CN112393906B - 一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法 - Google Patents

一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，包括采集地铁运行状态下的轴承加速度信号，获取不同工况下的正常振动数据、不同故障工况的振动数据；对获得的状态信号进行特征提取，对状态信号通过改进的总体平均经验模态分解方法进行分解，得到多个本征模态分量；通过快速谱峭度图和相关系数，结合本征模态分量的能量，选取关键本征模态分量信号进行原信号重构，得到新的本征模态分量特征集；识别出轴承的早期微弱故障信号；对早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及当前轴承健康等级；本发明可以根据不同的健康等级，采取积极的不同维护手段和策略，从而有效延长滚动轴承的寿命以及避免不必要的损失。

Description

一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法
技术领域
本发明涉及一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，属于轨道交通领域。
背景技术
根据滚动轴承的组成结构，其故障可分为内圈故障、外圈故障、滚动体故障、保持架故障，或者是上述二种或多种故障同时出现的复合故障。在现有技术中，地铁车辆转向架滚动轴承的故障的检测存在不能诊断早期故障、不能针对故障进行分类和故障诊断不够准确等问题，实际工程应用中，由于滚动轴承的运行工况复杂多变，工作环境大多是高速重载，加之安装使用不当、维护不及时和润滑不良以及自身制造缺陷，使得滚动轴承成为机械设备中的易损件之一。
目前针对转向架轴承的维护主要是通过两种方式：一种是传统的人工检测，通过是否有异响、异常振动来拆装目测轴承状态，第二种是通过采集轴箱轴承的振动数据，对比是否存在轴承故障特征频率信号。前者不仅依赖主观判断，而且极为耗时耗力，后者检测出现异常警告时，一般已经处于轴承失效末期，同时存在大概率诊断错误的情况。而传统频域分析法主要是人通过观察频谱图中故障特征频率处有无谱峰来诊断故障，诊断效率和精度都较低。
发明内容
本发明提供一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，可以根据不同的健康等级，采取积极的不同维护手段和策略，从而有效的延长滚动轴承的寿命以及避免不必要的损失。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，包括以下步骤：
第一步，采集地铁运行状态下的轴承加速度信号，获取不同工况下的正常振动数据、不同故障工况的振动数据；
第二步，对获得的状态信号进行特征提取，对状态信号通过改进的总体平均经验模态分解方法进行分解，得到多个本征模态分量；
第三步，通过快速谱峭度图和相关系数，结合得到的多个本征模态分量的能量，选取出关键本征模态分量信号进行原信号重构，得到新的本征模态分量特征集；
第四步，基于重构信号进行诊断，识别出轴承的早期微弱故障信号；
第五步，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级；
作为本发明的进一步优选，第四步中，基于重构信号进行诊断具体包括以下步骤：
第41步，将重构信号通过快速谱峭度图确定带通参数；
第42步，将确定的带通参数滤波处理后进行改进型的共振解调处理，通过平方包络谱进行轴承故障诊断，判断轴承是否失效；
作为本发明的进一步优选，第五步中，关于判别出当前轴承的健康等级具体包括以下步骤：
第51步，将第三步中获取的新的本征模态分量特征集进行神经网络训练，形成轴承故障模型；
第52步，利用训练成的轴承故障模型进行故障类型识别；
第53步，将本征模态分量特征集形成基准空间(MSN,N＝10)，表示基准空间中每个IMF可具有10个自由度，即有效特征参数为：平均值、峰峰值、有效值、波峰因子、峭度、多点峭度、偏度、形状系数、脉冲系数和裕度因子，然后计算已有的各类轴承的马氏距离；
第54步，通过已有的马氏距离，构建[0，100]的轴承健康指数和健康等级表；
