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利用小波变换的火车车轮轴承故障诊断经验
摘要
滚动轴承广泛应用于火车车轮轴承,车轮轴承故障检测对维护列车的安全性和舒适性具有重要的意义。振动信号分析是用于滚动轴承监测最流行的技术，然而，振动信号分析轮毂轴承的应用在实践中相当有限。在本文中，一种新的方法称为实证的小波变换（EWT）用于振动信号分析和车轮轴承故障诊断。EWT方法结合经验模式分解的小波，适合于非平稳振动信号。使用模拟信号和实际车轮轴承振动信号验证了该方法的有效性，结果表明，EWT提供在外圈故障，检测故障和性能良好的滚子，外圈和滚子复合故障。
1.引言
随着国民经济的快速发展，铁路运输在运输系统中起着越来越重要的作用。保证列车的旅客和货物运输安全、稳定运行，这是一个重要的任务。轮毂轴承是火车必不可少的机械部件。滚动轴承广泛用于火车车轮轴承。沉重的负荷和长期交变应力的操作条件下，很容易导致各种滚子轴承失效，如点蚀、剥落、和桥烧掉。据统计，轴承故障是铁路列车最常见的故障形式。因此，它对保持安全性、稳定性和舒适性，以及检测缺陷的具有重要性，特别是对列车的速度在最近几年的快速发展的时候。
在轴承故障诊断中，存在着各种技术。他们包括车载状态监控，基站监控系统和地面检测系统，如油液监测/铁谱监测，热箱探测器，声发射（AE）和振动信号分析。
油液监测包括物理和化学分析、铁谱分析、红外光谱分析、光谱分析、污染分析。油液监测技术是提取用于列车轴承，通过测量其退化程度获得操作信息润滑油样，分析磨损部位，失效模式以及磨损程度。油液监测技术已在许多情况下被证明是一个预测和前瞻性的工具来识别早期疲劳和磨损模式。然而，主要的限制是油润滑轴承和耗时需要合适。除此之外，很难应用到车载监测油液分析。
此外，一些其他的检测技术已经发展到识别有缺陷的轴承失效前。热箱的检测方法是常用的实践。该方法是通过检测轴承箱温度监测轴承的情况。有两种检测系统。一种是安装在每节车厢的轴承温度传感器实时车载系统。另一种是应用热轴承检测器系统。如果轴承工作温度超过用户设定的阈值，系统会发出报警，但温度不会增加很多早期失效。滚动轴承的失效发生的很快，可能会导致桥烧掉，从而导致脱轨和分解。这对列车的安全运行是危险的。
为了早期发现轴承故障，声发射技术应用于监测旋转机械，例如，滚动轴承。声发射技术是测量瞬态弹性波的相互作用产生因为在轴承元件损坏。虽然声发射技术被证明是有用的，声发射在轴承故障诊断中的成功应用是非常有限的。主要的缺点是，信号的衰减是很严重的。因此，声发射传感器需要靠近火车轴承和被放置在车轮轴承的非旋转部件，可对复杂的监控系统不方便。然而，折流板的研究对如何处理、解释和从所获取的数据信息进行分类也是一大难点。
振动信号的分析可能是最重要和最流行的技术，用于滚动轴承的监测。通过轴承的振动信号，充满了丰富的信息和不同的故障类型的敏感。目前已证实该方法具有检测早期故障和提供可靠的结果的能力。基于振动信号的诊断，近年来引起了广泛的关注。大量的研究工作，对滚动轴承的振动方法基于已报道。这些方法可以按功能分为三类，称为时域法、频域法，和时间–频域法。时域法是测量从时域信号的统计参数，例如，方差，峰峰值，和峰度。频率域方法，包括傅里叶变换、快速傅里叶变换和功率谱等，可以锁定特定的频率范围内，这正是我们所感兴趣的方面。时域和频域的方法可能会导致错误的结果时，适用于非平稳信号，因为这些方法都是基于假设的过程中产生的信号是平稳和线性。近年来，许多先进的时间–频域信号处理方法，如短时傅里叶变换（STFT）。维格纳–Wigner-Ville分布，小波变换，局部均值分解（LMD），经验模式分解（EMD），已被用来处理非平稳信号的旋转机械故障诊断。经验模式分解，黄等人提出的，是处理非平稳数据最强大的时间–频率的方法之一。它是基于在信号时域波形的局部特征。经验模式分解方法可以分解任何信号到一些成员被称为固有模态函数（IMF）和最终残留。IMF表示自然振荡模式嵌入在信号和工作为基础的功能没有预先建立的。由于EMD提出了1998，这引起了广泛的关注并被广泛研究的各个领域，例如，医学和生物学，振响应分析裂缝图像处理，故障诊断。吴和黄应用EMD和白噪声的经验发现，EMD是一个有效的二进滤波器。希波吕等人。表明EMD相当于滤波器从随机过程信号。kopsinis和McLaughlin提出了EMD降噪方法具有相似的小波去噪方法在研究小波阈值。近几年，一些研究人员试图建立数学模型的方法。Daubechies等人。提出了一种模式，建立了一个函数来表示信号。然后，他们可以使用功能检测信号不同的模式。灵感的EMD和压缩传感，侯和施提出要从我–调频形式主义的节约表示，然后通过一定的假设在错误的分析检索模式。吉尔斯结合小波变换和EMD的创造性。笔者尝试提出的适应性将信号的频谱在EMD方法为小波变换。这可以改变二进制小波频谱划分。基于这个想法，他们提出了一种称为实证的小波变换（EWT）。实践证明，该方法可以区分不同的模式和提供更可靠的结果与EMD。
