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摘 要： 声发射技术是一种比较新颖的无损检测技术，能够针对货车滚动轴承故障进行有效诊断，通过对采集到的声发射信号进行相应的带通滤波处理，能够得到非常明显的故障特征信息，方便检测人员针对货车滚动轴承的运行状态进行区分和判断。本文从轴承故障声发射信号的诊断机理着眼，配合相应的试验研究，对货车滚动轴承故障声发射诊断进行了分析和讨论。
关键词： 货车；滚动轴承；故障诊断；声发射
前言：在铁路货运中，滚动轴承是非常重要的部件，其本身工作环境恶劣，容易受到各种外界因素的影响，而一旦滚动轴承出现问题，将会直接影响列车整体的运行速度和运行安全。将声发射技术应用到铁路货车滚动轴承故障诊断中，能够配合相应的仪器设备，结合声发射信号来实现对滚动轴承故障的无损检测，准确区分轴承状态好坏，为故障处理提供可靠的数据支撑。
1 轴承故障声发射信号诊断机理
所谓声发射，指材料在外力作用下出现内部晶格错位、晶界滑移、裂纹扩展或者塑性变形等缺陷的形成及增长时，会通过弹性波来将部分能量释放出来，利用相应的仪器设备，能够对声发射信号进行检测、记录和分析，也可以依照聲发射信号，实现对发射源实际运行状态的分析及判断，这也就是所谓的声发射技术。声发射技术本身属于一种比较新颖的无损检测技术，能够在不对构件造成破坏的前提下，检测其内部可能存在的故障和损伤，在很多领域都得到了广泛应用。
轴承在使用中，存在两种比较常见的故障，一是表面损伤，主要是因为滚动轴承在使用中经常受到冲击性交变荷载的影响，导致金属构件很容易出现塑性变形以及位错运动，严重时会引发相应的疲劳裂纹，加上应力的相互作用，如果不能及时进行处理，疲劳裂纹会沿着最大剪应力方向，向着结构构件的内部逐渐延伸扩展，在达到某个临界点后，会出现瞬间断裂的问题。表面损伤通常出现在滚动轴承外圈；二是疲劳磨损，主要是指摩擦界面在循环接触压应力的周期性作用下出现磨损的现象，初期可能导致金属材料内部晶格的弹性扭曲问题，如果问题得不到及时处理，当弹性应力持续增大，达到甚至超过构件能够承受的临界值后，则可能引发开裂，并持续扩展，于轴承内部或者外圈滚道产生麻点、剥落等问题[1]。无论是哪一种故障，都会引发声发射信号，由此可知，声发射信号实际上可以看做是故障的载体，能够及时准确地反映缺陷，而通过对声发射信号的分析处理，还可以实现对货车滚动轴承的在线监测或者临近破坏预报，保证滚动轴承的安全可靠运行。
2 货车滚动轴承故障声发射诊断试验研究
2.1试验设计
为了研究货车滚动轴承故障声发射诊断技术的应用情况，设计如图1所示的模拟工况试验系统。
系统中，V型压块一方面可以对外圈进行固定，另一方面也能够对轴承在实际运行中受到的径向荷载进行模拟，轴承运转速度为380r/min，为了方便对声发射信号进行采集，将相应的传感器设置在轴承外圈贴片上。采集到的声发射信号会被传输到泰克TDS3012型示波器，然后运用基于MATLAB的程序针对声发射信号进行分析。
2.2滤波处理
这里的滤波处理主要是基于小波变换的带通滤波处理，声发射信号本身包含了多组波形，频谱相当丰富。为了最大限度得模拟真实情况，选择的滚动轴承都是经过较长时间的运行，声发射信号采样频率高，信号频带宽度达，采集到的数据信息中存在大量背景噪声，如果采用常规处理方法，很难将故障信息准确提取出来，因此，技术人员需要采取有效措施来减少滤波干扰问题[2]。
基于小波变换的带通滤波属于一种现代化信息处理技术，基本原理是对信号的分解与重构。为了方便进行研究，小波基函数设定为db5，能够将货车滚动轴承故障的声发射信号进行8阶分解与重构。利用TDS3012，对滚动轴承声发射信号进行简单傅里叶变换，可以发现，声发射信号的能量集中在900-1400Hz，频率范围处于第6阶，在这种情况下，对于其他各阶的系数，只需要进行置零然后重构即可。正常状态下26#滚动轴承滤波前后的时域波形图如图2所示。
2.3数据分析
