第一章 绪 论
1.1 研究背景和意义
为适应经济快速发展和交通运输需求迅速增加的新形势，“十二五”规划期间，国家规划全国铁路运营里程将达 12 万 km，电化率和复线率分别达到 60%和 50%以上。在中国高铁“走出去”战略的引导下，高速铁路在中国乃至国外打上了“中国烙印”，作为装备制造和运营管理的双重要求，高速机车的运营安全成了发展过程中的重要一环。走行部作为高速机车的主要承力、减振和制动部件，它的服役性能和运行状态会影响车辆运行的平顺性和安全性。因此，研究高速机车走行部轮对轴承、齿轮传动系统和踏面等关键运动部件的故障产生、演变过程和规律，能够很好得给高速铁路的安全运营提供有力的技术支撑。
列车走行部如图 1-1 是高速列车机械部件的关键部件之一，而滚动轴承是列车走行部的关键运动部件之一。重载高速的运行要求、高寒高温的气候变化以及运行线路的恶劣条件使得滚动轴承成为车辆走行部的故障频发部件。统计表明：70%的机械故障由振动引起，而 30%的振动故障是由滚动轴承引起，磨损故障、表面损伤类、点蚀、剥落、裂纹等现象在机械实际运行中非常常见。而这些微小损伤引起的振动故障会逐渐演变成不可抗逆的事故，给人民生命财产带
来巨大的损失。
实际采集的振动信号具有低频、微弱、脉冲调制等特征，常常淹没在强大的常规轴承元件自振信号和背景噪声下。运用有效的软件分析和硬件处理，将轴承的故障特征频带和其它元件自振噪声分离，解调特征频带的信号从而实现的故障特征的提取，这一直是相关领域人士热衷研究的课题。所以本文以高速机车轮滚动轴为研究对象，将时频分析算法、循环平稳理论与共振解调方法相结合，更好地解决非平稳轴承振动信号的共振频带中心频率和带宽的确定问题。为了满足研制测量走行部功能状态参数和振动参数的专用智能复合传感器的需要，本文还专门研究了轴承故障诊断用信号调理电路的设计问题。
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1.2 滚动轴承故障特征提取的国内外研究现状
1.2.1 软件实现故障特征提取的研究现状
（1）时域分析法
时域分析法是最早出现的故障特征提取方法。轴承在运转过程中很多时域统计参量会因故障类型的不同以及严重程度呈现一定的规律性变化，其中应用较为的广泛的时域参数有：峰值、峰值因子、峭度、峭度因子等。这种分析方法通过直观分析时域振动信号来判断故障类型，但不能很好的判断故障发生部位，并且受载荷、强大背景噪声的影响较大。为了提高诊断的可靠性，常采用多参数联合诊断方式。
（2）频域分析法
基于傅里叶变换的频域分析方法是对采集的振动信号做全局分析，然后结合频谱结构和典型故障特征频率，就可以分析出轴承故障。基于频域的特征提取方法主要有：傅里叶变化法、功率谱法、倒谱分析法和包络谱分析法等。其中包络谱分析法，也称共振解调法[1-2]应用最为广泛。该方法通过带通滤波器选取由故障冲击引起的共振频带，然后对处于共振频带的信号进行解调分析，在包络谱中就会呈现故障特征。目前常用的频域轴承故障特征提取方法[3-4]多是以共振解调方法为基础演变而来的，本文在后续章节将对该方法的原理和局限性做详细讨论。（3）时频分析法
时频分析方法能更好地反映信号的瞬态特征和非平稳特性，是滚动轴承故障特征提取领域的研究热点。顺着研究联合时间和频率分布的思路，人们相继提出了短时傅里叶变换（STFT）[5]、Wigner-Ville 分布[6-7]、小波分析[8]和经验模态分解（EMD）[9]等方法。小波变换作为“数字显微镜”实现了对信号的时间和频率的局部化分析，但是小波变换还存在尺度跨距较宽，数据动态范围较大，小波基函数选取困难等问题[10]。EMD 算法以及后续的 HHT 等能够自适应地将时域振动信号转换成频率逐渐降低的若干基本模式分（IMF），能够使信号平稳化实现更准确的故障诊断。但是该方法理论基础还不够完善，在实际应用中还存在端点效应，模态混叠等缺陷，后续相关文献[11-13]也对这些缺陷做了改进。
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第二章 滚动轴承的故障机理
滚动轴承运转过程中，滚动体会周期性地接触故障区，引发低频冲击作用，冲击作用以不连续的冲击脉冲形式传递到轴承座及其它相关机械部件上,其响应信号被传感器拾取。因此，研究滚动轴承的故障机理，特别是冲击脉冲信号的调制机理对明确故障成因，故障频谱构成具有至关重要的作用。本章搭建了典型轴承故障信号数学模型, 深刻分析了故障信号的冲击脉冲性和非高斯性，并在章尾对传统共振解调的原理和局限性做了简要分析。
2.1 滚动轴承振动信号的数学模型及振动机理
