基于異常聲音特征的貨運列車滾動軸承故障智能診斷研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代物流運輸體系中，鐵路貨運憑借運量大、成本低、安全性較高等顯著優(yōu)勢，承擔著大宗貨物長途運輸?shù)闹厝?，是國家綜合交通運輸體系的關(guān)鍵組成部分。貨運列車作為鐵路貨物運輸?shù)妮d體，其安全穩(wěn)定運行直接關(guān)系到物流供應鏈的暢通以及經(jīng)濟社會的平穩(wěn)發(fā)展。滾動軸承作為貨運列車走行部的核心部件，起著支撐車輛重量、保證車輪靈活轉(zhuǎn)動的關(guān)鍵作用，其運行狀態(tài)的優(yōu)劣直接決定了列車行駛的安全性與可靠性。在實際運營中，貨運列車面臨著復雜多變的運行工況，如長時間連續(xù)運行、重載負荷、惡劣的線路條件（包括軌道不平順、彎道、道岔等）以及各種自然環(huán)境因素（如溫度、濕度、風沙等）的影響。這些因素相互交織，使得滾動軸承在工作過程中承受著交變載荷、摩擦、磨損以及疲勞作用，極易引發(fā)各類故障。一旦滾動軸承發(fā)生故障，且未能及時被檢測和處理，可能會導致軸承部件的嚴重損壞，進而引發(fā)車輪卡死、脫軌等重大安全事故。這些事故不僅會造成貨物的損失、運輸中斷，還可能對人員生命安全構(gòu)成嚴重威脅，給鐵路運輸企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失，同時也會對社會公眾對鐵路運輸?shù)男湃味犬a(chǎn)生負面影響，阻礙鐵路運輸行業(yè)的健康發(fā)展。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料顯示，在鐵路貨運列車的安全事故中，相當比例的事故是由滾動軸承故障所引發(fā)的，這充分凸顯了滾動軸承對于鐵路貨運安全的重要性。傳統(tǒng)的滾動軸承故障檢測方法主要包括人工巡檢、定期拆解檢修以及基于振動、溫度等物理量監(jiān)測的方法。人工巡檢方式依賴于檢修人員的經(jīng)驗和責任心，存在主觀性強、效率低、漏檢率高等問題，且難以發(fā)現(xiàn)早期的潛在故障；定期拆解檢修雖然能夠較為全面地檢查軸承狀態(tài)，但這種方式成本高昂，需要耗費大量的人力、物力和時間，而且會影響列車的正常運營效率；基于振動、溫度監(jiān)測的方法在一定程度上能夠?qū)崟r反映軸承的工作狀態(tài)，但容易受到環(huán)境噪聲、列車運行工況變化等因素的干擾，導致診斷結(jié)果的準確性和可靠性受到影響。相比之下，基于異常聲音的故障診斷方法具有獨特的優(yōu)勢。聲音信號作為設(shè)備運行狀態(tài)的一種直觀反映，包含了豐富的設(shè)備運行信息。當滾動軸承出現(xiàn)故障時，其內(nèi)部部件的摩擦、碰撞等異常行為會產(chǎn)生與正常狀態(tài)不同的聲音特征。通過對這些異常聲音信號的采集、分析和處理，可以有效地提取出反映軸承故障的特征參數(shù)，從而實現(xiàn)對故障類型、故障程度以及故障位置的準確判斷。這種方法具有非接觸式檢測、安裝簡便、成本較低等優(yōu)點，能夠在不影響列車正常運行的情況下實時監(jiān)測軸承的狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患。研究基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷方法，對于保障鐵路運輸安全、提高運輸效率、降低運營成本具有重要的現(xiàn)實意義。從安全角度來看，準確及時地診斷出滾動軸承故障，能夠有效避免因軸承故障引發(fā)的重大安全事故，保障貨物運輸安全以及沿線人民群眾的生命財產(chǎn)安全，維護鐵路運輸?shù)陌踩€(wěn)定秩序；從效率方面而言，實時在線的故障診斷系統(tǒng)可以提前預測軸承故障的發(fā)生，為維修人員提供充足的準備時間，合理安排維修計劃，減少列車因故障導致的停運時間，提高鐵路貨運的運輸效率和服務(wù)質(zhì)量；在成本控制上，該方法有助于實現(xiàn)精準維修，避免不必要的定期檢修和過度維修，降低維修成本和設(shè)備損耗，提高鐵路運輸企業(yè)的經(jīng)濟效益。同時，這一研究也有助于推動鐵路運輸領(lǐng)域故障診斷技術(shù)的發(fā)展，為智能鐵路建設(shè)提供技術(shù)支持和保障。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在鐵路運輸領(lǐng)域，貨運列車滾動軸承的故障診斷一直是研究的重點和熱點。隨著傳感器技術(shù)、信號處理技術(shù)以及人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于異常聲音的故障診斷方法逐漸成為該領(lǐng)域的研究前沿，國內(nèi)外學者和研究機構(gòu)圍繞這一方向開展了大量的研究工作。國外在基于異常聲音的滾動軸承故障診斷研究方面起步較早，取得了一系列具有代表性的成果。美國西屋電氣公司早期就對鐵路車輛軸承的聲學監(jiān)測技術(shù)進行了探索，通過在軌道旁安裝聲學傳感器，采集列車通過時軸承發(fā)出的聲音信號，嘗試利用簡單的時域分析方法對軸承狀態(tài)進行初步判斷。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始采用更為先進的頻域分析方法。如德國的一些研究機構(gòu)利用傅里葉變換對采集到的軸承聲音信號進行頻譜分析，通過對比正常軸承和故障軸承頻譜特征的差異，識別出軸承的故障類型，這種方法能夠有效地提取出軸承故障的特征頻率，提高了故障診斷的準確性。近年來，機器學習和深度學習技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應用。日本學者將支持向量機（SVM）算法引入到滾動軸承異常聲音的故障診斷中，通過對大量標注的軸承聲音樣本進行訓練，構(gòu)建故障診斷模型，該模型在處理小樣本數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的分類性能，能夠準確地對不同類型的軸承故障進行識別。美國的研究團隊則利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）對軸承聲音信號進行特征學習和分類，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，自動從原始聲音信號中提取深層次的故障特征，進一步提高了故障診斷的精度和泛化能力。在國內(nèi)，基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷研究也取得了顯著的進展。一些高校和科研機構(gòu)在該領(lǐng)域開展了深入的研究工作。中南大學的研究團隊針對傳統(tǒng)時頻分析方法在提取軸承故障特征方面的不足，提出采用小波包分解進行特征提取的方法。通過對軸承聲音信號進行小波包分解，將信號分解到不同的頻帶，能夠更加細致地分析信號的特征，有效地提取出反映軸承故障的特征參數(shù)，再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷，取得了較好的診斷效果。北京交通大學的學者則致力于研究基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路貨車滾動軸承故障診斷方法。通過在軸承上安裝聲發(fā)射傳感器，采集軸承在運行過程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號，利用小波變換對信號進行帶通濾波處理，突出故障特征信息，從而準確地區(qū)分軸承狀態(tài)的好壞與故障類型。大量試驗證明，該方法在實際應用中具有較高的可靠性和準確性。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。在信號采集方面，鐵路現(xiàn)場環(huán)境復雜，存在大量的背景噪聲和干擾信號，如何有效地抑制這些噪聲和干擾，提高聲音信號的質(zhì)量，仍然是一個亟待解決的問題。在特征提取方面，雖然現(xiàn)有的一些方法能夠提取出部分故障特征，但對于一些早期故障和復雜故障，提取的特征還不夠全面和準確，難以準確反映軸承的故障狀態(tài)。在診斷模型方面，現(xiàn)有的機器學習和深度學習模型往往需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，而在實際應用中，獲取大量準確標注的軸承聲音數(shù)據(jù)較為困難，且模型的訓練時間較長，計算成本較高，限制了其在實時故障診斷中的應用。此外，不同類型和型號的貨運列車滾動軸承具有不同的結(jié)構(gòu)和工作特性，現(xiàn)有的診斷方法往往缺乏通用性和適應性，難以滿足多樣化的實際需求。綜上所述，雖然基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷在國內(nèi)外已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍存在諸多需要改進和完善的地方。進一步研究更加有效的信號采集與處理方法、特征提取算法以及診斷模型，提高故障診斷的準確性、實時性和通用性，將是未來該領(lǐng)域的重要研究方向。1.3研究目標與內(nèi)容本研究旨在深入探究基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷方法，開發(fā)出一套具有高準確性、可靠性和實時性的故障診斷系統(tǒng)，以滿足鐵路貨運安全保障的實際需求。具體研究內(nèi)容如下：滾動軸承故障機理與聲音信號特性分析：深入研究貨運列車滾動軸承在不同運行工況下的常見故障類型，如疲勞磨損、點蝕、剝落、裂紋等，剖析這些故障產(chǎn)生的內(nèi)在機理，包括材料性能劣化、受力不均、潤滑失效等因素對故障發(fā)展的影響。同時，系統(tǒng)分析滾動軸承正常運行和故障狀態(tài)下聲音信號的產(chǎn)生機制，從聲學原理角度闡述故障如何導致聲音信號的特征變化，如頻率成分、幅值分布、相位信息等方面的改變，為后續(xù)的信號處理和特征提取奠定理論基礎(chǔ)。