CN107870892A - 一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法 - Google Patents
一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法。该方法包括以下步骤：对采集到的轴承声音信号在不同母小波函数下进行连续小波变换；根据不同母小波函数下连续小波变换得到的小波系数，计算该条件下小波系数的峭熵比，选择最大峭熵比对应的母小波函数，作为小波包分解的母小波函数；对原始信号利用得到的母小波函数进行不同尺度的小波包分解；计算不同频带信号对应的峭熵比，选择最大峭熵比对应的小波包分解层数，并确定最优频带，根据最优频带对原始信号进行带通滤波；对去噪后的频带信号进行EEMD处理，并通过分析包络谱故障频率，最终对轴承进行故障诊断。本发明具有可靠性高，工程可行性好的优点。
Description
技术领域
本发明属于交通安全工程技术领域，特别是一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法。
背景技术
车辆走行部是城轨列车最为关键的机械结构之一，其不仅承担着整个列车的重量，而且是列车运动的执行机构，对于城轨列车的重要性不言而喻。若走行系中任何部件发生故障，都会成为城轨列车的安全隐患，若不及时发现，将会对人生安全以及财产安全造成重大损失。滚动轴承是城轨列车走行部中最容易发生故障的部件，美国科学家进行了一项长期的跟踪研究，在连续的十年调查中发现每年大约有50起由滚动轴承故障造成的列车安全事故。
中国专利(申请号201610397231.X)公开了一种滚动轴承的故障诊断方法，该方法能够对城轨列车滚动轴承故障进行诊断，从而降低滚动轴承故障造成的列车安全事故率，但是该方法的算法比较复杂，工作量比较大，工程可行性较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计算量小、精度高的城轨列车滚动轴承故障诊断方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1，对采集到的轴承声音信号在不同母小波函数下进行连续小波变换；
步骤2，根据不同母小波函数下连续小波变换得到的小波系数，计算该条件下小波系数的峭熵比，选择最大峭熵比对应的母小波函数，作为小波包分解的母小波函数；
步骤3，对原始信号利用步骤2得到的母小波函数进行不同尺度的小波包分解；
步骤4，计算不同频带信号对应的峭熵比，选择最大峭熵比对应的小波包分解层数，并确定最优频带，根据最优频带对原始信号进行带通滤波；
步骤5，对去噪后的频带信号进行EEMD处理，并通过分析包络谱故障频率，最终对轴承进行故障诊断。
进一步地，步骤2所述小波系数的峭熵比，具体计算方法如下：
设定N为每个尺度上的小波系数的数量，C(s,n)为尺度s下的小波系数，峭度值Kurtosis(s)通过式(1)计算：
香农熵Entropy(s)通过式(2)计算：
信号的小波变换系数的峭熵比KER(s)通过式(3)计算：
进一步地，步骤3所述的小波包分解，具体如下：
式中，ak-2l和bk-2l为分解共轭滤波器系数，hl-2k和gl-2k均为重构共轭滤波器系数，为小波包分解系数，上下角标中的k表示时间位移、l表示长度、j表示尺度、n表示振荡数。
进一步地，步骤4所述的确定最优频带，具体如下：
根据信号在不同母小波下的连续小波变换得到的连续小波系数，计算连续小波变换系数的峭熵比，选择峭熵比最大时对应的母小波；然后计算不同分解尺度下每个节点的峭熵比，选择最大峭熵比对应的带通频带，对原始信号进行带通滤波。
进一步地，步骤5所述的EEMD处理，具体如下：
(1)确定加入信号中随机高斯白噪声的幅值大小k和重复执行次数m；
(2)在原信号x(t)中加入高斯白噪声kn(t)，令i＝1；
xi(t)＝x(t)+kn(t) i＝1,2,…m (6)
(3)i＝i+1，执行前面EMD中的步骤，得到n个IMF分量ci,g，其中g＝1,2,…n；
(4)i≠m，重复执行步骤(2)到步骤(3)；
(5)对得到n个IMF分量进行总体平均计算：
(6)EEMD分解后最终的信号为：
