地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

杨力澎,刘奇川

沈阳地铁集团有限公司运营分公司 辽宁 沈阳 110000

摘要：随着我国城市现代化建设事业的不断发展与深入，城市化进程日益加快，地铁逐步成为我国城市交通中的重要组成部分，并逐步发挥其越来越重要的作用。随着地铁在城市公共交通运输中占比的不断提升，选择地铁出行的市民越来越多，保障地铁运行的安全性、准点性尤为重要。地铁车辆为城市运输、载客的核心平台，与人们的生命安全息息相关，同时保证着城市交通运输的服务质量。转向架轴承为地铁车辆核心构成，车辆运行需轴承予以传力，但其使用频次及强度不断增加，致使出现故障概率升高，因此很有必要对轴承进行相关故障诊断分析。

关键词：地铁车辆；转向架轴承；故障诊断；方法

一、地铁车辆结构中转向架的作用

1、灵活性。地铁车辆转向架在车辆正常运行的情况下能够确保车辆的灵活性，车辆能够始终在转向架上，轴轮装置能够使车辆的车轮顺着钢轨线路平动行驶，简单来说，也就是实现地铁车辆的直线行驶，还可以顺利经过转弯处，提升地铁车辆的灵活性。

2、重力。地铁车辆的转向架主要是承载车体的全部重量， 使得地铁车辆的车轴的重量能够得到均匀的分配， 将车轮和钢轨之间的质量和各种力进行传送、牵引。

3、动力。地铁车辆的转向架可以将车轮和钢轨之间的结合点充分利用，从制动装置将牵引力传达，使得地铁车辆的制动得到大幅度的提升，从而缩短车辆在紧急制动时候的距离。

4、速度。车辆转向架能够能够承受车辆本身以及车厢内的变动荷载，有效的提高地铁车辆的高速、稳定。安全的运行。地铁安全稳定运行的前提就是车辆转向架的故障检修工作，转向架轴承作为地铁车辆的主要部件之一，对其故障检修尤为重要。如果转向架的轴承出现故障，就会直接影响整个地铁车辆的安全运转。所以，转向架的轴承和地铁车辆的安全运行关系密切。根据相关的调查显示，在实际中常见的转向架故障包括：轴承的损坏、轴承有大量油污、磨损等，这些都会直接影响车辆的稳定运行。地铁车辆长时间的连续工作，就会加大车轮的磨损，导致轴承坏死。

二、地铁车辆转向架的轴承故障诊断方法

1、共振解调故障诊断法

（1）共振解调技术特点。共振解调属于一项专业用于机械设备故障检测的信号变换技术，同其他传统的常规式振动检测技术相比，该技术在该机械设备的早期故障所发生的冲击信息等方面应用尤为重要，这样对机械振动冲击信号实施共振协调技术的处理能够达到一种能够消除常规振动和避免故障冲击的目的，转速跟踪技术属于一项应用于变速机械转速相应的跟踪采样技术，能够将设备的一些非周期性的数据信息进行周期型变换，这样也可以实现对故障的分析。

（2）基于共振解调技术的外弧谱识别技术。在地铁运行过程中，部分保持的运行可能会存在比较散落的轴承损伤散落物进入滚道，并在外环部位粘附，这样在滚子通过时导致对基本频率带来的一定冲击，因为该外环故障的不固定性，这样只存在几乎完全孤立的一阶突出谱线，例如在某地铁2 号线中，有效地利用“外弧谱”识别技术，在该车间的走行区域进行了车载故障诊断系统的安装，当其发生齿轮箱轴保持架的报警时，该诊断技术有效性地得到了有效的证实。

（3）共振解调故障诊断法的应用。通过共振解调对某地铁车辆保持架破损原因进行检查分析，对该地铁车辆发生变形的无油轴承在单独的轴承检测机上做检测试验，结果会显示其存在明显的外弧谱和外环多阶谱，并存在部分滚单谱，发生这一故障现象的主要原就是由于保持架发生的形变，造成在保持架中的多个滚子发生了轴向窜动，在窜动部位，保持架运转过程中滚子不断的冲击外环挡边的突出点，进而形成滚子外环的脉冲群。在单个检测机上对无油轴承的检测容易出现故障的主要就是油膜未掩盖，这就导致了较强的故障冲击性和较大的噪声，而在单个检测机上的有油轴承检测相对来说不易出现无油轴承的系列故障，其主要原因就是在于外环挡边内侧的突出点完全覆盖，也存在着较大的阻碍，这些冲击过程都是客观存在的，这也是交通轨道所用轴承同特定环境下固定机械轴承的本职区别。

2、故障识别搜索算法

（1）谱峰判定。谱峰顾名思义是频谱图内的频率最大值，对谱峰的观察可以用来确定轴承故障发生的位置。但由于计算机会将谱峰位置自动判定为故障位置，在并没有发生故障的情况下，就会给故障判定工作带来了难度和阻碍。因此，在设定时，要求计算机在认定谱峰就是故障的定义时，谱峰最大值与谱峰第二大值的商是否达到一定的标准值，这样可以通过对这个标准值的设定对计算机的确定范围进行一定的扩大，在谱峰中，谱峰附近的几个点的幅值也比较大，因此要对这几个点进行排除。

（2）搜索频带设定。在对故障进行判断时，常常对故障特征频率的谱峰是否与谱峰相对应进行确定，在对搜索频带的设定时，必须要将故障特征频率给囊括进去，建议将故障特征频率设置为搜索频带中心频率，当搜索频带太宽的话，这就会导致如果出现了两大故障的时候，两大故障的频率将会一个称为谱峰，一个称为第二大值，当两者的商值没有达到标准值，计算机自动取消搜索，给判断也带来了一定的威胁。

（3）故障特征频率误差设定。当轴承的各部件出现了磨损或者油污等情况的发生时，故障特征频率可能与实际故障频率存在着偏差，在一定情况下，故障确实存在着，但当对故障进行频谱分析的时候，最高峰对应的点与故障存在着一定的距离，这就导致了计算机在判断故障的时候，错误地认为没有故障，所以这就需要我们对误差值进行设定，计算机在运行时，如果出现的差距在设定的误差范围内，则计算机可以将这些因素考虑进去，对误差进行判定。

3、基于BP 神经网络的故障诊断方法。BP 神经网络能够学习和存储大量的输入一输出模式映射关系，而无须事前揭示描述这种映射关系的数学方程。使用最速梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP 神经网络结构主要包括两个方面：信号的前向传播和误差的反向传播。即计算实际输出时按从输入到输出的方向进行，信号从输入层进入网络经过隐含层到输出层。若实际输出等于期望输出，学习过程结束；而权值和阈值的修正从输出到输入的方向进行，若输出结果出现误差，按原来的线路返回，重新计算，然后重复计算使误差减小。有资料指出，通过利用BP 神经网络分析了轴承、齿轮、轮对的特征参数，进而确定输入层、隐含层、输出层的节点个数及其他参数，然后对数据样本进行网络运算，取得了良好的诊断效果。

在轨道交通事业日益发展的今天，地铁已经成为城市特别是大中型城市中不可或缺的重要组成部分，为了更加有效的推进地铁轨道交通事业的更进一步发展，减少由于设备故障而导致的地铁安全事故，需要我们运用科学、规范的故障诊断方法对地铁部件以及设备进行故障排查与修复，从而更好的提高地铁列车的安全运行水平，为更加全面快速的完善地铁列车的安全管理制度，确保列车安全平稳运行做出重要的努力。  

参考文献：

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