考虑到开展试验的最终目的是为了对货车滚动轴承存在故障囊时的声发射信号进行分析，这里从频域分析和时域分析中选择常用参量来作为特征参量，包括均方根值XRMS、裕度L、峭度K以及峰值XPEAK。从方便对比分析的角度，需要首先对比不同状态下滚动轴承声发射信号的无量纲参数，结合对比结果分析，不同状态下，L和K的数值并没有很强的规律性，举例说明，如果正常轴承K值处于3.0004-4.4305之间，则当滚动轴承存在内圈故障时，K值通常在2.2369-4.7226之间，与正常值存在明显的交叉部分，当轴承滚子存在故障时，K值则为2.6140-3.0225之间，同样与正常值存在重合部分。即便经过滤波处理，轴承正常K值可以进一步集中在3.2943-3.8497之间，内圈损伤声发射信号K值范围处于2.3402-3.7005之间，重合依然无法完全避免[3]。
事实上，不仅是K值，L值也存在相同的问题，因此，无论是否经过小波滤波处理，对于滚动轴承声发射信号而言，如果采用传统故障诊断中的无量纲参数进行诊断，则很难保证诊断结果的全面性和准确性。
正常情况下，铁路货车滚动轴承的声发射信号特征频率集中在1439.7267-1476.3299Hz之间，部分轴承偶尔会出现在1000Hz左右，而轴承内圈故障能量多集中在939.4827-1073.6945Hz之间，滚子损伤频率方位一般为1110.2977 -1183.5041Hz，轴承类型不同，频率分布可能存在一定差别，不过差距并不大。结合试验结果分析，上述频率同样可能出现重叠，给故障诊断工作造成影响。参考均方根值XRMS进行分析，正常情况下，轴承滤波前均方根值范围相对集中，为1.3212-1.5494mV，若存在内圈损伤，均方根值会增加到3.0380-3.3099mV，如故障为滚子损伤，均方根值进一步增大到5.4076-14.1008mV，通过相应的数据对比，能够为故障诊断提供可靠依据[4]。
3 结语
总而言之，货车滚动轴承在使用过程中，可能出现相应的故障和损伤，对货车运行的稳定性和安全性造成影响。传统无量纲诊断的方式并不能有效区分滚动轴承的运行状态，将声发射技术应用到轴承故障诊断中，配合小波变换的滤波手段，能够突出故障特征信号，对轴承故障进行准确判断，提升诊断的实时性和准确性。
参考文献
[1]王燕燕.基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究[D].中南大学，2013.
[2]陈春朝.Lab VIEW软件在货车轴承故障诊断中的应用[J].河南理工大学学报（自然科学版），2011，30（1）：61-66.
[3]刘浩，鲁五一.铁路货车轴承在线故障诊断智能系统研究[J].微计算机信息，2011，（11）：32-33.
[4]范琦山.基于能量分析的列车轴承故障声发射信号研究[J].国防交通工程与技术，2013，（a01）：4-5.
关键词： 货车；滚动轴承；故障诊断；声发射
前言：在铁路货运中，滚动轴承是非常重要的部件，其本身工作环境恶劣，容易受到各种外界因素的影响，而一旦滚动轴承出现问题，将会直接影响列车整体的运行速度和运行安全。将声发射技术应用到铁路货车滚动轴承故障诊断中，能够配合相应的仪器设备，结合声发射信号来实现对滚动轴承故障的无损检测，准确区分轴承状态好坏，为故障处理提供可靠的数据支撑。
1 轴承故障声发射信号诊断机理
所谓声发射，指材料在外力作用下出现内部晶格错位、晶界滑移、裂纹扩展或者塑性变形等缺陷的形成及增长时，会通过弹性波来将部分能量释放出来，利用相应的仪器设备，能够对声发射信号进行检测、记录和分析，也可以依照聲发射信号，实现对发射源实际运行状态的分析及判断，这也就是所谓的声发射技术。声发射技术本身属于一种比较新颖的无损检测技术，能够在不对构件造成破坏的前提下，检测其内部可能存在的故障和损伤，在很多领域都得到了广泛应用。
轴承在使用中，存在两种比较常见的故障，一是表面损伤，主要是因为滚动轴承在使用中经常受到冲击性交变荷载的影响，导致金属构件很容易出现塑性变形以及位错运动，严重时会引发相应的疲劳裂纹，加上应力的相互作用，如果不能及时进行处理，疲劳裂纹会沿着最大剪应力方向，向着结构构件的内部逐渐延伸扩展，在达到某个临界点后，会出现瞬间断裂的问题。表面损伤通常出现在滚动轴承外圈；二是疲劳磨损，主要是指摩擦界面在循环接触压应力的周期性作用下出现磨损的现象，初期可能导致金属材料内部晶格的弹性扭曲问题，如果问题得不到及时处理，当弹性应力持续增大，达到甚至超过构件能够承受的临界值后，则可能引发开裂，并持续扩展，于轴承内部或者外圈滚道产生麻点、剥落等问题[1]。无论是哪一种故障，都会引发声发射信号，由此可知，声发射信号实际上可以看做是故障的载体，能够及时准确地反映缺陷，而通过对声发射信号的分析处理，还可以实现对货车滚动轴承的在线监测或者临近破坏预报，保证滚动轴承的安全可靠运行。
