CN105716865A - 一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立及使用方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立及使用方法。数据库的建立步骤如下：采集轴承跑合实验的时域声音信号，并处理得到声音频谱图，设定声音信号的峰值因子、峭度和偏度的阈值范围和特征频率段、非特征频率段的声压阈值；逐个存储时域声音信号、声音频谱图、实验条件、轴承编号，建立声音信息数据库；通过轴承跑合实验判断待测轴承是否存在故障，若有，检查故障类型，在声音信息数据库中建立故障轴承的声音信号、声音频谱图与故障类型的对应关系；若无，将声音信号传入声音信息数据库用于更新优化数据库。使用该数据库检测轴承跑合异音有助于工作人员直观、简单地掌握轴承跑合试验的异音状况，快速准确地判断轴承故障情况。

Description

一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立及使用方法
技术领域
本发明涉及一种轴承跑合试验中用于检测轴承跑合异音的数据库的建立及使用方法，属于轨道交通安全检测领域。
背景技术
随着我国轨道车辆向高速重载方向的发展，车辆产品的制造质量越来越受到车辆制造厂、车辆运用部门，甚至社会各界的广泛关注。轴箱装置作为车辆的关键部件，其制造、组装质量直接关系到车辆高速运行时的安全性。其核心为轴箱轴承。轴箱轴承主要结构由外圈、内圈、滚子和保持架四部分组成。内圈通过液压过应力与轴径进行过盈装配，运行时与轮轴同步旋转；外圈被安装在轴箱或轴承座孔内，起支撑车体的作用；滚子位于内圈、外圈之间，当内圈与轮对一同旋转时，外圈保持不动，滚子与外圈、内圈产生滚动摩擦，使其一方面绕其轴心自转，另一方面绕内、外圈滚道滚转。滚子的尺寸与个数决定了轴承承载力，保持架通过分割滚子使其各自位于均匀间隔的位置上，防止相互碰撞摩擦，能够确保各滚动体独立运动。铁路客车轴箱轴承为分体式轴承，在组装前为分体状态，组装时依次进行内圈组装、外组件组装、注脂、轴箱体密封等工作，其组装作业相对于整体轴承较为复杂，若组装状态不良，或产品自身质量存在缺陷，极易造成轴承故障。
轴承跑合试验是按照国家标准《铁路货车轮轴组装、检修及管理规则》，模拟轮对运转情况的试验。在一定条件(转速和时间)下，对使装车前的货车轮对进行跑合，使润滑脂涂布均匀，并检测轴承的温升、振动或异音情况，以此来检验轴承的生产及组装质量。轴承跑和试验有助于防止因轴承生产及组装质量问题，而引发的轮对运行早期的热轴、燃轴事故，进一步完善了对轴承生产及组装质量的检测，对于铁道车辆的安全运行有着重要的意义。
分体式轴承的最终组装工作由轴箱组装单位完成，而非轴承生产厂家进行，为验证轴承自身及组装质量，分体式轴承组装后须进行跑合试验。轴承在跑合的过程中主要有四种特征频率段的声音，主要是保持架特征频率、外圈的特征频率、内圈的特征频率和滚子的特征频率，当轴承的上述的某一地方发生故障时，会导致其频率幅值发生变化，产生异音。异音信号为轴承的故障声音信号，包含轴承的缺陷信息，通过对异音信号的检测和分析，可以直观地判断轴承的生产和组装质量。
对于跑合过程中的轴承异音检测，目前的方法是人工倾听检测，结果判定具有一定的主观性，检测数据没有准确的量化评价结果。另外轴承跑合现场不可避免地存在外界声音干扰，且跑合试验台运行及合格轴承跑合本身也不可避免地产生一定声音，因此人工分辨轴承异音也有一定的难度，需有一定经验的工作人员才能胜任。另外，人工检测的原始数据不能保存，对单个工件检测结果不能进行准确的数据记录。轴承作为车辆的核心部件，目前的异音检测是其组装过程中质量控制的瓶颈环节之一，迫切需要开展相关检测技术的研究工作。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立及使用方法，该数据库统计大量现场测试数据形成规律性的统计事件，建立声音信号和故障轴承之间的对应关系，使用该数据库检测轴承跑合异音有助于工作人员直观、简单地掌握轴承跑合试验的异音状况，快速准确地判断跑合试验结果。
本发明一方面提供了一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其步骤如下：
A、对与待检测轴承型号相同的N个无故障轴承进行M次轴承跑合实验，N≥1，M≥3；
B、采集无故障轴承在跑合试验过程中的时域声音信号，计算所有时域声音信号的峰值因子平均值、峭度平均值和偏度平均值，并分别设定所述峰值因子、峭度和偏度的阈值范围；
C、将B步采集的时域声音信号转化为声音频谱图，根据所有声音频谱图确定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压平均值，并分别设定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压阈值；
D、逐个存储B步得到的时域声音信号、C步得到的声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号，建立声音信息数据库；
E、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
F、对E步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度分别进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤H；否则进行步骤G；
G、对E步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤H；
H、检查G步和F步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库；
I、随着轴承检测量的增加，重复E-H步的操作，不断更新优化声音信息数据库，并根据大量检测数据优化B步设定的所述时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度的阈值范围和C步设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值。
与现有技术相比，该技术方案的有益效果是：
一、该方法分别对声音的时域信号和频域信号进行分析，更为全面地分析采集的声音信号，提高了后续判断轴承故障的准确性。
二、该方法通过对声音信号的分析，设定峰值因子、峭度和偏度的阈值范围，特征频率段和非特征频率段的声压阈值，递进式判断故障轴承，更为准确。
三、该方法对统计大量现场测试数据建立声音信息数据库，为后续从大量数据中准确分析声音信号和故障轴承之间的对应关系，快速准确地通过异音判断轴承故障情况提供了数据基础。
