基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断研究

张皓惟

摘 要：本研究旨在探究基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法，以提高铁路货车运输安全性和效率。论文从声发射技术原理、滚动轴承故障诊断优势和难点、常见故障诊断、声发射信号处理方法和小波算法研究等五个方面进行论述。通过梳理现有文献和实验研究，本文得出结论：基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法具有响应速度快、诊断准确度高等优点，但也面临着信号干扰和故障定位难的问题。小波算法可应用于对声发射信号的处理，进一步提高故障诊断的精度和可靠性。

关键词：声发射技术 铁路货车 滚动轴承 故障诊断

1 引言

随着铁路货运的不断发展，运输效率和安全性已成为业界的首要关注点。铁路货车滚动轴承是铁路运输中不可或缺的组成部分，但由于长时间高速工作对其造成的磨损和疲劳，故障率逐渐增高，进而影响到货车的正常运行和安全。因此，对于铁路货车滚动轴承故障的快速、有效诊断显得尤为必要。论文通过收集和分析现有文献和实验研究的成果，对该领域进行深入研究，探究基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法的优化方向和应用前景。

2 基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断原理

滚动轴承是铁路货车重要的机械部件之一，其故障会严重影响铁路线路的安全运营。因此，准确的诊断滚动轴承故障是保障铁路货运安全的重要手段之一。基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法具有实时性高、精确度高等优点，因此备受关注。声发射技术的原理是基于故障源直接产生的高频声波信号，在介质中以声波的形式传输，信号具有传播速度快、穿透力强、信息量大、灵敏度和特征鲜明等优点。在铁路货车滚动轴承故障诊断中，声发射技术可以准确地捕捉滚动轴承磨损或裂纹等所产生的高频声波信号，并对其进行特征分析，从而诊断轴承是否存在故障。具体实现过程中，首先需要在货车滚动轴承上安装声发射传感器，并对传感器进行校准和初始化。然后，通过激励源对轴承进行激励，产生高频声波信号，传感器采集信号并将其传输到主控制系统中。在主控制系统中，通过特征提取、特征分析等算法对信号进行处理，得出轴承的状态信息，如是否存在裂纹、磨损程度等，并根据一定的规则进行分类和判断。基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法具有实时性高、精确度高等优点，且不会对轴承结构造成损坏或影响其正常工作。然而，在实际应用中，该技术仍然存在一些问题和挑战，如噪声干扰、信号处理复杂等难点。因此，如何解决这些问题和优化技术流程，将是今后的研究重点[1]。总之，声发射技术基于其快速、准确、非侵入性等特点，成为铁路货车滚动轴承故障诊断的一种重要技术手段。在今后的应用中，我们需要进一步研究该技术的优化与改进，以提高其可靠性和精度，保障铁路货运的安全和高效运营。

3 基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断优势

基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法是一种利用声波的传播特性进行无损检测的技术，具备许多优势。首先，基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法具有快速响应的优势。由于声波传播速度快，并且能够穿透物体，故障发生时会产生明显的声波信号，可以实现快速响应和诊断，从而及时采取措施防止故障进一步扩大，保障铁路运输的安全。其次，该技术具有高准确度的优势。声波信号能够直接反映出滚动轴承内部的运行状态，如振动、摩擦、碰撞等，因此能够非常准确地诊断出滚动轴承内部的故障类型和位置，减少误诊率和漏诊率[2]。另外，基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法还具有非常高的灵敏度。声波信号可以非常敏感地反映出滚动轴承内部微小的运动和变化，从而可以对早期故障进行快速、准确的诊断，避免在滚动轴承故障进一步恶化后才得到发现，从而能够大大提高铁路货车运输的安全性和可靠性。最后，基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法采用非接触式检测，无需拆卸机器，减少了对设备的损坏，从而可以减少维修和更换成本，提高运输效率。总之，基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法具有快速响应、高准确度、高灵敏度和非接触式检测等优势，是铁路货车滚动轴承故障诊断领域的一种有效技术方案。

4 基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断难点

基于声发射技术的轴承故障诊断是一种非常有效的方式，可以通过分析轴承发出的声音信号来判断其状态。然而，在实际应用中，这种方法还面临着很多问题和挑战，主要体现在以下三个方面。首先，环境干扰是基于声发射技术的轴承故障诊断中需要解决的一个重要问题。轴承所发出的声音可能会受到周围环境的干扰，如铁路道路表面的噪声、货车的其他部件所发出的声音等。这些干扰可能会影响到轴承发出的声音信号的准确性，从而使诊断结果不够可靠。因此，需要采用一些有效的方法来降低这些环境干扰，如对信号进行滤波、调整传感器布局等。其次，数据处理技术不够成熟也是基于声发射技术的轴承故障诊断面临的另一个问题。声音信号可能会受到很多因素的影响，如温度、湿度、轴承不同部位发出的声音等。这就需要针对这些因素进行有效的数据处理，提高数据处理的准确性和可靠性。在数据处理方面，需要采用一些有效的算法和技术，如小波分析、时频分析等，以提高数据的可读性和准确性。最后，硬件设备不够完善也是目前基于声发射技術的轴承故障诊断面临的一个问题。这种方法需要具备一套高质量的硬件设备，包括声音传感器、数据采集系统等[3]。然而，目前市场上硬件设备不够完善，还需要进一步提高其性能和稳定性。因此，需要加强对硬件设备的研发和改进，以满足实际应用的需求。 总的来说，基于声发射技术的轴承故障诊断是一种非常有效的方式，能够大大提高轴承故障的诊断效率和准确性。然而，目前面临的问题和挑战仍然比较多，需要不断进行研究和改进，以进一步提高其性能和可靠性。