異常聲音信號采集與預處理方法研究：針對鐵路現(xiàn)場復雜的運行環(huán)境，設(shè)計并搭建一套高效可靠的貨運列車滾動軸承異常聲音信號采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)需充分考慮傳感器的選型、安裝位置和布局，以確保能夠準確采集到軸承的聲音信號，同時有效減少環(huán)境噪聲和其他干擾信號的影響。對采集到的原始聲音信號，研究采用合適的預處理方法，如濾波、降噪、歸一化等技術(shù)，去除信號中的噪聲和干擾，提高信號的質(zhì)量和信噪比，為后續(xù)的特征提取和分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?；谛盘柼幚淼漠惓Ｂ曇籼卣魈崛∷惴ㄑ芯浚壕C合運用多種現(xiàn)代信號處理技術(shù)，如時域分析、頻域分析、時頻分析等方法，對預處理后的聲音信號進行深入分析，提取能夠有效表征滾動軸承故障的特征參數(shù)。針對不同故障類型和程度，研究如何選擇和優(yōu)化特征提取算法，以提高特征的敏感性和特異性，使提取的特征能夠準確反映軸承的故障狀態(tài)。例如，采用小波變換、短時傅里葉變換、經(jīng)驗模態(tài)分解等時頻分析方法，將聲音信號分解到不同的時間-頻率尺度上，挖掘信號中隱藏的故障特征信息。故障診斷模型的構(gòu)建與優(yōu)化：引入先進的機器學習和深度學習算法，如支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門控循環(huán)單元GRU）等，構(gòu)建貨運列車滾動軸承故障診斷模型。利用大量標注的軸承聲音樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓練和優(yōu)化，調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高模型的分類準確率和泛化能力。研究模型的性能評估指標和優(yōu)化策略，通過交叉驗證、網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法，尋找模型的最優(yōu)參數(shù)組合，以提升模型在實際應用中的可靠性和穩(wěn)定性。診斷系統(tǒng)的集成與驗證：將上述研究成果進行系統(tǒng)集成，開發(fā)出一套完整的基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)應具備信號采集、預處理、特征提取、故障診斷和結(jié)果顯示等功能模塊，實現(xiàn)對軸承故障的實時監(jiān)測和診斷。在實際鐵路貨運場景中對診斷系統(tǒng)進行驗證和測試，通過與實際故障案例對比分析，評估系統(tǒng)的診斷性能，包括準確率、召回率、誤報率等指標。根據(jù)測試結(jié)果，對系統(tǒng)進行進一步優(yōu)化和改進，確保系統(tǒng)能夠滿足鐵路貨運現(xiàn)場的實際應用需求，為鐵路運輸安全提供可靠的技術(shù)支持。1.4研究方法與技術(shù)路線為實現(xiàn)研究目標，解決基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷中的關(guān)鍵問題，本研究將綜合運用多種研究方法，確保研究的科學性、可靠性和有效性。具體研究方法如下：文獻研究法：全面搜集和整理國內(nèi)外關(guān)于滾動軸承故障診斷，特別是基于異常聲音診斷方法的相關(guān)文獻資料，包括學術(shù)期刊論文、學位論文、研究報告、專利文獻以及行業(yè)標準等。對這些文獻進行系統(tǒng)分析和歸納總結(jié)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路借鑒，避免重復研究，確保研究的前沿性和創(chuàng)新性。實驗研究法：搭建貨運列車滾動軸承故障模擬實驗平臺，模擬不同運行工況下滾動軸承的正常和故障狀態(tài)。通過在實驗平臺上安裝聲音傳感器，采集不同故障類型和程度下的軸承聲音信號，獲取豐富的實驗數(shù)據(jù)。同時，利用實際鐵路貨運現(xiàn)場的測試機會，在貨運列車上安裝傳感器，采集真實運行環(huán)境下的軸承聲音數(shù)據(jù)，以驗證實驗室內(nèi)研究結(jié)果的可靠性和實際應用效果。通過實驗研究，深入分析聲音信號與滾動軸承故障之間的內(nèi)在聯(lián)系，為后續(xù)的信號處理和故障診斷模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析與信號處理方法：運用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)和信號處理算法，對采集到的軸承聲音信號進行處理和分析。在時域分析方面，計算信號的均值、方差、峰值指標、峭度指標等統(tǒng)計參數(shù)，以描述信號的時域特征；在頻域分析中，采用傅里葉變換、功率譜估計等方法，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，分析信號的頻率成分和能量分布，尋找與故障相關(guān)的特征頻率。此外，針對聲音信號的時變特性，采用時頻分析方法，如小波變換、短時傅里葉變換、經(jīng)驗模態(tài)分解等，將信號分解到不同的時間-頻率尺度上，獲取信號的時頻特征，更全面地挖掘信號中隱藏的故障信息。通過對不同分析方法得到的結(jié)果進行對比和綜合分析，篩選出最能有效表征滾動軸承故障的特征參數(shù)。機器學習與深度學習方法：引入機器學習和深度學習算法，構(gòu)建貨運列車滾動軸承故障診斷模型。對于機器學習算法，如支持向量機（SVM），通過對訓練樣本進行學習，尋找一個最優(yōu)的分類超平面，實現(xiàn)對軸承正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的分類；決策樹算法則通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，根據(jù)特征參數(shù)的不同取值進行分類決策。在深度學習領(lǐng)域，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強大的特征提取能力，對聲音信號的時頻圖像進行特征學習，自動提取深層次的故障特征；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），則適用于處理具有時間序列特性的聲音信號，能夠有效捕捉信號中的長期依賴關(guān)系，提高故障診斷的準確性。通過對不同模型的訓練和性能評估，選擇最優(yōu)的模型或?qū)Χ鄠€模型進行融合，以提升故障診斷的精度和泛化能力。系統(tǒng)集成與驗證方法：將信號采集、預處理、特征提取、故障診斷等各個功能模塊進行系統(tǒng)集成，開發(fā)出完整的基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。在實際鐵路貨運場景中對該系統(tǒng)進行測試和驗證，通過與實際故障案例對比分析，評估系統(tǒng)的診斷性能，包括準確率、召回率、誤報率等指標。收集實際應用中的反饋數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進，使其能夠更好地滿足鐵路貨運現(xiàn)場的實際需求，為鐵路運輸安全提供可靠的技術(shù)保障。本研究的技術(shù)路線如圖1-1所示：數(shù)據(jù)采集：在實驗室模擬環(huán)境和實際鐵路貨運現(xiàn)場，利用聲音傳感器采集貨運列車滾動軸承在正常運行和不同故障狀態(tài)下的聲音信號。同時，記錄列車的運行工況信息，如速度、載重、線路條件等，為后續(xù)分析提供全面的數(shù)據(jù)支持。信號預處理：對采集到的原始聲音信號進行預處理，包括濾波處理，采用低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器等去除信號中的高頻噪聲、低頻干擾以及與軸承故障無關(guān)的頻率成分；降噪處理，運用小波降噪、自適應濾波降噪等方法降低環(huán)境噪聲和其他干擾信號的影響，提高信號的信噪比；歸一化處理，將信號的幅值調(diào)整到一定范圍內(nèi)，消除信號幅值差異對后續(xù)分析的影響，使不同樣本的數(shù)據(jù)具有可比性。特征提?。哼\用時域分析、頻域分析和時頻分析等多種信號處理方法，對預處理后的聲音信號進行特征提取。在時域分析中，提取均值、方差、峰值指標等時域特征；頻域分析提取特征頻率、功率譜等頻域特征；時頻分析采用小波變換、短時傅里葉變換等方法提取時頻特征。對提取的特征進行篩選和優(yōu)化，選擇最能有效表征滾動軸承故障的特征參數(shù)，組成特征向量。模型訓練：將提取的特征向量和對應的故障標簽作為訓練數(shù)據(jù)，分別采用機器學習算法（如SVM、決策樹等）和深度學習算法（如CNN、LSTM等）進行模型訓練。在訓練過程中，通過調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、節(jié)點數(shù)、學習率等，利用交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法尋找最優(yōu)的模型參數(shù)組合，提高模型的分類準確率和泛化能力。模型評估與優(yōu)化：利用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的模型進行性能評估，計算準確率、召回率、F1值等評估指標。根據(jù)評估結(jié)果，分析模型存在的問題和不足，對模型進行進一步優(yōu)化?？梢圆捎媚Ｐ腿诤系姆椒?，將多個不同模型的預測結(jié)果進行綜合，提高診斷的可靠性；也可以通過增加訓練數(shù)據(jù)、改進特征提取方法等方式，提升模型的性能。診斷系統(tǒng)集成與驗證：將優(yōu)化后的故障診斷模型與信號采集、預處理、特征提取等模塊進行系統(tǒng)集成，開發(fā)出完整的故障診斷系統(tǒng)。在實際鐵路貨運場景中對診斷系統(tǒng)進行驗證和測試，與實際故障案例進行對比分析，驗證系統(tǒng)的診斷準確性和可靠性。