CN110631832A - 地铁车辆轴承故障在线检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地铁车辆轴承故障在线检测方法，属于地铁安全监测领域；其技术方案要点是包括以下步骤：①建立模型：轴承故障模型的建立，是故障判别的基础；②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传。本发明解决了不能够及时发现轴承故障的问题，实现了能够提前发现故障轴承，及时对故障轴承进行更换或维修的效果。

Description

地铁车辆轴承故障在线检测方法

技术领域

本发明涉及地铁安全监测领域，更具体的说，它涉及一种地铁车辆轴承故障在线检测方法。

背景技术

地铁作为现代化交通工具，运行的安全非常重要，随着速度的提高，列车的加密，给地铁的安全运行增加压力，轴承故障是列车运行中的主要故障源之一，也是影响安全的最大因素。

现在常规的方法是定时对轴承进行检修，但是这种方法不能够及时发现轴承的故障，导致故障轴承继续使用，存在安全隐患，且频率过多的检修容易造成过度维修，降低轴承故障退卸率以及检修成本。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种地铁车辆轴承故障在线检测方法，其通过①建立模型：轴承故障模型的的建立，是故障判别的基础；②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传；三个步骤的相互配合，实现了能够对轴承的故障进行实时监测，提前对发现故障轴承，便于对故障轴承及时进行更换，减少存在的安全隐患，且能够避免过渡维修，降低轴承故障退卸率以及检修成本的目的。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种地铁车辆轴承故障在线检测方法，包括以下步骤：

①建立模型：轴承故障模型的建立，是故障判别的基础；

②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；

③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传。

通过采用上述技术方案，建立轴承故障模型为地铁轴承的故障判断的基础，为故障的诊断提高基础，故障诊断是通过对经过的地铁轴承信息进行采集，将采集到的信息与故障模型进行对比判断，从而能够判断轴承是否存在问题，且因为故障模型中存在很多种轴承故障的信息，故同时能够故障的类型进行判别，形成报告并上传步骤是将对比的结果进行形成报告并上传，从而方便维修人员对故障轴承进行更换。

本发明进一步设置为：所述步骤①中，通过数学频谱分析技术及计算机技术，可以对车辆故障轴承引起的声音信号的基本特征进行提取、分析和处理，分别对轴承滚子、外圈及内圈的故障特征进行建模。

通过采用上述技术方案，能够提高故障模型中含有的信息，使诊断系统能够准确高效的对收集到的信息进行诊断判别，及时反馈故障轴承信息。

本发明进一步设置为：所述声音信号的基本特征进行提取、分析和处理的过程中，选用Morlet小波变换对信号进行预处理，选用Hilbert解调技术在频域分析上进行分析。

通过采用上述技术方案，为了达到抑制和防止无用信号的干扰，提高信号的信噪比的目标。异音的诊断分析中存在着许多非平稳信号，特别是当机械设备出现摩擦、松动、剥落和冲击等故障时，信号中就包含了大量的非平稳成分。本项目采用小波变换对信号进行预处理，提取故障部位的故障特征频率频段。小波变换具有带通滤波特性，选择Morlet小波对信号进行分解，进而得到每一频带内信号的变化规律，最后提取出能够真实反映异音冲击现象的特征频带信号，作为检测滚动轴承及其附近走行部件运行状态的依据。

本发明进一步设置为：所述步骤②中，建立地铁轴承故障智能诊断系统，包括轴承的监测手段、分析原理与轴承缺陷部位确定三部分。。

通过采用上述技术方案，能够通过三个部分的合作，对故障轴承的部分进行准确告诉的诊断，对轴承的故障类型以及位置进行确定。

本发明进一步设置为：所述地铁轴承故障智能诊断系统由软件和硬件两部分组成；

硬件部分包括车轮传感器、声学传感器阵列箱、MBD采集控制箱、车号图像识别装置、无线数据传输装置以及地铁车辆轴承故障在线检测预报平台装置；

软件部分包括数据采集及处理软件、车号识别软件以及在线检测预报平台软件。

通过采用上述技术方案，硬件能够对信息进行采集，软件对采集的信息进行分析，进而能够形成一个完成的流程，对车辆轴承的故障进行诊断；轮传感器控制声学传感器阵列箱启动对经过的车辆轴承信息进行采集，MBD采集控制箱对信号进行放大处理，车号图像识别装置能够对过车的车号进行识别储存，便于对故障轴承进行定位。