在本文中，我们将介绍实证研究的小波变换在故障诊断领域。这种方法是通过模拟信号进行EMD分解的结果进行比较。此方法与希尔伯特变换解调分析应用于实际的振动信号在不同的故障条件下，由于振动信号是伴随在实际工程中采用的调制现象。结果证明了该方法的有效性。
本文的其余部分安排如下。简要介绍了EMD和描述研究小波变换在第2节中给出。在3节中，两个模拟信号用于验证EWT，EMD的结果比较。在4节中，将该方法应用于列车乘客轮轴承。
2. 实证的小波变换
2.1经验模态分解方法概述
黄等人员介绍了经验模态分解使用。这种方法能够多分量信号分解成一些分量。根据定义，一个函数是IMF如果满足以下条件：（1）极值的数目和零交叉点的数量相等或相差最多的一个，和（2）的局部极大值定义的信封（信封上的意思）和信封的局部极小值的定义（下包络）为零。EMD的算法是通过三个步骤实现：
步骤1：提取所有的局部极大值和局部极小和连接用三次样条分别为上、下包络极值。
步骤2：利用原始信号X之间的差异得到元件H1（t）和包络的均值。
步骤3：把H1为原始信号，重复步骤1和步骤2，直到组件满足IMF的定义。那么最终的组件被命名为C1，这代表了国际货币基金组织。之后，在x（t）的残留和C1是重复步骤1和2直到残留是一个单调函数或常量。
分解后，我们得到了大量的IMFs ci（i = 1，2，。..，N）和残留rn，这是x的平均趋势（T）。将原信号x（t）可以表示为国际货币基金组织的成分，如C1，C2，代表从高到低的频段。关于更详细的EMD算法中可以找到参考。
2.2实证的小波变换
小波变换是一种新的实证方法来检测不同的成员称为自适应模式。在傅里叶域的角度，实证小波方法建立一套小波过程相当于建立一组带通滤波器的信号。适应性体现在检测过滤器的支持根据信息位于原始信号由经验模式分解。该模式是–FM组件，具有紧支撑的傅里叶谱。所以，检测不同模式类似于傅里叶频谱划分和应用过滤根据支持。
首先，我们需要将傅里叶。的傅里叶轴分割取决于在原始信号的频谱信息，这体现了适应性。的傅里叶轴分割的目的是将对应于不同的模式，是以特定的频率和紧凑的支持国际货币基金组织在不同的部分。假设我们想的傅里叶频谱分割成N个连续的段。既然这样，我们需要在傅里叶谱发现最大的局部极大值（N-1）。0和prod;总是用这种方法（傅里叶归一化）。这组的最大值，我们定义的每段之间的界限哪里x0 = 0 and xN = prod;。每一段标记可看见图1。
围绕每个xn，我们定义了一个宽度2sn和Sn = CXN过渡阶段TN。C是正确选择得到一个紧框架和（1）式给出
接下来，一系列的实证小波的构造的基础上的想法用在建设上的–帕利和Meyer小波。所有N＞0，实证的尺度函数和小波函数的经验可以通过以下定义的表达式。
函数b(x) = x4(35 _ 84x 70x2 _ 20x3 ) 的经验这是最常用的。所以，所有N＞0，Eqs。（1）和（2）可简化为（4）和（5）如：
实证的小波变换（EWT）在路上与经典小波变换类似的定义。世界经济论坛的细节系数eth;N；TTHORN;给出了方程（6），
通过实证小波内积和世界经济论坛eth;近似系数0；TTHORN;给出了方程（5），同时通过与尺度函数的内积：然后重建信号，经验模式给出了（8）-（10）。
3.仿真验证
为了验证EWT效果，模拟信号在这段视。当旋转机械如滚动轴承发生故障，信号往往是由不同的谐波分量和冲动。首先我们考虑了由周期性的脉冲信号和白噪声。这是用来验证如果EWT是强大的噪音。混合信号是
在wn = 1500, j = 0.035处。原始信号的时间波形x0（t），白噪声n（t）和混合信号x（t）是在图2中给出了作为比较，EWT和EMD都用来分解合成信号。EWT和EMD得到的部件在图中给出。分别为3和4，在国际货币基金组织的代表固有模式函数。从无花果。3–5，可以发现，EWT的表现和组件模式2与真正的脉冲组成的协议。EMD分解图2。x0的时域波形（T）、N（t）和混合信号x（t），信号为12分量的频率由高到低顺序。图4只显示前4个IMF分量。由于噪声干扰，EMD产生假组件没有物理意义。