根據(jù)測試結(jié)果，對系統(tǒng)進行持續(xù)改進和完善，確保系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、準確地實現(xiàn)貨運列車滾動軸承故障的實時診斷。[此處插入技術(shù)路線圖1-1]二、貨運列車滾動軸承故障及異常聲音產(chǎn)生機理2.1滾動軸承結(jié)構(gòu)與工作原理貨運列車滾動軸承作為車輛走行部的關(guān)鍵部件，其結(jié)構(gòu)和工作原理對于理解軸承的運行特性以及故障產(chǎn)生機制至關(guān)重要。滾動軸承一般由內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架四大核心組件構(gòu)成，各組件在軸承的運轉(zhuǎn)過程中發(fā)揮著不可或缺的獨特作用。內(nèi)圈是與車軸緊密配合的部件，通常采用過盈配合的方式安裝在車軸上，以便在列車運行時能夠與車軸同步旋轉(zhuǎn)，共同承受來自車輛的垂直載荷、水平載荷以及各種復雜的交變應力。內(nèi)圈的內(nèi)孔尺寸與車軸的外徑尺寸精確匹配，其滾道表面經(jīng)過高精度的磨削加工，具有極高的尺寸精度和表面光潔度，以確保滾動體能夠在內(nèi)圈滾道上平穩(wěn)、順暢地滾動，減少摩擦和磨損。外圈則與軸承座或轉(zhuǎn)向架的承載鞍緊密配合，起到支撐整個軸承組件以及將載荷傳遞到車輛結(jié)構(gòu)上的作用。外圈的外徑尺寸與軸承座孔的內(nèi)徑尺寸相適配，同樣采用過渡配合或過盈配合的方式進行安裝，以保證在列車運行過程中外圈能夠穩(wěn)定地固定在軸承座內(nèi)，不會發(fā)生相對位移。外圈的外滾道與內(nèi)圈的內(nèi)滾道相互對應，為滾動體提供了另一個滾動表面，共同約束滾動體的運動軌跡。滾動體是滾動軸承的核心元件，其主要作用是在承受載荷的同時，在內(nèi)圈和外圈的滾道之間進行滾動運動，將相對運動表面之間的滑動摩擦轉(zhuǎn)變?yōu)闈L動摩擦，從而大大降低了摩擦力和能量損耗。滾動體的形狀、大小和數(shù)量直接影響著軸承的承載能力、旋轉(zhuǎn)精度以及使用壽命。常見的滾動體形狀有球形、圓柱滾子形、圓錐滾子形等。在貨運列車滾動軸承中，圓柱滾子軸承和圓錐滾子軸承應用較為廣泛。圓柱滾子軸承具有較高的徑向承載能力，能夠有效地承受來自車輛的垂直載荷，適用于承受較大徑向力的工況；圓錐滾子軸承則不僅能夠承受較大的徑向載荷，還能夠承受一定的軸向載荷，能夠適應列車在運行過程中所受到的各種復雜載荷的作用。滾動體的材料通常采用高碳鉻軸承鋼，如GCr15、GCr15SiMn等。這些材料經(jīng)過特殊的熱處理工藝，具有高硬度、高耐磨性、良好的接觸疲勞強度以及組織穩(wěn)定性，能夠在惡劣的工作條件下長期穩(wěn)定地工作。保持架的作用是將滾動體均勻地分隔開，防止?jié)L動體之間相互碰撞和摩擦，同時引導滾動體在滾道上正確地滾動，并改善軸承內(nèi)部的潤滑性能。保持架通常采用低碳鋼、黃銅或工程塑料等材料制成，其結(jié)構(gòu)設(shè)計既要保證具有足夠的強度和剛度，以承受滾動體在高速旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的離心力和沖擊力，又要盡量減輕自身的重量，以減少對軸承旋轉(zhuǎn)的阻力。在列車運行過程中，保持架隨著滾動體一起旋轉(zhuǎn)，其良好的引導作用能夠確保滾動體始終保持在正確的運動軌跡上，避免出現(xiàn)偏移或卡死等故障。在貨運列車運行過程中，滾動軸承的工作原理基于滾動摩擦代替滑動摩擦的基本原理。當列車啟動并加速時，車軸帶動內(nèi)圈一起旋轉(zhuǎn)，滾動體在內(nèi)圈和外圈的滾道之間做滾動運動，同時保持架引導滾動體均勻分布并穩(wěn)定旋轉(zhuǎn)。在這個過程中，車輛的重量通過車軸傳遞到內(nèi)圈，再由滾動體傳遞到外圈，最終傳遞到軸承座和轉(zhuǎn)向架上。由于滾動摩擦系數(shù)遠小于滑動摩擦系數(shù)，滾動軸承能夠以較低的摩擦力矩實現(xiàn)車軸的高速旋轉(zhuǎn)，從而保證列車的高效運行。在列車運行過程中，滾動軸承還需要承受各種復雜的載荷，如車輛的自重、貨物的載重、列車的加速和減速產(chǎn)生的慣性力、軌道不平順引起的沖擊力以及曲線運行時產(chǎn)生的離心力等。這些載荷的大小和方向會隨著列車的運行工況不斷變化，使得滾動軸承處于復雜的交變應力狀態(tài)下工作。因此，滾動軸承必須具備足夠的強度、剛度和耐磨性，以確保在各種惡劣工況下都能夠可靠地運行，保障列車的安全行駛。2.2常見故障類型與原因分析貨運列車滾動軸承在長期復雜的運行工況下，極易出現(xiàn)多種故障類型，這些故障不僅會影響軸承的正常運行，還可能對列車的行駛安全構(gòu)成嚴重威脅。深入分析常見故障類型及其產(chǎn)生原因，對于準確診斷故障、采取有效的預防和修復措施具有重要意義。2.2.1磨損磨損是滾動軸承常見的故障之一，主要表現(xiàn)為軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體以及保持架表面材料的逐漸損耗。磨損會導致軸承的尺寸精度下降、游隙增大，進而影響軸承的旋轉(zhuǎn)精度和承載能力。在實際運行中，磨損通常分為正常磨損和異常磨損兩種情況。正常磨損是由于軸承在長期運行過程中，各部件之間的相對運動產(chǎn)生的自然磨損，其磨損速度較為緩慢，磨損量相對較小。而異常磨損則是由多種因素導致的，如塵埃、異物的侵入，潤滑不良，以及過大的載荷或轉(zhuǎn)速等。當塵埃、異物進入軸承內(nèi)部時，它們會在滾動體與滾道之間形成磨粒，加劇表面的磨損；潤滑不良會使部件之間的摩擦系數(shù)增大，導致磨損加??；過大的載荷或轉(zhuǎn)速會使軸承承受過高的應力，從而加速磨損過程。磨損的結(jié)果使軸承游隙增大，表面粗糙度增加，降低了軸承運轉(zhuǎn)精度，因而也降低了機器的運動精度，振動及噪聲也隨之增大。對于精密機械軸承，往往是磨損量限制了軸承的壽命。此外，還有一種微振磨損。在軸承不旋轉(zhuǎn)的情況下，由于振動的作用，滾動體和滾道接觸面間有微小的、反復的相對滑動而產(chǎn)生磨損，在滾道表面上形成振紋狀的磨痕。2.2.2疲勞疲勞故障是由于滾動軸承在交變載荷的長期作用下，材料內(nèi)部產(chǎn)生微觀裂紋，并逐漸擴展導致的。當軸承承受周期性的載荷時，其內(nèi)部的應力分布會隨時間發(fā)生變化，在滾動體與滾道的接觸表面以及次表面區(qū)域會產(chǎn)生交變的接觸應力。隨著應力循環(huán)次數(shù)的增加，在材料內(nèi)部的薄弱部位（如夾雜物、晶界等）會逐漸形成微小的裂紋。這些裂紋會在交變應力的持續(xù)作用下不斷擴展，當裂紋擴展到一定程度時，材料表面就會出現(xiàn)剝落現(xiàn)象，形成疲勞剝落坑。疲勞剝落會造成運轉(zhuǎn)時的沖擊載荷、振動和噪聲加劇。通常情況下，疲勞剝落往往是滾動軸承失效的主要原因，一般所說的軸承壽命就是指軸承的疲勞壽命，軸承的壽命試驗就是疲勞試驗。試驗規(guī)程規(guī)定，在滾道或滾動體上出現(xiàn)面積為0.5mm2的疲勞剝落坑就認為軸承壽命終結(jié)。滾動軸承的疲勞壽命分散性很大，同一批軸承中，其最高壽命與最低壽命可以相差幾十倍乃至上百倍，這從另一角度說明了滾動軸承故障監(jiān)測的重要性。2.2.3裂紋裂紋是滾動軸承較為嚴重的故障形式之一，它可能出現(xiàn)在內(nèi)圈、外圈、滾動體或保持架上。裂紋的產(chǎn)生原因較為復雜，主要包括以下幾個方面。過高的載荷是導致裂紋產(chǎn)生的常見原因之一，當軸承承受的載荷超過其設(shè)計承載能力時，材料內(nèi)部會產(chǎn)生過大的應力，從而引發(fā)裂紋。例如，貨運列車在重載運輸時，滾動軸承可能會承受較大的軸向和徑向載荷，如果超過了軸承的強度極限，就容易產(chǎn)生裂紋。此外，沖擊載荷也會對軸承造成嚴重的損傷，如列車在啟動、制動或通過道岔時，會產(chǎn)生較大的沖擊，這些沖擊可能會導致軸承部件出現(xiàn)裂紋。另外，軸承在制造過程中，如果存在材料缺陷（如氣孔、夾雜物等）、加工工藝不當（如磨削燒傷、淬火裂紋等），也會在軸承內(nèi)部形成應力集中點，在后續(xù)的使用過程中，這些應力集中點容易引發(fā)裂紋的產(chǎn)生。在裝配過程中，如果安裝不當，如過盈量過大、裝配時受到撞擊等，也可能導致軸承出現(xiàn)裂紋。軸承裂紋會嚴重削弱其結(jié)構(gòu)強度，隨著裂紋的擴展，軸承最終可能會發(fā)生斷裂，從而引發(fā)嚴重的安全事故。2.2.4剝落剝落是滾動軸承疲勞故障發(fā)展到一定階段的典型表現(xiàn)，通常是由于疲勞裂紋的不斷擴展，導致材料表面的小塊區(qū)域從基體上脫落下來。當滾動軸承的疲勞裂紋在交變應力的作用下擴展到表面時，裂紋周圍的材料會逐漸失去支撐，最終形成剝落坑。剝落不僅會改變軸承的表面形貌，還會導致軸承在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生劇烈的振動和噪聲。隨著剝落面積的增大，軸承的性能會急劇下降，無法正常工作。除了疲勞引起的剝落外，其他因素也可能導致剝落現(xiàn)象的發(fā)生。例如，當軸承受到過大的沖擊載荷時，表面材料可能會因瞬間的高應力而發(fā)生剝落。此外，潤滑不良會導致滾動體與滾道之間的摩擦加劇，產(chǎn)生局部高溫，使材料的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，降低材料的強度，從而增加剝落的風險。如果有異物進入軸承內(nèi)部，在滾動體的碾壓下，也可能會使軸承表面產(chǎn)生剝落。2.2.5其他故障類型除了上述常見的故障類型外，滾動軸承還可能出現(xiàn)塑性變形、銹蝕、膠合、保持架損壞等故障。當軸承受到過大的沖擊載荷或靜載荷時，或因熱變形引起額外的載荷，或有硬度很高的異物侵入時，都會在滾道表面上形成凹痕或劃痕，這將使軸承在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生劇烈的振動和噪聲。而且一旦有了壓痕，壓痕引起的沖擊載荷會進一步引起附近表面的剝落。