基于声发射的高铁齿轮箱金属材料疲劳损伤分析_艾轶博.pdf

第 20 卷 第 2 期2023 年 2 月铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringVolume 20 Number 2February 2023基于声发射的高铁齿轮箱金属材料疲劳损伤分析艾轶博1,2，耿梦影1，吕涛1，张卫冬1,(1.北京科技大学 国家材料服役安全科学中心，北京 100083；2.南方海洋科学与工程广东实验室(珠海)，广东 珠海 519080)摘要：声发射作为一种现代无损检测技术，广泛应用于金属材料或设备的实时状态监测，对金属材料或设备的服役安全评价具有重要意义。作为高铁的重要组成部分，齿轮箱体的服役情况直接影响列车的安全性。针对高速列车齿轮箱的故障诊断与安全预警问题，传统的方法对齿轮箱零部件的早期失效不敏感，故障准确定位困难。因此，提出一种基于声发射技术对齿轮箱金属材料服役状态实时监测的方法。搭建带声发射检测功能的箱体材料疲劳试验系统，通过疲劳试验数据计算得到安全阶段与预警阶段的临界时间，对齿轮箱体材料疲劳实验过程中直至完全断裂时刻的声发射信号进行采集与分析，提取出能量与振铃计数的比值作为反映材料当前退化状态的主要特征量。分别采用支持向量机(SVM)和加权支持向量机(WSVM)构建分类器，并利用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优，对齿轮箱箱体材料疲劳裂纹扩展的各阶段进行损伤分类。实验结果表明，在齿轮箱箱体金属材料失效数据匮乏的情况下，SVM的分类结果严重偏向于安全阶段，而WSVM很好地兼顾了安全阶段与预警阶段的识别分类，对材料当前所处损伤状态分类的平均准确率超过90%，可以对金属材料的失效做出预警，为今后的在线监测奠定基础。关键词：声发射；疲劳损伤；支撑向量机；模式识别；安全预警中图分类号：U214.8 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号：1672-7029（2023）02-0423-09Fatigue damage analysis of high-speed railway gearbox metal materials based on acoustic emissionAI Yibo1,2,GENG Mengying1,L Tao1,ZHANG Weidong1(1.National Center for Materials Service Safety,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;2.Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory,Zhuhai 519080,China)Abstract:As a modern non-destructive detection technology,acoustic emission has been widely used in real-time state monitoring of metal materials or equipment,and has great significance for the in-service safety evaluation of metal materials or equipment.The service condition of gearbox body,as an important component of high-speed trains,directly affects the safety of trains.According to the fault diagnosis and early warning problems of the 收稿日期：2022-02-23基金项目：南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)创新团队项目(311021013)；中央高校基本科研业务费基金资助项目(FRF-GF-20-24B，FRF-MP-19-014)通信作者：张卫冬(1974-)，男，北京人，研究员，博士，从事系统信息控制与安全评价研究；E-mail：DOI:10.19713/ki.43-1423/u.T20220309铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 2月high-speed train gearbox,the traditional method is insensitive to the early failure of the gearbox parts,and the accurate fault positioning is difficult.Therefore,we proposed a method for real-time monitoring of gearbox materials using acoustic emission technology to solve the problem of real-time early warning of critical components for high-speed trains.A gearbox material fatigue test system with acoustic emission monitoring system was built.The critical time of the safety and early warning stages were calculated from the fatigue test data,and acoustic emission signalscollected during the material fatigue