【机械设备故障诊断】一种用于变速条件下铁路车轮踏面擦伤检测的两级自适应调频模态分解方法附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在铁路运输系统中，车轮的健康状况直接关乎行车安全与稳定性。车轮踏面擦伤作为常见故障，在变速运行条件下，会引发车辆剧烈振动，产生冲击载荷，不仅降低乘客舒适度，还可能导致轨道与车辆部件过早磨损，甚至危及行车安全。由于实际运行中轨道不平顺、车辆变速等因素，车辆振动响应复杂，包含强干扰信号与变频成分，给踏面擦伤检测带来极大挑战。为攻克这一难题，本文提出一种两级自适应调频模态分解（Adaptive Chirp Mode Decomposition，ACMD）方法，旨在精准识别变速条件下铁路车轮踏面擦伤故障。

铁路车轮踏面擦伤危害及检测现状

铁路车轮在长期服役过程中，受紧急制动、车轮抱死、轨道异物等因素影响，踏面易出现擦伤。擦伤车轮旋转时，每转一周会与轨道产生一次冲击，引发车辆振动。在高速、重载列车不断发展的当下，这种冲击危害愈发显著。据相关研究，车轮踏面擦伤长度超 50mm、深度超 1mm 时，就可能对行车安全构成威胁。

过往车轮踏面擦伤检测方法多样，如基于应变传感器监测轮轨冲击，利用贝叶斯预测、机器学习等提升检测精度；还有倒频谱分析结合阶次分析，考虑列车变速，将振动信号从时域转换到旋转角域；以及互相关分析结合阶次分析，用于在强噪声中检测擦伤信号。然而，面对复杂多变的运行工况，现有方法在抗干扰、时变特征提取等方面存在局限，难以精准检测小尺寸擦伤与早期故障。

两级自适应调频模态分解方法解析

方法整体架构

本文提出的两级 ACMD 方法，旨在分阶段处理复杂振动信号，实现踏面擦伤精准检测。第一级利用 ACMD 结合基于基尼指数（Gini Index，GI）的模态选择与重组方案，在强干扰下分离不同故障信号模态；第二级对分离后的信号模态，运用高分辨率 ACMD 时频分析方法，精确提取时变故障特征频率，达成故障检测。

第一级：基于 ACMD 与基尼指数的模态分离

ACMD 是一种自适应时频分析方法，能有效处理非平稳信号。其通过构建自适应调频原子，匹配信号局部特征，将复杂信号分解为多个调频模态。在第一级中，将 ACMD 与基于 GI 的模态选择和重组相结合。

基尼指数用于衡量数据集中不同类别的分散程度。在信号处理中，可据此评估分解出的各模态信号的纯度，筛选出包含故障信息的模态。具体流程为：对采集到的车辆振动加速度信号，首先进行 ACMD 分解，得到多个模态分量；接着计算每个模态分量的基尼指数，依据设定阈值，挑选出基尼指数较小（即信号纯度高）的模态，将其重组为包含主要故障特征的信号集合。例如，在某复杂振动信号中，经 ACMD 分解出 10 个模态分量，计算基尼指数后，发现其中 3 个模态分量基尼指数小于 0.2（阈值），这 3 个模态很可能包含关键故障信息，将它们重组，以便后续分析。

第二级：高分辨率 ACMD 时频分析与故障特征提取

在第一级分离出故障相关信号模态后，第二级运用高分辨率 ACMD 时频分析方法。ACMD 时频分析通过对分解后的模态分量进行时频变换，能在时频平面上精确呈现信号频率随时间的变化。在踏面擦伤检测中，擦伤引起的冲击信号具有特定时变特征频率，如擦伤车轮旋转频率及其倍频成分。

通过高分辨率 ACMD 时频分析，可将这些时变特征频率清晰展现。以某擦伤车轮为例，在时频图上，可观察到以车轮旋转频率为基频，出现一系列随时间变化的谐波频率，且这些频率特征与正常车轮运行时明显不同。通过精确提取这些时变故障特征频率，可准确判断车轮是否存在踏面擦伤，以及擦伤的严重程度。

基于车辆 - 轨道耦合模型的振动特性分析

为深入理解变速条件下踏面擦伤对车辆振动的影响，构建考虑车轮踏面擦伤的车辆 - 轨道耦合动力学模型。该模型综合考虑车辆悬挂系统、车轮、轨道结构以及轮轨接触关系等因素。

在模型中，将车轮踏面擦伤简化为局部刚度变化，模拟擦伤车轮与轨道的相互作用。通过数值计算，分析不同擦伤尺寸、车辆运行速度下，车辆振动加速度响应特性。结果表明，随着擦伤尺寸增大，车辆振动加速度幅值显著增加；在变速过程中，振动加速度频谱呈现复杂时变特征，擦伤引起的特征频率成分随车速变化而改变。例如，当车轮存在 50mm 长、1mm 深擦伤时，车辆在加速过程中，振动加速度频谱在 5 - 15Hz 频段出现明显时变特征频率，且幅值随车速升高而增大。这些振动特性为两级 ACMD 方法检测踏面擦伤提供了理论依据。