1、第 1 期应用技术*南京地铁集团有限公司 2020 年立项科研项目(JS-D007X-XY12-00-2009-0276)地铁车辆轴箱轴承故障智能检测系统*周鸣语1金健1石鹏鹏1李冬方2张军2(1南京地铁建设有限责任公司，210017，南京;2哈尔滨国铁科技集团股份有限公司，150001，哈尔滨第一作者，高级工程师)摘要针对地铁车辆轴箱轴承故障诊断过程中隧道内强反射噪声干扰的问题，提出了一种基于小波包分解与大数据神经网络算法的故障智能检测系统。通过轨边非接触式声学传感器阵列，实现车辆走行部轴箱轴承声音信号采集;结合峭度计算方法，利用小波包分解进行特征提取;基于大数据神经网络算法进行故障分析识别
2、，并完成智能诊断。实测验证了该系统对地铁车辆轴箱轴承故障检测的可靠性。关键词地铁;车辆;轴箱轴承;智能故障检测中图分类号U270331+2;U2793+23DOI:1016037/j1007869x202301046Intelligent Detection System of Metro Vehicle AxleBox Bearing FaultZHOU Mingyu，JIN Jian，SHI Pengpeng，LI Dong-fang，ZHANG JunAbstractAiming at the problem of strong tunnel reflectionnoise interf
3、erence in the process of metro vehicle axle box bear-ing fault diagnosis，a fault intelligent detection system based onwavelet packet decomposition and big data neural network algo-rithm is proposed Through wayside non-contact acoustic sensorarray，the sound signal acquisition of axle box bearing inve
4、hicle running part is realized Wavelet packet decompositioncombined with kurtosis calculation method is used for featureextraction Fault analysis and identification is carried out basedon big data neural network algorithm，and intelligent diagnosisis completed The reliability of the promoted system f
5、or metrovehicle axle box bearing fault detection is verified by fieldmeasurementKey wordsmetro;vehicle;axle box bearing;intelligentfault detectionFirst-author s addressNanjing Metro Construction Co，Ltd，210017，Nanjing，China轴箱轴承作为地铁车辆的重要组成部件，是传递轮对与转向架之间各向作用力的重要纽带，在长期高速旋转运行下容易发生故障，是影响地铁车辆运行安全的重大隐患。因此，地
6、铁车辆轴箱轴承的故障智能检测对保障地铁运营安全具有重要意义。目前，轴箱轴承的状态监测主要有车载监测和轨边声学监测两种方式。车载监测需要在每辆被检车辆上安装振动传感器1-2，有传感器数量较多、安装位置受限、误报及漏报率高等缺点。轨边声学监测主要应用于货运列车和高铁动车组，针对地铁车辆轴箱轴承的研究和应用较少。对地铁而言，车辆追踪间隙短、地下区间长、外部干扰复杂，轴箱轴承故障信号因受隧道内强反射噪声干扰，难以将其有效识别与提取。鉴于此，本文对轴箱轴承故障噪声机理进行了理论分析，搭建了地铁车辆轴箱轴承转动测试平台，获得了大量的声学样本数据。在此基础上，提出一种利用轨边声学传感器阵列进行信号采集、采用
