CN106053081A - 铁路车辆滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents

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CN106053081A
CN106053081A CN201610697763.5A CN201610697763A CN106053081A CN 106053081 A CN106053081 A CN 106053081A CN 201610697763 A CN201610697763 A CN 201610697763A CN 106053081 A CN106053081 A CN 106053081A
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CN
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railway vehicle
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陈志远
王盛杰
苏辉
叶剑鸣
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G01M13/04—Bearings

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Abstract

铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，它涉及铁路车辆故障诊断方法技术领域；它包含如下步骤：根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工作情况或状态的信号；从测量的信号中以一定的信号分析与处理方法抽取出能够反映轴承状态的有用信息；根据征兆，以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否正常或有无故障；根据征兆，进一步分析有关状态的情况及其发展趋势，当轴承有故障时，详细分析故障的类型、性质、部位、产生原因及趋势等；根据状态及发展趋势，做出决策。本发明所述的铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，更好地识别轴承的故障特征频率，故障诊断的正确率高，故障诊断的方便性好。

Description

铁路车辆滚动轴承故障诊断方法
技术领域
本发明涉及铁路车辆故障诊断方法技术领域，具体涉及铁路车辆滚动轴承故障诊断方法。
背景技术
随着我国经济的发展，我国铁路也取得较大的发展，轮对作为车辆运行的最关键的环节，对于车辆的荷载能力以及运行速度都有着非常重要的影响，因此也是铁路客车在运行过程中的检查重点项目之一。如果出现了轮对故障，不及时的进行处理，将会引发车辆运行的安全事故，严重的还将会导致车辆颠覆、脱轨等现象，给铁路运输带来巨大的损失，给人们的财产和人生安全造成巨大的威胁。
滚动轴承由外圈、滚子、内圈、保持架、内隔圈、密封装置、承载鞍、后挡、前盖、防松片、轴端螺栓组成。在运行中滚动轴承内圈随轴径转动同时带动保持架与滚子转动各零件之间结构严密没有滑动摩擦因此摩擦阻力小较少的产生热量减轻列车起动及运行阻力很少发生热轴故障。
早期人们对滚动轴承的故障诊断是依靠听觉来加以判断，虽然熟练的技术员工能觉察到轴承发生的疲劳剥落与损伤部位，但受主观因素的影响较大。如今，许多仪器、设备已 相关部门得到使用，并取得了较满意的结果，虽然这些技术方法能够解决一定的问题，但是普遍存在以下几个问题：故障识别率低，存在严重的故障漏检，对操作人员的要求较高，使用不便，因此机车轮对轴承的故障诊断，无论从故障信号的测取方法、故障诊断的正确率和故障诊断的方便性都需要做深一步的探讨，故障诊断研究迫在眉睫。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种故障诊断的正确率高、故障诊断的方便性好的滚动轴承故障诊断方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：滚动轴承故障诊断方法，它包含如下步骤：
1、信号提取；
根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工作情况或状态的信号；
2、特征提取；
从测量的信号中以一定的信号分析与处理方法抽取出能够反映轴承状态的有用信息；
3、状态识别；
根据征兆，以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否正常或有无故障；
4、诊断分析；
根据征兆，进一步分析有关状态的情况及其发展趋势，当轴承有故障时，详细分析故障的类型、性质、部位、产生原因及趋势等；
5、决策干预。
根据状态及发展趋势，做出决策。
作为优选，上述步骤2所述的信号分析与处理方法采用Hilbert-Huang变换诊断方法。
本发明操作时，首先，对车辆轴承信号进行带通滤波，对信号进行Hilbert变换，求出解析信号再对其相位求导，从而得到一个具有频率量纲的参量，对非平稳信号进行分解，把原始信号分解为一系列满足窄带条件信号的组合，然后再进行Hilbert变换，求解每一分解分量的瞬时频率，从而得到原始信号的频谱。它不受Fourier分析的局限，能描绘出信号的时频图、时频谱和幅值谱，是一种更具适应性的时频局部化分析方法。
采用上述结构后，本发明产生的有益效果为：本发明所述的铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，更好地识别轴承的故障特征频率，故障诊断的正确率高，故障诊断的方便性好。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对上述技术方案进行详细的说明。
本具体实施方式采用如下技术方案：滚动轴承故障诊断方法，它包含如下步骤：
1、信号提取；
根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工作情况或状态的信号；
2、特征提取；
从测量的信号中以一定的信号分析与处理方法抽取出能够反映轴承状态的有用信息；
3、状态识别；
根据征兆，以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否正常或有无故障；
4、诊断分析；
根据征兆，进一步分析有关状态的情况及其发展趋势，当轴承有故障时，详细分析故障的类型、性质、部位、产生原因及趋势等；
5、决策干预。
根据状态及发展趋势，做出决策。
作为优选，上述步骤2所述的信号分析与处理方法采用Hilbert-Huang变换诊断方法。
本具体实施方式操作时，首先，对车辆轴承信号进行带通滤波，对信号进行Hilbert变换，求出解析信号再对其相位求导，从而得到一个具有频率量纲的参量，对非平稳信号进行分解，把原始信号分解为一系列满足窄带条件信号的组合，然后再进行Hilbert变换，求解每一分解分量的瞬时频率，从而得到原始信号的频谱。它不受Fourier分析的局限，能描绘出信号的时频图、时频谱和幅值谱，是一种更具适应性的时频局部化分析方法。
采用上述结构后，本具体实施方式产生的有益效果为：本具体实施方式所述的铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，更好地识别轴承的故障特征频率，故障诊断的正确率高，故障诊断的方便性好。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征以及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，其特征在于它包含如下步骤：
(1)、信号提取；
根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工作情况或状态的信号；
(2)、特征提取；
从测量的信号中以一定的信号分析与处理方法抽取出能够反映轴承状态的有用信息；
(3)、状态识别；
根据征兆，以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否正常或有无故障；
(4)、诊断分析；
根据征兆，进一步分析有关状态的情况及其发展趋势，当轴承有故障时，详细分析故障的类型、性质、部位、产生原因及趋势等；
(5)、决策干预；
根据状态及发展趋势，做出决策。
2.根据权利要求1所述的铁路车辆滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：上述步骤(2)所述的信号分析与处理方法采用Hilbert-Huang变换诊断方法。
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