进一步，上述方法所述B步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
更进一步，上述方法所述C步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
上述阈值范围和声压阈值通过实验数据统计得到，可以准确地判断轴承是否存在故障。
本发明另一方面提供了上述建立的用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其步骤如下：
a、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
b、对所述a步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤d；否则进行步骤c；
c、对a步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤d；
d、对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比，若频谱图中所有对应点的整体重合度达到设定值(对应点的误差在0.1％以内，则判定对应点重合)，则判定故障类型即为所述标准声音频谱图对应的故障类型，若故障轴承的声音频谱图与多个标准声音频谱图的重合度均达到设定值，则判定故障类型为与所述故障轴承的声音频谱图重合度最高的标准声音频谱图对应的故障类型；若没有与所述故障轴承的声音频谱图重合度达到设定值的标准声音频谱图，则判定没有对应的故障类型，进行步骤e；
e、检查b步和c步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库，更新优化声音信息数据库。
本发明中所述时域声音信号的峰值因子、峭度、偏度可由式(1)、(2)、(3)计算而得：
式中xi为时域声音信号，i＝1～N，i为声音采样点序号，N为声音采样总点数，ximax为时域声音信号的声压最大值，ximin为时域声音信号的声压最小值；E(xi)为时域声音信号xi的数学期望值； E ( x i ) = Σ i = 1 N x i p i , 式中 p i = 1 N , 则 E ( x i ) = 1 N Σ i = 1 N x i , 即E(xi)为时域声音信号xi的平均声压值；RMS为时域声音信号xi的均方根，指是对N个采样点的时域声音信号xi的平方均值求二次根，即 R M S = Σ i = 1 N x i 2 n = x 1 2 + x 2 2 + ... + x N 2 n .
与现有技术相比，该技术方案的有益效果是：
一、该方法克服了人工倾听检测的主观性，将检测数据准确地量化。
二、该方法可保存轴承跑合试验的大量原始数据，准确记录每个轴承的检测结果，不断更新优化声音信息数据库。
三、使用该方法有助于工作人员直观、简单地掌握轴承跑合试验的异音状况，快速准确地判断跑合试验结果。
进一步，上述方法所述b步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
进一步，上述方法所述c步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
上述阈值范围和声压阈值通过实验数据统计得到，可以准确地判断轴承是否存在故障。
进一步，上述方法所述对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比判定故障类型的重合度设定值为90％～95％。
上述重合度设定值有助于准确判断轴承故障类型。
具体实施方式
本发明的一种具体实施方式是：
1、一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其步骤如下：
A、对与待检测轴承型号相同的N个无故障轴承进行M次轴承跑合实验，N≥1，M≥3；
B、采集无故障轴承在跑合试验过程中的时域声音信号，计算所有时域声音信号的峰值因子平均值、峭度平均值和偏度平均值，并分别设定所述峰值因子、峭度和偏度的阈值范围；
C、将B步采集的时域声音信号转化为声音频谱图，根据所有声音频谱图确定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压平均值，并分别设定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压阈值；
D、逐个存储B步得到的时域声音信号、C步得到的声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号，建立声音信息数据库；
E、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
F、对E步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度分别进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤H；否则进行步骤G；
G、对E步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤H；
H、检查G步和F步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库；
I、随着轴承检测量的增加，重复E-H步的操作，不断更新优化声音信息数据库，并根据大量检测数据优化B步设定的所述时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度的阈值范围和C步设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值。
本例中所述B步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
本例中所述C步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
一种上述用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其步骤如下：
a、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
b、对所述a步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤d；否则进行步骤c；
c、对a步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤d；