作为本发明的进一步优选，轴承的健康指数设置在0到100之间，数值越大表示轴承状态越健康；指数为100时表示目标轴承处于最佳状态，指数为0时表示目标轴承彻底失效，并将健康状态进行评级，设定优良(85，100]，健康(70，85]，亚健康(55，70]，预警(40，55]，警告(25，40]，失效[0，25]；
作为本发明的进一步优选，在待测轴承顶端安装三向加速度传感器，待测轴承底端安装三向加速度传感器，两个三向加速度传感器通过电源供电，数据采集卡采集待测轴承三个方向的振动加速度值，传送至计算机，进行分析，获取第一步所需的数据；
作为本发明的进一步优选，前述的方法包括两种模式，第一种为学习模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，将这些数据定期进行保存；
第二种为报警模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，只保存其中的故障数据；
作为本发明的进一步优选，基于重构信号进行诊断或者判别出当前轴承的健康等级中对神经网络训练进行的算法采用遗传算法。
通过以上技术方案，相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
1、本发明基于的诊断、分类以及健康评估方法，在经过仿真、试验和工程实践都表明，能够有效识别出转向架轴承的微弱故障；
2、本发明可以在早期就可以检测出轴承弱信号的故障，同时可以准确识别，从而形成工程效益；
3、本发明可以快速定位出轴承故障的类型，从而分析出造成该故障的路径，从路径上降低该类故障的发生率；
4、本发明可以通过健康评估等级来制定轴承维护策略以及轴承运营更换策略，从而形成减少更换成本和节约普查时间的效益。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明提供的轴承故障诊断流程图；
图2是本发明提供的轴承微弱故障信号提取流程示意图；
图3是本发明提供的对样本进行训练、故障诊断采用的遗传算法流程图；
图4是本发明提供的健康状态等级表；
图5是本发明提供的轴承健康状态等级技术流程图；
图6是本发明提供的遗传算法的流程示意图；
图7是本发明提供的基于遗传神经网络的滚动轴承故障诊断方法技术图；
图8是本发明提供的EMD算法原理示意图；
图9是本发明提供的MEEMD算法原理示意图；
图10是本发明提供的试验后的快速谱峭度图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
针对现有技术中，对地铁车辆转向架轴承的维护通常通过两种方式，一种是人工检测，另一种是采集轴承振动数据，进行对比是否存在轴承故障特征频率信号，前者依赖主观判断，极为耗时耗力，后者发现异常时，轴承已处于失效末期；因此本申请旨在提供一种新的方法，可以满足轴承微弱信号故障的诊断、分类以及健康评估，而地铁车辆是一个复杂的多体***，不但有各部件之间的相互作用力和相对运动，而且还有轮轨之间的相互作用关系；因此，需要尽可能做出符合实际情况的模拟，建模时考虑了将车辆横向运动和垂向运动耦合起来的数学模型，建立精细化的非线性动力学模型；将采集到的轴承和转向架的振动信号与动力学模型的响应进行校核，验证模型的可靠性；可靠的动力学模型，有利于更深入的理解发生故障时***状态的变化，同时对于车载传感器的布设提供依据。即本申请的目的在于建立车辆***动力学模型，仿真转向架轴承故障工况，分析固有频率对故障轴承刚度变化的敏感程度，建立函数关系，并分析不同的轴承故障工况将引起***模型突变和振动加强的区别。
图1所示给出了本申请的思考路径，收集高铁动车的转向架轴承各类工况振动数据，这类数据进行两方面的分配，一个是对轴承故障诊断方法进行选取，第二个进行健康评估等级，最终通过程序获得实现。
图2所示，给出了轴承故障诊断流程图，具体包括以下步骤：
第一步，采集地铁运行状态下的轴承加速度信号，获取不同工况下的正常振动数据、不同故障工况的振动数据；在此步骤中，主要是收集地铁车辆发生故障的一系列轴承，汇总故障的类型，将故障按照从轻到严重进行分类，从每一类中挑选典型的，进行滚振动试验和正线试验，采集轴承的振动状态，和相应的转向架状态，尝试建立不同故障程度的轴承对转向架的振动关系；
