外圈滚道损伤位置对高速列车轴箱轴承动力学行为的影响分析

为了探究轴承产生故障时其内部元件间的运动规律,以高速列车轴箱轴承为研究对象,采用多体动力学分析软件ADAMS建立了外圈滚道剥离故障的轴承动力学模型。模型综合考虑了材料属性、约束、载荷和接触关系等因素,通过铁路轴承综合实验台对试验轴承进行动力学实验并对比部件转速,验证了模型的有效性。通过对外圈滚道不同损伤位置处的轴承进行动力学仿真分析发现:轴承有故障时,滚子与滚道间相邻两接触点的时间间隔变大;轴承故障的存在会加大滚子与滚道间的接触力,进而加剧轴承滚道的损坏;损伤位置位于6点钟时,对滚子打滑起到了抑制作用,滚子打滑率的增大会加剧滚道表面的不均匀擦伤;轴承转速越大,保持架运行越平稳,损伤位置位于12点钟时,对保持架的平稳运行影响不大。研究结果对推动轴承设计和故障诊断技术发展具有一定的理论和实际意义。

基于声发射参数综合分析的滚动轴承典型故障识别方法

针对滚动轴承典型故障损伤识别较难的问题,提出一种基于声发射参数综合分析的滚动轴承故障识别方法。通过声发射特征参数TAFI(时间到达特性指数)对滚动轴承状态进行初步判定,利用经历图分析法和分布图分析法进行滚动轴承故障的综合分析及特征提取。为验证所提出方法对滚动轴承典型故障损伤的识别效果,搭建了滚动轴承故障模拟试验台,对外圈故障、滚动体故障、内圈故障以及健康状态的滚动轴承进行了声发射测试试验。结果表明:声发射特征参数TAFI图像呈现杂乱无章状,可以初步判定滚动轴承处于健康状态;呈现规则条状,可以初步判定滚动轴承处于故障状态。外圈故障轴承的能量与计数值高于其他故障轴承及健康轴承;滚动体故障轴承的幅值撞击数与计数撞击数高于其他故障轴承及健康轴承,可以有效识别滚动轴承典型故障。

轴承振动信号中调幅特征的奇异值分解提取方法

滚道损伤会在轴承振动中引起调幅现象,但当损伤较轻微或者噪声干扰较严重时,这种特征难以显现出来。提出利用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)来提取这种调幅特征。在Hankel矩阵方式下,SVD可将信号分解为一系列分量信号的简单线性叠加。利用这一特性,对轴承振动信号构造Hankel矩阵并进行SVD处理,通过选择合适的分量进行简单相加,从一个复杂的信号中准确提取了清晰的调幅特征信息,据此确定了载波和调幅波频率,并结合轴承参数对滚道损伤状况做出了准确的判断,这种特征提取效果远优于带通滤波器的处理结果。