本发明进一步设置为：所述车号图像识别装置包括过车信号接收装置、相机封装、LED辅助补偿光源和主机箱等几部分。

通过采用上述技术方案，过车信号接收装置能够对过车信号进行接收，相机封装接收到信号对地铁上的车号部分进行拍照，将照片上传到机箱，然后再由机箱进行形成报告并上传，故地铁轴承故障智能诊断系统能够对地铁的轴承故障部分进行跟踪定位，便于维修人员准确快速的对故障轴承进行更换。

本发明进一步设置为：所述LED辅助补偿光源的频闪灯向地面的方向倾斜。

通过采用上述技术方案，由于地铁列车的车体侧面外形成由上至下弧度曲面，导致夜间频闪灯工作时，所拍摄照片的中间部位出现一条强度很高的竖条型光亮带，导致出现在光带位置车号被腐蚀掉，同时，由于车体为光滑表面的不锈钢材质，导致频闪灯照射到车体表面时出现反光效果，使得摄像机处于逆光状态下拍照，照片两侧灰度值极大，影响了后期图像处理效果。针对上述情况，对相机与频闪灯的角度进行了调节，使频闪灯成水平略向下的角度，避免逆光拍摄效果，以及减少光带面积。

本发明进一步设置为：所述步骤③中，将采集的信息以及判断的结果形成报告并上传到网络化数据库内。

通过采用上述技术方案，将信息进行形成报告并上传，能够对信息进行储存，形成记录，方便后续的过程中查找维修记录。

本发明进一步设置为：所述步骤③中，还能通过对比结果和采集的信息建立中央数据库。

通过采用上述技术方案，建立中央数据库，收集大量的轴承故障数据，形成滚动轴承故障诊断专家系统，动调整系统判别模型，提高系统自适应能力的目的

综上所述，本发明相比于现有技术具有以下有益效果：

1.通过①建立模型：轴承故障模型的的建立，是故障判别的基础；②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传；三个部分的建立，能够在地铁车辆行驶的过程中，对轴承进行检测，及时发现轴承的故障，对故障轴承及时更换，减低安全隐患的存在；

2.地铁轴承故障智能诊断系统中包括车号识别装置，通过硬件和软件的配合，能够对过往的车号进行识别形成报告并上传，进而能够对故障轴承进行精准的定位，不需要对完好的轴承进行检测，减低了检修的成本，也提高了工作的速度。

附图说明

图1是信号处理的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“底面”和“顶面”、“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

实施例：一种地铁车辆轴承故障在线检测方法，包括以下步骤：

①建立模型：故障模型的建立，是故障判别的基础；

②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；

③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传；

通过以上三个步骤能够对经过的车辆轴承进行在线检测，实现对地铁轴承的故障诊断检测，能够及时发现故障轴承，对故障轴承进行更换。

步骤①建立模型：故障模型的建立，是故障判别的基础；通过数学频谱分析技术及计算机技术，可以对车辆故障轴承引起的声音信号的基本特征进行提取、分析和处理，分别对轴承滚子、外圈及内圈的故障特征进行建模；大量故障轴承声音文件作为依据，项目组通过对探测站采集的轴承声音进行处理分析，发现故障特征表现连续性较好的疑似故障轴承，则及时通知该车的归属站段对该轴承进行检修、协调退卸，并根据退卸分解结果，完善故障判别模型，地铁车辆滚动轴承与国铁货车、客车轴承在型号、轮径、滚子个数都有差别，因此不同故障位置的频率特征表现也不同，但所有滚动轴承的数据分析方法和建模过程完全相同，不同轴承运行的环境有差异，造成了各自声音数据品质和故障特征也有不同，所以需要重新建立模型，方便对地铁车辆的轴承故障进行判别。

步骤②故障诊断中，需要建立地铁轴承故障智能诊断系统，主要是通过智能诊断技术准确判断轴承内部故障，避免过度维修，降低轴承故障退卸率，降低检修成本。同时具有轴承外圈、内圈和滚子等关键部位通过声学技术进行探测、诊断，自动预报。

首先对车辆滚动轴承故障的自动判别，地铁轴承故障智能诊断系统建立能够准确判断轴承内部故障，避免过度维修，降低轴承故障退卸率，降低检修成本；车号图选识别装置能够更快的对车号进行识别分析储存，信号处理方法能够提取出真实反应异音冲击现象的特征频带信号，作为检测滚动轴承及其附近走行部件运行状态的依据；地铁轴承故障智能诊断系统的建立，包括通过振动与声发射信号检测轴承故障、将多项技术融合实现满足现场实际运用要求的综合检测技术。

