本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別是火車滾動軸承故障與含雜質(zhì)運行狀態(tài)的區(qū)分方法。

背景技術(shù)：

安全是鐵路運輸永恒的主題。滾動軸承是鐵路貨車的重要零部件之一，由于長期高速重載運行，極易發(fā)生剝離等故障，對其進行故障檢測至關(guān)重要。據(jù)筆者從北京、徐州、荊州等車輛段的調(diào)研結(jié)果來看，國內(nèi)檢修過程主要由經(jīng)驗工人通過手工轉(zhuǎn)動軸承外圈，以人耳聽的方式判斷是否有異音或故障，該方法受主觀因素影響大，不利于標準化的檢測管理，且工人為了降低自己的責(zé)任風(fēng)險，往往采取寧可誤判絕不漏判方式，導(dǎo)致虛警率過高、檢修效率低下，亟需發(fā)展高度自動化的軸承狀態(tài)檢測設(shè)備。

針對滾動軸承故障問題，發(fā)展了多種診斷方法，如軸溫檢測法、振動法、聲學(xué)檢測法、油液分析法等。紅外測溫法具有簡單、易于實現(xiàn)的特點，已被應(yīng)用于貨車列檢，但溫升屬于滾動軸承故障晚期特征，對于早期點蝕、剝落等輕微故障則難以發(fā)現(xiàn)，存在較大是檢測風(fēng)險，預(yù)警能力較弱。油液分析技術(shù)通過分析潤滑油脂本身的理化性能以及所含金屬磨粒大小、形貌和濃度判斷軸承工作狀態(tài)，可用于早期診斷，但存在取樣不便、實時性差的缺點。油膜厚度分析通過測量油膜電阻來判斷潤滑狀態(tài)，對表面剝落、裂紋等故障的檢測能力較弱，且不適用于低速、旋轉(zhuǎn)軸不外露等情況。振動或聲學(xué)診斷法相對比較成熟，已得到廣泛研究和應(yīng)用，成熟的商用系統(tǒng)有美國的滾動軸承軌邊聲學(xué)診斷系統(tǒng)(Trackside Acoustic Detection System，TADS)，該系統(tǒng)對于嚴重的剝離等故障具有較高的檢測準確率，但是，對于早期故障則難以發(fā)現(xiàn)，且價格昂貴，單個測點需要約60萬美元(共部署60個測點)，還不包括后期維護以及幾年之后設(shè)備更新費用。

考慮到實際的軸承振動信號中故障成分可能較為微弱，往往采用共振解調(diào)的信號處理技術(shù)，即采用帶通濾波器將微弱的低頻故障沖擊成分調(diào)制到高頻的共振頻帶，再通過包絡(luò)解調(diào)和頻譜分析可以得到不同部件的故障特征頻率，并定位出軸承發(fā)生內(nèi)圈、外圈還是滾子故障。專利CN201410140890公開了一種滾動軸承故障特征提取方法，對共振解調(diào)頻帶進行了優(yōu)化選取，一定程度上提高了故障特征提取的質(zhì)量。

然而，從車輛段采集的大量軸承樣本分析結(jié)果來看，某些異音軸承的振動信號經(jīng)過共振解調(diào)之后發(fā)現(xiàn)有明顯的外圈故障特征頻率出現(xiàn)，但拆解清洗之后并無故障，從而導(dǎo)致虛警或誤判。經(jīng)過大量實驗分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因在于潤滑油脂中含有雜質(zhì)，產(chǎn)生疑似的故障脈沖信號。針對雜質(zhì)引起誤判問題的研究鮮有文獻報道，但卻是制約振動診斷方法工程應(yīng)用的瓶頸問題。為此，本發(fā)明引入時譜峭度、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)和支持向量機(Support Vector Machine，SVM)等信號處理技術(shù)，從振動信號分析層面上給出區(qū)分異音軸承發(fā)生故障還是含有雜質(zhì)的方法，該方法可用于滾動軸承在線檢測，具有較好的應(yīng)用前景。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于″時譜峭度+EMD+SVM″的火車滾動軸承故障與雜質(zhì)振動區(qū)分方法。利用時譜峭度對原始振動信號進行濾波處理，采用EMD技術(shù)對預(yù)處理后振動信號進行逐層模式分解，通過對各個本征模態(tài)分量分別進行頻譜及統(tǒng)計特性分析，提取由頻譜重心和高低頻能量比構(gòu)成的特征向量作為輸入，訓(xùn)練建立基于支持向量機的分類器模型，區(qū)分異音滾動軸承發(fā)生故障還是含有雜質(zhì)。

一種火車滾動軸承故障與雜質(zhì)振動區(qū)分方法，具體包括以下步驟：

1、采用時譜峭度自適應(yīng)確定火車滾動軸承的共振頻帶，對原始振動信號進行濾波處理；

101)對原始振動信號做STFT變換，獲得信號在不同時刻、不同頻率的STFT幅值序列；

102)采用信息熵估計和去除STFT幅值序列中異常值，具體方法是：首先計算頻率f處時間序列的概率密度函數(shù)，據(jù)此計算整個序列的信息熵，并對不同頻率做歸一化處理；若所得信息熵下降幅度低于設(shè)定的閾值，則說明信號中存在有用信息，反之則是需要被濾除的干擾成分，從而獲得有效的STFT幅值序列Y_STFT(k，f)，k表示幀序號，f表示頻率；