需要说明的是，在试验过程中发现，滚动轴承故障按类型主要分为表面磨损和局部损伤两种类型，当轴承表面发生磨损时，振动复制会逐渐增大，波形无显著的变化，因此相对而言，局部损伤类故障如点蚀、剥落的危害程度要大得多；
第二步，对获得的状态信号进行特征提取，对状态信号通过改进的总体平均经验模态分解方法(MEEMD-PE)进行分解，得到多个本征模态分量；
需要说明的是，获取得到的振动信号在进行特征提取前，需要做规整处理，因为直接测得获取的数据比较粗糙，往往含有噪声、趋势项等，不能直接进行后续的分析，因此为了等到更加准确的分析结果，就要先进行数据处理，一般的数据处理有数据归一化、去噪、去除直流分量以及消除趋势项等；而振动传感器输出的一般都是时间波形，需要通过傅里叶变换，把时间域信号转换为频域信号；
第三步，通过快速谱峭度图和相关系数，结合得到的多个本征模态分量的能量，选取出关键本征模态分量信号进行原信号重构，得到新的本征模态分量特征集；
第四步，基于重构信号进行诊断，识别出轴承的早期微弱故障信号；
第五步，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级；
本申请中，假定滚动轴承各滚动体与内外圈表面无打滑，则滚动轴承故障频率的计算公式如下：
轴承的转频fr：
Figure BDA0002748296840000051
滚动体通过外圈故障点的频率，即外圈故障特征频率fo：
Figure BDA0002748296840000052
滚动体通过内圈故障点的频率，即内圈故障特征频率fi：
Figure BDA0002748296840000053
滚动体某一点损伤通过内外圈的频率，即滚动体故障特征频率fe：
Figure BDA0002748296840000054
保持架的故障特征频率fc：
Figure BDA0002748296840000055
式中，轴承的转速为n(r/min)，滚动体的直径为d(mm)，轴承的节径为D(mm)，滚动体的个数为Z和接触角为α。
本申请中部分算法原理如下：
MEEMD算法原理
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)，即EMD方法，是一种自适应的数据处理方法，使复杂信号分解成若干个本征模函数分量(IMF分量)来组成，但得到的IMF分量往往存在模态混合，为解决EMD分解出现的模态混叠现象，同时减少伪分量，通过多组分量集合平均和排列熵(PE)识别的方式排除异常IMF分量，从而改进为MEEMD方法，其算法流程如图8和图9。
快速谱峭度图(图10所示)
谱峭度法(Spectral Kurtosis，SK)，通过计算信号峭度值来指出隐藏的非平稳信号出现的频带范围，本申请采用二分法分解的快速谱峭度图法(FSK)以确定各IMF信号的带通滤波频率范围，分别计算原始信号和各个IMF的快速谱峭度图，判断各个IMF谱峭度最大值所处频带区间与原信号频带区间是否相一致，若一致，则初步认为则该IMF为关键，同时结合互相关系数的方式，得到关键IMF分量库，以图9为例进行示例。
马氏距离计算原理
马田***(MTS)是基于多维度参数进行轴承微弱故障识别的方法，基于MEEMD在马田***下计算马氏距离，从而表征轴承健康状态，其计算公式如下：
Figure BDA0002748296840000061
其中：设有n个样本，每个样本有m个特征变量,n个样本形成的基准空间矩阵为(Xij)n×m，Zij为标准化空间矩阵，xij为基准空间矩阵。
Figure BDA0002748296840000062
Figure BDA0002748296840000063
式中：
Figure BDA0002748296840000064
为马氏距离，R为马氏距离的信噪比。
在上述诊断过程中，对时间域信号、频域信号进行对比分析，可以了解测试对象的动态特性，对设备的状态做出评价，准确且有效的诊断设备故障，核对故障实现定位，为避免故障的发生提供依据。
在轴承故障诊断过程中，关于其微弱故障信号的提取，如图3所示，其中，在上述第三步中，选取出关键本征模态分量信号进行原信号重构，选取的限定条件如图3中所示的，峭度大于3.5，选取前N个关键本征模态分量信号，这里再次限定N≤5，获取重构信号，将重构信号通过快速谱峭度图确定带通参数；将确定的带通参数滤波处理后进行改进型的共振解调处理，通过平方包络谱进行轴承故障诊断，判断轴承是否失效；