本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)选择最大峭熵比对应的母小波函数，对原始信号进行不同尺度的小波包分解，计算不同频带信号对应的峭熵比，算法简单，工作量小；(2)根据最优频带对原始信号进行带通滤波，对去噪后的频带信号进行EEMD处理，分析其包络谱故障频率，最终对轴承进行故障诊断，具有精度高、工程可行性好的优点。
附图说明
图1是本发明城轨列车滚动轴承故障诊断方法的流程图。
图2是本发明故障轴承声信号融合后信号示意图。
图3是本发明故障轴承信号不同母小波下连续小波变换对应KER示意图。
图4是本发明故障轴承声信号频带KER示意图。
图5是本发明故障轴承声信号带通滤波后信号示意图。
图6是本发明故障轴承声信号EEMD分解时域图。
图7是本发明故障轴承声信号EEMD分解包络谱图。
具体实施方案
结合图1，本发明城轨列车滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1，对采集到的轴承声音信号在不同母小波函数下进行连续小波变换；
所述步骤1的轴承声音信号在不同母小波函数下的连续小波变换步骤如下：
(1)选择小波函数及其尺度s；
(2)从信号的起始位置开始，将小波函数与信号进行比较，计算小波系数C(s,n)；
(3)沿时间轴移动小波函数，即改变参数b，在新的位置计算小波系数，直到信号终点；
(4)重新选择小波函数，改变尺度s，重复(2)、(3)。
步骤2，根据不同母小波函数下连续小波变换得到的小波系数，计算该条件下的小波系数的峭熵比，选择最大峭熵比对应的母小波函数，将其作为下一步小波包分解的母小波函数；
所述步骤2的计算小波系数峭熵比过程如下：
设定N为每个尺度上的小波系数的数量，C(s,n)为尺度s下的小波系数，峭度值Kurtosis(s)通过式(1)计算：
香农熵Entropy(s)通过式(2)计算：
信号的小波变换系数的峭熵比KER(s)通过式(3)计算：
步骤3，对原始信号利用步骤2得到的母小波函数进行不同尺度的小波包分解；
所述步骤3的小波包分解过程如下：
式中，ak-2l和bk-2l为分解共轭滤波器系数，hl-2k和gl-2k均为重构共轭滤波器系数，为小波包分解系数，上下角标中的k表示时间位移、l表示长度、j表示尺度、n表示振荡数。
步骤4，计算不同频带信号对应的峭熵比，选择最大峭熵比对应的小波包分解层数，并确定最优频带，根据最优频带对原始信号进行带通滤波；
所述步骤4的确定最优频带过程如下：
根据信号在不同母小波下的连续小波变换得到的连续小波系数，计算连续小波变换系数的峭熵比，选择峭熵比最大时对应的母小波；然后计算不同分解尺度下每个节点的峭熵比，选择最大峭熵比对应的带通频带，对原始信号进行带通滤波。
步骤5，对去噪后的频带信号进行EEMD处理，并对其进行包络谱分析通过分析包络谱故障频率，对轴承进行故障诊断。
步骤5所述的EEMD处理步骤如下：
(1)确定加入信号中随机高斯白噪声的幅值大小k和重复执行次数m；
(2)在原信号x(t)中加入高斯白噪声kn(t)，令i＝1；
xi(t)＝x(t)+kn(t) i＝1,2,…m (6)
(3)i＝i+1，执行前面EMD中的步骤，得到n个IMF分量ci,g，其中g＝1,2,…n；
(4)i≠m，重复执行步骤(2)到步骤(3)；
(5)对得到n个IMF分量进行总体平均计算：
(6)EEMD分解后最终的信号为：
下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例
在现场利用6个声音传感器对列车行进过程中的声音信号进行采集，每相邻两个传感器之间间隔为300mm，传感器距离钢轨1m，传感器阵列处于和车轮中心等高的位置，列车速度为10km/h，转向架两车轴间的轴距为2500mm，采样频率为48kHz。可以计算出车轴的转频为1.5Hz。其中某段数据如图2所示。
首先对轴承声信号进行不同母小波函数下连续小波变换，选取了haar，dmey，coif2，coif4，sym4，sym8，sym12，sym16，sym20，sym24，db4，db8，db12，db16，db20，db24母小波函数，并计算不同母小波函数下连续变换系数的KER值，如图3所示。
