地铁车辆转向架轴承故障诊断方法

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法

沈佶

苏州轨道交通运营有限公司运营二分公司   江苏苏州  215000

摘要：地铁车辆转向架是地铁运营中至关重要的部件之一，其中的轴承的正常运行对地铁的安全运营至关重要。然而，由于操作环境恶劣和长期使用等原因，转向架轴承可能会出现各种故障，导致车辆运行不稳定甚至发生事故。因此，开展地铁车辆转向架轴承故障诊断至关重要。基于此，本文将就地铁车辆转向架轴承故障诊断方法进行浅谈。首先，将介绍常见的轴承故障类型及其表现，如接触疲劳、卡涩、疏松或间隙、进口污染和磨损等。然后，将探讨轴承故障的诊断方法和原理，包括外观检查、振动分析、声学检测和数学模型等。最后，将展望轴承故障诊断技术的发展趋势，如数据驱动的故障诊断、智能化和自适应的故障诊断、以及无线传感器网络的应用。通过本文的探讨和介绍，希望能够增进对地铁车辆转向架轴承故障诊断方法的理解和认识，提高相关工程师和技术人员的故障诊断能力，以确保地铁运营的安全性和可靠性。

关键词：地铁车辆；转向架轴承；故障诊断

地铁车辆的转向架轴承是支撑车辆运行的重要组件，其正常运行对保证地铁列车的安全和可靠性至关重要。然而，由于长时间运行、高负荷工作和环境条件等因素，轴承容易受到磨损、疲劳、腐蚀等故障的影响。而一旦发生地铁车辆转向架轴承故障将导致列车行驶过程中的不稳定性，影响车辆的操控和安全性。其次，轴承故障会引起列车的振动、噪音和非正常的运行状态，影响乘客的乘坐体验。同时，轴承故障需要及时维修或更换，增加维护成本和时间，对地铁运营造成不利影响。

1轴承故障诊断的必要性和意义

地铁是城市中最主要的运输方式之一，其安全性与可靠性是决定其安全性与可靠性的关键。而轨道交通中的重要部件——转向架轴承的失效将会引发重大的运营问题，甚至引发重大的安全隐患。因此，建立一套行之有效的轨道交通系统故障诊断技术，对其运行与维修具有重要意义。本项目拟对轨道交通车辆转向架轴承故障进行研究，着重从振动、声学两个方面进行研究，并将机器学习技术引入到轨道交通车辆转向架轴承故障诊断中。本项目的研究成果将有助于提高轨道交通车辆的失效探测水平，保证轨道交通的安全性与稳定性。及早发现和准确诊断地铁车辆转向架轴承故障，对保障地铁运营的安全、可靠性和经济效益具有重要意义：

（1）预防事故发生：及时识别和排除轴承故障可以预防事故的发生，保障乘客和运营人员的生命安全。

（2）提高运行效率：轴承故障的早期诊断可以减少车辆维修时间，降低运营成本，提高车辆的运营效率。

（3）延长轴承寿命：准确诊断轴承故障后，有效的维修和保养措施可以延长轴承的使用寿命，降低更换频率和成本。

（4）优化维修计划：通过轴承故障诊断，可以制定更加合理和有效的维修计划，提高维修效率和资源利用率[1]。

2常见的轴承故障类型及其表现

2.1接触疲劳故障

接触疲劳是轴承常见的故障类型，主要由于长时间运转和过载等原因导致，出现表面疲劳斑点和裂纹等痕迹。具体表现为：内外圈表面出现蚀痕、点状麻面，或者是小裂纹；轴承表面呈现暗红色，甚至有点堆积，摸上去粗糙。

2.2轴承卡涩故障

轴承运行过程中因为各种原因（如污染、过载等），可能会卡死或变得不灵活而造成摩擦。通常呈现：轴承周围有异常的胶状物质；轴承卡死甚至烧焦，熔化；轴承固定件表面摩擦产生热量，使周围零件更加磨损[2]。

2.3疏松或间隙故障

轴承零部件的连接螺栓松动，或者断裂等原因导致轴承间隙过大，无法保证运动精度，导致车辆运行时的异常情况。具体表现为:小振动且逐渐变得强烈；轴承发出异响或敲击声；摩擦产生过多热量。

2.4轴承进口污染故障

轴承在运动过程中会受到各种杂质的侵入，如灰尘、水份、金属屑等。这会对轴承产生腐蚀和磨损等作用，出现表现：轴承内外圈表面出现异物磨损的痕迹；轴承表面呈现黄色、铁锈色或其他颜色[3]。

2.5轴承磨损故障

轴承磨损是由于轴承零部件长时间运转时间而导致的，这会对轴承造成表面磨损，表面的滚珠和内圈之间磨损严重，并可能导致轴承失效。具体表现为：内外圈出现与轴承运动方向垂直的痕迹；轴承表面变得光滑，摸上去没有摩擦感。