总之，分析结果表明，EWT是噪声的鲁棒性和更准确的成分，与EMD相比。EWT在处理多分量信号的良好的性能，能区分不同的成员。
4．对于火车车轮轴承故障诊断
车轮轴承是在火车上的一个重要组成部分。所以对车轮轴承的故障检测技术的研究是非常重要的。一旦外圈，内圈发生典型故障或滚动、振动信号往往表现出单边衰减振荡波形。当复合故障存在，用于故障诊断的传统方法往往是无效的。在这一部分中，由实际的车轮轴承的振动信号采集验证所提出的方法的有效性。
在电力机车轴承检测故障类型包括外圈故障，球失误，外圈和滚珠复合故障，分别。轴承类型是552732qt和滚动轴承的详细几何参数列于表1。用加速度传感器采集振动信号，在采样频率为12.8 kHz。
一旦出现缺陷时，轴承产生了一系列的周期性振动，当滚动体通过振动的缺陷出现在某个频率的转速有关，几何参数和缺陷的位置。对于一个给定的轴承缺陷频率如下：
该外圈缺陷频率fo
内圈缺陷频率fi
滚动体的故障频率fr
在FS的轴的旋转频率，一个是接触角，Z是滚动元件的数目，D和D的意思是滚动体直径和间距。
4.1案例1：外环故障
图5显示了滚动轴承在外圈轻微碰摩故障。图6（a）和（b）的时域信号和转速460 r/min对应的频率谱。根据轴承的旋转速度的几何参数，外圈的特征频率在55.29赫兹计算。很明显，脉冲的特点是埋在背景噪声中难以区分（一）图6。此外，我们可以发现，中高频成分占很大比例在图6（b）。特征频率55.29赫兹是淹没在环境噪声。
随着检测与故障有关的特征的目的，EWT方法用于图6中的信号分析（一）。的频谱分割与EWT的结果如图7所示。全谱分为四个区和4个不同的模式获得总。如图7所示（b）、周期性脉冲模式1和模式2是显而易见的，因此我们应用希尔伯特变换这两种模式。
如图8所示（a）和（b）、54.69 Hz及其谐波可以在模式1和模式2的希尔伯特包络谱的发现。更重要的是，54.69赫兹的频率成分接近外圈故障特征频率55.29 Hz，说明故障发生在滚动轴承的有效性与EWT的故障特征提取的外圈。
4.2案例2：滚动元件故障
图9显示了滚动轴承滚子摩擦故障。图10（a）和（b）的时域信号和转速530 r/min对应的频率谱。根据轴承的旋转速度的几何参数，外圈的特征频率在28.56赫兹计算。根据图10（b），可以发现，中、高频成分占很大比例在图6（b）。特征频率28.56赫兹是淹没在环境噪声。
为了检测潜在的故障特征频率，我们应用等效方法图10中的信号分析（一）。的频谱分割与EWT的结果如图11所示。全谱分为三个区和三个不同的模式获得总。很明显，模式2和模式3包含了更丰富的脉冲信息。因此，希尔伯特包络分析应用到模式2和模式3（见图12）。的频率成分27.08赫兹关闭的故障特征频率28.56 Hz的滚动元件和它的二次谐波频率可以在模式2和模式3的希尔伯特包络谱的发现，揭示了故障的存在对滚动。与EWT的方法，我们成功地诊断滚动摩擦故障。
4.3案例3：复合故障（外圈滚动）
图13显示了滚动轴承外圈和滚子复合故障。时域信号和速度515 r/min对应的频谱在图14（a）和（b）。如图14所示（a），振动信号成分复杂，有用的故障诊断信息是埋在强背景噪声的干扰，导致脉冲特征的故障信息是很难被认可。从图14（b），我们可以看到高频率成分占有相当大的比重，很难直接区分故障特征频率。
提取所有的故障信息，EWT方法分析振动信号。分解结果的分割图所示。14和15（a）和（b）。有没有明显的差异之间的三种模式。因此，我们应用希尔伯特包络变换的所有模式，分别为。图16（a）–（C）是三种模式的希尔伯特包络谱。
从图16（a），我们没有发现任何故障特征频率。图16（b），我们可以发现27.78赫兹的频率成分接近外圈故障特征频率27.8赫兹和62.5赫兹接近球故障特征频率61.9赫兹。然而，我们只会发现频率成分62.5赫兹接近球故障特征频率61.9赫兹。结合模式2和模式3的分析结果，我们可以推断出外圈和滚子复合故障的存在。虽然EWT不能区分这两个故障模式完全不同，其结果也表明复合故障特征进行提取，这意味着车轮轴承复合故障诊断成功。
5.结论
已经提出了各种技术在早期携货运列车或普通列车车轮轴承。在本文中，一种新的缺陷检测方法称为经验的小波变换进行车轮轴承。真正的振动信号从维修车间车轮轴承收集。验证了等效方法的有效性，本文还提供了分析结果在不同的故障情况下（即，外圈故障、滚
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