2.1.1 滚动轴承的几何结构
作为旋转机械的重要支撑部件，滚动轴承的几何结构对轴承的振动与噪声信号的产生起着关键性作用，它主要有以下部分组成：1 滚动体、2 保持架、3外圈和 4 内圈。滚动轴承的实物图和几何结构图分别如图 2-1（a）、（b）所示。
2.1.2 滚动轴承故障振动的数学模型
常规情况下滚动轴承外圈固定，轴承跟随安装轴一起旋转，参与滚动的滚动体交替变化，轴承内圈的旋转频率 （即轴的旋转频率）设定为 fr。当滚动轴承某一部位出现故障时，故障点会撞击滚动体、内圈或外圈会产生一系列具有周期性的冲击脉冲信号。由于这种周期性的冲击脉冲信号富含丰富的频谱成分，使得它能激起轴承相关部件的共振。J.D.Smith 和 P.D.McFadden[19]依据滚动轴承故障振动信号兼具的脉冲调制和非高斯特性推导了内圈点蚀故障形成的数学机理，描述的故障信号数学模型 x(t)可以表示为：
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2.2 滚动轴承的典型故障和故障特征频率计算
2.2 滚动轴承的典型故障和故障特征频率计算
2.2.1 滚动轴承的典型故障
据统计，在滚动轴承故障中，10%来自滚动体和保持架，90%来自内圈和外圈。可以将滚动轴承各个主要部件容易出现的故障类型简单归类如表。可以将表 2-1 中的故障类型依据振动信号的特征分为磨损和表面损伤两类。
磨损类故障：是一种逐渐演变的故障类型，磨损后轴承产生的振动信号增强，但是和正常轴承相比两者的振动信号都是无规则和随机的。相对于表面损伤类，故障磨损不能产生突发性的破坏，危害程度相对较小。表面损伤类故障（如剥落，腐蚀）：由于轴承元件滚过损伤位置时会产生冲击脉冲，它能够激起轴承系统的周期性高频共振，而这种振动会给轴承带来很大破坏性。下面简单得描述几种典型的表面损伤类故障的频谱特征。
本章首先介绍了滚动轴承的几何结构、滚动轴承载荷分布和传递路径，建立了滚动轴承单点故障信号的数学模型。依据 N205EM 型号的滚动轴承的参数仿真了内圈、外圈和滚动体三类故障，验证了数学模型的有效性。然后介绍了轴承各主要元件的典型故障，并对三类典型的表面损伤类故障的频谱特征做了细致的分析，列出了计算典型故障特征频率的表达式，以便后续更清楚的判定故障类型。最后由广义共振引出共振解调的概念，叙述了共振解调方法处理信号的原理，并对该方法的局限性做了分析，为后续章节对该方法的改进和硬件电路实现提供了理论依
由于滚动轴承的工作方式大多是周期性地回转和往复，因而实际的信号具有时变、非线性和非平稳等特性。为了使信号平稳化、统计非平稳信号的周期性，本章分别引入了 EMD 分量筛选算法和 EMD 相关降噪算法，EMD 算法能够自适应地将复杂的振动信号分频段得分解为由高频到低频若干个 IMF 分量，分量筛选算法能够自适应的选取包含故障成分较多的分量；相关降噪算法则通过相关运算确定分量与原始信号的近似关系，进而做加权重组运算以凸显出故障特征。通过两者所具有的时频细化理念和信号凸显思想来确定淹没在复杂信号中的共振频带（调制源），这样能够有效弥补传统共振解调共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低难于提取故障的缺陷。
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第三章 基于改进共振解调方法的滚动轴承故障特征提取..............18
3.1 EMD 分解原理 .............................................. 18
3.2 基于 EMD 分量筛选的共振解调改进方法 ..................... 19
3.2.1 改进方法原理 ........................................... 19
第四章 基于 MID 算法的滚动轴承故障特征提取.....................37
4.1 MID 算法的原理.............................................. 37
4.1.1 循环平稳理论 ............................................ 37
4.1.2 MID 算法原理及流程...................................... 38
第五章 电压模式共振解调硬件电路设计.............................53