experiments up to the moment of complete fracture were analyzed to extract the ratio of energy to ringing count as the maincharacteristic quantities that can reflect the current degradation state of the gearbox material.The classifier was constructed using support vector machine(SVM)and weighted support vector machine(WSVM),respectively,and a particle swarm optimization(PSO)algorithm was utilized for parameter optimization to classify the damage identification at each stage of the fatigue crack expansion process in gearbox materials.The experimental results show that the classification results of SVM are heavily biased towards the safety phase in the absence of data on the failure of the metal materials of the gearbox case.The WSVM took into consideration the identification and classification of the safety and warning phases well,and the average accuracy of classification of the current damage state of the material exceeded 90%.The findings can provide early warning of the failure of metallic materials and lay the foundation for future online monitoring.Key words:acoustic emission;fatigue damage;support vector machine;pattern recognition;early warning 高铁齿轮箱是动车组转向架的关键部件，其性能好坏直接影响高铁运行的安全性和可靠性1。目前针对齿轮箱的故障诊断与安全预警方面的研究，主要有性能参数分析法2、振动分析法3、油液分析法4和噪声分析法5等，然而这些方法对齿轮箱零部件的早期失效不敏感，具有检测成本较高，故障准确定位困难，在线监检测技术不成熟，易受环境噪声影响等缺点。而声发射技术作为一种被动无损检测技术，以齿轮箱箱体在损伤过程中产生的声发射信号的变化特征判别齿轮箱的运行状态，受结构复杂的几何形状的影响较小，对小裂纹较为敏感，适用于各种金属部件和复合材料结构的现场检查和在线损伤监测，在石油化工和电力工业等领域中有着广泛的应用和研究6。HUANG等7在室温下用声发射仪器在线监测复合材料的损伤过程，根据小波理论去除声发射信号中的噪声信息，提出了损伤进化机制；LI等8利用声发射技术在复杂开裂条件和高运行噪声环境下进行轨道裂纹监测，实现对钢轨封头裂纹的损伤检测和定位；WURITI等9基于声发射技术对航空航天中使用的M250马氏体时效钢压力容器外壳进行实时监测，有助于识别任何即将发生的结构完整性退化故障；周长义等10通过分析轨道断裂的声发射信号特征，实现对断裂的实时监测和定位；AN等11研究了螺栓在循环载荷作用下的声发射特性，根据声发射方位点的空间分布和拉拔过程中产生的声发射能量，最终成功推导出了锚具试样的声发射损伤演化过程；JIA等12提出了一种基于声发射试验的Q235钢疲劳损伤积累表征和评价方法，为预测Q235钢材料的疲劳寿命和实时损伤识别开辟了前景。然而这些声发射技术的研究大多针对其他材料方面，对在高铁齿轮箱体材料疲劳损伤方面的探讨相对较少。在实际工程中，高铁齿轮箱的服役工况往往更加复杂多变，因此，及时有效地对高铁齿轮箱箱体的各种故障类型进行实时无损的诊断，对保障高铁可靠的运行和维护人民生命财产安全意义重大。1 声发射技术材料受力发生形变或断裂，因内部积蓄的应力应变能转化为机械波快速释放的过程称为声发射。在金属材料内部裂纹的萌生与扩展、塑性变形与断裂等产生的应变能都很小，借助传感器对这个应变能进行探测、将声发射信号转换为电信424第 2 期艾轶博，等：基于声发射的高铁齿轮箱金属材料疲劳损伤分析号，经过信号处理对材料进行无损检测的技术称为声发射技术。声发射信号分析有2种常用方法：波形分析法和参数分析法。波形分析法，顾名思义是从初始声发射信号的时域波形和频谱特征中分析得到材料缺陷信息的方法。参数分析法是利用简化的波形特征参数来表示声发射信号的特征，通过对这些特征参数进行处理得到材料损伤信息，因其信号处理简便、物理意义明确等特点在声发射检测中得到了广泛应用。声发射信号的经典参数如图1所示，其中，阈值的设置通常作为一种消除噪声的手段，通过监测或记录超过一定声压水平(dB)的信号。如图1所示，常用声发射参数有振铃计数、能量、上升时间以及持续时间等，其具体含义、特点及用途如表1所示13。2 实验系统搭建声发射检测疲劳实验系统，在对材料进行疲劳试验的同时，采集声发射信号。该系统主要由 3部分构成：疲劳试验机、声发射仪和工作站，如图2所示。左侧为疲劳试验机，声发射传感器布置在试样的两侧，采用凡士林作为耦合剂将传感器与试样连接，为避免传感器松动或滑落，利用胶带将其固定在试样上。为了避免实验架和试样连接装置以及各种接头间相对