图4所示，关于判别出当前轴承的健康等级具体包括以下步骤：将第三步中获取的新的本征模态分量特征集进行神经网络训练，形成轴承故障模型；利用训练成的轴承故障模型进行故障类型识别；在本申请中，利用训练成的轴承故障模型进行故障类型识别，这个模型的产生是基于如图7所示的智能算法作为研究手段的，结合前期理论分析和在线监测的结果，设置输入量和输出量，通过不断自适应调节，逐步得到稳定的预测模型，为故障的准确预测提供方法；接着将本征模态分量特征集形成基准空间，计算已有的各类轴承的马氏距离；通过已有的马氏距离，结合轨道行业轴承振动的统计数据、历史经验，构建[0，100]的轴承健康指数和健康等级表，也就是说使用健康指数来量化实时运行状态，将轴承的健康指数设置在0到100之间，数值越大表示轴承状态越健康；指数为100时表示目标轴承处于最佳状态，指数为0时表示目标轴承彻底失效，并将健康状态进行评级，设定优良(85，100]，健康(70，85]，亚健康(55，70]，预警(40，55]，警告(25，40]，失效[0，25]，据此，图5所示，根据不同的健康等级，采取积极的不同维护手段和策略，能够有效的延长滚动轴承的寿命和避免不必要的损失。
在进行健康评估时，MTS作为多维模式识别方法，主要目的是通过构建测量尺度来衡量需要检测的样本是否异常和异常的程度；和支持向量机、贝叶斯判别、神经网络等其它模式识别技术相比，MTS在分类和识别中的计算简单、运行速度快，而且不涉及到参数估计和训练数据分布的假设，如贝叶斯网络中的先验分布、统计学中的概率分布、模糊集理论中的隶属度或隶属函数；MTS将马氏距离和田口方法结合起来，充分利用马氏距离作为参考依据，计算待测样品的距离，通过距离来反应轴承的当前状态。
本申请中，获取数据的硬件***包括电源、位于轴承顶端的三向加速度传感器、位于轴承底端的三向加速度传感器、数据采集卡以及计算机，电源用于对轴承顶端的和底端的三向加速度传感器供电；数据采集卡用于采集来自两个三向加速度传感器所测得的轴承的三个方向的振动加速度值；计算机用于接收来自数据采集卡的三向加速度值，对其进行分析，根据分析结果并与阈值进行比较，进行轴承状态实时监测；在本测试***中，采用的是三向加速度传感器，依据动力学模型计算和模态分析结果，选择的布设位置是置于轴承的上下作用面，选择的三向加速度传感器在三个正方向方向在传感器上有标明，安装的时候传感器X轴的正方向朝着列车前进方向，Y轴方向和X轴在同一平面但是垂直于X轴，Z轴垂直于轨道水平面。
本申请的在线故障诊断结合了实时的数据采集、数据分析以及故障诊断，通过实时的数据分析，与所设置的阈值相比较，判定是否故障，本申请基于的运行模式包括两种模式，第一种为学习模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，将这些数据定期进行保存；学习模式适用于新的设备、新的负载工况、维修后的设备等，使得报警阈值能够根据新的工况进行变化；第二种为报警模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，只保存其中的故障数据；***在经过一段学习模式得到稳定的阈值后，使用报警模式；而基于重构信号进行诊断或者判别出当前轴承的健康等级中对神经网络训练进行的算法通常采用遗传算法，如图6所示，是遗传算法的流程示意图。
而在本申请中，利用训练成的轴承故障模型进行故障类型识别，这个模型的产生是基于如图7所示的智能算法作为研究手段的，结合前期理论分析和在线监测的结果，设置输入量和输出量，通过不断自适应调节，逐步得到稳定的预测模型，为故障的准确预测提供方法。
综上，本文提出了基于MEEMD-PE(改进的经验模态分解)和快速谱峭度图的故障诊断方法，通过仿真、试验和工程实践都表明，该方法有效识别出转向架轴承微弱故障；不仅可以准确识别、而且可以在轴承故障早期就可以检测出来，从而形成工程效益。
通过BP神经网络进行训练，从而建立轴承故障模型，可以对不同轴承进行分类，对不同轴承故障进行分类；可以速度定位出轴承故障的类型，从而分析出造成该故障的路径，从路径上降低该类故障的发生率；同时可以通过健康评估等级来制定轴承维护策略以及轴承运营更换策略，从而形成减少更换成本和节约普查时间的效益。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本申请中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。
