[发明专利]一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法

摘要

一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，通过对车载故障监测装置提取复合传感器的振动、冲击共振解调信号，进行基于轮辋裂纹的开叉信息特征、蛇行所引发的踏面边缘及轴向很窄的轮辋裂纹信号幅度单调递增/递减特征、轮辋裂纹冲击幅度和振动振幅分离及时域评价，实现了常规的、踏面边缘的、轴向很窄的、踏面深层的轮辋裂纹的识别，及其裂纹轴向长度、故障程度的准确测定，和行车过程中的在线故障机理自动诊断、报警，为轨道交通车辆行车的车轮安全增加了新的安全保障监控手段。

主权项

一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，利用轨道交通车辆走行部车载故障监测装置的振动、冲击复合传感器检测车轮轴箱的振动和冲击，经过监测装置的振动滤波和冲击/共振解调预处理，进行按照采样频率fc为车轮转频fn之C倍频的转速跟踪采样，获得车轮转动G个踏面周期的振动样本V(i)或/和共振解调样本S(i)，其特征在于，诊断方法的步骤为：步骤1：对含有G个踏面周期的共振解调样本S(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1=int(G)个踏面周期的样本S1(i)，式中int()为取整函数；步骤2：对S1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索S1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；步骤3：若CU/G1>=0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：步骤4：识别踏面周期的冲击波形开叉，证实存在轮辋裂纹，否则退出；步骤5：识别踏面周期的冲击波幅度呈现递增/递减或等幅，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出，进入振动分析流程；步骤6：计算最大幅值ZD之级差：dB1=20•log(2000•ZD/N/DN0.6)，式中，ZD：样本S1(i)的最大幅值，N：车轮转速[r/min]，DN：车轴轴径[mm]，dB1：ZD对应的级差值；若dB1达到报警值则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出报警，否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”，结束；否则，继续进行下述振动分析；步骤7：对检测所得的含有G个踏面周期振动样本V(i)，鉴于大数据统计得到的单个轮辋裂纹的长度通常远小于车轮周长的1/10，即轮辋裂纹振动加速度的频谱高达车轮转频fn的10倍以上，而对V(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1=int(G)个踏面周期的样本V1(i)，式中int()为取整函数；步骤8：对V1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索V1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；步骤9：若CU/G1>=0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：步骤10：识别踏面周期的振动波形开叉，证实存在轮辋裂纹，否则退出；步骤11：识别踏面周期的振动波幅度呈现递增/递减或等幅，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出；步骤12：对样本V1(i)进行重积分，得到轮辋裂纹振幅样本V2(i)，若V2(i)最大振动幅度大于10um，则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出报警，否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”，结束。