1. 引言
近年来,我国的动车事业发展迅速,动车组速度的不断提升,轴箱轴承作为动车组列车的关键零部件,其性能以及其故障的发生直接影响着高速动车组列车的运行安全,甚至导致严重的交通事故,危机旅客生命财产安全,造成重大社会财产损失,因此研发高速动车组列车轴箱轴承的状态监测,并对其可能存在的故障进行准确分析和预测具有重要意义。
国内外学者针对轴承振动测试与故障分析,Li等 [1] 提出适用于滚动轴承复合故障提取的聚类算法。林京等 [2] 提出“小波熵”,用于滚动轴承故障诊断。吴春光等 [3] 提出了一种基于零空间追踪算法(NSP)的滚动轴承故障诊断方法。陶洁 [4] 提出了一种基于零空间追踪算法(NSP)的滚动轴承故障诊断方法等,提高了滚动轴承诊断准确率。张琛等 [5] 通过变分模态分解与奇异值熵融合技术,对滚动轴承早期微弱故障进行辨识。江志农等 [6] 针对早期故障非平稳及微弱特征,提出阶次跟踪能量算子(OTEO)与奇异值分解(SVD)结合轴承故障诊断方法。
由于高速列车运行环境复杂多变,轴承信号易受背景噪声及其他零部件的干扰,传统频谱分析方法可能不能有效地提取轴承故障特征。因此针对高速动车组列车轴承诊断方面,尚万峰等 [7] 提出了基于三阶累积量最小二乘及最小均方误差自适应算法的列车轴承故障诊断方法,有效地降低了强背景噪声干扰并提高了故障特征信号分离准确率。刘方等 [8] 研究了基于时域多普勒较正和EEMD的列车轴承声信号故障诊断,有效地提取了轴承内外圈局部故障特征。王靖等 [9] 研究了基于数据插值重采样技术的诊断方法,利用整周期采样技术、角度重采样技术以及特征谱提取技术等联合分析方法准确识别了列车轴承频带变化类非线性故障振动信号。Lei等 [10] 提出了改进的基于小波包变换的谱峭度算法,从而提高了轴承微弱故障特征提取的准确性。除此之外,铁道科学研究院机辆所20世纪90年代初开发的JSC-206机车车辆轴承诊断仪,提取峭度系数、均方根值等多个特征参数,并具有共振解调分析功能,己有多台服务于铁路机务段 [11]。虽然国内外学者针对高速动车组列车轴箱轴承振动测试和故障分析开展一些研究,但多数没有进行列车装车测试,实际振动测试以及故障诊断效果有待验证,迫切需要在真实列车上进行高速动车组列车轴箱轴承振动监测与故障分析。
本文针对动车组列车轴承在线状态检测的迫切需求,以CRH380动车组列车轴箱轴承为研究对象,利用搭建的高速动车组列车轴箱轴承振动监测软硬件系统,在列车上安装布置振动加速度传感器,对安装正常轴承与故障轴承的高速动车组列车在列车试验台上进行振动测试实验,利用包络谱算法等频域算法进行动车组列车轴承的故障诊断。
2. 高速动车组列车轴箱轴承振动系统搭建
2.1. 硬件系统搭建
高速动车组列车单列具有8个轴箱轴承,为了实现动车组轴箱轴承的振动信号采集,采集卡选用NI的9234,4通道信号同步采集,采样频率最高51.2 kHz,内置抗混叠滤波器,可以测量来自集成电子压电(IEPE)和非IEPE传感器的信号,例如加速度计、转速计和接近式探针。
2.2. 软件系统设计
采用LABVIEW软件编制高速动车组列车轴箱轴承振动采集软件,具体如图1所示。
![](//html.hanspub.org/file/4-2740240x9_hanspub.png)
Figure 1. The data collect software of the axle box bearings for high-speed EMU
图1. 高速动车组列车轴箱轴承采集软件
2.3. 包络谱
原始信号中包含了从高到低不同频率段的成分,对每个成分进行包络谱分析步骤如下
对原始信号作Hilbert变换,即
(1)
构建解析信号在
,即
(2)
解析信号在
求模即可得到包络信号
(3)
对包络信号进行分析可得到包络谱。
3. 高速动车组列车试验台及传感器布置
3.1. 高速动车组列车试验台
考核实验在如图2所示的国家高速动车组总成工程技术研究中心设计搭建的高速动车组列车试验台上开展,试验台可以进行400 km/h的高速动车组列车试验台的台架试车实验,实验考核对象为CRH380高速动车组列车。该试验台可测试内容十分全面,主要包括列车的动力学性能、制动性能、牵引性能、弓网受流性能等。通过将前文所述的振动信号采集系统搭载在试验台上待测车辆指定位置处,实现振动状态的监测与故障分析。
![](//html.hanspub.org/file/4-2740240x16_hanspub.png)
Figure 2. The test-bed of high-speed EMU
图2. 高速动车组列车试验台
3.2. 振动传感器布置
动车组列车上布置8个加速度传感器,均为双向传感器,其安装位置如图3所示。选用厦门乃尔电子有限公司的高频振动传感器型号CA2ZD320-10,具体参数如表1所示。
(a) 传感器布置图
(b) 传感器布置实物图
Figure 3. The sensors’ layout of the axle box bearings for high-speed EMU
图3. 高速动车组列车轴箱轴承传感器布置
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 1. The parameters of acceleration sensor
