王 强

（中车株洲电机有限公司营销与项目中心,湖南 株洲 412000）

中国经济持续高速发展，带来了城市的快速扩张，地铁已经成为各大中城市最重要的交通方式。目前，全国已经有33个城市开通地铁，其中上海开通运行670 km，北京日均客运量1 148万[1]。地铁车辆装备的设计、制造、营运、维修备受各方关注。牵引电机作为轨道车辆的核心部件，决定了车辆服役质量，对牵引电机轴承进行服役状态检测与早期故障诊断识别具有重大的意义[2]，但是，目前传统方式仅能发现晚期非常严重的轴承故障，存在很大风险隐患，因此，迫切需要一种有效的手段和方法，检测和识别出早期缺陷的轴承，避免出现重大的线路故障。

本文提出了一种适应于地铁动力分散的牵引电机滚动轴承在线振动检测和故障识别的方法，能够有效识别出存在隐患的缺陷轴承。

1 地铁牵引电机轴承检测现状

地铁牵引电机滚动轴承状态识别目前主要有两种方法，一种是利用电机低速运行时的声音判断轴承状态，另外一种就是使用SPM设备检测轴承状态。

1.1 声音判断

在地铁牵引电机领域中，长期以来都是凭借人耳并辅以听诊器根据电机在低速下运行的声音品质判断轴承运行状态，SKF的TMST 3是常见的听诊器，该型听诊器可去除部分干扰噪声信号，比依靠人耳朵直接听声音效果更明显。但是，也存在明显的局限性，取决于现场环境和个人的经验。对于存在较为明显的晚期故障可以有效识别，但是对于早期的微弱缺陷容易出现漏判。

1.2 冲击脉冲法SPM

冲击脉冲法SPM是20世纪60年代末出现的一种滚动轴承诊断方法，对于疲劳失效、摩擦失效等局部损伤故障具有很好的效果。在广州、深圳、上海等地铁公司也有使用该设备，通过踏面镟轮机或者外部小轮驱动轮对（见图1），最终带动牵引电机稳定在要求转速。但是在实际应用中只能检测出晚期故障，对于中早期的故障识别效果不佳，可能是由于以下两个方面导致：（1）微弱的缺陷冲击信号中常常被齿轮啮合冲击、联轴节不对中等原因导致的干扰信号所掩盖；（2）传感器检测位置离轴承较远，冲击信号衰减严重，导致检测到的冲击波形很微弱而被噪声信号所掩盖。

图1 镟轮机驱动

2 加速度包络解调技术

地铁牵引电机采用联轴节与齿轮箱连接，因此，牵引电机滚动轴承早期微弱损伤信号常容易被相邻齿轮箱的冲击、联轴节不平衡、不对中等噪声信号所干扰。加速度包络解调是一种能够有效提取出早期缺陷故障所引起的微弱故障特征的方法，该方法可将微弱的低频信号转换至高频共振波形后进行包络、检波、低通滤波，最后获得一个与高频信号相对应的明显低频特征频率及其谐波波形[3]（见图2）。

图2 加速度包络解调方法

包络解调的实质是对滤波后的高频冲击信号进行平方处理，如果设置一个高通滤波器门槛值为高于某频率的50倍才能通过，根据三角函数积化和差公式，将系列倍频函数平方之后，得到相加、减两部分的函数[3]。

对信号进行频谱转换时，可忽略α+β部分，只对α-β部分进行分析。将上述公式进一步计算，可得到以下两组数据：

由上述可知，通过对振动信号进行平方后，成功地将高频信号转化至低频区间分析，得到明显的缺陷特征及其倍频谐波，因此，这种技术能够检测到很微弱的缺陷冲击信号[4]。

3 试验台单电机轴承检测

对因为运输不当导致轴承异响返厂的电机，在200 rpm转速下，传动端轴承振动加速度信号中存在不太明显的冲击波形（见图3），FFT频谱图中出现轴承外圈缺陷频率25.5 Hz及其倍频51.1 Hz（见图4），但是加速度包络解调频谱图存在明显的轴承外圈故障频率25.3 Hz、2倍50.56 Hz、3倍76.04 Hz及更高倍的频率（见表1、图5）。拆开发现轴承外圈滚道面存在等间距压痕（见图6）。

表1 轴承故障频率（Hz）

图3 时域波形

图4 FFT变换

图5 加速度包络频谱图

图6 轴承外圈承载区

图7 电缆进入车体

4 牵引电机轴承在线振动检测

4.1 检测实施方案

地铁车辆动力分散，6个车厢中4个车厢提供动力，不能实现单电机的控制，因此，32个传感器如图7方式（保证不掉落）固定在每一台电机两端端盖垂直下方，布线最终通过最近的车门进入车厢，在地铁试车线上，车辆匀速运行过程中一次性采集16台电机两端轴承振动加速度信号。

4.2 车辆运行方式的影响研究

使牵引电机运转并且保持在稳定的速度，目前有以下两种方式：方案一为使用外部的工程车牵引检测车辆，牵引电机不提供动力检测车辆升弓；方案二为牵引电机自身提供动力。

同一台电机分别进行两种不同的两种牵引方式两端轴承振动加速度信号，如表2所示，方案一的振动加速度包络总值要明显大于方案二。

对电机非传动端振动加速度信号进行频谱分析可知，方案一加速度包络频谱图纵坐标的幅值要明显大于方案二（见图8、图9），且方案一的包络频谱图中出现轴承外圈的故障频率14.25 Hz，而方案二的频谱图中未发现任何轴承缺陷频率。

表2 加速度包络总值（gE）

表3 轴承故障频率（Hz）

图8 方案一振动加速度包络频谱图

图9 方案二振动加速度包络频谱图

方案一中振动信号主要来源于轴承，而方案二中，牵引电机处于通电状态，低转速、高扭矩的输出动力，电机本体和轴承自身产生很大的周期性振动信号，噪声明显，会干扰甚至会导致对轴承状态的误判。

4.3 故障电机检测

4.3.1 故障电机轴承检测分析

对出现异响的牵引电机按照上述的方法进行在线检测，保持电机速度在200 rpm，检测振动加速度信号。首先，采用上述方案一，进行加速度包络解调得到图10，低频段出现明显的外圈缺陷频率的14.25 Hz、2倍28.5 Hz、3倍以42.75 Hz及4倍57.25 Hz。而方案二加速度包络总值达到1.303 gE，进行FFT变换后得到图11，在低频段未发现明显的轴承故障频率，但是在150～350 Hz之间，存在明显的14.25 Hz等间距的外圈故障频率特性，轴承可能存在故障。

图10 加速度包络频谱图

图11 FFT频谱图

4.3.2 轴承拆解验证

拆解该电机轴承，发现轴承外圈承载区存在明显的因为硬物而导致的滚道面伪布氏压痕，属于明显的轴承外圈（见图12）滚道面失效，与加速度包络解调频谱图的结果一致。

图12 轴承外圈

5 结语

在单电机试验中，加速度包络解调方法能够比FFT更准确地识别出微弱的轴承伪布氏压痕缺陷。在复杂信号中的在线检测中，通过对比牵引电机自身提供动力和牵引电机不通电两种方式，对于存在明显故障的轴承都能准确识别出来，但是，通电状态导致噪声干扰大，均准确识别出轴承故障，工程车牵引检测车辆的方式检测的干扰信号少，因此，加速度包络频谱图故障频谱更明显。