103)計算整個幅值序列的均值，保留幅度小于L(L取1-5的整數(shù))倍均值的數(shù)據(jù)點組成新序列，從而估計每個頻點處STFT幅度序列的高斯成分m表示時間序列，f表示頻率；

104)依據(jù)頻點f處第k幀信號STFT幅度值，計算時譜峭度TSK(k，f)，具體方法為：

其中，<·>_n表示基于下標n做時間平均；

105)根據(jù)時譜峭度值設(shè)計濾波器H(k，f)，若某幀的時譜峭度值大于門限，則對應(yīng)的STFT就保留下來，否則對STFT做衰減處理，具體方法為：

106)用STFT結(jié)果與濾波器H(k，f)相乘，重建振動信號。

2、采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)對預(yù)處理后振動信號進行分解，得到各個IMF分量，具體包括以下步驟：

201)確定預(yù)處理后振動信號x(t)的所有局部極大值和極小值點，通過三次樣條插值對所有極值點進行擬合，得到信號的上包絡(luò)和下包絡(luò)線，并計算出上下包絡(luò)線的平均值m₁(t)；

202)將信號x(t)減去平均值m₁(t)得到信號h₁(t)，若h₁(t)滿足條件F：在整個數(shù)據(jù)段內(nèi)極值點的個數(shù)和過零點的個數(shù)相等或最多相差一個，并且在任意時刻由局部極大值點形成的上包絡(luò)線和由局部極小值點形成的下包絡(luò)線的平均值為0，則h₁(t)為IMF分量；

203)如果不滿足條件F，則將h₁(t)作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)步驟201)、步驟202)直到滿足條件F為止，此時得到第一個IMF，記為

204)計算信號的殘差r₁(t)，即將殘差信號作為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟201)、202)和203)，當殘差信號r_n成為一個單調(diào)函數(shù)，不能再從中提取滿足IMF條件的分量時，循環(huán)結(jié)束，得到振動信號的第n個IMF分量其中，停止的標準可以通過限制兩個連續(xù)處理結(jié)果之間的標準差來實現(xiàn)；

3、對IMF分量進行頻譜分析和特征提取，訓(xùn)練建立基于支持向量機的分類模型，具體包括以下步驟：

301)對分解得到的IMF分量做頻譜分析，當軸承運行于故障和合有雜質(zhì)狀態(tài)時，分解得到的IMF分量的功率譜在整個頻帶上分布具有一定差異性，據(jù)此，提取所有IMF的頻譜重心和特征頻率能量比特征，組合構(gòu)成特征向量，其中，特征頻率能量比是指振動信號特征頻率處幅值與所屬窄帶內(nèi)信號總能量之比；

302)以提取特征向量作為輸入，利用實驗獲取的有限樣本集訓(xùn)練建立基于支持向量機的分類器模型，區(qū)分異音滾動軸承發(fā)生故障還是含雜質(zhì)。

本發(fā)明的優(yōu)點在于：

(1)利用時譜峭度對原始振動信號進行濾波處理，可剔除原始振動信號中可能存在的一些異常點，增強了故障或雜質(zhì)狀態(tài)的信噪比，更加有利于后續(xù)的異音軸承狀態(tài)分類識別；

(2)通過EMD分解和IMF分量的頻譜統(tǒng)計特性分析，可提取出能夠敏感描述異音軸承發(fā)生故障還是含有雜質(zhì)的特征向量，極大提高了分類識別的準確率，解決了雜質(zhì)引發(fā)的誤判斷問題，為振動診斷方法的工程應(yīng)用提供了較好的技術(shù)支撐。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施中火車輪對模擬實驗臺及傳感器部署圖，圖中：

1-左側(cè)車輪 2-右側(cè)車輪 3-轉(zhuǎn)軸 4-右側(cè)軸承 5-左側(cè)軸承

6-電機(含變頻器) 7-液壓泵 8-摩擦輪 9-支撐座 10(11，12，13)-加速度傳感器

圖2為為火車滾動軸承的結(jié)構(gòu)圖，圖中：

1-外圈 2-內(nèi)圈 3-滾子 4-保持架

圖3為本發(fā)明的方法流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的詳細說明。

圖1給出了火車輪對模擬試驗臺的結(jié)構(gòu)，主要包括車輪(1，2)、轉(zhuǎn)軸(3)、軸承(4，5)、電機(6)、液壓泵(7)、摩擦輪(8)、支撐座(9)；在每個滾動軸承外側(cè)部署Lance 2052加速度傳感器(10-13)；軸承由電機驅(qū)動摩擦輪作旋轉(zhuǎn)運動，外圈相對靜止不動；圖2給出了實驗采用的外圈剝離故障的雙列圓錐滾子軸承(197726型號)，由外圈(1)、內(nèi)圈(2)、滾子(3)、保持架(4)等幾部分構(gòu)成，其中，滾子數(shù)目N＝20，滾子直徑d＝23.7mm，軸承節(jié)徑D＝180mm，接觸角a＝10度，通過調(diào)節(jié)變頻器控制軸承運轉(zhuǎn)到245rpm，系統(tǒng)采樣率16384Hz；實驗過程中，通過往潤滑油脂中添加細沙來模擬軸承含雜質(zhì)運行狀態(tài)；