数据分析判别模型，通过数学频谱分析技术及计算机技术，可以对车辆故障轴承引起的声音信号的基本特征进行提取、分析和处理，分别对轴承滚子、外圈及内圈的故障特征进行建模，并且形成故障判别算法，实现车辆滚动轴承故障的自动判别。

首先是声音数据预处理的方法，为了达到抑制和防止无用信号的干扰，提高信号的信噪比的目标；轴承故障的诊断分析中存在着许多非平稳信号，特别是当机械设备出现摩擦、松动、剥落和冲击等故障时，轴承信号中就包含了大量的非平稳成分；采用小波变换对信号进行预处理，提取轴承故障特征频率频段；小波变换具有带通滤波特性，选择Morlet小波对信号进行分解，进而得到每一频带内轴承信号的变化规律，最后提取出能够真实反映轴承冲击现象的特征频带信号，作为检测滚动轴承运行状态的依据。

其次声音信号中故障特征的提取，在频域分析上应用Hilbert解调技术，将轴承的缺陷信息从复杂的调幅信号中分离出来；在时域分析上，通过时域指标分析、聚类分析、K-近邻分析的融合，选取相应的参数及阈值，对轴承进行故障判别。

地铁轴承故障智能诊断系统包括轴承的检测手段、分析原理与轴承缺陷部位的确定；主要通过一下步骤来实现：

（1）振动和声发射复合诊断技术及信号处理技术研究：综合运用振动和声发射等先进诊断技术及信号处理方法，监测不同运行里程或运行时间的轴承实际状态。确保能发现通常的轴承故障，同时还能发现早期轻微故障和润滑不良。

（2）故障振动信号分析研究：信号分析过程中，利用传感器采集原始信号，进行带通滤波与整流处理，根据整流信号得出的频谱，与数据库故障轴承频谱对比核对并判定轴承状态。

（3）声发射信号的特征识别：根据声发射信号分析的结果，利用小波分解、时频能量特征分析、统计理论等信号模式识别方法，通过谐波小波包提取声发射信号特征向量，结合模式识别技术对滚动轴承的故障类型进行智能诊断。

（4） 轴承缺陷部位确定技术研究：故障主要由轴承外圈、内圈、滚子的麻点、凹坑、剥离等导致，发生部位通常为内滚道、外滚道及滚子。通过对故障信号分类比对，系统可根据缺陷导致的信号特点来确定缺陷部位。

轴承故障智能诊断系统由软硬件两大部分组成，硬件部分的主要作用是采集故障信号，转化、发送信号，显示诊断结果，软件部分的主要作用是计算分析采集到的故障信号，并诊断故障结果。

硬件部分包括车轮传感器、声学传感器阵列箱、MBD采集控制箱、车号图像识别装置以及无线数据传输装置；车轮传感器采用磁钢卡具固定在钢轨的侧壁上，当列车接近时，能够启动自动MBD采集控制箱进行工作，用于轴承的定位、计轴和测速。

声学传感器阵列箱主要针对内部存在声学传感器后进行保护；MBD控制箱内部包括，信号放大处理箱、车号识别控制箱、信号采集处理工业控制计算机、HUB集线器和KVM转换器等，通过各个部分的配合，能够对信号进行滤波和高保真放大处理，对信号进行采集、处理，通过建立的数学模型完成故障轴承的诊断判别工作，HUB集线器、KVM转换器具有将网络化设备进行连接，提高轨边设备综合处理数据能力及数据的高速交换能力，并提供数据形成报告并上传的功能；声学信号传感器选用压力场¼"传声器4938类型，能够在恶劣环境中进行工作。

采用声学传感器阵列进行轴承信号的采集，声学传感器阵列的指向区域大约在6.5m左右。若采用单独的声学传感器，在如此大的指向区域内保持接收信号灵敏度的一致性是不可能的，难于对轴承故障进行准确判别。为解决这一技术难题，MBD采用单侧6个声学传感器阵列，每个声学传感器指向性设计的有效区域为1m左右，并相互交叉，确保探测区域内传感器接收的轴承振动信号是连续的。每个传感器与放大器之间采用自适应校准技术，以此保证6个声学传感器接收信号灵敏度的一致性。由于采用6个传感器分段采集声音信号，因此需要将6个传感器接收的信号进行合成，这种信号合成技术也是此系统的关键技术。对于相邻轴承同时进入声学传感器阵列探测区的情况，该系统采用测速、测距等技术来区分不同轴承信号；达到了提高对轴承信号的采集更加全面和准确，保证了系统故障轴承诊断的可靠性和准确性的效果。