从图3中可以看出，当母小波选取haar时，得到的小波系数的KER值是最大的，说明利用haar母小波对于信号的处理是最优的，因此选取haar作为小波包分解的母小波函数，并计算不同分解尺度下每个节点的KER值，如图4所示。
从图4中可以看出，在小波包第5层分解中出现了最大的KER值，其最优带通频带为3000Hz-3750Hz，选择该频带构成最优滤波器对该信号进行带通滤波，得到如图5所示的带通滤波后的信号。
对带通滤波后的信号进行EEMD分解，获得13个IMF分量，选取前6个IMF分量进行处理，并计算其包络频谱，分别如图6和图7所示，从其包络频谱图中可以看出在第1、3、4个IMF分量的包络频谱图中可以清楚的看到故障的频率成分52.73Hz，这与理论故障52Hz比较接近，从而判断出轴承出现了故障。
Claims (5)
1.一种城轨列车滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对采集到的轴承声音信号在不同母小波函数下进行连续小波变换；
步骤2，根据不同母小波函数下连续小波变换得到的小波系数，计算该条件下小波系数的峭熵比，选择最大峭熵比对应的母小波函数，作为小波包分解的母小波函数；
步骤3，对原始信号利用步骤2得到的母小波函数进行不同尺度的小波包分解；
步骤4，计算不同频带信号对应的峭熵比，选择最大峭熵比对应的小波包分解层数，并确定最优频带，根据最优频带对原始信号进行带通滤波；
步骤5，对去噪后的频带信号进行EEMD处理，并通过分析包络谱故障频率，最终对轴承进行故障诊断。
2.根据权利要求1所述的城轨列车滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤2所述小波系数的峭熵比，具体计算方法如下：
设定N为每个尺度上的小波系数的数量，C(s,n)为尺度s下的小波系数，峭度值Kurtosis(s)通过式(1)计算：
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香农熵Entropy(s)通过式(2)计算：
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信号的小波变换系数的峭熵比KER(s)通过式(3)计算：
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3.根据权利要求1所述的城轨列车滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤3所述的小波包分解，具体如下：
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式中，ak-2l和bk-2l为分解共轭滤波器系数，hl-2k和gl-2k均为重构共轭滤波器系数，为小波包分解系数，上下角标中的k表示时间位移、l表示长度、j表示尺度、n表示振荡数。
4.根据权利要求1所述的城轨列车滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤4所述的确定最优频带，具体如下：
根据信号在不同母小波下的连续小波变换得到的连续小波系数，计算连续小波变换系数的峭熵比，选择峭熵比最大时对应的母小波；然后计算不同分解尺度下每个节点的峭熵比，选择最大峭熵比对应的带通频带，对原始信号进行带通滤波。
5.根据权利要求1所述的城轨列车滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤5所述的EEMD处理，具体如下：
(1)确定加入信号中随机高斯白噪声的幅值大小k和重复执行次数m；
(2)在原信号x(t)中加入高斯白噪声kn(t)，令i＝1；
xi(t)＝x(t)+kn(t) i＝1,2,…m (6)
(3)i＝i+1，执行前面EMD中的步骤，得到n个IMF分量ci,g，其中g＝1,2,…n；
(4)i≠m，重复执行步骤(2)到步骤(3)；
(5)对得到n个IMF分量进行总体平均计算：
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