7、小波包分解技术进行特征提取，并基于大数据神经网络进行诊断的智能检测系统。并通过现场安装和实际过车检测，验证该系统对地铁车辆轴箱轴承故障诊断的有效性。本文研究可为开发地铁车辆轴箱轴承故障在线检测系统提供理论与试验依据。1地铁车辆轴箱轴承故障机理分析地铁车辆轴箱轴承是一种滚动轴承，滚动轴承一般由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。内圈的作用是与传动轴相配合并与轴一起旋转;外圈的作用是与轴承座相配合，起到支撑作用;滚动体借助于保持架均匀分布在内圈和外圈之间，其形状、大小和数量直接影响滚动轴承的使用性能和寿命;保持架能使滚动体均匀分布，引导滚动体旋转并起到润滑作用。在长期高速旋转运行过程中，滚动轴承
8、的内圈、3222023 年外圈和滚动体存在的交变载荷、润滑不良、热处理或装配不当等问题，会导致其在规定里程寿命未到时就发生剥离、裂纹、烧灼等现象。当滚动轴承元器件表面出现故障时，就会产生固定频率的冲击振动，其特征频率由其几何结构和转速所决定3。其中，滚动体故障特征频率 f、内圈故障特征频率 fI、外圈故障特征频率 fO的计算公式为:f=D2(d cos)22Ddfr(1)fI=Z(D+d cos)2Dfr(2)fO=Z(D d cos)2Dfr(3)式中:D 轴箱轴承节径，m;d 滚动体直径，m;Z 滚动体数目，个;接触角，();fr 转动频率，Hz。声音由振动产生，当滚动轴承发生故障时，异常
9、振动会产生具有类似特征的声音信号。因此，可以利用声学信号对轴箱轴承进行故障诊断，根据式(1)式(3)可以获得故障特征频率。但由于受材质、噪声传递路径等影响，不同故障的滚动轴承辐射噪声规律和振动特征有一定的区别，因此除特征频率外还需掌握真实的故障噪声数据。国内外对于利用振动信号进行轴承故障诊断的研究比较多。国外一些研究机构还提供利用加速度传感器获得轴承故障运行时的样本数据，国内对铁路车辆的轴承检测也已经有了比较成熟的产品4。目前，针对动车组车辆的轴承故障已经积累了大量数据，但尚没有地铁车辆的故障轴箱轴承的运行噪声数据。为了探究地铁车辆轴箱轴承故障机理，本文搭建了地铁车辆轴箱轴承转动测试平台，通过
10、设定不同速度驱动轴箱轴承在一定的承载压力下旋转，用于获取不同故障类型的轴箱轴承在运行过程中的辐射噪声。利用该测试平台，通过对不同部位、不同程度损伤及故障的大量模拟试验进行分析，获得了有充足数据的故障数据库，并获得了地铁车辆轴箱轴承典型外圈故障、内圈故障和滚动体故障的特征图谱。实验室轴箱轴承转动特征图谱如图 1 所示。图 1实验室地铁车辆轴箱轴承转动特征图谱Fig1otating characteristic spectrum diagram of metro vehicle axle box bearing in laboratory由图 1 可知，在运动过程中，当轴箱轴承各零件表面发生损伤后
11、，损伤零件与其余部件互相接触会引起周期性脉冲激励，这些冲击信号通过中间媒介传播后产生声音信号发散出去，不同部位的故障所导致的故障表现形式有所不同。相对于无故障情况，运行时 3 种故障下的轴箱轴承都会产生冲击噪声，冲击噪声的频率分布较宽，在不同频段下的冲击表现有所不同。通过采集这些信号并分析其在不同频段的特征，可以预测轴箱轴承是否发生故障。基于此设计了一种地铁车辆轴箱轴承故障智能检测系统。该系统利用声学传感器阵列进行轴箱轴承噪声信号采集，结合具有较强时频局部分解能力的小波包分析进行特征提取，并在获取足够样本数据的基础上，采用神经网络进行智能诊断。422第 1 期应用技术2系统设计为了实现对地铁车