硬件部分的车号图像识别装置包括过车信号接收装置、相机封装、LED辅助补偿光源和主机箱，地铁车辆经过时，过车信号接收装置接收到信号，控制相机进行拍照，且将拍摄到的照片输出到主机箱，然后将信息传到软件部分进行处理；LED辅助补偿光源能够进行补光，进而使相机能够在黑暗的环境中正常进行工作。

无线传输装置可以采用4G网络或WIF I模式对采集的信息进行传递，使传递信息设备的搭建更加灵活，可以根据环境自由选择更加合适的方式，便于信息的传递。

软件部分包括数据采集及处理软件、车号识别软件以及在线检测预报平台软件，数据采集的过程需要对车号进行识别，车号识别采用Tesseract-OCR库进行识别，Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。该识别库可以通过训练的方法，根据需求自定义识别库，开发出符合自身需求的OCR引擎，故车号的识别库就是通过训练得到的，训练的图片为处理过的现场实际过车图片，进而能实现对车号的识别。

采集的信息为图片，故对图片的处理采用OpenCvSharp，OpenCvSharp是C#的一个计算机视觉库，相较于SharperCV与OpenCVDotNet，OpenCvSharp直接封装了更多的OpenCV方法，降低学习难度，大部分了继承了IDisposable接口，方便使用using语句块，支持Mono；可以运行于支持Mono的任何平台上(如Linux，BSD，Mac OS X等)；通过设置的程序对采集的原始图片通过OpenCvSharp库中切割、灰度化、二值化、中值滤波、腐蚀、膨胀、缩放等函数进行处理，提取出带有车型、车号等信息的图片。

在线检测预报平台软件使用LabVIEW开发平台，LabVIEW开发平台由（NI）公司研制开发，使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式；对采集的数据进行分析判别，形成过车报文，报文中包含对整列车辆轴承的判别信息。

地铁轴承故障智能诊断系统的建立包括：

如图1所示，（1）滚动轴承故障声音信号的分析；信号处理就是运用数学或物理的方法对信号进行各种加工或变换。其目的是滤除混杂在信号中的噪声或干扰，将信号变换成易于识别的形式，便于提取它的特征参数；因此，信号处理的本质是信息的分析、提取和识别，信号处理的流程就是接收信号、预处理、信号分析、故障特征提取以及故障特征识别。

通过设置在轨边声学传感器阵列采集到的轴承声音信号中，蕴含着列车的运行噪声和轴承故障特征等丰富信息，信号处理则是提取轴承故障特征信息的主要手段，而故障特征信息则是进一步诊断部件故障的依据。

（2）故障轴承故障特征的提取与识别：

轴承的某个元件的表面出现裂纹时，滚过相邻元件表面时，会产生瞬间的振动。由于轴承元件的运动是周期性的，所以振动也是周期性的，其频率可根据运动学的规律计算出来；不同轴承元件表面缺陷因其转动的半径与圆心不同，产生周期性振动的频率也就各不同，它们都是轴承转动频率的函数。当轴承元件出现故障时，包络信号频率可以通过下面的计算确定。

计算公式如下：

设轴承中滚子的个数为 Z,滚子的直径为 d，轴承内圈和外圈的平均直径（即滚子公转轨迹的直径）为 D，轴承转动的频率为f0，假定内圈固定而外圈旋转（由于运动是相对的，也可以反过来假设）。

那么由此可以按下述方法推导出不同轴承元件表面缺陷产生的振动频率。

(1) 轴承外圈任意一点的线速度为π(D +d cosα) f ₀；

(2) 轴承内圈任意一点的线速度为 0；

(3) 滚子运动的线速度为

π(D +d cosα) f ₀；

(4) 滚子公转频率为

π(D +d cosα) f ₀；

(5) 单个滚动体在外圈的通过频率为外圈旋转频率和滚子公转频率的差：

(1-

cosα) f ₀

(6) 单个滚动体在内圈的通过频率为滚子公转频率：

(1+

cosα) f ₀

因此，可以归纳出，当不同的轴承元件出现故障时。可以观察到的信号频率为：

f1为内圈特征频率（Hz）：f ₁=

f ₀(1+

cosα)Z；

f2为外圈特征频率（Hz）：f ₂=

f ₀(1-cosα)Z；

f3为滚动体特征频率（Hz）：f ₃=

f ₀(1-(

)²cos²α)；

式中，f0为设备的旋转频率（Hz），f ₀=

，n为设备的转速（r/min）；d为滚动体直径（mm）；D 为轴承节径（mm）；z为滚动体数量；α为压力角。

步骤③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传；建立网络化数据库，能够对对比判断以及收集的信息进行储存，从而达到建立中央数据库，收集大量的轴承故障数据，形成滚动轴承故障诊断专家系统，动调整系统判别模型，提高系统自适应能力的目的。

