Page 156 - 《振动工程学报》2025年第8期

1796 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

图 23 IMF7 分量包络谱 图 26 内圈故障时域波形
Fig. 23 Envelope spectrum of IMF7 component Fig. 26 Time‑domain waveform of inner ring fault

本文构建的寻优目标函数虽然需要预输入待检测轴
承的理论故障频率，但其可以通过轴承的尺寸参数
和轴承转速计算得到，因此所提方法在提高对故障
特征的敏感性的同时仍具有较好的泛化性。

4 转向架轴箱轴承故障试验

为更进一步验证本文所提方法对于轴承早期微
弱故障特征提取方面的适用性，以轨道车辆转向架
系统轴箱轴承为研究对象，搭建小比例转向架轴箱 图 27 内圈故障包络谱
轴承试验平台如图 24 所示。该试验轴承滚子个数为 Fig. 27 Envelope spectrum of inner ring fault
14，内 径 为 30 mm，外 径 为 72 mm，滚 动 体 直 径 为
采用遗传算法进行 FMD 寻优分解，目标函数
10 mm，接触角为 11°，使用线切割技术加工轴承内圈
的寻优迭代变化过程如图 28 所示，在经过 10 次迭代
故障如图 25 所示，试验转速为 1093 r/min，采样频率
以后目标函数值稳定在 19.29，对应的 FMD 最佳预
为 20000 Hz。该测试信号的时域波形和包络谱分别
设参数 L、K、n 分别为 23、11、10，IMF7 分量为寻优
如图 26和 27所示。该包络谱在邻近转频 f=16 Hz处
的最佳分量，包络谱如图 29 所示。从图 29 中可以看
存在一个较大的幅值，内圈故障特征不易被识别。
出，在轴承内圈理论故障频率（f j =151.7 Hz）附近存
在一个峰值，虽然相较于图 10 和 15 中的故障特征不
是非常明显，但在寻优目标函数的限定下，可以说明
其表征出的结果是故障特征信息，而非虚假峰值信
号。所构建的特征指标中不仅包含了峭度、包络熵
这种在时域内的整体性指标，还包含了特征能量比
这种在包络谱域内对故障局部特征敏感的指标。在
图 24 小比例转向架轴箱轴承试验平台 计算特征能量比时，通过在局部范围内搜索提高了
Fig. 24 Small scale bogie axle box bearing test platform

图 25 内圈故障轴承 图 28 目标函数值变化过程
Fig. 25 Inner ring fault bearing Fig. 28 Process of change of objective function value