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

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                   文獻标志码：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 Diagnosis 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 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 structure 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 line 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 acceleration 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。

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 Decomposition，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 基于形态学滤波的车轮多边形诊断算法

1.1 形态学滤波算法

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，则根据多边形主频与车轮转频倍数关系确定多边形阶次。

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噪应用中结构元素尺寸的选取原则。

2.1 多边形数值仿真

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圖4所示。可以看出，①结构元素类型对多边形数据的降噪效果影响较小；②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，①结构元素长度在3～39时，CMF滤波器对多边形数据降噪效果较好；②结构元素长度在7～59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。

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。

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。

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。

4.2 线路实测信号算法验证

通过A_co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。

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。

多边形测试结果如图14所示。可以看出，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。

5 结论

参考文献：

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