基于振动加速度与声音信号融合的轨道交通列车轴箱轴承故障诊断方法

作     者：郑则君 宋冬利 贾晨 马超 ZHENG Zejun;SONG Dongli;JIA Chen;MA Chao

作者机构：西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室成都610031 

出 版 物：《城市轨道交通研究》 (Urban Mass Transit)

年 卷 期：2024年第27卷第9期

页      面：40-46,52页

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFB1405401) 湖南创新省份建设专项项目(2021GK4014) 

主　　题：轨道交通列车 轴箱轴承 故障诊断方法 振动加速度信号 声音信号 带通滤波 加权能量算子 

摘      要：[目的]轴箱轴承是轨道交通列车转向架的关键零部件,其健康状态直接影响列车的运行安全。需建立更为科学、高效的轴箱轴承故障诊断方法,以有效提取强干扰噪声下的轴承故障特征信息。[方法]以振动加速度及声音信号(以下简称“振声信号)为研究目标,分析了轴箱轴承振声信号的故障特征,提出了一种最优带通卷积滤波的信号降噪方法。该方法将原始信号在频域内划分为多个分段,确定不同分段的带通滤波参数,构建了多通道带通卷积滤波器组。采用时域指标分段峭度来选择最优滤波信号,并对最优滤波信号进行频率加权能量算子解调,以识别轴承的故障部位。[结果及结论]所提故障诊断方法可以在强干扰噪声下实现对振动加速度信号、声音信号故障特征的提取,仿真结果及现场试验结果均验证了该诊断方法的有效性。振动加速度、声音信号的故障诊断结论可相互补充验证,进一步提高轴箱轴承故障诊断的准确率。