銹蝕是滾動軸承最嚴重的問題之一，高精度軸承可能會由于表面銹蝕導致精度喪失而不能繼續(xù)工作。水分或酸、堿性物質(zhì)直接侵入會引起軸承銹蝕。當軸承停止工作后，軸承溫度下降達到露點，空氣中水分凝結(jié)成水滴附在軸承表面上也會引起銹蝕。此外，當軸承內(nèi)部有電流通過時，電流有可能通過滾道和滾動體上的接觸點處，很薄的油膜引起電火花而產(chǎn)生電蝕，在表面上形成搓板狀的凹凸不平。在潤滑不良、高速重載情況下工作時，由于摩擦發(fā)熱，軸承零件可以在極短時間內(nèi)達到很高的溫度，導致表面燒傷及膠合。所謂膠合是指一個零部件表面上的金屬粘附到另一個零件部件表面上的現(xiàn)象。由于裝配或使用不當可能會引起保持架發(fā)生變形，增加它與滾動體之間的摩擦，甚至使某些滾動體卡死不能滾動，也有可能造成保持架與內(nèi)外圈發(fā)生摩擦等。這一損傷會進一步使振動、噪聲與發(fā)熱加劇，導致軸承損壞。這些故障類型相互關(guān)聯(lián)，一種故障的出現(xiàn)可能會引發(fā)其他故障的產(chǎn)生，進一步加劇軸承的損壞程度。例如，磨損會導致游隙增大，使軸承承受的載荷分布不均，從而加速疲勞裂紋的產(chǎn)生；而疲勞裂紋的擴展又可能引發(fā)剝落和裂紋等更嚴重的故障。因此，全面了解滾動軸承的各種故障類型及其產(chǎn)生原因，對于實現(xiàn)準確的故障診斷和有效的故障預防至關(guān)重要。2.3故障引發(fā)異常聲音的產(chǎn)生機理貨運列車滾動軸承故障會導致其內(nèi)部部件的運動狀態(tài)發(fā)生改變，從而產(chǎn)生與正常運行狀態(tài)不同的異常聲音。深入理解故障引發(fā)異常聲音的產(chǎn)生機理，對于基于異常聲音的故障診斷方法的研究具有重要的理論基礎(chǔ)意義。當滾動軸承正常運行時，滾動體在內(nèi)圈和外圈的滾道之間平穩(wěn)地滾動，保持架均勻地分隔并引導滾動體，各部件之間的相對運動較為規(guī)則，產(chǎn)生的聲音是一種相對平穩(wěn)、連續(xù)且幅值較低的背景噪聲，主要由滾動體與滾道之間的滾動摩擦、保持架與滾動體之間的輕微摩擦以及潤滑劑的流動等因素引起。這種正常運行聲音的頻率成分相對較為穩(wěn)定，其能量主要集中在一定的頻率范圍內(nèi)，且幅值波動較小。一旦滾動軸承出現(xiàn)故障，如磨損、疲勞、裂紋、剝落等，軸承內(nèi)部的正常運動狀態(tài)將被破壞，部件之間的接觸和相對運動變得不規(guī)則，從而產(chǎn)生異常聲音。以磨損故障為例，當軸承內(nèi)圈、外圈或滾動體表面發(fā)生磨損時，表面粗糙度增加，原本光滑的滾道和滾動體表面出現(xiàn)微觀的凹凸不平。在滾動過程中，這些凹凸不平的部位相互接觸和摩擦，會產(chǎn)生額外的沖擊和振動，從而引發(fā)異常聲音。磨損導致的異常聲音通常具有較高的頻率成分，且隨著磨損程度的加劇，聲音的幅值也會逐漸增大。這是因為磨損越嚴重，表面的不平整度就越大，沖擊和振動的強度也就越高。疲勞故障引發(fā)異常聲音的機制則與材料的微觀損傷發(fā)展密切相關(guān)。在交變載荷的長期作用下，滾動體與滾道接觸表面下的材料會逐漸形成微小的裂紋。隨著裂紋的擴展，當裂紋擴展到表面時，就會導致材料剝落，形成疲勞剝落坑。當滾動體滾過這些剝落坑時，會產(chǎn)生強烈的沖擊和振動，從而發(fā)出異常聲音。這種由疲勞剝落引起的異常聲音具有明顯的周期性特征，其頻率與滾動體的轉(zhuǎn)速以及剝落坑的位置和數(shù)量有關(guān)。例如，當滾動體每經(jīng)過一個剝落坑時，就會產(chǎn)生一次沖擊振動，從而在聲音信號中形成一個對應的脈沖。通過分析聲音信號中這些脈沖的頻率和間隔，可以推斷出疲勞剝落的位置和程度。裂紋故障對軸承異常聲音的產(chǎn)生也有顯著影響。當軸承部件出現(xiàn)裂紋時，裂紋的存在會改變部件的剛度和振動特性。在運轉(zhuǎn)過程中，裂紋處會產(chǎn)生應力集中，導致部件的局部變形和振動加劇。隨著裂紋的擴展，這種振動會越來越強烈，從而產(chǎn)生異常聲音。裂紋引發(fā)的異常聲音通常具有較為復雜的頻率成分，除了與軸承的固有頻率相關(guān)外，還會包含裂紋擴展過程中產(chǎn)生的各種高頻成分。而且，由于裂紋的發(fā)展是一個動態(tài)過程，聲音的特征也會隨時間發(fā)生變化。通過對聲音信號的時頻分析，可以捕捉到這些變化，從而判斷裂紋的發(fā)展趨勢。剝落故障與疲勞故障緊密相關(guān)，是疲勞故障發(fā)展到一定階段的結(jié)果。當剝落發(fā)生時，軸承表面的材料脫落形成剝落坑，滾動體在經(jīng)過剝落坑時會產(chǎn)生劇烈的沖擊和振動。這種沖擊振動不僅會產(chǎn)生高頻的噪聲，還會引發(fā)軸承的共振，使聲音的幅值顯著增大。剝落故障產(chǎn)生的異常聲音在時域上表現(xiàn)為明顯的沖擊脈沖，在頻域上則會出現(xiàn)多個與剝落特征相關(guān)的頻率成分。這些頻率成分的分布和幅值與剝落坑的大小、形狀以及軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)等因素有關(guān)。通過對這些特征頻率的分析，可以準確地識別出剝落故障的存在，并評估其嚴重程度。此外，軸承的其他故障類型，如塑性變形、銹蝕、膠合、保持架損壞等，也會以各自獨特的方式引發(fā)異常聲音。塑性變形會使軸承的幾何形狀發(fā)生改變，導致部件之間的配合精度下降，在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生額外的摩擦和振動，從而發(fā)出異常聲音。銹蝕會破壞軸承表面的光潔度和材料性能，使?jié)L動體與滾道之間的接觸狀態(tài)惡化，產(chǎn)生刺耳的摩擦聲。膠合故障則是由于潤滑不良，在高速重載情況下，軸承部件表面的金屬直接接觸并相互粘附，在相對運動時產(chǎn)生劇烈的摩擦和撕裂，發(fā)出尖銳的噪聲。保持架損壞會導致滾動體的運動失去約束，出現(xiàn)相互碰撞和不規(guī)則滾動，從而產(chǎn)生混亂的噪聲。綜上所述，不同類型的滾動軸承故障會通過不同的方式破壞軸承的正常運動狀態(tài)，引發(fā)各種形式的異常聲音。這些異常聲音包含了豐富的故障信息，通過對其進行深入分析，可以提取出有效的故障特征，為基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷提供關(guān)鍵依據(jù)。三、異常聲音信號采集與處理3.1信號采集系統(tǒng)設(shè)計為了準確獲取貨運列車滾動軸承的異常聲音信號，設(shè)計一套高效可靠的信號采集系統(tǒng)至關(guān)重要。該系統(tǒng)主要包括傳感器選型、安裝位置確定以及系統(tǒng)硬件搭建等方面。在傳感器選型上，考慮到鐵路現(xiàn)場環(huán)境復雜，存在大量的電磁干擾、機械振動以及噪聲等不利因素，需選用具有高靈敏度、寬頻率響應范圍、良好的抗干擾性能以及堅固耐用的聲學傳感器。經(jīng)過對多種傳感器的性能對比和實際測試，最終選用了電容式麥克風傳感器作為聲音信號采集的主要設(shè)備。電容式麥克風傳感器具有靈敏度高（可達-40dBV/Pa左右）、頻率響應范圍寬（通常為20Hz-20kHz，能夠覆蓋滾動軸承故障聲音的主要頻率范圍）、動態(tài)范圍大等優(yōu)點，能夠精確地捕捉到滾動軸承在不同運行工況下產(chǎn)生的細微聲音變化。同時，其采用了特殊的屏蔽結(jié)構(gòu)和抗干擾電路設(shè)計，能夠有效抵御鐵路現(xiàn)場的電磁干擾，確保采集到的聲音信號的準確性和可靠性。傳感器的安裝位置對于能否準確采集到滾動軸承的異常聲音信號起著關(guān)鍵作用。在實際安裝過程中，需綜合考慮多個因素，如軸承的結(jié)構(gòu)特點、聲音傳播路徑、列車運行時的振動和沖擊等。經(jīng)過理論分析和實際測試，確定將傳感器安裝在靠近滾動軸承的軸箱外側(cè)壁上，且盡量靠近軸承的位置。具體來說，在軸箱外側(cè)壁上選擇一個平整的區(qū)域，通過定制的安裝支架將傳感器固定在該位置。安裝支架采用高強度、低振動傳遞的材料制成，如鋁合金材質(zhì)，以減少列車運行時的振動對傳感器的影響。同時，為了確保傳感器能夠準確地接收到軸承發(fā)出的聲音信號，在傳感器的前端安裝了一個專用的聲學探頭，該探頭具有指向性，能夠聚焦于軸承方向，提高聲音信號的采集效率。此外，為了保護傳感器免受惡劣環(huán)境的影響，在傳感器外部安裝了一個防水、防塵、防震的保護罩，保護罩采用透明的高強度塑料制成，既不影響聲音的傳播，又能有效防止雨水、灰塵以及異物對傳感器的損壞。在系統(tǒng)硬件搭建方面，除了傳感器外，還需要信號調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡以及數(shù)據(jù)存儲設(shè)備等。信號調(diào)理電路的主要作用是對傳感器采集到的微弱聲音信號進行放大、濾波、阻抗匹配等處理，以滿足數(shù)據(jù)采集卡的輸入要求。設(shè)計了一個專用的信號調(diào)理電路，該電路采用了低噪聲、高增益的運算放大器，能夠?qū)鞲衅鬏敵龅奈⑷跣盘柗糯蟮胶线m的幅值范圍。同時，在電路中加入了帶通濾波器，通過設(shè)置合適的截止頻率，去除信號中的高頻噪聲和低頻干擾，只保留與滾動軸承故障相關(guān)的頻率成分。例如，根據(jù)滾動軸承故障聲音的頻率特性，將帶通濾波器的截止頻率設(shè)置為100Hz-10kHz，以突出故障聲音信號。數(shù)據(jù)采集卡是實現(xiàn)聲音信號數(shù)字化的關(guān)鍵設(shè)備，選用了一款高速、高精度的數(shù)據(jù)采集卡，其采樣頻率可達100kHz以上，分辨率為16位，能夠滿足對滾動軸承聲音信號高采樣率和高精度的采集要求。數(shù)據(jù)采集卡通過USB接口與計算機相連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸和存儲。在數(shù)據(jù)存儲方面，采用了大容量的硬盤陣列，能夠?qū)崟r存儲采集到的大量聲音信號數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的分析和處理。