)具體值,而是由列車運(yùn)行速度決定的范圍,同時(shí)信號(hào)能量會(huì)分散在此范圍,進(jìn)而導(dǎo)致故障信號(hào)的頻率范圍模糊且信號(hào)強(qiáng)度降低。以列車運(yùn)行規(guī)律固定為前提的階次跟蹤,因?yàn)樽咝胁枯S承、齒輪及車輪等旋轉(zhuǎn)部件時(shí)變工況下振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)特點(diǎn),在實(shí)際運(yùn)用中存在一些不足。
針對(duì)此不足,根據(jù)城市軌道交通列車啟動(dòng)、加速、減速、停車等頻繁啟停特點(diǎn),基于階次跟蹤技術(shù)對(duì)杭海城際列車走行部的車輪進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測,采集某一時(shí)間段內(nèi)運(yùn)行數(shù)據(jù),通過最小二乘法擬合出車輪角度增量和時(shí)間增量之間的關(guān)系,引入振動(dòng)信號(hào),通過傳統(tǒng)FFT(Fast Fourier Transformation)和階次跟蹤的方法,得到等時(shí)間步長和等角度步長的頻譜圖,進(jìn)行對(duì)比分析,證明階次跟蹤可有效避免列車行駛過程中由于變速導(dǎo)致的信號(hào)采樣模糊問題,是一種可靠的列車走行部旋轉(zhuǎn)部件故障診斷技術(shù)。
階次跟蹤技術(shù)(Computed Order Tracking,COT)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)處理的重要技術(shù)之一。對(duì)于變轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備(包括牽引電機(jī)軸承、齒輪箱軸承等)的故障診斷,相對(duì)于參考軸或鍵相信號(hào)進(jìn)行等角度增量采樣時(shí),雖然此信號(hào)在時(shí)域上是非穩(wěn)定信號(hào),在角域上卻是穩(wěn)定信號(hào),對(duì)角域上的穩(wěn)定信號(hào)進(jìn)行譜分析便可得到清晰的圖譜,即階比譜。因此,振動(dòng)信號(hào)表示為:
式中:A(θ)為轉(zhuǎn)過角度θ的振動(dòng)信號(hào)幅值;Am為階次為m的諧波分量幅值(其中,m=1,2,3,…)。
階次、頻率、轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系為:
式中:f為觀測對(duì)象的頻率,Hz;n為參考軸的轉(zhuǎn)速,r/min。
對(duì)于行駛過程中列車的角度增量為:
式中:θ(t)為t時(shí)刻的角度增量,(°);L(t)為t時(shí)刻列車的行駛位移,m;r為列車車輪的半徑,mm。
岳曉峰等[21]研究階次跟蹤在變速箱故障診斷中的應(yīng)用時(shí),假設(shè)變速箱轉(zhuǎn)軸的運(yùn)動(dòng)模式為勻加速運(yùn)動(dòng)。實(shí)際工程中,轉(zhuǎn)軸的運(yùn)動(dòng)往往較復(fù)雜[22-24],所以考慮更復(fù)雜的勻變加速運(yùn)動(dòng),列車的行駛位移L表示為:
在時(shí)域信號(hào)中,設(shè)鍵相脈沖的角度增量為Δθ,任意4個(gè)相鄰時(shí)刻(t1,t2,t3,t4),將其代入式(4)中構(gòu)成數(shù)據(jù)矩陣為:
從而求得a,b,c,d的值,回代到式(4)即可求得Δθ和t的關(guān)系。
采樣時(shí)間間隔決定采樣精度,由于實(shí)際采集數(shù)據(jù)過程中,采樣結(jié)果為離散點(diǎn),為提高計(jì)算精度,更接近實(shí)際振動(dòng),常采用插值的方式實(shí)現(xiàn)離散函數(shù)逼近,以滿足給定約束。如同采樣時(shí)間間隔精度一樣,插值方法的精度同樣決定重采樣的幅值精度。
假設(shè)在車輪某一部位布置鍵相標(biāo)記k,對(duì)以上采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行等角度重采樣,采樣時(shí),其角度增量Δθk為2π的整數(shù)倍,即:
