[发明专利]列车轴承故障特征精密提取与诊断方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法、设备及存储介质，该方法在对列车待检测轴承的一振动信号分层分段后；基于信号分离算子SSO对每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度；确定所有信号段中峭度最高的信号段，根据峭度最高的信号段的中心频率和频率分辨率构建带通滤波器；利用所述带通滤波器对所述振动信号进行滤波；基于滤波后的振动信号得到故障特征频率，识别故障状态。本发明采用信号分离算子SSO进行峭度计算，在某一时刻能够提取到多个瞬时频率，能够分离非常相近的频率成分，也能获取到更精确的特征频率，避免故障的故障的误诊和漏诊现象。

技术领域

本发明属于列车轴承故障诊断技术领域，具体地涉及一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法、设备及存储介质。

背景技术

在高速列车转向架中，轴箱轴承是车辆走行部的关键部件，对确保行车安全起到关键作用。由于长期处于恶劣的工作环境中，容易产生如轴承滚动工作面上的烧附、腐蚀、麻点、碾皮、凹痕、裂损、碰伤、擦伤等故障；故障的程度往往容易达到甚至超过国家铁道部所颁发的c类标准，潜在的威胁铁路的行车安全与一般的机械零件相比，滚动轴承的精度较高，因此使用时也相应地应小心谨慎。一旦轴箱轴承发生故障，将导致整列列车不能运行，堵塞运输线路，滞留大量客流货流。特别是当客运列车发生故障时，造成的负面影响就更大。由于轴箱轴承安装在轴箱内部，在车辆段内对故障轴箱轴承抢修也是十分困难的工作。因此，预防和减少车轴箱轴承故障的发生，实现轴箱轴承早期故障的精密诊断，对高速动车组车辆的安全运营十分重要。高速动车组轴箱轴承是双列圆锥滚子轴承，由内环、外环、滚动体和保持架四种元件组成的，轴承内圈与转子高速运转，承受较大的载荷，极易发生故障。车辆在运行过程中由于工作环境中各种原因而产生的振动信号和噪声十分复杂。出现故障或轴承柔度的变化是引起轴承振动和噪声的最主要的两个原因。当轴箱轴承出现故障时，容易导致其振动信号振幅上升。轴承中一个元件的局部故障与另一个正常的元件相互作用时，也会使得表面接触应力发生突变，从而产生一个持续时间极短的振动激励。

目前，我国高速动车组上均安装了轴箱温度传感器，车上轴温传感器可实时监测轴承温度，但只在温升超过阈值时进行报警，受服役环境影响，极易发生误报漏报。轴承振动信号与轴承早期故障或潜在健康隐患保持了同步性和敏感性，因此基于振动信号的轴承在线检测理论与技术得到快速发展与广泛应用。现有技术中，常用的故障特征提取方法如统计参数、小波变换、温格尔威利分布等方法具有各自的缺点，若应用于实际工程，时而会导致诊断结果不稳定而产生故障的“误诊、漏诊”现象；其次，现有研究方法大多数未考虑高速列车运行过程中的诸多因素，如线路不平顺、负载变化、速度变化、轮对故障等对轴箱轴承振动信号的影响，致使轴箱轴承故障特征潜隐在高速动车组复杂的轴箱振动信号中，导致高速动车组轴箱轴承在线监测效果不理想。

发明内容

为了解决现有列车轴承故障特征精密提取与诊断方法采用现有统计参数、小波变换、温格尔威利分布等方法存在诊断结果不稳定，存在故障的误诊和漏诊现象，本发明提供一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法、设备及存储介质，其采用信号分离算子SSO进行峭度计算，在某一时刻能够提取到多个瞬时频率，能够分离非常相近的频率成分，也能获取到更精确的特征频率，避免故障的误诊和漏诊现象。

本发明通过以下技术方案实现：

本发明第一方面提供一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法，包括以下步骤：

获取列车待检测轴承的一振动信号；

对所述振动信号进行分层分段，得到至少一个信号段；

基于信号分离算子SSO对所述至少一个信号段中的每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度；

确定所有信号段中峭度最高的信号段，根据峭度最高的信号段的中心频率和频率分辨率构建带通滤波器；

利用所述带通滤波器对所述振动信号进行滤波；

基于滤波后的振动信号得到故障特征频率，识别故障状态。