本發(fā)明是一種火車滾動軸承故障與雜質(zhì)振動區(qū)分方法，流程圖如圖3所示，具體包括以下步驟：

1、采集加速度傳感器的振動信號，利用時譜峭度進行濾波處理，具體方法為：

(1)對信號做STFT分析，取1秒的振動信號，窗寬1024，獲得信號在不同時刻、不同頻率處STFT幅值序列Y(t_i，f_j)，i＝1，2，...，M.j＝1，2，..，L，M表示幀序號，L表示頻率點序號；

(2)采用信息熵對估計和去除STFT幅值序列中異常值，首先計算在頻率f處時間序列的概率密度函數(shù)：

則序列的信息熵為

然后對不同頻率做歸一化處理；若所得信息熵下降幅度低于設(shè)定的閾值，則說明信號中存在有用信息，反之則是需要被濾除的干擾成分，從而獲得有效的STFT幅值序列Y_STFT(k，f)；

(3)計算出序列的均值，保留幅度小于L＝3倍均值的點組成新的序列，估計每個頻點處STFT幅度序列的高斯成分

(4)依據(jù)頻點f處第k幀信號STFT幅度值，計算該幀信號的時譜峭度TSK(k，f)，具體方法為：

其中，<·>_n表示基于下標n做時間平均；考慮到可能出現(xiàn)的偏差，同時為了使TSK在低信噪比條件下也能敏感反映輕微的變化，在上式中去掉成分；

(4)根據(jù)TSK值設(shè)計濾波器H(k，f)獲得重建信號，此處，閾值取0.5，其中：

(5)將STFT結(jié)果乘以H(k，f)，重建振動信號。

2、采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)對預(yù)處理后振動信號進行分解，得到各個IMF分量，具體步驟為：

(1)計算預(yù)處理后振動信號x(t)的上下包絡(luò)線的平均值m₁(t)；

(2)將信號x(t)減去平均值m₁(t)得到信號h₁(t)，若h₁(t)滿足條件F：在整個數(shù)據(jù)段內(nèi)極值點的個數(shù)和過零點的個數(shù)相等或最多相差一個，并且在任意時刻由局部極大值點形成的上包絡(luò)線和由局部極小值點形成的下包絡(luò)線的平均值為0，則h₁(t)為IMF分量；

(3)如果不滿足條件F，則將h₁(t)作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)步驟(1)、(2)直到滿足條件F為止，此時得到第一個IMF，記為

(4)計算信號的殘差將殘差信號作為原始數(shù)據(jù)，重復(fù)(1)-(3)，直到殘差信號r_n(t)成為一個單調(diào)函數(shù)，不能再從中提取滿足IMF條件的分量時，循環(huán)結(jié)束；停止標準為限制兩個連續(xù)處理結(jié)果之間的標準差S_d(取值為0.2)，信號的時間長度為T，具體計算方法為：

最終分解得到Z個IMF分量，信號可以表示為：

3、對IMF分量進行頻譜分析和特征提取，訓(xùn)練建立基于支持向量機的分類模型，具體包括以下步驟：

(1)對分解得到的各個IMF分量做頻譜分析，通過實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，當異音軸承運行于故障或含有雜質(zhì)狀態(tài)時，分解得到的IMF分量的功率譜在整個頻帶上分布具有一定差異性，提取頻譜重心作為特征，具體計算方法為：

N表示信號的數(shù)據(jù)點數(shù)，F(xiàn)(i)表示信號在坐標i點處的頻譜幅值；

此外，在軸承外圈故障特征頻率(理論值為36Hz)處頻譜幅值要遠高于含雜質(zhì)軸承，并且在非特征頻率處能量較低，因此，提取信號特征頻率處頻譜幅值與窄帶(取值范圍為[34Hz-38Hz])內(nèi)總能量之比作為特征；

(2)以所有IMF的頻譜重心和特征頻率能量比作為輸入特征向量，利用實驗獲取的樣本集，其中，剝離故障類100個，含雜質(zhì)100個，隨機選取其中的70％樣本訓(xùn)練建立基于支持向量機的分類器模型，具體數(shù)學(xué)模型為：

其中，min表示求函數(shù)F(w，b)的最小值，s.t表示約束條件，w為最優(yōu)分類超球面的法向量，x_i、y_i分別表示第i個樣本點的特征向量值與輸出標簽；

用剩余的其它30％樣本進行測試，識別準確率可達100％。

最后應(yīng)當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，可參照本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換。