铁路货车转向架旋转部件故障诊断方法研究

铁路货车转向架旋转部件故障诊断方法研究

戴金兴 戴旭 罗荣康

中车常州车辆有限公司

213011

摘要：铁路货车转向架的旋转部件是确保列车安全运行的关键组成部分。随着铁路运输的快速发展，对转向架旋转部件的可靠性和安全性提出了更高的要求。本文旨在探讨铁路货车转向架旋转部件的故障诊断方法，通过理论分析，提出了一种基于振动信号分析的故障诊断方法。该方法通过采集转向架旋转部件的振动信号，利用信号处理技术提取特征参数，进而通过模式识别技术实现故障的早期诊断。本文的理论分析为铁路货车转向架旋转部件的故障诊断提供了新的思路和方法。

关键词：铁路货车；转向架；旋转部件；故障诊断；振动信号分析

引言

本研究着重于探究振动信号分析法在辨识铁路货车转向架旋转部件故障中的运用。文章开篇阐述了振动信号的获取策略及信号处理手段，随后深入剖析了如何从上述信号中提炼出表征故障的特征参数。接着，文中探讨了模式识别技术在该故障诊断领域内的实施与意义。借助理论解析的透镜，本研究期望能为铁路货车转向架旋转部件故障检测领域贡献一份新颖的方法论。

1. 振动信号的采集与处理

在铁路货车转向架的旋转部件故障诊断研究中，振动信号的获取扮演了诊断流程中的核心角色。通过战略性地在转向架的关键部位安装加速度传感器，能够实现实时监测旋转部件的振动状况。然而，这些传感器所采集的原始数据，常常受到环境噪声与系统自身噪声的干扰，鉴于此，信号的预处理工作，旨在净化数据，成为了一个必不可少的环节。预处理措施，诸如滤波与放大等技术方法的应用，目的在于剔除无关的频谱成分，提升信号中有效信息的占比，为深入分析奠定清晰、精确的数据根基。

信号处理技术在故障诊断领域发挥着不可或缺的作用。其中，快速傅里叶变换（FFT）作为一种广泛采纳的频谱分析手段，实现了从时域到频域的信号转换，从而揭示出信号的频率结构。利用FFT，能够辨识信号各频率分量的振幅及相位特性，这对于抽取出与故障关联的特征频率信息极为关键。具体而言，在转向架构件旋转部分的故障检测中，不同故障模式常常与特定的频率谱线相对应。举例来说，轴承损伤可能导致在某些固定频率上出现能量的集中突显，这些频率一般与轴承的尺寸参数及运转速率紧密相关。

为了精确辨认这些特征频率，有必要对FFT结果实施深入的剖析。这一过程常规上涵盖频谱图的直观审查及峰值频率的量化学分析。在一些特定场合下，可能进一步需求采纳如短时傅里叶变换（STFT）或小波变换等高级信号处理手段，以便捕获信号的时间频率特性，这对非稳定态或瞬变振动信号的解析尤其关键。

在完成特征频率的抽取后，这些数据将被整合进故障诊断模型的建构过程中。通过对照已知故障模式与提取的特征频率，实现了对转向架旋转组件运行状态的有效评估。此流程融合了统计学分析及模式识别方法，旨在增强诊断结论的精确度与信赖度。

2. 故障特征参数的提取

在铁路货车转向架旋转部件故障诊断领域，提取故障特征参数扮演着至关重要的角色。此过程蕴含了对采集到的振动信号实施深度的频谱分析，旨在辨识那些与特定故障类型紧密关联的特征频率。频谱分析作为一种根基深厚且极为重要的技术工具，其实现途径为将时间域内的信号转换至频域，从而展现出信号内部各种频率分量的分布格局。具体实践时，诸如轴承之类的旋转部件故障，常在频谱图像上体现为特定频点的能量尖峰，这些尖峰直接反映了故障诱发的振动特性模式。

为了精准地辨识这些特征频率，科研人员普遍采纳诸如快速傅里叶变换（FFT）之类的频域分析技术。FFT有效地促进了信号从时域向频域的转换，使得信号的频谱特性得以清晰显现。通过深入剖析频谱图像，可以辨别出远超背景噪声强度的频率组成，这些组成元素常与故障有着直接的关联。举例来说，轴承内部圈、外圈或是滚动体的损伤，会在频谱图中诱发出与轴承几何构型及转动速率相匹配的特征频率峰点。