表1. 加速度传感器性能参数
3.3. 轴箱轴承
高速动车组列车轴箱轴承的型号为CRI-2692,为双列圆锥滚子轴承,具体结构如图4所示。图中,圆锥滚子轴承的接触角分为内滚道接触角
、外滚道接触角
和滚子大端面与挡边接触角
,其结构参数如表2所示。
![](//html.hanspub.org/file/4-2740240x22_hanspub.png)
Figure 4. The structure of double row tapered roller bearing
图4. 双列圆锥滚子轴承结构
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 2. The structure parameters of the axle box bearings for high-speed EMU
表2. 高速动车组列车轴箱轴承结构参数
双列圆锥滚子轴承特征频率采用如下公式计算。
外圈通过特征频率(BPFO)
(4)
内圈通过特征频率(BPFI)
(5)
滚子通过特征频率(BSF)
(6)
保持架通过特征频率为(FTF)
(7)
式中,
为轴承内圈转动频率,
,n为内圈转速;d为滚动体直径;
为轴承节径;
为轴承接触角,
;Z为每列滚子个数。
3.4. 试验工况
动车组列车分别在100、200、250、300、350 km/h转速条件下进行测试试验,对应轴承的转速分别为624、1248、1561、1872、2185 r/min。几种转速条件下的轴承的特征频率如表3所示。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 3. The Characteristic frequency of CRI-2692 bearing failure
表3. CRI-2692轴承故障特征频率
注:车轮直径850 mm。
4. 高速动车组列车轴箱轴承故障诊断
采用时域波形、FFT以及包络谱对比分析不同转速条件下动车组列车轴箱正常和故障轴承振动测试数据。
4.1. 正常轴承振动分析
不同转速条件下S1测点的时频域信号如图5~7所示。由图可以看出,频域信号中未见明显轴承特征频率,表明为正常轴承。
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 5. Vibration test signal of normal bearing S1 test point (100 km/h)
图5. 正常轴承S1测点振动测试信号(100 km/h)
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 6. Vibration test signal of normal bearing S1 test point (200 km/h)
图6. 正常轴承S1测点振动测试信号(200 km/h)
(a) 时域
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 7. Vibration test signal of normal bearing S1 test point (300 km/h)
图7. 正常轴承S1测点振动测试信号(300 km/h)
4.2. 故障轴承振动分析
不同转速条件下S8测点的时频域信号如图8~10所示。由图可以看出,轴箱轴承振动包络谱表现出有明显外圈故障频率,外圈具有故障,轴承拆解照片如图11所示,由图可以看出,外圈存在明显故障,验证了振动监测系统与故障分析算法的有效性。
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 8. Vibration test signal of failed bearing S8 test point (100 km/h)
图8. 故障轴承S8测点振动测试信号(100 km/h)
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 9. Vibration test signal of failed bearing S8 test point (200 km/h)
图9. 故障轴承S8测点振动测试信号(200 km/h)
(a) 时域
(b) FFT
(c) 包络谱
Figure 10. Vibration test signal of failed bearing S8 test point (300 km/h)
图10. 故障轴承S8测点振动测试信号(300 km/h)
5. 结论
本文设计搭建高速动车组列车轴箱轴承振动监测系统,以CRH380动车组列车轴箱轴承为研究对象,采用时频域分析典型工况条件下轴承振动,得出如下结论:
1) 本文设计搭建的高速动车组列车轴箱轴承振动监测系统可以有效测试轴箱轴承的振动信号;
2) 采用包络谱等频域算法分析高速动车组列车轴箱轴承振动,并轴承实物进行对比表明,有效诊断出故障轴承。
基金项目
《高速动车组关键零部件智能制造新模式应用》项目。