2 货车滚动轴承故障声发射诊断试验研究
2.1试验设计
为了研究货车滚动轴承故障声发射诊断技术的应用情况，设计如图1所示的模拟工况试验系统。
系统中，V型压块一方面可以对外圈进行固定，另一方面也能够对轴承在实际运行中受到的径向荷载进行模拟，轴承运转速度为380r/min，为了方便对声发射信号进行采集，将相应的传感器设置在轴承外圈贴片上。采集到的声发射信号会被传输到泰克TDS3012型示波器，然后运用基于MATLAB的程序针对声发射信号进行分析。
2.2滤波处理
这里的滤波处理主要是基于小波变换的带通滤波处理，声发射信号本身包含了多组波形，频谱相当丰富。为了最大限度得模拟真实情况，选择的滚动轴承都是经过较长时间的运行，声发射信号采样频率高，信号频带宽度达，采集到的数据信息中存在大量背景噪声，如果采用常规处理方法，很难将故障信息准确提取出来，因此，技术人员需要采取有效措施来减少滤波干扰问题[2]。
基于小波变换的带通滤波属于一种现代化信息处理技术，基本原理是对信号的分解与重构。为了方便进行研究，小波基函数设定为db5，能够将货车滚动轴承故障的声发射信号进行8阶分解与重构。利用TDS3012，对滚动轴承声发射信号进行简单傅里叶变换，可以发现，声发射信号的能量集中在900-1400Hz，频率范围处于第6阶，在这种情况下，对于其他各阶的系数，只需要进行置零然后重构即可。正常状态下26#滚动轴承滤波前后的时域波形图如图2所示。
2.3数据分析
考虑到开展试验的最终目的是为了对货车滚动轴承存在故障囊时的声发射信号进行分析，这里从频域分析和时域分析中选择常用参量来作为特征参量，包括均方根值XRMS、裕度L、峭度K以及峰值XPEAK。从方便对比分析的角度，需要首先对比不同状态下滚动轴承声发射信号的无量纲参数，结合对比结果分析，不同状态下，L和K的数值并没有很强的规律性，举例说明，如果正常轴承K值处于3.0004-4.4305之间，则当滚动轴承存在内圈故障时，K值通常在2.2369-4.7226之间，与正常值存在明显的交叉部分，当轴承滚子存在故障时，K值则为2.6140-3.0225之间，同样与正常值存在重合部分。即便经过滤波处理，轴承正常K值可以进一步集中在3.2943-3.8497之间，内圈损伤声发射信号K值范围处于2.3402-3.7005之间，重合依然无法完全避免[3]。
事实上，不仅是K值，L值也存在相同的问题，因此，无论是否经过小波滤波处理，对于滚动轴承声发射信号而言，如果采用传统故障诊断中的无量纲参数进行诊断，则很难保证诊断结果的全面性和准确性。
正常情况下，铁路货车滚动轴承的声发射信号特征频率集中在1439.7267-1476.3299Hz之间，部分轴承偶尔会出现在1000Hz左右，而轴承内圈故障能量多集中在939.4827-1073.6945Hz之间，滚子损伤频率方位一般为1110.2977 -1183.5041Hz，轴承类型不同，频率分布可能存在一定差别，不过差距并不大。结合试验结果分析，上述频率同样可能出现重叠，给故障诊断工作造成影响。参考均方根值XRMS进行分析，正常情况下，轴承滤波前均方根值范围相对集中，为1.3212-1.5494mV，若存在内圈损伤，均方根值会增加到3.0380-3.3099mV，如故障为滚子损伤，均方根值进一步增大到5.4076-14.1008mV，通过相应的数据对比，能够为故障诊断提供可靠依据[4]。
3 结语
总而言之，货车滚动轴承在使用过程中，可能出现相应的故障和损伤，对货车运行的稳定性和安全性造成影响。传统无量纲诊断的方式并不能有效区分滚动轴承的运行状态，将声发射技术应用到轴承故障诊断中，配合小波变换的滤波手段，能够突出故障特征信号，对轴承故障进行准确判断，提升诊断的实时性和准确性。
参考文献
[1]王燕燕.基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究[D].中南大学，2013.
[2]陈春朝.Lab VIEW软件在货车轴承故障诊断中的应用[J].河南理工大学学报（自然科学版），2011，30（1）：61-66.
[3]刘浩，鲁五一.铁路货车轴承在线故障诊断智能系统研究[J].微计算机信息，2011，（11）：32-33.
[4]范琦山.基于能量分析的列车轴承故障声发射信号研究[J].国防交通工程与技术，2013，（a01）：4-5.