声音诊断技术在铁路客车滚动轴承检修中的应用.pdf

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1、■圈技术报告HAIXlAKEXUE声音诊断技术在铁路客车滚动轴承检修中的应用南昌铁路局福州车辆段林能祥[摘要]该文首先介绍声学诊断系统的原理、技术方式，阐述、分析了铁路客车滚动轴承的组成、工作原理、故障模式，分析了声音诊断技术的实现方式和关键性技术，探讨了声学诊断技术在铁路客车滚动轴承检修中的应用。[关键词]声音诊断系统铁路客车滚动轴承故障模式噪声采集声音诊断技术作为一种先进的探测诊断技术，在航空航天、铁路客车滚动轴承故障轨边声学诊断系统(TADS)等领域都有广泛的应用。在铁路客车滚动轴承检修中利用声学诊断系统的装置

2、对旋转的滚动轴承进行噪声采集分析，从中发现轴承的故障，并对故障进行判断，从而实现专业的检修，提高轴承检修质量。1声学诊断技术概述声音诊断系统技术主要包含声学的基础知识、铁路客车滚动轴承故障检修的基础知识，故障诊断中的信号处理方式。在铁路客车滚动轴承检修中，采用声学诊断技术和计算1一外圈；2-滚子；3—保持架；4一内圈；5-平挡圈。机应用技术，对轮轴组装前的铁路客车滚动轴承的轴承擦伤、图1圆柱滚子轴承示意图轴承凹痕、轴承压痕、轴承磕碰伤、轴承划伤，工程塑料(塑铁路客车滚动轴承是以滑动轴承为基础发展起来的，其钢)保持架机

3、械性损伤，划伤、磕伤、毛刺等进行诊断预报，工作原理是以滚动摩擦代替滑动摩擦，其功能是借助于在内、保证铁路客车滚动轴承的检修质量。外圈之间的滚动体滚动实现传力和滚动。内圈紧配合于轴颈为了保证对轴承故障的准确预报，在开发声音诊断技术上，外圈与轴箱之间允许有少许的转动，当车轮转动时内圈监控软件时采用集中报警、实时监控的模式，软件对检测设随轴颈转动，同时带动保持架与滚动体转动，滚动体一方面备的状态、轴承故障预报和实时报警情况、检修处理等进行沿内外圈滚道作公转，另一方面绕自身轴心作自转，它们之实时监控，同时也实现了客车滚动轴承

4、故障的预报、检修、间的接触点是在不断变化的，零件之间没有滑动摩擦，其运信息反馈的全程监控，实现了闭环管理。动物体与支承物之间的接触点是在不断变化的摩擦，我们称其为滚动摩擦，铁路客车滚动轴承的摩擦就属于这种摩擦。2铁路客车滚动轴承故障形式铁路客车滚动轴承有径向游隙和轴向游隙，以保证滚动铁路客车滚动轴承是铁路客车车辆的关键部件之一，其体能自由转动。保持架用以维持各滚动体之间的位置，防止技术状态直接关系到客车的运行品质和安全，因此从总公司歪斜和相互碰撞，保证滚动体能沿滚道均匀分布。滚动体在到检修单位对客车滚动轴承的新造和检

5、修都非常重视，以保轴承内的两个套圈之问来回滚动，保持架帮助其均匀地排列，证滚动轴承技术状态良好。它的尺寸和数量直接关系到轴承的负载能力和性能。保持架2．1铁路客车滚动轴承的组成、工作原理除了将滚动体均匀地分隔开以外，还具有引导滚动体的旋转铁路客车滚动轴承一般Eh~'t-圈、内圈、滚动体(滚子)、及改善轴承内部的润滑性能等作用。保持架等组成。目前铁路客车中一般采用的是圆柱滚子轴承2．2故障模式及分析(其结构示意图见图1)。滚动轴承内部缺陷主要分以下几种：轴承麻点、轴承辗皮、轴承剥离、轴承擦伤、轴承烧附、轴承热变色、轴承

6、腐蚀、轴承凹痕、轴承压痕、轴承磕碰伤、轴承划伤、轴承裂2015年第3期(总第99期)31声音诊断技术在铁路客车滚动轴承检修中的应用损、电蚀、工程塑料(塑钢)保持架结构性损坏，如裂纹、是连续的。传感器与放大器之间采用了自适应校准技术，保破损、折断、分层，工程塑料(塑钢)保持架机械性损伤，证六个声学传感器接收到的信号灵敏度的一致性。将六个传划伤、磕伤、毛刺等等。这些内部缺陷的产生原因主要是滚感器接收的信号进行合成，这种信号合成技术在系统中也非动轴承内部或润滑脂中混有水、酸、碱类物质，清洁度不够，常关键。声学传感器的阵列技

7、术保证了轴承故障信号判别的内部含有金属或其他杂物，受过大冲击载荷的作用，粗鲁作全面性。业相互碰撞而致。这些故障其中之一或者联合发生时，会对3．3．2系统滤波及抗干扰采集轴承性能和使用安全性有严重影响，甚至威胁到客车的运行轴承检修环境的噪声源很广，有轴承本身振动的声音、安全。空气中的噪声及其它噪声。从多种复杂噪声中提炼出轴承振动的声音是声音诊断技术的关键之处。声音诊断技术采用具3声音诊断技术在铁路客车滚动轴承检修中的应用有优良指向性和低噪声级的传感器及高度保真放大、滤波、3．1应用概述抗干扰信号采集等技术，有效提高了系

8、统信噪比。目前声音诊断技术在各行各业的应用非常广泛，包括用3．3．3智能化故障诊断来诊断客车车轮的擦伤等。滚动轴承不同形式的缺陷表现为在各类复杂的噪声中提取轴承故障声音的信号对故障诊在旋转时会发出不同的声音，空载转动时，运转速度越快，断的方法要求很高，在不同的转速下，轴承的故障模式非常声音越明显。目前铁路部门在客车滚动轴承检修中大部分都难被识别