同時，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，采用了數(shù)據(jù)備份和恢復機制，定期對采集到的數(shù)據(jù)進行備份，防止數(shù)據(jù)丟失。為了實現(xiàn)對信號采集系統(tǒng)的自動化控制和數(shù)據(jù)管理，開發(fā)了一套專門的采集軟件。該軟件具有友好的用戶界面，能夠?qū)崟r顯示采集到的聲音信號波形、頻譜等信息，方便操作人員進行實時監(jiān)測和分析。同時，軟件還具備數(shù)據(jù)采集參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)查詢和導出等功能，操作人員可以根據(jù)實際需求靈活設(shè)置采樣頻率、采樣時間、存儲路徑等參數(shù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，軟件能夠自動對采集到的數(shù)據(jù)進行編號和分類存儲，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。此外，軟件還具備一定的故障診斷和報警功能，當檢測到傳感器故障、數(shù)據(jù)采集異常等情況時，能夠及時發(fā)出報警信息，提醒操作人員進行處理。綜上所述，通過合理的傳感器選型、精確的安裝位置確定以及完善的系統(tǒng)硬件搭建和軟件設(shè)計，構(gòu)建了一套高效可靠的貨運列車滾動軸承異常聲音信號采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在復雜的鐵路現(xiàn)場環(huán)境下準確地采集到滾動軸承的聲音信號，為后續(xù)的信號處理和故障診斷提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2數(shù)據(jù)采集實驗與樣本獲取為了獲取豐富且具有代表性的貨運列車滾動軸承聲音信號數(shù)據(jù)，以支持后續(xù)的信號處理和故障診斷模型訓練，精心設(shè)計并實施了全面的數(shù)據(jù)采集實驗。實驗過程涵蓋了多種不同的工況和故障條件，以確保采集到的數(shù)據(jù)能夠充分反映滾動軸承在實際運行中的各種狀態(tài)。實驗首先在實驗室環(huán)境中搭建了貨運列車滾動軸承故障模擬實驗平臺。該平臺能夠精確模擬貨運列車的實際運行工況，包括不同的車速、載重以及軌道條件等。通過調(diào)節(jié)實驗平臺的參數(shù)，可以實現(xiàn)對滾動軸承在不同運行速度下的狀態(tài)模擬，如低速啟動、中速穩(wěn)定運行以及高速行駛等工況。同時，利用加載裝置可以模擬不同的載重情況，從空載到滿載的多種載重水平都在實驗范圍內(nèi)，以研究載重對滾動軸承運行狀態(tài)和聲音信號的影響。此外，通過設(shè)置不同的軌道模擬模塊，能夠模擬軌道的不平順、彎道等實際軌道條件，使實驗環(huán)境更加貼近真實的鐵路運行場景。在模擬故障方面，采用了多種方式來人為制造滾動軸承的常見故障，如磨損、疲勞、裂紋、剝落等。對于磨損故障，通過在滾動體與滾道之間添加磨粒，模擬塵埃、異物侵入導致的磨損過程；疲勞故障則通過在特定的交變載荷條件下長時間運行軸承來實現(xiàn)，使軸承材料內(nèi)部逐漸產(chǎn)生疲勞裂紋并發(fā)展為剝落；裂紋故障可以通過在軸承部件上預制微小裂紋，然后在實驗過程中觀察裂紋的擴展情況及其對聲音信號的影響；剝落故障則通過在滾道表面制造剝落坑，模擬疲勞剝落的實際情況。在實際鐵路貨運現(xiàn)場，選擇了多條具有代表性的鐵路線路進行數(shù)據(jù)采集。這些線路涵蓋了不同的地形地貌，如平原、山區(qū)、丘陵等，以及不同的運輸需求，如重載運輸線路、普通貨運線路等。在實際運行的貨運列車上，按照預先設(shè)計的傳感器安裝方案，在多個車廂的滾動軸承軸箱外側(cè)壁上安裝了聲音傳感器。在列車運行過程中，利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時采集滾動軸承的聲音信號，并同步記錄列車的運行工況信息，如車速、載重、行駛里程、線路位置等。為了確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，在每次采集數(shù)據(jù)前，都對傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行了嚴格的校準和測試，保證系統(tǒng)的正常運行。在不同工況和故障條件下，進行了大量的數(shù)據(jù)采集實驗。總共采集了[X]組聲音信號數(shù)據(jù)，其中正常運行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)有[X1]組，不同故障類型的數(shù)據(jù)分別為：磨損故障[X2]組、疲勞故障[X3]組、裂紋故障[X4]組、剝落故障[X5]組。每組數(shù)據(jù)的采集時間根據(jù)實際情況進行調(diào)整，確保能夠捕捉到足夠的信號特征，一般采集時間為[具體時長]。在采集過程中，對采集到的數(shù)據(jù)進行了初步的篩選和標記，去除明顯異常或無效的數(shù)據(jù)，如由于傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸錯誤等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)。同時，根據(jù)列車的運行工況和故障類型，對有效數(shù)據(jù)進行了詳細的標記，記錄每個數(shù)據(jù)樣本對應的工況信息和故障標簽，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓練提供準確的標注數(shù)據(jù)。通過上述全面的數(shù)據(jù)采集實驗，成功構(gòu)建了一個包含豐富工況和故障信息的貨運列車滾動軸承聲音信號樣本數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集將作為后續(xù)信號處理、特征提取以及故障診斷模型訓練和驗證的基礎(chǔ)，為研究基于異常聲音的貨運列車滾動軸承故障診斷方法提供了有力的數(shù)據(jù)支持。3.3聲音信號預處理方法從貨運列車滾動軸承采集到的原始聲音信號往往受到鐵路現(xiàn)場復雜環(huán)境的干擾，包含大量噪聲和無用信息，嚴重影響后續(xù)的特征提取和故障診斷精度。因此，必須對原始信號進行預處理，以提高信號質(zhì)量，增強有效信息的可辨識度。首先，濾波是預處理的關(guān)鍵步驟之一，旨在去除信號中的特定頻率成分，這些成分可能是與軸承故障無關(guān)的環(huán)境噪聲、電氣干擾或者其他設(shè)備產(chǎn)生的雜波。低通濾波器可用于濾除高頻噪聲，這些高頻噪聲可能來自于列車運行時的空氣摩擦、電氣設(shè)備的電磁輻射等。例如，根據(jù)鐵路現(xiàn)場環(huán)境的噪聲特性分析，將低通濾波器的截止頻率設(shè)置為8kHz，能夠有效去除大部分高頻噪聲，而保留滾動軸承故障相關(guān)的低頻聲音信號成分。高通濾波器則用于去除低頻干擾，如列車行駛時軌道與車輪之間的低頻振動產(chǎn)生的噪聲，將高通濾波器的截止頻率設(shè)置為100Hz，可有效去除這類低頻干擾，突出軸承故障聲音信號的高頻特征。帶通濾波器結(jié)合了低通和高通濾波器的特性，通過設(shè)置合適的通帶頻率范圍，只允許特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，能夠更精準地提取與滾動軸承故障相關(guān)的聲音信號。根據(jù)滾動軸承故障聲音的頻率特性，將帶通濾波器的通帶頻率范圍設(shè)置為100Hz-6kHz，能夠有效地去除其他頻率的噪聲干擾，保留軸承故障聲音信號的關(guān)鍵頻率成分。降噪處理也是提高信號質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。小波降噪方法利用小波變換將信號分解到不同的尺度和頻率上，通過對小波系數(shù)的處理來抑制噪聲。具體來說，對原始聲音信號進行小波變換后，噪聲對應的小波系數(shù)通常較小，而信號的小波系數(shù)較大。通過設(shè)定合適的閾值，對小波系數(shù)進行閾值處理，將小于閾值的小波系數(shù)置為零，然后進行小波逆變換，即可得到降噪后的信號。自適應濾波降噪方法則根據(jù)信號的統(tǒng)計特性，實時調(diào)整濾波器的參數(shù)，以達到最佳的降噪效果。例如，最小均方（LMS）自適應濾波算法，通過不斷調(diào)整濾波器的權(quán)值，使濾波器的輸出與期望信號之間的均方誤差最小。在滾動軸承聲音信號降噪中，將原始聲音信號作為濾波器的輸入，通過與參考噪聲信號（如采集到的環(huán)境噪聲信號）進行比較和自適應調(diào)整，能夠有效地抑制噪聲，提高信號的信噪比。歸一化處理能夠消除不同樣本信號幅值差異對后續(xù)分析的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化將信號的幅值線性地映射到[0,1]區(qū)間，其計算公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始信號值，x_{min}和x_{max}分別為原始信號的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的信號值。Z-score歸一化則是將信號歸一化到均值為0、標準差為1的標準正態(tài)分布，計算公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為原始信號的均值，\sigma為標準差。在貨運列車滾動軸承聲音信號處理中，采用最小-最大歸一化方法，將所有聲音信號樣本的幅值統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間，能夠消除因傳感器靈敏度差異、列車運行距離不同等因素導致的信號幅值差異，為后續(xù)的特征提取和模型訓練提供標準化的數(shù)據(jù)。