尽管单一的频谱分析在很多场景下表现出色，它可能难以充分揭示一些复杂故障模式的所有关键特征。面对这样的挑战，时频分析方法，诸如短时傅里叶变换（STFT）及小波变换，展现了更高的分析效能，为信号处理提供了更全面的工具集。这类技术的优势在于其能同步考察信号的时间域与频域特性，从而深度挖掘信号的局部细节与整体趋势。特别是小波变换，因其独特能力在多个分辨率级别上拆解非稳定信号，而成为捕获信号瞬时动态与长期趋势变化的优选策略。

在实际应用场景中，提取故障特征参数的工作不仅依托于信号处理技艺，还需融合机械系统的物理属性与故障机制的深入理解。以轴承故障为例，其特征频率的确定往往是建立在轴承的几何尺寸与运转速率基础之上的，这些具体参数既可取自轴承生产商所提供的资料，也能通过现场的实际测量来获取。将理论预测计算与实际情况下的频谱分析成果相融合，能有效增进故障诊断的精确度与信赖度。

再者，为了更深层次地促进故障诊断效率的提升，学者们已研发出多种模式识别及机器学习策略，这些方法能够自动辨识出从特征参数中提取的故障类型。通过对这些算法施以已知故障特征数据的训练，进而构建出能够分类并预测新出现故障的模型体系。

3. 模式识别技术在故障诊断中的应用

在铁路货车转向架旋转部件的故障自动化诊断领域，模式识别技术起着举足轻重的作用。该技术通过采纳提取的故障特征参数为输入信息，运用高端算法来构建模型，旨在实现对各类故障模式的有效辨识与分类。在此范畴内，支持向量机（SVM）与神经网络算法因其所具备的卓越非线性映射能力及广义化性能，而成为故障诊断研究中的常用工具，备受瞩目。

基于统计学习理论的支持向量机作为一种监督学习技术，致力于在高维特征空间中确定最优化的超平面，以实现各类故障模式的有效区分。其显著优势体现在对有限样本数据的高效适配及自然抵抑过拟合现象的能力。在故障诊断场景下，支持向量机展现了处理非线性特征关系的强大效能，通过精心挑选的核函数，低维输入信息被转换至高维空间，这一转换策略使得在新维度空间中构建出清晰的线性决策界成为可能，进而确保了故障模式分类的高度精确性。

特别是在处理复杂的模式识别任务时，神经网络，尤其是深度学习模型，诸如卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN），展示出杰出的表现。这些网络通过模仿人脑神经元的功能机制，建立多层次的架构，能够从数据中自发提炼出复杂的特征表征。应用于故障诊断领域，神经网络能从海量的振动信号数据中挖掘深层特征，并借助反向传播算法持续优化网络参数，以此提升对故障模式识别的精确度。

在实际应用场景中，经过训练的模式识别系统能够实时接纳源自转向架转动部件的振动信号，并自主执行故障诊断程序。此程序首要涵盖对动态信号的特征提取环节，随后将这些抽取的特征量输入至预训练完成的模型内部。借助模型吸纳的理论知识，其对导入的特征实施解析，以判断是否存在运行异常，并且进阶识别异常的具体类别与严重等级。这一自动化诊断流程显著增强了故障探测的速度及精确度，缩减了人工介入的必要性。

为保障模式识别算法的精确度与信赖度，其训练环节必须依托于丰富多样的带标记故障样本。这些样本应全面覆盖各类故障模式及不同程度，确保算法能汲取到综合性的故障特征知识。此外，算法的验证与测试环节同样关键，通过对独立测试集上的表现进行评判，可以有效验证算法在实际情况下的泛化效能。

结论

本研究经由理论探讨，引出了一套依据振动信号解析的铁路货车转向架转动部件故障检测手段。该手段整合了振动信号的获取与分析、故障特性参数的提炼，以及模式辨识技术的实施，达成了对转向架转动部件故障的前期识别目的。此方法在增强故障诊断的速度与精确性的同时，也为铁路运输系统的安全运行增设了一道坚实的防线。后续研究方向可探索信号处理算法及模式识别架构的深入优化，以促进故障诊断智能化程度的飞跃。

参考文献

[1]成昕. 铁路货车转向架旋转部件故障诊断方法研究 [J]. 铁道车辆, 2024, 62 (01): 149-156.