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基于形态学滤波的车轮多边形故障诊断方法.pdf

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资源描述

1、2023 年第 8 期 第 50 卷 机械 39 收稿日期:2022-08-17 作者简介:李凤林(1992),男,四川资阳人,硕士研究生,工程师,主要研究方向为旋转件故障诊断,E-mail:。基于形态学滤波的车轮多边形 故障诊断方法 李凤林,杜红梅,樊懿葳,杨阳,陈龙(成都运达科技股份有限公司,四川 成都 611731)摘要:通过车轮多边形轴箱振动响应提出一种基于形态学滤波的车轮多边形故障诊断方法。核心是通过形态学滤波算法对轴箱振动加速度信号进行降噪,通过降噪信号频谱分析确认是否存在多边形故障,并根据多边形主频计算多边形阶次。首先,根据车轮多边形仿真信号研究形态学滤波器类型、结构元素类型、结

2、构元素尺寸对车轮多边形信号降噪的影响,并给出上述参数的选择建议;然后,通过车轮多边形仿真信号验证本文多边形故障诊断方法的有效性;最后,通过线路试验数据和轮对多边形测试验证该方法的有效性。验证结果表明,该方法可实现车轮多边形故障信号降噪,并能有效诊断出车轮多边形故障。关键词:车轮多边形;轴箱振动加速度;形态学滤波;故障诊断 中图分类号:U279.3+23 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.1006-0316.2023.08.006 文章编号:1006-0316(2023)08-0039-08 The Method of Wheel Polygonal Fault Diagno

3、sis Based on Morphological Filtering LI Fenglin,DU Hongmei,FAN Yiwei,YANG Yang,CHEN Long(Chengdu Yunda Technology Co.,Ltd.,Chengdu 611731)Abstract:According to the vibration response of axle box,a fault diagnosis method based on morphological filtering is proposed to identify the polygonal wheel in

4、this paper.The core is to denoise the vibration signal of the axle box through the morphological filtering method,then distinguish the polygon fault and calculate the polygon order through spectrum analysis.Firstly,the influence of the morphological filter type,the structure element type and the str

5、ucture element size on the denoise of wheel polygon signal are discussed according to the wheel polygon simulation signal,and the suggestion on the selection of the above parameters are given.Secondly,the simulation test is conducted to verify the effectiveness of the proposed method.Finally,the lin

6、e test and the wheel set polygon test are conducted to verify the effectiveness of the proposed method.The results show that the method based on morphological filtering can denoise the wheel polygon signal and diagnose the wheel polygon fault effectively.Key words:wheel polygon;vibration acceleratio

7、n of axle box;morphological filtering;fault diagnosis 随着我国高速铁路和重载铁路快速发展,车轮多边形已成为轮轨系统中最常见的故障之一1-2。车轮多边形会增大轮轨作用力,导致列车产生异常振动和噪声,影响列车乘坐舒适性,还会增大转向架和轨道关键部件所受作用力,加速相关部件疲劳破坏1-4。车轮多边形故障无法通过常规目视检查诊断出来,因此,对车轮多边形故障进行识别和诊断具有重要意义。40 机械 2023 年第 8 期 第 50 卷 目前,车轮多边形故障检测有直接测量法和间接测量法5-7。直接测量法主要有机械接触测量和激光非接触测量,主要依靠测试设备

8、在列车静止或低速时完成测量,测量精度高,但测试效率低,不利于大规模工程应用6-7。间接测量主要通过轴箱振动加速度识别车轮多边形阶次和深度,该方法快速高效,可实现对轮对多边形状态的实时监测8。国内外学者提出大量车轮多边形间接测量方法。孙琦等9基于 welch 谱估计提出一种固定波长的多边形故障诊断方法,并用高速列车轴箱振动数据验证该方法的有效性。李奕璠等10基于改进的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)实现车轮多边形降噪,并提出基于 HHT 的车轮多边形诊断方法。李凤林等8基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposi

9、tion,EEMD)对轴箱振动加速度信号进行分解,并通过相关能量筛选主要IMF(Intrinsic Mode Function,固有模态函数)分量,实现车轮多边形故障信号降噪和诊断。李大柱等11基于多尺度时频图和卷积神经网络实现车轮多边形故障诊断,并通过仿真数据和现场试验验证该方法的有效性。通过轴箱振动加速度诊断车轮多边形时,轴箱加速度信号中不可避免存在轨道不平顺、数据采集等因素引入的噪声,因此对信号进行降噪至关重要。形态学滤波是一种非线性滤波器12,通过四种基本运算组合构造形态学滤波器,可实现信号降噪和信号提取13。据此,本文提出一种基于形态学滤波的车轮多边形信号降噪和故障诊断方法。1 基于