5.1 硬件总体结构 ................................................. 53
5.2 传感器的选择 ................................................... 54
第六章 电流模式共振解调硬件电路设计
模拟 IC 设计曾受限于半导体工艺的影响，多以电压变量为处理信号。面对信号处理朝着高速、高频方向发展的趋势，互补双极、CMOS、VLSI 等工艺技术取得实质性的进展，电压型电路的固有缺陷逐步显现。电压型运算放大器作为电压模式电路的主导器件其闭环增益和频带宽度相互制约，信号的转换速率相对较低，大约在 0.2 V/μs-20 V/μs 的范围内。相对于电压模式, 电流模式电路选用电流传送器(CCII)和跨导运算放大器(OTA)作为通用集成部件来处理电流信号，电流模式器件展现出与闭环增益无关的近似恒定的带宽以及非常快的转换速率。本章采用第二代电流传送器[47-48]作为基本电路模块，搭建了电流型共振解调硬件电路及相关抗干扰电路。该解调电路能够满足工作频率较高、输入信号幅值变化范围较大的信号调理需求，因而能够在复杂的噪声环境下解调出轴承故障特征信号，multism 仿真和滚动轴承平台实测实验表明了共振解调电路能够输出信噪比较大、失真度较小的特征信号，证实了解调器的实用性。
6.1 电流传送器的工作原理和特性
为了更好的解释和表达电流传送器的工作原理和特性，有必要先介绍能够很好的解释其传输性能的理想有源器件-零子（Nullator）和极子(Norattor)，但是零子和极子不能单独用电路实现，只有单一零子和极子可以构成简单二端有源网络-零极子(Nullor)-才能用电路实现，它们的符号分别如图 6-1(a)(b)(c)所示。零子的端对电压电流为 0，而极子的为任意值，两者简单组成图(c)所示的零极子。
电流镜作为一种三端器件主要应用于从低到中等的偏置电路设计中，由于在精度、输出阻抗方面的特定能力使得其在宽带信号传输方面也占有一席之地。广义形式的电流镜如图 6-2 所示，它有一个输入节点 N1，输入的电流 I1 是单极性的；一个输出节点 N2，流入它的电流 I2 是同相流动的输入电流的拷贝；一个公共节点 N0, 在这个节点中流动的是输入电流和输出电流的和。电流传输器可以看作是一种“双镜”，在其输入端和输出端都能吸收电流和源出电流。图 6-3画出了理想的电流传输器输入输出参量示意图，节点 N1 和 N2 都可以接受和输出双极性的电流。N1 点电压紧紧跟随 N0 点电压，很小的电流（理论上为零）流入 N0。实际上需要额外的两个端子 NP 和 NN，以便给输出提供偏置和正电流源及负电流源。
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第七章 结 论
滚动轴承的故障特征提取方法，特别是早期的微弱故障特征提取方法，对设备高效持续的运转、避免突发事故的发生具有重要的意义。但是早期的微弱故障信号受复杂故障冲击调制和强背景噪声的影响，常常难于提取故障特征。本文将传统共振解调与时频分析算法相结合来应用于轴承的早期微弱故障特征提取，在有效抑制噪声的同时凸显共振频带信号，使得输出的故障信号具有较高的信噪比。同时将软件共振解调算法有效转换为电压和电流两种模式硬件电路，为轴承故障诊断系统搭建好了专用前端调理电路。通过仿真分析和实验论证，软件算法和硬件电路都能取得良好的故障特征提取效果。本文的主要研究成果如下：
（1）通过对滚动轴承几何结构的分析和常见故障类型的故障机理的理解，研究了滚动轴承典型单点故障的数学模型。通过模型仿真信号分析了故障的脉冲调制特征以及主要频率成分。
（2）针对传统共振解调的缺陷和 EMD 算法分析非平稳信号的优势，提出了能够凸显共振特征频带的两种改进方法-EMD 分量筛选的共振解调改进方法和 EMD 相关降噪的共振解调改进方法。对算法的改进原理、实现流程和实验验证做了详尽的分析。
（3）作为谱相关密度的一般性推广，本文提出了基于 MID 算法的组合切片分析方法。该方法能够在一定条件下呈现出调制频率α（循环频率）相对于边带滤波器中心频率 f（载波频率）的三维分布关系，通过数学推导得出加性噪声的干扰对点蚀故障的特征提取影响很小，通过仿真信号分析和实验论证两个方面验证该分析方法对噪声不敏感和计算量少的特征。
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参考文献（略）
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参考文献（略）