本申请中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (5)

1.一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，采集地铁运行状态下的轴承加速度信号，获取不同工况下的正常振动数据、不同故障工况的振动数据，建模时考虑了将车辆横向运动和垂向运动耦合起来的数学模型，建立精细化的非线性动力学模型；
第二步，对获得的状态信号进行特征提取，对状态信号通过改进的总体平均经验模态分解方法进行分解，得到多个本征模态分量；
第三步，通过快速谱峭度图和相关系数，结合得到的多个本征模态分量的能量，选取出关键本征模态分量信号进行原信号重构，得到新的本征模态分量特征集；
通过多组分量集合平均和排列熵识别的方式排出异常IMF分量，从而改进为MEEMD方法，通过计算信号峭度值来指出隐藏的非平稳信号出现的频带范围，采用二分法分解的快速谱峭度图法以确定各IMF信号的带通滤波频率范围，分别计算原始信号和各个IMF的快速谱峭度图，判断各个IMF谱峭度最大值所处频带区间与原信号频带区间是否相一致，若一致，则初步认为则该IMF为关键，同时结合互相关系数的方式，得到关键IMF分量库；
第四步，基于重构信号进行诊断，识别出轴承的早期微弱故障信号；
第五步，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级；
第51步，将第三步中获取的新的本征模态分量特征集进行神经网络训练，形成轴承故障模型；
第52步，利用训练成的轴承故障模型进行故障类型识别；
第53步，将本征模态分量特征集形成基准空间(MSN,N＝10)，表示基准空间中每个IMF具有10个自由度，有效特征参数为：平均值、峰峰值、有效值、波峰因子、峭度、多点峭度、偏度、形状系数、脉冲系数和裕度因子，然后计算已有的各类轴承的马氏距离；
第54步，通过已有的马氏距离，构建[0，100]的轴承健康指数和健康等级表；
轴承的健康指数设置在0到100之间，数值越大表示轴承状态越健康；指数为100时表示目标轴承处于最佳状态，指数为0时表示目标轴承彻底失效，并将健康状态进行评级，设定优良(85，100]，健康(70，85]，亚健康(55，70]，预警(40，55]，警告(25，40]，失效[0，25]。
2.根据权利要求1所述的地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，其特征在于：第四步中，基于重构信号进行诊断包括以下步骤：
第41步，将重构信号通过快速谱峭度图确定带通参数；
第42步，将确定的带通参数滤波处理后进行改进型的共振解调处理，通过平方包络谱进行轴承故障诊断，判断轴承是否失效。
3.根据权利要求1所述的地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，其特征在于：在待测轴承顶端安装三向加速度传感器，待测轴承底端安装三向加速度传感器，两个三向加速度传感器通过电源供电，数据采集卡采集待测轴承三个方向的振动加速度值，传送至计算机，进行分析，获取第一步所需的数据。
4.根据权利要求1所述的地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，其特征在于：前述的方法包括两种模式，第一种为学习模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，将这些数据定期进行保存；
第二种为报警模式，在完成到第五步后，对识别出的早期微弱故障信号进行处理，判别轴承是否失效，以及判别出当前轴承的健康等级，只保存其中的故障数据。
5.根据权利要求2所述的地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法，其特征在于：基于重构信号进行诊断或者判别出当前轴承的健康等级中对神经网络训练进行的算法采用遗传算法。
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