12、辆轴箱轴承故障的诊断，首先需要在隧道内安装检测系统。隧道内具有空间狭小、吸声能力低、混响时间长等特点。当地铁列车在隧道内运行时，声波经隧道壁不断反射后多重叠加，其幅值增大且成分变得更为复杂，为故障诊断带来极大的干扰。为消除或降低复杂回声场对检测系统的影响，提高轴箱轴承故障信号的提取精准度，基于地铁盾构隧道的轮廓及轴箱轴承故障信号的声源位置，设计了可安装于隧道轨边的检测系统。该检测系统安装效果如图 2 所示。图 2检测系统安装效果Fig2Installation effect of detection system检测系统包括采集诊断系统和轨边传感器阵列。轨边传感器阵列由多个声学传感器和保护箱体
13、组成。其中，传感器阵列保护箱体结构采用指向性设计，将传感器放置在箱体开口中央，形成“喇叭状”，该设计有效隔离了反射声波，减少了外部区域噪声和隧道混响等因素带来的干扰，进而将轴箱轴承噪声信号受混响的影响降到最低。同时，箱体采用了隔音、吸音和择音设计，进一步提高了采集系统的抗干扰能力。3故障特征提取方法虽然通过传感器阵列保护箱体的指向性设计有效改善了隧道内强反射噪声干扰，但在原始采集信号中始终包含车辆轮轨噪声及部分由隧道混响叠加产生的噪声，这些噪声能量与故障轴箱轴承信号能量相比依然很高，且与轴箱轴承辐射噪声互相混杂在一起，容易影响故障诊断系统的诊断结果。根据地铁车辆轴箱轴承转动台的试验结果可知，轴
14、箱轴承故障冲击噪声频率范围较宽。但是隧道内噪声在不同频段的干扰情况是未知的，为了在隧道环境内更精确地提取故障特征，该检测系统在小波包变换后进行特征提取。小波包分解可同时分解监测信号的低频部分和高频部分，自适应地确定信号在不同频段的分辨率5。小波包分解每次得到的结果都是两个序列，最终将离散信号分解为不同的节点信号，分别包含了信号从高频到低频不同频带的信息。通过小波包分解，把含有干扰噪声的故障振动信号分解到不同的频带中。由于故障信号的冲击性导致频率分布较宽，而隧道内干扰噪声范围相对较窄，小波包分解后不同节点信号中包含干扰噪声信号和故障噪声信号的占比不同，因此可选择合适的节点信号进行特征提取以减小干
15、扰影响。该检测系统选择对冲击成分比较敏感的峭度值作为挑选节点信号的指标，对峭度最大值对应的节点信号进行包络谱计算，有故障的轴箱轴承噪声信号应该有符合式(1)式(3)的频率成分。针对轴箱轴承转动台的测试数据，当回转频率为 500 r/min 时，对轴箱轴承转动时采集到的声学信号进行小波包分解，可以获得多个节点信号;分别对每个节点信号进行峭度计算，选择峭度最大节点信号计算其特征谱。外圈故障和无故障特征谱对比如图 3 所示。由图 3 可知，外圈故障特征谱中峰值所处频率为 59 Hz，与式(3)代入轴箱轴承参数和转动频率计算的外圈特征频率基本一致，无故障特征谱在此频率没有明显峰值。图 3外圈故障和无故
16、障特征谱对比Fig3Comparison of outer ring fault and non-fault character-istic spectrums4故障诊断基于以上理论和数据分析，不同地铁车辆轴箱轴承故障特征谱中的信号幅度和特征频率有所不同。但在实际轴箱轴承故障声学诊断中，尤其在隧道环境中，由于轮轨噪声干扰，采集到的声学信号和频谱成分较为复杂，有时很难直接从图谱上找出故障特征频率6。因此，本文提出首先对阵列采集5222023 年信号进行小波包分解，根据小波包分解结果按照峭度选取节点信号获得包络谱数据，然后再对其余节点信号同时进行特征提取并组成特征矩阵，最后利用基于大数据的神经网络算法实现故障的智能诊断。神经网络算法采用三层 BP(反向传播)网络。以地铁车辆轴箱轴承转动测试平台试验获取的故障数据库作为基础故障库，用 200 组故障数据和200 组无故障数据作为训练样本对 BP 神经网络进行训练。通过设定期望误差和学习速率，实现神经网络的完善和优化;最终利用训练好的神经网络实现对地铁车辆轴箱轴承的故障智能诊断。具体训练步骤为:步骤 1:确定输入层。对样本数据进行特征提取，利用