5 基于声发射技术的铁路货车滚动轴承的常见故障诊断

在铁路货车运行过程中，滚动轴承可能会出现多种故障，而基于声发射技术的轴承故障诊断可以帮助及时发现这些故障，从而保障货车行车安全。下面将介绍铁路货车滚动轴承的常见故障以及基于声发射技术的诊断内容。

5.1 轴承碰撞故障

轴承碰撞故障是指轴承发生碰撞，对轴承产生损害的故障。轴承碰撞故障通常会导致轴承内部的金属疲劳，产生微裂纹，从而引发更严重的故障。基于声发射技术的轴承故障诊断可以通过分析轴承发出的声音信号来判断轴承是否发生了碰撞故障。当轴承发出的声音信号具有明显的冲击声时，就可能发生了碰撞故障。此时需要对轴承进行更加详细的检查，以判断轴承的状态是否正常。

5.2 轴承磨损故障

轴承磨损故障是指轴承内部零件开始逐渐磨损，从而导致轴承性能下降的故障。轴承磨损通常会导致轴承内部摩擦系数增大，从而产生一定的噪音和振动。基于声发射技术的轴承故障诊断可以通过分析轴承发出的声音信号来判断轴承是否存在磨损故障。当轴承发出的声音信号在特定频率范围内具有明显的谐振峰时，就可能存在磨损故障。此时需要及时对轴承进行更换或维修，以保障货车的行车安全。

5.3 轴承内部裂纹故障

轴承内部裂纹故障是指轴承内部产生裂纹，从而导致轴承内部零件出现异常磨损的故障。轴承内部裂纹通常会导致轴承内部噪声增大以及频率变化。基于声发射技术的轴承故障诊断可以通过分析轴承发出的声音信号来判断轴承是否存在裂纹故障。当轴承发出的声音信号具有不规则的频率变化和谐振峰时，就可能存在裂纹故障。此时需要对轴承进行更为详细的检查以确定轴承的状态是否正常[4]。

6 铁路货车滚动轴承故障的声发射信号处理方法

声发射技术是滚动轴承故障诊断中一种有效的方法，它通过对滚动轴承运行中产生的声音信号进行分析，判断滚动轴承的运行状态和故障类型。声发射信号处理方法是实现准确诊断的关键，下面将从技术角度对其进行详细介绍。首先，声发射信号的滤波处理是信号处理的基础。由于信号可能受到许多噪声和杂波的干扰，需要对信号进行滤波处理。常用的处理方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。低通滤波器用于去除高频噪声，高通滤波器用于去除低频噪声，带通滤波器用于去除特定频率范围内的干扰。滤波处理可以有效地去除杂波和噪声，提高信号的质量，使诊断结果更加准确。其次，针对不同类型的滚动轴承故障，需要采用不同的特征参数进行分析。常用的特征参数有能量、振幅、峰值、脉冲数量等。这些特征参数能够反映声发射信号中反映的故障信息，因此对于不同类型的故障，需要选择不同的特征参数进行分析，从而实现准确诊断。在具体应用中，可以根据信号的特点和需要进行选择[5]。最后，为了提高信号分析的准确度，还需要对信号进行时间－频率分析。常用的时间－频率分析方法有短时傅里叶变换、小波变换等。这些方法可以将信号的时间域和频率域的信息相互转换，从而更全面、准确地反映出信号的特征和演变趋势。时间－频率分析可以有效地识别信号中的故障特征，并提供更加准确的诊断信息。总之，铁路货车滚动轴承故障的声发射信号处理方法需要包括滤波处理、特征参数分析、小波变换和时间－频率分析等多个方面。这些方法可以有效分析和处理声发射信号中的故障信息，提高故障诊断的准确度和可靠性。在实际应用中，需要根据具体的信号特点和故障类型进行选择和应用调整，以实现更加准确和可靠的故障诊断。