通过主机和各个系统中的软件系统配合，对采集的声音信号、车号信息进行合成处理，形成上传报文和轴承故障报文，并进行系统自检信息的采集，形成设备状态报文然后进行上传；系统通过FTP方式接收探测站上传的数据报文，采用目前流行的FTP软件Serv-U软件，配置用户，上传报文的存储路径。将每列车形成的过车报文和自检报文进行存储，并通过网络发送到地铁运营公司的服务器。同时还根据设置自动清理过期数据，以利于后续过车处理。

系统采用Oracle数据库，在数据库中建立通过车基本信息表、车辆信息表、预报信息表、探测点字典信息表登信息表存储通过车数据；探测站设备对经过的地铁车辆进行数据采集，过车后，对采集的数据进行分析判别，形成过车报文，报文中包含对整列车辆轴承的判别信息。过车报文上传到服务器。值班员通过网络访问MBD专用网站，监测MBD预报的故障轴承信息，通知列检巡查员对到达的故障车辆进行检查，对有问题的轴承进行甩车换轮处理，并在网站上反馈检查信息。列检把换下的车轮运到车辆段进行分解处理，车辆段对故障轴承进行分解，并把分解的结果反馈到专用网络。故障轴承从发现，到换轮，到分解反馈形成了一个闭环管理，从而方便后续的对数据进行查询。

综合监控软件采用浏览器/服务器模式开发，采用图形化显示和文字显示相结合的方式。为了使信息的显示内容更加丰富、直观，系统采用了多框架网页技术，将主监控网页根据显示需要切分成五个子框架，分别用于显示正常列车采集信息、故障预报列车信息、报警轴承信息、设备状态信息和动态实时接车信息，这样用户在日常监控时只需要打开一个窗口即可以实现多种信息的综合监控。同时设计了一个配置页面，可以根据实际需要对各个子框架显示内容进行更详细的设置。

综上所述，能够通过各个部分的配合，对经过的地铁车辆轴承进行实时监测，能够提前对故障轴承进行监测，进而能够及时对故障轴承进行更换，且不需要频繁的对轴承故障进行检修，可提供有效的轴承内部早期故障诊断结果，在热轴之前发现轴承故障，避免过度维修，降低轴承故障退卸率，降低检修成本。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

①建立模型：轴承故障模型的建立，是故障判别的基础；

②故障诊断：对车辆的轴承信息进行采集以及诊断；

③形成报告并上传：将对比判断的结果形成报告并进行上传。

2.根据权利要求1所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述步骤①中，通过数学频谱分析技术及计算机技术，可以对车辆故障轴承引起的声音信号的基本特征进行提取、分析和处理，分别对轴承滚子、外圈及内圈的故障特征进行建模。

3.根据权利要求2所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述声音信号的基本特征进行提取、分析和处理的过程中，选用Morlet小波变换对信号进行预处理，选用Hilbert解调技术再频域分析上进行分析。

4.根据权利要求1所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述步骤②中，建立地铁轴承故障智能诊断系统，包括轴承的监测手段、分析原理与轴承缺陷部位确定三部分。

5.根据权利要求4所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述地铁轴承故障智能诊断系统由软件和硬件两部分组成；

硬件部分包括车轮传感器、声学传感器阵列箱、MBD采集控制箱、车号图像识别装置、无线数据传输装置以及地铁车辆轴承故障在线检测预报平台装置；

软件部分包括数据采集及处理软件、车号识别软件以及在线检测预报平台软件。

6.根据权利要求5所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述车号图像识别装置包括过车信号接收装置、相机封装、LED辅助补偿光源和主机箱等几部分。

7.根据权利要求6所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述LED辅助补偿光源的频闪灯向地面的方向倾斜。

8.根据权利要求1所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述步骤③中，将采集的信息以及判断的结果形成报告并上传到网络化数据库内。

9.根据权利要求8所述的地铁车辆轴承故障在线检测方法，其特征在于：所述步骤③中，还能通过对比结果和采集的信息建立中央数据库。

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