3轴承故障的诊断方法和原理

3.1外观检查

外观检查是最简单和直观的轴承故障诊断方法之一。通过肉眼观察和检查轴承的外观，以寻找可见的异常征兆，如裂纹、腐蚀、变色和磨损等。该方法对明显的故障有较高的诊断准确度，但对隐蔽的故障和早期故障的检测能力有限。

3.2振动分析

振动分析是一种常用的轴承故障诊断方法。它通过使用加速度传感器或振动传感器测量轴承的振动信号，并对振动信号进行频谱分析以获取有关轴承状态的信息。通过分析振动信号的频率、幅值和相位等参数，可以判断轴承是否存在异常，如疲劳、松动、磨损等。该方法具有高灵敏度和高频率分辨率，并且可以实时监测轴承状态[4]。

3.3声学检测

声学检测是一种非接触、无损伤的轴承故障诊断方法。使用麦克风或传感器测量轴承运行时产生的声音，并通过分析声音信号的频谱、振幅和谱图等特征来判断轴承的状态。异常声音，如噪音、摩擦声和冲击声等，可能是轴承存在故障的指示。声学检测具有高效率和实时性，并且适用于复杂环境中的轴承故障诊断。

3.4数学模型

数学模型利用轴承故障的物理特性建立数学模型，通过对比实际测量数据和模型预测结果，来诊断轴承故障。常见的数学模型包括基于物理原理的模型和基于统计学方法的模型。基于物理原理的模型通过建立轴承的力学、动力学或流体力学模型来预测轴承的性能和状态。基于统计学方法的模型通过使用统计学和机器学习等方法来分析轴承的测量数据，以判断轴承的失效和故障状态。

4轴承故障诊断技术的发展趋势

4.1数据驱动的故障诊断

随着大数据和物联网技术的发展，数据驱动的故障诊断成为趋势。通过收集大量的运行数据和传感器数据，利用数据分析和机器学习等技术，可以建立轴承故障的预测模型和故障诊断模型。这样可以实现对轴承故障的早期预警和准确诊断，提高故障诊断的效率和准确性。

4.2智能化和自适应的故障诊断

未来的轴承故障诊断技术将趋向智能化和自适应。借助人工智能、模式识别和自适应算法等技术，能够实现对不同类型的轴承故障进行准确诊断和预测。系统可以根据实际运行情况和故障特征进行自动调整和优化，提高故障诊断的准确性和适应性。

4.3无线传感器网络在故障诊断中的应用

无线传感器网络技术的发展，将为轴承故障诊断带来更多的应用。通过在车辆的转向架上布置无线传感器节点，可以实时监测和采集轴承的振动、温度、声音等参数数据。该数据通过无线通信技术传输到集中的数据处理中心进行故障分析和诊断。这种无线传感器网络的应用，可以使轴承故障诊断更加方便、实时和精确[5]。

结束语：

综上所述，地铁车辆转向架轴承故障的及时诊断对于确保地铁的安全运营至关重要。

其常见的轴承故障如接触疲劳、卡涩、间隙、污染和磨损等，能会导致车辆不稳定、震动或噪音等问题。为此应仔细进行外观检查、振动分析、声学检测和数学模型等技术手段。外观检查可以通过观察和检查轴承外部的物理特征来判断故障类型。振动分析可以通过监测转向架振动信号的频率和幅值来识别故障。声学检测可以通过对车辆运行中产生的声音信号进行分析来诊断故障。数学模型则可以利用物理学原理或机器学习方法来建立轴承故障的预测和诊断模型。最后，随着大数据和物联网技术的兴起，数据驱动的故障诊断将成为主流。智能化和自适应的故障诊断将进一步提高诊断的准确性和效率。同时，无线传感器网络的应用将使得故障诊断更加便利和实时。总之，地铁车辆转向架轴承故障诊断方法应该综合运用多种手段和技术，以实现早期预警和准确诊断。

参考文献：

[1]石磊,王培培.地铁车辆转向架轴承故障诊断方法分析[J].中国设备工程,2023,(14):175-177.

[2]王远霏,裴春兴,孙海荣.基于加权改进D-S证据融合理论的地铁车辆转向架轴承故障诊断方法[J].北京交通大学学报,2018,42(06):75-82+90.

[3]刘建强,赵东明,赵楠.一种改进的地铁车辆转向架轴承故障诊断方法[J].铁道学报,2018,40(11):55-61.

[4]赵治博.地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究[D].北京交通大学,2015.

[5]刘建强,赵治博,章国平等.地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究[J].铁道学报,2015,37(01):30-36.