通過上述濾波、降噪、歸一化等一系列預處理方法的綜合應用，有效地去除了貨運列車滾動軸承聲音信號中的干擾和噪聲，提高了信號的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)基于信號處理的異常聲音特征提取和故障診斷模型構(gòu)建奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、異常聲音特征提取與分析4.1時域特征提取與分析時域特征是聲音信號在時間維度上的直觀體現(xiàn)，通過對預處理后的貨運列車滾動軸承聲音信號進行時域分析，能夠提取出一系列反映信號特征的參數(shù)，這些參數(shù)對于揭示滾動軸承的運行狀態(tài)和故障信息具有重要作用。均值是時域分析中最基本的統(tǒng)計參數(shù)之一，它表示聲音信號在一段時間內(nèi)的平均幅值，計算公式為：\overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i其中，\overline{x}為均值，N為信號采樣點數(shù)，x_i為第i個采樣點的信號幅值。均值能夠反映信號的總體水平，在滾動軸承正常運行時，聲音信號的均值相對穩(wěn)定，處于一個特定的范圍內(nèi)。當軸承出現(xiàn)故障時，由于故障引起的沖擊和振動，信號的幅值會發(fā)生變化，從而導致均值的改變。例如，在磨損故障初期，隨著磨損程度的逐漸增加，滾動體與滾道之間的摩擦增大，產(chǎn)生的聲音信號幅值也會相應增大，均值也會隨之上升。方差用于衡量聲音信號幅值相對于均值的離散程度，它反映了信號的波動情況，計算公式為：\sigma^2=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})^2其中，\sigma^2為方差。方差越大，說明信號的幅值波動越大，信號的穩(wěn)定性越差。在滾動軸承正常運行狀態(tài)下，聲音信號的方差較小，表明信號相對平穩(wěn)。而當軸承發(fā)生故障時，如出現(xiàn)疲勞剝落、裂紋等故障，信號會產(chǎn)生周期性的沖擊脈沖，使得信號的幅值波動加劇，方差增大。通過對比不同狀態(tài)下聲音信號的方差，可以初步判斷軸承是否存在故障以及故障的嚴重程度。峰值是指聲音信號在一定時間范圍內(nèi)的最大幅值，它能夠直觀地反映信號中出現(xiàn)的最大沖擊強度。在滾動軸承故障診斷中，峰值的變化往往與故障的發(fā)生密切相關(guān)。當軸承出現(xiàn)故障時，如滾動體與滾道表面的剝落、裂紋等，會導致滾動體在滾動過程中產(chǎn)生強烈的沖擊，從而使聲音信號的峰值顯著增大。通過監(jiān)測峰值的變化，可以及時發(fā)現(xiàn)軸承的故障跡象。例如，在疲勞剝落故障發(fā)展過程中，隨著剝落坑的逐漸擴大和增多，滾動體經(jīng)過剝落坑時產(chǎn)生的沖擊會越來越強烈，聲音信號的峰值也會隨之不斷增大。峭度是一種用于衡量信號沖擊特性的無量綱參數(shù)，它對信號中的沖擊成分非常敏感，能夠有效地檢測出信號中的異常沖擊。峭度的計算公式為：K=\frac{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})^4}{(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})^2)^2}對于服從正態(tài)分布的信號，峭度值約為3。在滾動軸承正常運行時，聲音信號近似服從正態(tài)分布，峭度值接近3。當軸承出現(xiàn)故障時，信號中會出現(xiàn)大量的沖擊脈沖，這些沖擊脈沖會使信號的峭度值明顯增大。例如，在軸承出現(xiàn)裂紋故障時，裂紋的擴展會導致滾動體與滾道之間的接觸狀態(tài)發(fā)生突變，產(chǎn)生強烈的沖擊，使得聲音信號的峭度值急劇上升。因此，峭度可以作為滾動軸承故障診斷的一個重要特征參數(shù)，通過監(jiān)測峭度值的變化，能夠有效地識別出軸承的早期故障。為了深入分析這些時域特征在不同故障狀態(tài)下的變化規(guī)律，以磨損、疲勞、裂紋、剝落等常見故障類型為例，對采集到的聲音信號進行了時域特征計算和對比分析。在磨損故障實驗中，隨著磨損程度的加重，聲音信號的均值從正常狀態(tài)下的[X1]逐漸上升到[X2]，方差從[Y1]增大到[Y2]，峰值從[Z1]顯著增大到[Z2]，峭度值也從接近3的[K1]增加到[K2]。在疲勞故障實驗中，當疲勞裂紋開始出現(xiàn)并逐漸擴展時，信號的均值、方差、峰值和峭度均呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。在裂紋故障實驗中，裂紋的存在使得信號的沖擊特性增強，均值、方差、峰值和峭度值均大幅增加。在剝落故障實驗中，剝落坑的出現(xiàn)導致信號產(chǎn)生強烈的沖擊，各時域特征參數(shù)的變化更為顯著。綜上所述，均值、方差、峰值、峭度等時域特征在貨運列車滾動軸承不同故障狀態(tài)下呈現(xiàn)出明顯的變化規(guī)律，這些變化能夠直觀地反映軸承的運行狀態(tài)和故障信息。通過對這些時域特征的提取和分析，可以為滾動軸承的故障診斷提供重要的依據(jù)。在實際應用中，可以將這些時域特征作為特征向量的組成部分，輸入到故障診斷模型中，以提高故障診斷的準確性和可靠性。4.2頻域特征提取與分析時域特征雖然能從一定程度上反映滾動軸承的故障信息，但為了更深入地挖掘聲音信號中隱藏的故障特征，頻域分析是必不可少的環(huán)節(jié)。頻域分析通過將時域聲音信號轉(zhuǎn)換到頻域，揭示信號在不同頻率成分上的能量分布情況，能夠發(fā)現(xiàn)許多在時域中難以察覺的故障特征。傅里葉變換是將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號的基礎(chǔ)方法，它基于傅里葉級數(shù)展開的原理，把復雜的時域信號分解為一系列不同頻率的正弦和余弦波的疊加。對于離散的聲音信號x(n)，其離散傅里葉變換（DFT）的公式為：X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)e^{-j\frac{2\pi}{N}kn}其中，N為信號的采樣點數(shù)，k=0,1,\cdots,N-1，X(k)表示頻域上的離散頻譜。通過傅里葉變換，能夠得到聲音信號的頻譜圖，頻譜圖中橫坐標表示頻率，縱坐標表示幅值，直觀地展示了信號中各個頻率成分的幅值大小，從而確定信號的主要頻率成分和能量分布。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，正常運行狀態(tài)下滾動軸承聲音信號的頻譜具有相對穩(wěn)定的特征，能量主要集中在某些特定的頻率范圍內(nèi)。例如，正常運行時，其聲音信號的能量主要集中在低頻段（如100Hz-500Hz），這主要是由滾動體與滾道之間的正常滾動摩擦以及保持架的運動產(chǎn)生的。而當軸承出現(xiàn)故障時，如滾動體表面產(chǎn)生剝落，會在頻譜圖上出現(xiàn)與剝落故障相關(guān)的特征頻率，這些特征頻率往往是滾動體通過剝落點時產(chǎn)生的沖擊振動所對應的頻率，通常表現(xiàn)為在高頻段出現(xiàn)新的峰值。功率譜估計則是用于估計信號功率在頻域上分布的方法，它反映了信號在不同頻率上的功率強弱。常用的功率譜估計方法有周期圖法和Welch法。周期圖法直接對信號的傅里葉變換取模的平方再除以采樣點數(shù)，其公式為：P_{xx}^{PER}(f)=\frac{1}{N}\vertX(f)\vert^2其中，P_{xx}^{PER}(f)為周期圖法估計的功率譜，X(f)為信號x(n)的傅里葉變換。然而，周期圖法的估計方差較大，為了改善估計性能，Welch法對信號進行分段加窗處理后再計算功率譜并平均，從而降低了估計方差。其步驟如下：首先將長度為N的信號x(n)分成K段，每段長度為L（通常L\ltN），且段與段之間可以有重疊；然后對每一段信號x_i(n)（i=1,2,\cdots,K）進行加窗處理，常用的窗函數(shù)有漢寧窗、漢明窗等；接著計算每段加窗后的信號的傅里葉變換X_i(f)；最后對K段信號的功率譜進行平均得到Welch法估計的功率譜：P_{xx}^{WEL}(f)=\frac{1}{K}\sum_{i=1}^{K}\frac{1}{L}\vertX_i(f)\vert^2在滾動軸承故障診斷中，功率譜估計能夠更準確地分析故障聲音信號的能量分布特性。例如，在疲勞故障初期，功率譜圖上會出現(xiàn)一些微弱的高頻功率成分，這些成分隨著疲勞裂紋的擴展逐漸增強。通過觀察功率譜圖中不同頻率成分的功率變化，可以判斷疲勞故障的發(fā)展趨勢。在頻域特征提取中，主頻是一個重要的特征參數(shù)，它指的是信號中能量最強的頻率成分。在滾動軸承正常運行時，主頻相對穩(wěn)定，主要由軸承的固有結(jié)構(gòu)和正常運行的機械振動特性決定。而當軸承出現(xiàn)故障時，故障引起的沖擊和振動會改變信號的頻率成分，導致主頻發(fā)生偏移。例如，當軸承內(nèi)圈出現(xiàn)裂紋時，由于裂紋處的應力集中和局部剛度變化，會產(chǎn)生額外的振動，使得信號的主頻向高頻方向移動。通過監(jiān)測主頻的變化，可以及時發(fā)現(xiàn)軸承的故障跡象。帶寬是指信號中主要能量分布的頻率范圍寬度。正常運行的滾動軸承聲音信號帶寬相對較窄，而當出現(xiàn)故障時，如滾動體磨損、剝落等，會產(chǎn)生多種頻率成分的振動，導致信號帶寬增大。通過分析帶寬的變化，可以初步判斷軸承是否存在故障以及故障的嚴重程度。例如，在磨損故障發(fā)展過程中，隨著磨損程度的加劇，滾動體與滾道之間的接觸變得更加不規(guī)則，產(chǎn)生的振動頻率范圍更廣，信號帶寬也隨之逐漸增大。諧波是指頻率為基頻整數(shù)倍的成分。在滾動軸承正常運行時，諧波成分相對較弱。但當軸承出現(xiàn)故障時，由于故障部位的非線性特性，會產(chǎn)生豐富的諧波成分。例如，當軸承出現(xiàn)剝落故障時，滾動體經(jīng)過剝落坑時產(chǎn)生的沖擊是非線性的，會導致信號中出現(xiàn)明顯的諧波成分。通過分析諧波的幅值和頻率分布，可以進一步識別軸承的故障類型和故障程度。為了驗證頻域特征在滾動軸承故障診斷中的有效性，對不同故障類型的聲音信號進行了頻域特征提取和分析。以疲勞故障為例，在疲勞裂紋萌生階段，頻譜圖上開始出現(xiàn)一些高頻的微弱峰值，這些峰值對應的頻率即為與疲勞裂紋相關(guān)的特征頻率。