10、形态学滤波的车轮多边形诊断算法 1.1 形态学滤波算法 形态学滤波器是一种非线性滤波器12,主要通过膨胀、腐蚀、开运算、闭运算这四种基本算子或这四种基本算子的组合形式对信号进行滤波,实现信号降噪、信号提取等目的13。其基本原理是通过结构元素刻画和提取信号中的细节部分,从而达到提取有用信号和降噪的目的14。四种基本算子分别可定义为13:()()min()()fg nf nmg m=+(1)()()max()()fg nf nmg m=+(2)()()()()fg nfgg n=?(3)()()()()fg nfg g n=(4)式中:为腐蚀;为膨胀;?为开运算;为闭运算;()f n为振动信号,是

11、定义在定义域 F上的离散函数;()g m为结构元素,是定义在定义域 G 上的离散函数;()()fg n表示腐蚀运算后数据长度是关于 n 的离散序列;GF;mG;nF。由式(1)(4)可知,腐蚀可抑制正冲击、平滑负冲击,且具有收敛效应,导致腐蚀处理后信号幅值变小;膨胀可抑制负冲击、平滑正冲击,且具有扩张效应,导致膨胀处理后信号幅值变大;开运算是对信号先腐蚀、后膨胀,可抑制正冲击、平滑负冲击;闭运算是对信号先膨胀、后腐蚀,可抑制负冲击、平滑正冲击16。通过对这四种基本算子进行组合,可得到不同性能的形态学滤波器13,如表 1 所示。除形态学滤波器类型外,结构元素类型和尺寸同样影响滤波效果。常见的结构

12、元素有直线型、余弦型、三角型和半圆型17。其中,半圆结构元素滤波效果和余弦结构元素接近,但余弦结构元素尺寸更小、运算速度更快,因此本文不讨论半圆结构元素17。第 2 节将通过仿真信号研究滤波器类型、结构元素类型和尺寸对多边形信号降噪的影响。1.2 基于形态学滤波的车轮多边形诊断流程 如图 1 所示,基于形态学滤波的车轮多边形故障诊断流程如下:(1)选择合适形态学滤波器及结构元素尺2023 年第 8 期 第 50 卷 机械 41 寸参数,对轴箱振动加速度信号降噪;(2)对降噪信号求傅里叶频谱,根据多边形故障主频附近是否存在车轮转频为间隔的边频,判断该信号是否存在多边形故障;(3)若存在多边形故障

13、,则根据多边形主频与车轮转频倍数关系确定多边形阶次。表 1 形态学滤波器类型表 序号 滤波器类型 表达式 1 形态学梯度滤波器(Morghological gradient,MG)()()()()fg nfg n 2 黑帽操作(Black top-hat transform,BTH)()()()fg nf n 3 顶帽操作(White top-hat transform,WTH)()()()f nfg n?4 顶帽减黑帽(WTH-BTH)()()()2()()f nfg nfg n?5 差值滤波器(Difference,DIF)()()()()fg nfg n?6 开运算和闭运算平均值(Ave

14、rage of open and close,A_co)()()()()/2fg nfg n+?7 开闭操作(Open-close,OC)()()fg g n?8 闭开操作(Close-open,CO)()()fgg n?9 开闭闭开组合滤波器(Combination Morphological Filter,CMF)()()()()/2fgg nfg g n+?10 开闭闭开梯度滤波器(CO and OC Gradient,Gco_oc)()()()()fgg nfg g n?11 开闭闭开联级滤波器帽(Combination Morphological Filter Hat,CMFH)()

15、()()()()/2f nfgg nfg g n+?12 形态学梯度积运算(Morphology Gradient Product Operation,MGPO)()()()()()()()()fg nfg nfgg nfg g n?图 1 基于形态学滤波的多边形故障诊断流程图 2 形态学滤波参数研究 形态学滤波效果受滤波器类型、结构元素类型、结构元素尺寸参数等因素影响13。本文首先通过多边形故障仿真信号研究滤波器类型和结构元素类型对形态学滤波的影响,筛选出适合多边形故障信号降噪的结构元素和形态学滤波器。然后,通过多边形仿真数据研究结构元素尺寸对多边形故障信号降噪的影响,并给出多边形故障信号降

16、噪应用中结构元素尺寸的选取原则。2.1 多边形数值仿真 为研究滤波器类型、结构元素类型、结构元素尺寸对多边形故障信号降噪效果的影响,本文对多边形数值仿真数据添加高斯白噪声,模拟列车在真实运行时采集到的多边形振动响应。车轮多边形故障振动响应可以通过 N 阶谐波响应叠加而成9:1sin()()NiiiiVtyAn tD=+(5)式中:y 为轮对加速度振动响应;iA为第 i 阶多边形振动响应幅值;V 为列车运行速度;t 为时间;D 为轮对直径;i为第 i 阶多边形相位;()n t为仿真信号中的高斯白噪声。国内某型号机车通常出现 17 阶为主导阶次的多边形故障,对此进行仿真,仿真参数如表 2 所示。主