通過最小二乘法擬合出Δθk與tk的關(guān)系,在[iΔθ,(i+1)Δθ]之間進(jìn)行等角度細(xì)化,即等角度采樣的鍵相序列θkm,km=1,2,3,…,M,(M為階次跟蹤的信號(hào)長度,即單次分析的采樣點(diǎn)數(shù))。
以勻變加速度為例,假設(shè)原始信號(hào)為:
通過最小二乘法對(duì)θ與t的關(guān)系分別進(jìn)行二次和三次多項(xiàng)式擬合,并進(jìn)行階次跟蹤得到的關(guān)系見圖1。
圖1 不同擬合關(guān)系對(duì)階次跟蹤的影響
從以上不同擬合關(guān)系得到的階次跟蹤結(jié)果可以看出:相比于二次多項(xiàng)式擬合,三次多項(xiàng)式擬合由于和原始信號(hào)階次相同,以該方式擬合后的階次跟蹤更清晰地呈現(xiàn)出振動(dòng)頻率,具有更好的階次跟蹤效果和更高的分析精度。
為提高擬合近似度,可以采用線性插值的方法,對(duì)采樣的角度間隔進(jìn)行細(xì)化。對(duì)式(7)進(jìn)行線性插值后,分析得到的階比譜存在一定底噪,這是由于插值方法的階次跟蹤信號(hào)無法完美重現(xiàn)原本的信號(hào),導(dǎo)致出現(xiàn)了噪聲,該噪聲具有的頻帶寬度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于它作用系統(tǒng)的帶寬,并且在該帶寬中其頻譜密度基本可以作為常數(shù)考慮,因此,把它當(dāng)作白噪聲處理。
對(duì)式(7)中的信號(hào)分別進(jìn)行等時(shí)間采樣和等角度采樣,0~5 s和59~60 s時(shí)間段內(nèi)2種采樣方式的對(duì)比結(jié)果見圖2,從圖2(a)可以看出,0~5 s時(shí)間段內(nèi),由于轉(zhuǎn)速較小,等時(shí)間步長采樣結(jié)果優(yōu)于等角度采樣結(jié)果,擬合曲線更接近于原始信號(hào);隨加速度不斷變化,轉(zhuǎn)速隨之不斷變化,在59~60 s時(shí)間段內(nèi),等角度采樣精度明顯優(yōu)于等時(shí)間采樣精度。因此,對(duì)于變轉(zhuǎn)速運(yùn)動(dòng),采用等角度采樣更能得到接近于實(shí)際振動(dòng)的信號(hào)[25-26]。
圖2 等時(shí)間步長和等角度步長采樣對(duì)比
以齒輪箱這一走行部中最具代表性的旋轉(zhuǎn)部件為研究對(duì)象,杭海城際線路采用B型城際列車,其走行部齒輪箱的傳動(dòng)比為117/22,具體參數(shù)見表1。實(shí)際運(yùn)行時(shí),對(duì)列車運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)向架各部件的信號(hào)均進(jìn)行分析,以齒輪箱輸出軸前軸承的振動(dòng)幅值信號(hào)為研究對(duì)象。
表1 杭海城際列車走行部齒輪箱參數(shù)
在列車運(yùn)行某一時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行等時(shí)間采樣,采樣頻率為100Hz。列車行駛過程中加速度與時(shí)間的關(guān)系見圖3。
圖3 列車行駛過程中加速度與時(shí)間的關(guān)系
從圖3中可以看出,列車在行駛過程中,加速度時(shí)刻發(fā)生變化,0~30 s時(shí)間段內(nèi),加速度值近似為0,可以看作勻速運(yùn)動(dòng),35~60 s和60~80 s這2個(gè)時(shí)間段可以看成加速度增量不同的2段勻變加速運(yùn)動(dòng)。為使分析結(jié)果更接近實(shí)際工況,通過對(duì)已有測量數(shù)據(jù)插值的方式,重新構(gòu)建等角度間隔的數(shù)據(jù)集。
引入仿真振動(dòng)信號(hào)模型,模型參數(shù)見表2。
表2 仿真振動(dòng)信號(hào)模型參數(shù)