隨著疲勞裂紋的擴展，這些特征頻率的幅值逐漸增大，功率譜圖上相應頻率處的功率也顯著增加。同時，主頻逐漸向高頻方向偏移，帶寬也有所增大。在剝落故障中，頻譜圖上會出現(xiàn)明顯的沖擊特征頻率及其諧波成分，這些特征頻率的出現(xiàn)具有周期性，與滾動體通過剝落坑的頻率相關(guān)。通過對比不同故障類型下頻域特征的變化規(guī)律，可以清晰地看到頻域特征與故障之間的緊密關(guān)聯(lián)。綜上所述，通過傅里葉變換、功率譜估計等方法提取的頻域特征，如主頻、帶寬、諧波等，能夠從不同角度反映貨運列車滾動軸承的故障信息。這些頻域特征在故障診斷中具有重要的作用，為后續(xù)的故障診斷模型提供了關(guān)鍵的輸入特征，有助于提高故障診斷的準確性和可靠性。4.3時頻域特征提取與分析由于貨運列車滾動軸承聲音信號具有時變特性，單純的時域或頻域分析難以全面、準確地捕捉信號中的故障信息。時頻域分析方法則能將時間和頻率兩個維度相結(jié)合，直觀展示信號在不同時刻的頻率成分變化，為故障特征提取提供更豐富的信息。小波變換是一種重要的時頻分析方法，它通過將信號與一組小波基函數(shù)進行卷積，將信號分解到不同的時間尺度和頻率上。小波變換的基本原理基于小波函數(shù)\psi(t)，它滿足\int_{-\infty}^{+\infty}\psi(t)dt=0，且具有有限的能量。對于連續(xù)信號x(t)，其連續(xù)小波變換（CWT）定義為：W_{x}(a,b)=\frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^{+\infty}x(t)\psi^{*}(\frac{t-b}{a})dt其中，a為尺度因子，控制小波函數(shù)的伸縮，a越大，對應分析的頻率越低；b為平移因子，控制小波函數(shù)在時間軸上的位置；\psi^{*}(\cdot)為\psi(\cdot)的共軛函數(shù)。離散小波變換（DWT）則是對連續(xù)小波變換在尺度和平移參數(shù)上進行離散化，常用的離散化方式是二進制離散，即a=2^j，b=k2^j，j,k\inZ，其中j表示尺度層數(shù)，k表示在該尺度上的平移位置。通過DWT，可以將信號分解為一系列不同尺度的低頻近似分量和高頻細節(jié)分量。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，小波變換能夠有效地提取信號中的瞬態(tài)特征，對于檢測故障引起的沖擊信號具有獨特的優(yōu)勢。例如，當軸承出現(xiàn)剝落故障時，剝落點產(chǎn)生的沖擊會在信號中形成瞬態(tài)的高頻成分，小波變換可以通過選擇合適的小波基函數(shù)和尺度參數(shù)，將這些高頻成分準確地分離出來，展示在時頻圖上，從而清晰地反映出故障發(fā)生的時間和頻率特征。以db4小波基函數(shù)對含有剝落故障的滾動軸承聲音信號進行4層小波分解，得到的時頻圖中，在特定的時間和頻率位置會出現(xiàn)明顯的能量集中區(qū)域，這些區(qū)域?qū)鴦兟涔收袭a(chǎn)生的沖擊特征。通過分析這些特征的分布和變化規(guī)律，可以準確地判斷剝落故障的發(fā)生以及其發(fā)展趨勢。短時傅里葉變換（STFT）是另一種常用的時頻分析方法，它基于傅里葉變換，通過加窗函數(shù)將信號分成若干個短時間片段，對每個片段進行傅里葉變換，從而得到信號在不同時間窗口內(nèi)的頻譜信息。對于信號x(t)，其短時傅里葉變換定義為：STFT_{x}(t,f)=\int_{-\infty}^{+\infty}x(\tau)w(\tau-t)e^{-j2\pif\tau}d\tau其中，w(t)為窗函數(shù)，常用的窗函數(shù)有矩形窗、漢寧窗、漢明窗等。窗函數(shù)的選擇和窗口長度的設(shè)置對STFT的結(jié)果有重要影響。窗口長度過短，能夠捕捉到信號的快速變化，但頻譜分辨率較低；窗口長度過長，頻譜分辨率提高，但對信號的時變特性捕捉能力減弱。在滾動軸承故障診斷中，STFT可以將聲音信號的時域波形轉(zhuǎn)換為時頻圖，直觀地展示信號頻率隨時間的變化情況。例如，在軸承出現(xiàn)疲勞故障時，隨著疲勞裂紋的擴展，信號的頻率成分會發(fā)生變化，STFT時頻圖能夠清晰地顯示出這些頻率變化的時間歷程。通過觀察時頻圖中頻率成分的變化趨勢，可以判斷疲勞故障的發(fā)展階段。如在疲勞裂紋萌生初期，時頻圖上可能會出現(xiàn)一些微弱的高頻成分，隨著裂紋的擴展，這些高頻成分的幅值逐漸增大，出現(xiàn)的時間間隔也逐漸縮短。為了更直觀地說明時頻域特征提取與分析的效果，以某貨運列車滾動軸承實際采集的聲音信號為例。對正常運行狀態(tài)下的聲音信號進行小波變換和短時傅里葉變換，得到的時頻圖顯示，信號的能量主要集中在低頻段，且在時間軸上分布較為均勻，頻率成分相對穩(wěn)定，沒有明顯的突變和異常。而當軸承出現(xiàn)裂紋故障時，小波變換時頻圖在特定的時間點和高頻段出現(xiàn)了明顯的能量聚集，這些能量聚集區(qū)域?qū)鸭y處產(chǎn)生的沖擊振動，其頻率和時間特征與裂紋的擴展密切相關(guān)。短時傅里葉變換時頻圖也呈現(xiàn)出類似的特征，在故障發(fā)生時刻，高頻段出現(xiàn)了新的頻率成分，且隨著時間的推移，這些頻率成分的幅值逐漸增大，表明裂紋在不斷發(fā)展。通過小波變換、短時傅里葉變換等時頻分析方法對貨運列車滾動軸承聲音信號進行特征提取與分析，能夠有效地捕捉到信號在時間和頻率上的變化信息，為滾動軸承故障診斷提供了更為全面、準確的故障特征，有助于提高故障診斷的準確性和可靠性。4.4特征選擇與降維在完成對貨運列車滾動軸承聲音信號的時域、頻域和時頻域特征提取后，得到了大量的特征參數(shù)。然而，這些特征中并非所有都對故障診斷具有同等的重要性和貢獻，其中可能包含冗余或不相關(guān)的特征，不僅會增加計算量和模型的復雜性，還可能降低診斷的準確性和效率。因此，需要運用特征選擇和降維算法，從眾多特征中篩選出最具代表性和區(qū)分度的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高診斷效率。特征選擇旨在從原始特征集中挑選出對目標變量（如滾動軸承的故障類型）最有預測能力的特征子集。常見的特征選擇方法包括過濾法、包裝法和嵌入法。過濾法是基于特征的統(tǒng)計信息來選擇特征，計算每個特征與目標變量之間的相關(guān)性或其他統(tǒng)計指標，然后根據(jù)設(shè)定的閾值選擇相關(guān)性較高的特征。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，可使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來衡量特征與故障類型之間的線性相關(guān)性。例如，對于提取的時域特征均值、方差、峰值等，分別計算它們與故障類型標簽之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，假設(shè)均值的相關(guān)系數(shù)為0.6，方差的相關(guān)系數(shù)為0.75，峰值的相關(guān)系數(shù)為0.8，設(shè)定相關(guān)系數(shù)閾值為0.7，則選擇方差和峰值作為有效特征，而均值由于相關(guān)性較低被剔除。這種方法計算速度快，不受后續(xù)分類模型的影響，但沒有考慮特征之間的相互作用。包裝法是將特征選擇看作一個搜索問題，以分類模型的性能（如準確率、召回率等）作為評價指標，通過不斷嘗試不同的特征子集，尋找能使模型性能最優(yōu)的特征組合。例如，采用遞歸特征消除（RFE）算法，該算法基于支持向量機（SVM）模型，首先使用所有特征訓練SVM模型，然后計算每個特征的重要性得分（通常通過特征對應的權(quán)重系數(shù)來衡量），每次迭代中刪除重要性得分最低的特征，重新訓練模型并評估性能，直到達到預設(shè)的特征數(shù)量或模型性能不再提升為止。假設(shè)初始有10個特征，經(jīng)過多次迭代后，最終選擇了5個特征，這5個特征組成的子集能使SVM模型在滾動軸承故障診斷中的準確率最高。包裝法考慮了特征與模型的交互作用，能得到更優(yōu)的特征子集，但計算量較大，且依賴于所選擇的分類模型。嵌入法是在模型訓練過程中自動進行特征選擇，通過在模型的目標函數(shù)中添加正則化項，使模型在訓練時傾向于選擇重要的特征，同時抑制不重要的特征。例如，在邏輯回歸模型中使用L1正則化（即Lasso回歸），L1正則化項會使一些特征的系數(shù)變?yōu)?，這些系數(shù)為0的特征即被視為不重要的特征而被剔除。在滾動軸承故障診斷中，使用Lasso回歸對提取的特征進行篩選，經(jīng)過訓練后，模型自動確定哪些特征對故障診斷具有重要作用，哪些特征可以忽略。嵌入法計算效率較高，且能與模型訓練過程相結(jié)合，但不同的正則化方法和參數(shù)設(shè)置可能會對特征選擇結(jié)果產(chǎn)生較大影響。降維算法則是通過某種數(shù)學變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，在保留數(shù)據(jù)主要特征信息的同時降低數(shù)據(jù)維度。主成分分析（PCA）是一種常用的線性降維方法，它通過對數(shù)據(jù)進行正交變換，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組線性無關(guān)的主成分。這些主成分按照方差從大到小排列，方差越大表示該主成分包含的數(shù)據(jù)信息越多。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，假設(shè)提取的原始特征向量為10維，通過PCA分析后，得到10個主成分，根據(jù)貢獻率（即每個主成分的方差占總方差的比例）來選擇主成分，例如設(shè)定貢獻率閾值為90%，前3個主成分的貢獻率之和達到了90%，則選擇這3個主成分來代替原始的10維特征向量，從而將數(shù)據(jù)維度從10維降低到3維。PCA能夠有效地去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提高數(shù)據(jù)處理效率，但它是一種線性變換方法，對于非線性數(shù)據(jù)的降維效果可能不理想。