7 铁路货车滚动轴承故障诊断的小波算法研究

7.1 离散小波变换

离散小波变换是一种广泛应用于信号分析和处理领域的小波分析方法。在铁路货车滚动轴承故障诊断中，它被广泛用于提取故障特征，以便实现对轴承的准确诊断和预测。离散小波变换（DWT）的基本思想是将信号分解为多个频带，并对每个频带进行多分辨率分析。DWT的优点是可以提供时间和频率域上的高分辨率，适用于需要精细时频分析的应用场景。常用的小波函数包括Daubechies小波、Symlet小波等。 铁路货车滚动轴承故障的诊断和预测是铁路运输安全的重要组成部分。在进行离散小波变换之前，需要对信号进行采样和预处理，以消除噪声和其他干扰。然后，将处理后的信号进行离散小波分解，得到一系列频带，每个频带具有相应的频率和时间分辨率。在频域中，低频部分表示平稳的信号，高频部分表示噪声和高频振动信号。 在铁路货车滚动轴承故障诊断中常见的故障特征包括轴承表面的细小裂纹、滚珠失效和内圈/外圈损伤等这些故障会产生特定的频率信号，因此可以通过离散小波变换来检测这些信号并提取特征。例如，Daubechies小波可以用于提取高频小波信號以检测滚珠失效，而Symlet小波可以用于提取低频信号以检测内圈/外圈损伤。在利用离散小波变换进行信号分析的基础上，可以进行特征提取。其中，常用的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。这些特征可以提供反映轴承故障严重程度的参数，以便进行轴承故障诊断和预测。总之，离散小波变换是一种有效的信号分析方法，适用于铁路货车滚动轴承故障诊断。通过采样、预处理、离散小波分解、特征提取等步骤，可以有效地检测和诊断轴承故障，并实现对铁路货车运输的安全保障。

7.2 连续小波变换

连续小波变换（CWT）是一种小波变换方法，可以更加精细地反映出连续信号中的故障信息。在铁路货车滚动轴承故障诊断中，常用的连续小波变换方法包括Morlet小波和Gabor小波等。连续小波变换的基本思想是选取一个小波函数，对其进行伸缩和平移操作，构造出一系列的小波基函数。这些基函数可以在不同的尺度上对信号进行分析，从而实现对信号的多尺度分析。在实际应用中，Morlet小波和Gabor小波是两种广泛应用于信号分析领域的小波函数。Morlet小波通常用于检测高频信号，而Gabor小波通常用于检测较低频信号。这两种小波函数都可以很好地适应非平稳信号的分析需求，具有较高的分辨率和精度。在进行连续小波变换之前，需要将信号进行预处理，去除噪声和其他干扰。接着，使用选定的小波函数构造小波基，并与信号进行卷积运算，得到时－频域的分析结果。与离散小波变换不同的是，连续小波变换可以直接对连续信号进行分析和处理，从而可以更加精细地反映出信号中的故障信息。在得到时－频分析结果之后，需要进行特征提取，以获得反映故障特征的参数。在铁路货车滚动轴承故障诊断中，常见的特征包括能量、方差、均值、峭度和偏度等。这些特征可以提供反映轴承故障严重程度的参数，以便进行轴承故障诊断和预测。总之，连续小波变换是一种有效的信号分析方法，适用于铁路货车滚动轴承故障诊断。通过选择合适的小波函数，对信号进行卷积并进行时－频域分析，可以更加精细地反映出信号中的故障信息，并提取反映故障特征的参数，进而实现对轴承故障的准确诊断和预测。

8 结语

综上所述，通过本文对基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断进行深入研究，可以得出以下结论：该技术具有实时性高、精确度高、非侵入性等优势，对铁路货运行业的发展具有重要意义。然而，该技术仍然存在噪声干扰、信号处理复杂等难点，需要进一步研究和改进。因此，为了提高诊断效率和精度，需要制定相应的策略，如信号采集、信号处理和诊断结果评估等步骤，以使该技术更好地服务于铁路货运业的发展。

基金项目：（1）2022年度柳州铁道职业技术学院校级立项项目，城轨车辆系统动力学性能研究（2022-KJC05）。

（2）2022年度柳州铁道职业技术学院课程思政教改项目，“铁道车辆制动装置检修”课程思政教学策略研究与实践探索（2022-KCSZ-JGC08），

“动车组运用与管理”课程思政教学策略研究与实践探索（2022-KCSZ-JGC11）。

（3）2020年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目，“动车组随车电能质量检测装置开发”（2020KY44021）。

（4）2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目，“地铁多源强噪环境下齿轮传动系统故障信息提取及智能诊断算法研究”（2022KY1401）。

参考文献：

[1]许萌. 基于声发射技术的高速列车滚动轴承健康监测方法研究[D].北京化工大学，2019.

[2]吕长飞，吴小玉.基于声发射技术的滚动轴承初期缺陷监测试验分析[J].机械研究与应用，2020，33（01）：13-16.

[3]曹桂松，苗慧慧，王雨薇，刘西洋，曹玮，陈果.一种滚动轴承早期故障预警技术及试验验证[J].噪声与振动控制，2023，43（02）：139-146.

[4]范志强.铁路货车车辆滚动轴承运用中的故障及解决方法[J].现代工业经济和信息化，2021，11（01）：119-120.

[5]贾荣耀.关于铁路货车滚动轴承的故障分析及对策[J].现代工业经济和信息化，2021，11（08）：233-235.