d、对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比，若重合度达到设定值，则判定故障类型即为所述标准声音频谱图对应的故障类型，若故障轴承的声音频谱图与多个标准声音频谱图的重合度均达到设定值，则判定故障类型为与所述故障轴承的声音频谱图重合度最高的标准声音频谱图对应的故障类型；若没有与所述故障轴承的声音频谱图重合度达到设定值的标准声音频谱图，则判定没有对应的故障类型，进行步骤e；
e、检查b步和c步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库，更新优化声音信息数据库。
本例中所述b步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
本例中所述c步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
本例中所述对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比判定故障类型的重合度设定值为90％～95％。

Claims (9)

1.一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其步骤如下：
A、对与待检测轴承型号相同的N个无故障轴承进行M次轴承跑合实验，N≥1，M≥3；
B、采集无故障轴承在跑合试验过程中的时域声音信号，计算所有时域声音信号的峰值因子平均值、峭度平均值和偏度平均值，并分别设定所述峰值因子、峭度和偏度的阈值范围；
C、将B步采集的时域声音信号转化为声音频谱图，根据所有声音频谱图确定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压平均值，并分别设定声音信号特征频率段和非特征频率段的声压阈值；
D、逐个存储B步得到的时域声音信号、C步得到的声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号，建立声音信息数据库；
E、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
F、对E步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度分别进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤H；否则进行步骤G；
G、对E步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤H；
H、检查G步和F步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库；
I、随着轴承检测量的增加，重复E-H步的操作，不断更新优化声音信息数据库，并根据大量检测数据优化B步设定的所述时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度的阈值范围和C步设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值。
2.根据权利要求1所述的一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其特征在于：所述B步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
3.根据权利要求1所述的一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其特征在于：所述C步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
4.根据权利要求2所述的一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其特征在于：所述C步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
5.一种权利要求1-4中任一所述的用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其步骤如下：
a、对待检测轴承进行轴承跑合实验，采集轴承在跑合实验中的时域声音信号，并将所述时域声音信号转化为声音频谱图；
b、对所述a步采集的时域声音信号的峰值因子、峭度和偏度进行判定：若所述峰值因子、偏度、峭度三个值中任一值不在设定阈值范围内，则判定轴承出现故障，进行步骤d；否则进行步骤c；
c、对a步得到的声音频谱图进行判定，若声音频谱图的特征频率段和非特征频率段的声压均小于设定声压阈值，则判定轴承无故障，将所述时域声音信号、声音频谱图、相应的实验条件和轴承编号传给声音信息数据库；否则，判定轴承出现故障，进行步骤d；
d、对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比，若重合度达到设定值，则判定故障类型即为所述标准声音频谱图对应的故障类型，若故障轴承的声音频谱图与多个标准声音频谱图的重合度均达到设定值，则判定故障类型为与所述故障轴承的声音频谱图重合度最高的标准声音频谱图对应的故障类型；若没有与所述故障轴承的声音频谱图重合度达到设定值的标准声音频谱图，则判定没有对应的故障类型，进行步骤e；
e、检查b步和c步判定为故障轴承的故障类型，将所述故障轴承的声音频谱图记录为所述故障类型的标准声音频谱图，并将故障类型和与所述故障类型的标准声音频谱图对应传给声音信息数据库，更新优化声音信息数据库。
6.根据权利要求5所述的一种用于检测轴承跑合异音的数据库的建立方法，其特征在于：所述b步中设定的时域声音信号的峰值因子阈值范围为2～5，峭度阈值范围为2.5～3.5，偏度阈值范围为-0.02～0.02。
7.根据权利要求5所述的用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其特征在于：所述c步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
8.根据权利要求6所述的用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其特征在于：所述c步中设定的特征频率段和非特征频率段的声压阈值分别为0.067pa和0.014pa。
9.根据权利要求5所述的用于检测轴承跑合异音的数据库的使用方法，其特征在于：所述对b步和c步判定为故障轴承的声音频谱图进行扫描，与声音信息数据库中各种故障类型的标准声音频谱图进行逐点一一对比判定故障类型的重合度设定值为90％～95％。
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