圖3描述典型的列車勻速穩(wěn)定運(yùn)行—?jiǎng)x車—再啟動(dòng)—?jiǎng)蛩俜€(wěn)定運(yùn)行過程,基于圖3運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、表1提供的振動(dòng)信號(hào),分別進(jìn)行時(shí)間FFT和階次跟蹤,得到的等時(shí)間步長頻譜見圖4。圖4(a)中頻率成分繁復(fù)雜亂,由于振動(dòng)信號(hào)中的振動(dòng)頻率隨時(shí)間不斷變化,該信號(hào)屬于非穩(wěn)定信號(hào),每次執(zhí)行單一的FFT變換,僅通過改變窗函數(shù)大小和形狀進(jìn)行分析,只能處理變化規(guī)律恒定的信號(hào),很難適應(yīng)隨時(shí)變化的信號(hào),得到譜線反映的是窗內(nèi)所有頻率成分,因此,無法識(shí)別故障頻率的特征;為更好地接近原始信號(hào),用三次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合,并進(jìn)行階次跟蹤得到的階次跟蹤頻譜見圖4(b),從結(jié)果看,對(duì)等時(shí)間采樣的信號(hào),采用階次跟蹤得到的階比譜中頻率模糊,依然不能清晰呈現(xiàn)故障特征。
圖4 等時(shí)間步長頻譜
階次跟蹤與FFT變換的區(qū)別在于分析域不同,階次跟蹤將FFT變換的等時(shí)間采樣轉(zhuǎn)換為等角度重采樣。對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)在角度域上重采樣,可大幅提高分析頻率的精度,以及在后續(xù)分析中的準(zhǔn)確性。運(yùn)用最小二乘法擬合出Δθk與tk的關(guān)系,在[iΔθ,(i+1)Δθ]之間進(jìn)行等角度細(xì)化,在每個(gè)鍵相之間通過線性插值的方法插入10個(gè)值,得到θ與t的近似關(guān)系。通過對(duì)列車振動(dòng)信號(hào)的擬合和等角度鍵相插值,得到角度鍵相和時(shí)間序列的關(guān)系。隨時(shí)間變化,角度鍵相的稀疏程度發(fā)生變化,加速度為正時(shí),速度不斷增加,等時(shí)間間隔內(nèi),角度鍵相分布稠密;反之,分布稀疏。在70 s左右時(shí),列車運(yùn)行速度最小,車輪的轉(zhuǎn)動(dòng)角速度也最小,等時(shí)間間隔內(nèi),角度鍵相最稀疏。
通過等角度重采樣和等角度鍵相間線性插值,得到重采樣信號(hào)并進(jìn)行階次跟蹤,得到的階次頻譜見圖5,圖中可以清晰地看到階次分別為1、2、4、6、8的諧波成分,與仿真的振動(dòng)信號(hào)頻率成分吻合。對(duì)于變轉(zhuǎn)速運(yùn)行的復(fù)雜工況,階次跟蹤可有效避免等時(shí)間采樣導(dǎo)致的采樣模糊、故障頻率的頻率范圍模糊且信號(hào)強(qiáng)度低等問題。
圖5 階次頻譜
在杭海城際列車的走行部在線監(jiān)測系統(tǒng)中,同時(shí)采集時(shí)域信號(hào)和階次跟蹤信號(hào),用于對(duì)比不同故障在列車不同運(yùn)行狀態(tài)下的不同表征。在對(duì)比過程中,可以清晰地看到對(duì)于典型的列車啟停過程,基于多項(xiàng)式擬合的階次跟蹤難以準(zhǔn)確得知故障頻率,使用提出的自適應(yīng)階次跟蹤技術(shù),可以更準(zhǔn)確地捕捉到故障信息。
城市軌道交通列車啟停頻繁、車速變化繁雜,但車輪的行駛速度始終取決于車輪的旋轉(zhuǎn)角速度。在高速旋轉(zhuǎn)且受力集中的情況下,基于等時(shí)間采樣的振動(dòng)信號(hào),信號(hào)能量分布于與列車行駛速度相關(guān)的范圍內(nèi),即故障頻率將分散于某一頻域范圍,不能準(zhǔn)確得知故障頻率和故障原因。
采用自適應(yīng)階次跟蹤技術(shù)時(shí),通過等角度采樣的方式,自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率,將時(shí)域上的非穩(wěn)定信號(hào)轉(zhuǎn)化為角域上的穩(wěn)定信號(hào),通過階次跟蹤得到階比譜,可以清晰地看出階次諧波成分,精確地識(shí)別故障頻率。
常見的階次跟蹤技術(shù)需要預(yù)先假設(shè)一個(gè)二次或者多次的關(guān)系對(duì)設(shè)備運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行擬合,一旦設(shè)備的運(yùn)行規(guī)律較復(fù)雜,則難以準(zhǔn)確進(jìn)行階次跟蹤。使用自適應(yīng)階次跟蹤技術(shù)可以適應(yīng)設(shè)備各種復(fù)雜的運(yùn)行模式,在城市軌道交通列車走行部旋轉(zhuǎn)部件實(shí)際監(jiān)測運(yùn)用中可以更好地捕捉到設(shè)備和故障特征,使階次跟蹤技術(shù)在城市軌道交通列車故障診斷中具有更廣闊的應(yīng)用前景。