17、导阶次为 17 阶的多边形故障仿真信号如图 2 所示。对图 2 仿真信号计算傅里叶频谱,结果如图 3 所示。可以看出,车轮多边形频率为 96 Hz,约为车轮转频 5.66 Hz 的 17 倍,且多边形频率附近存在间隔为车轮转频的边频带,其中:rVfD=(6)式中:rf为车轮转频。42 机械 2023 年第 8 期 第 50 卷 表 2 多边形故障仿真参数 序号 仿真参数 参数值 1 多边形阶次 主导阶次为 17 阶,阶次范围为 1421 阶 2 1421 阶多边形对应振动响应幅值 Ai/(ms-2)2,4,6,10,6,5,4,2 3 多边形振动响应相位 i/rad 在-,范围内随机生成 4

18、列车运行速度 V/(ms-1)22.22 5 车轮直径 D/m 1.25 6 仿真时长/s 2 7 采样频率 fs/kHz 10 8 信噪比/dB-4 图 2 多边形振动响应仿真信号 加速度/(ms-2)(a)完整图 (b)处局部放大图 图 3 仿真信号傅里叶频谱 2.2 滤波器和结构元素类型对多边形故障降噪的影响 首先,研究形态学滤波器以及不同结构元素对滤波降噪效果的影响。结构元素长度设置为 15,不同滤波器和结构元素滤波降噪后的信噪比如图 4 所示。可以看出,结构元素类型对多边形数据的降噪效果影响较小;开运算和闭运算平均值(A_co)和开闭闭开组合滤波器(CMF)对多边形故障信号的降噪效果

19、较好,降噪后数据信噪比可由-4 dB 提升到 4 dB。2.3 结构元素长度对多边形数据滤波效果的影响 根据 2.2 节研究结果,本节选用余弦型结构元素、A_co 滤波器和 CMF 滤波器进一步讨论结构元素长度对多边形信号降噪效果的影响。结构元素长度设置为 3:4:70,降噪后数据信噪比如图 5 所示。可以看出,结构元素长度在 339 时,CMF 滤波器对多边形数据降噪效果较好;结构元素长度在 759 时,A_co滤波器对多边形数据降噪效果较好,相比 CMF滤波器,A_co 滤波器具有更好的稳定性。图 4 不同滤波器类型和结构元素类型的降噪效果 另外,A_co 滤波器结构元素长度建议选用202

20、3 年第 8 期 第 50 卷 机械 43 1163ssrrfff Nf N,其中 N1为车轮多边形阶数。3 基于仿真信号的算法验证 通过图 2 所示多边形故障仿真信号验证形态学滤波器降噪效果,选择 A_co 滤波器,结构元素长度设置为 27,降噪前后信号时域图如图6 所示,多边形故障信号信噪比由-4 dB 提高到5.65 dB,降噪后信号噪声明显降低。对图 6 降噪信号计算傅里叶频谱,结果如图 7 所示。可看出,多边形主频为 96 Hz,且主频附近存在车轮转频为间隔的边频带,因此可诊断出多边形故障,且多边形主导阶次为 17 阶。信噪比/dB 图 5 不同结构元素长度的降噪效果 -80-400

21、4080降噪前仿真信号降噪后仿真信号0.00.40.81.21.62.0时间/s(a)完整图 (b)处局部放大图 图 6 形态学滤波降噪前后对比 010002000300040005000频率/Hz02468 (a)完整图 (b)处局部放大图 图 7 形态学滤波降噪信号傅里叶频谱 44 机械 2023 年第 8 期 第 50 卷 4 基于线路实测信号的算法验证 4.1 数据采集 线路试验车型为 HXD1C 机车,设计最大时速 120 km/h,车轮直径 1250 mm。使用成都运达科技 YZD-2 数据采集系统,数据采样频率为 10 kHz,传感器量程为100g,传感器安装位置如图 8 所示。

22、线路试验采样时长 2 s,车轮转速 364 r/min(即 6.067 r/s),采样信号如图 9 所示。对图 9 线路实测信号计算傅里叶频谱,结果如图 10 所示。可以看出,线路实测数据中存在 103.5 Hz 的多边形频率,且数据中存在较多的高频干扰信号。(a)示意图 (b)现场图 图 8 传感器安装位置 加速度/(ms-2)-10-505100.00.40.81.21.62.0时间/s 图 9 线路试验采样信号 (a)完整图 (b)处局部放大图 图 10 线路实测数据傅里叶频谱 传感器安装位置2023 年第 8 期 第 50 卷 机械 45 4.2 线路实测信号算法验证 通过 A_co