局部線性嵌入（LLE）是一種非線性降維方法，它通過構(gòu)建局部鄰域圖來捕捉數(shù)據(jù)的局部幾何結(jié)構(gòu)，然后將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，使得低維空間中數(shù)據(jù)點的局部鄰域關(guān)系與高維空間中保持一致。在滾動軸承故障診斷中，對于具有復雜非線性特征的聲音信號數(shù)據(jù)，LLE可以更好地保留數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息。例如，對于一些包含多種故障類型且特征之間存在復雜非線性關(guān)系的聲音信號數(shù)據(jù)，PCA可能無法很好地揭示數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，而LLE能夠通過對局部鄰域的分析，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間中，使得不同故障類型的數(shù)據(jù)點在低維空間中能夠更好地分離，從而為后續(xù)的故障診斷提供更有效的特征表示。然而，LLE算法的計算復雜度較高，對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力有限。通過綜合運用特征選擇和降維算法，能夠從大量的貨運列車滾動軸承聲音信號特征中篩選出最具代表性和區(qū)分度的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高故障診斷模型的訓練效率和診斷準確性。在實際應用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和診斷任務(wù)的要求，合理選擇和組合特征選擇與降維方法，以獲得最佳的診斷效果。五、基于異常聲音的故障診斷模型構(gòu)建5.1機器學習診斷模型機器學習算法在貨運列車滾動軸承故障診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的潛力，通過對大量標注數(shù)據(jù)的學習，能夠建立起有效的故障診斷模型，實現(xiàn)對軸承運行狀態(tài)的準確判斷。支持向量機（SVM）是一種經(jīng)典的機器學習算法，廣泛應用于故障診斷領(lǐng)域。其基本原理是尋找一個最優(yōu)的分類超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點能夠被最大間隔地分開。在二維空間中，對于給定的兩類樣本點，SVM試圖找到一條直線，將兩類樣本盡可能清晰地劃分開，并且使這條直線到兩類樣本中最近點的距離之和最大，這個最大距離被稱為間隔。在高維空間中，SVM通過核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而能夠處理線性不可分的問題。常用的核函數(shù)有線性核、多項式核、徑向基核（RBF）等。以徑向基核函數(shù)為例，其表達式為K(x_i,x_j)=e^{-\gamma\|x_i-x_j\|^2}，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)的參數(shù)，它控制了函數(shù)的徑向范圍，決定了數(shù)據(jù)點在高維空間中的映射方式。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，將提取的聲音信號特征作為輸入數(shù)據(jù)，故障類型作為標簽，利用SVM進行訓練，構(gòu)建故障診斷模型。SVM在小樣本數(shù)據(jù)情況下表現(xiàn)出色，能夠有效地避免過擬合問題，具有較高的分類準確率和泛化能力。隨機森林（RandomForest）是一種集成學習算法，它通過構(gòu)建多個決策樹，并綜合這些決策樹的預測結(jié)果來進行分類或回歸。隨機森林的構(gòu)建過程包括兩個關(guān)鍵步驟：樣本的隨機選取和特征的隨機選取。在樣本隨機選取方面，從原始訓練數(shù)據(jù)集中采用有放回的抽樣方法，構(gòu)造多個子數(shù)據(jù)集，每個子數(shù)據(jù)集的大小與原始數(shù)據(jù)集相同，但元素可能會有重復。在特征隨機選取時，對于每個決策樹的每個節(jié)點，在分裂時不是考慮所有的特征，而是從所有特征中隨機選取一部分特征，然后在這些隨機選取的特征中選擇最優(yōu)的特征進行分裂。這樣做的目的是增加決策樹之間的多樣性，避免所有決策樹都過于相似，從而提高模型的泛化能力。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，隨機森林能夠處理高維度、非線性的數(shù)據(jù)，對噪聲和異常值具有較好的魯棒性，能夠有效地從復雜的聲音信號特征中學習到故障模式，準確地識別出軸承的故障類型。K近鄰（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一種基于實例的學習算法，屬于非參數(shù)學習方法。其核心思想是對于一個待分類的樣本，在訓練集中找到與其距離最近的K個樣本，根據(jù)這K個樣本的類別來決定待分類樣本的類別。距離的度量方式通常采用歐氏距離、曼哈頓距離等。以歐氏距離為例，對于兩個n維樣本x=(x_1,x_2,\cdots,x_n)和y=(y_1,y_2,\cdots,y_n)，它們之間的歐氏距離計算公式為d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}。在KNN算法中，K值的選擇至關(guān)重要，K值過小，模型對噪聲和異常值敏感，容易發(fā)生過擬合；K值過大，模型的分類邊界會變得模糊，可能導致欠擬合。在貨運列車滾動軸承故障診斷中，KNN算法實現(xiàn)簡單，不需要進行復雜的模型訓練過程，直接利用訓練數(shù)據(jù)進行分類決策。但它的計算量較大，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效率較低，且對數(shù)據(jù)的分布較為敏感。為了對比不同機器學習模型在貨運列車滾動軸承故障診斷中的性能，利用之前采集并處理好的聲音信號數(shù)據(jù)集進行實驗。將數(shù)據(jù)集按照70%作為訓練集，30%作為測試集的比例進行劃分。分別使用SVM（采用徑向基核函數(shù)，通過網(wǎng)格搜索法調(diào)整參數(shù)C和\gamma）、隨機森林（設(shè)置決策樹數(shù)量為100，最大深度為10）和KNN（分別嘗試K值為3、5、7）進行模型訓練和測試。實驗結(jié)果表明，SVM在測試集上的準確率達到了[X1]%，召回率為[Y1]%，F(xiàn)1值為[Z1]，它能夠有效地處理小樣本數(shù)據(jù)，對不同故障類型的區(qū)分能力較強，但訓練時間相對較長。隨機森林的準確率為[X2]%，召回率為[Y2]%，F(xiàn)1值為[Z2]，其在處理高維度、非線性數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，對噪聲和異常值具有較好的魯棒性，訓練速度較快，但在一些邊界樣本的分類上存在一定的誤判。KNN在K值為5時，準確率為[X3]%，召回率為[Y3]%，F(xiàn)1值為[Z3]，它的優(yōu)點是實現(xiàn)簡單，不需要訓練過程，但計算量較大，且對數(shù)據(jù)分布敏感，在數(shù)據(jù)集分布不均勻時，分類效果會受到較大影響。綜上所述，不同的機器學習模型在貨運列車滾動軸承故障診斷中各有優(yōu)劣。SVM適用于小樣本、非線性問題的分類；隨機森林對高維度、復雜數(shù)據(jù)具有較好的處理能力，且訓練效率較高；KNN則更適合簡單直觀的分類任務(wù)，但在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分布不均勻的情況下存在一定的局限性。在實際應用中，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特點和診斷需求，選擇合適的機器學習模型，或者結(jié)合多種模型的優(yōu)勢，以提高故障診斷的準確性和可靠性。5.2深度學習診斷模型5.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強大的特征自動提取能力和出色的分類性能，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著成果，近年來在故障診斷領(lǐng)域也展現(xiàn)出巨大的潛力?？紤]到貨運列車滾動軸承聲音信號經(jīng)時頻分析后可轉(zhuǎn)化為時頻圖像，CNN的特性使其非常適合處理這類圖像化的聲音特征，從而實現(xiàn)對滾動軸承故障的有效診斷。構(gòu)建基于CNN的故障診斷模型時，模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計至關(guān)重要。典型的CNN結(jié)構(gòu)通常由卷積層、池化層和全連接層組成。在本研究中，設(shè)計了一個包含多個卷積層和池化層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以逐步提取聲音特征的深層次特征表示。第一個卷積層采用32個大小為3×3的卷積核，步長設(shè)置為1，填充方式為same，其目的是對輸入的時頻圖像進行初步的特征提取。卷積核在圖像上滑動，通過卷積操作提取圖像中的局部特征，如紋理、邊緣等。激活函數(shù)選擇ReLU（RectifiedLinearUnit）函數(shù)，其表達式為y=max(0,x)。ReLU函數(shù)能夠有效地解決梯度消失問題，加速網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，同時增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達能力。在第一個卷積層之后，緊接著一個最大池化層，池化核大小為2×2，步長為2。最大池化操作可以對特征圖進行下采樣，