23、滤波器对图 9 所示信号进行降噪,降噪后信号与原信号对比如图 11 所示,可以看出,降噪后信号噪声明显减少。对图 11 所示形态学滤波降噪信号计算傅里叶频谱,结果如图 12 所示。对比图 10 和图12 可以看出,形态学滤波降噪后可消除大部分高频干扰信号,保留低频部分车轮多边形故障信号。由图 12(b)可看出车轮多边形主频为103.5 Hz,且多边形主频附近存在车轮转频为间隔的边频,因此可诊断出多边形故障,根据车轮转速 6.067 r/s 可计算得多边形阶次为 17.06阶,因此可诊断出该车轮存在 17 阶多边形。(a)完整图 (b)处局部放大图 图 11 形态学滤波降噪前后对比 (a)完整图

24、 (b)处局部放大图 图 12 降噪后傅里叶频谱 4.3 多边形测试验证 通过不圆度测试仪测试结果验证本文诊断结果的准确性。不圆度测试仪是一种机械接触测量设备,通过与踏面接触的位移传感器,直接测量踏面随圆周方向的径向跳动情况,最后输出径跳值和多边形阶次。该车多边形测试现场如图 13 所示。图 13 多边形测试现场 多边形测试结果如图 14 所示。可以看出,46 机械 2023 年第 8 期 第 50 卷 该车轮存在明显 17 阶多边形,验证了 4.2 节中多边形诊断结果的正确。图 14 多边形径跳测试结果 5 结论 本文基于形态学滤波提出一种多边形故障信号降噪方法,通过仿真信号和线路实测数据验

25、证该方法的可行性,并得出以下结论:(1)通过仿真数据验证,结构元素类型对多边形故障信号降噪效果影响较小;(2)A_co 滤波器在多边形故障信号降噪中效果较好,且稳定性更好;(3)基于 A_co 滤波器进行多边形故障降噪时,结构元素尺寸建议选用1163ssrrfff Nf N,即选用多边形两波峰间数据长度的 1/61/3。(4)通过踏面不圆度测试仪测试结果,验证了文中多边形诊断方法的准确性。参考文献:1何伟,张合吉,陈帅,等.车轮多边形对地铁车辆一系钢弹簧疲劳寿命的影响研究J.机械,2020,47(6):44-50.2陶功权.和谐型电力机车车轮多边形磨耗形成机理研究D.成都:西南交通大学,201

26、8.3Fu B,Bruni S,Luo S.Study on wheel polygonization of a metro vehicle based on polygonal wear simulationJ.Wear,2019(438-439):203071.4Cai W,Chi M,Wu X,et al.Experimental and numerical analysis of the polygonal wear of high-speed trainsJ.Wear,2019(440-441):203079.5朱彬.高速列车车轮多边形磨耗机理研究D.成都:西南交通大学,2021.6

27、陈龙.地铁车轮不圆形成机理研究D.成都:西南交通大学,2019.7陶功权,谢清林,刘晓龙,等.形态学滤波方法在车轮非圆化信号降噪中的应用J.机械工程学报,2020,56(18):116-122.8李凤林,杜红梅,巫忠书,等.基于 EEMD 的列车车轮多边形故障诊断方法J.机械,2021,48(5):43-51.9孙琦,张兵,李艳萍,等.一种波长固定的车轮多边形在线故障检测方法J.铁道科学与工程学报,2018,15(9):2343-2348.10李奕璠,刘建新,李忠继.基于 Hilbert-Huang 变换的列车车轮失圆故障诊断J.振动.测试与诊断,2016,36(4):734-739,812-

28、813.11李大柱,牛江,梁树林,等.基于多尺度时频图与卷积神经网络的车轮故障智能诊断J.铁道科学与工程学报,2023(3):1032-1043.12朱云博,冯广斌,孙华刚,等.基于数学形态学的振动信号降噪和解调方法研究J.机械科学与技术,2012,31(8):1261-1264.13Huang Y,Lin J,Liu Z,et al.A Morphological Filtering Method Based on Particle Swarm Optimization for Railway Vehicle Bearing Fault DiagnosisJ.Shock and Vibration,2019,2019(1):1-16.14张文斌,杨辰龙,周晓军.形态滤波方法在振动信号降噪中的应用J.浙江大学学报(工学版),2009,43(11):2096-2099.15宫鹏涵,周克栋,赫雷,等.形态滤波方法在抵肩力信号降噪中的应用研究J.兵工学报,2017,38(7):1416-1421.16李非.基于EMD和形态学理论的齿轮故障诊断研究D.石家庄:石家庄铁道大学,2017.17赵昭,刘利林,张承学,等.形态学滤波器结构元素选取原则研究与分析J.电力系统保护与控制,2009,37(14):21-25,35.

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