doi:10.3969/j.issn.1005-2550.2023.05.006 收稿日期：202
3-06-09某乘用车轮毂轴承异响诊断
耿小华，吕岗，张紫广，孙作奎，张企
（岚图汽车科技有限公司，武汉 430056）
摘 要：某乘用车匀速行驶时，车内有明显的嗡嗡声，且声音随着车速变化。使用LMS 数据采集系统对异响问题进行测试，发现车内异响与前转向节振动特征一致。采用Hilbert解
解分析，发现轴承外滚道表面有较深磨损，尺寸分析已严重超出限值。进一步对故障原因进
行调查，发现前轮轴承磨损为整车运输过程中前轮的固定约束不够导致，为轴承异响诊断提
供参考。
关键词：轮毂轴承；异响；Hilbert包络
中图分类号：U467.1 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2023）05-0035-04
Abnormal Noise Diagnosis of Hub Bearing of A Passenger Car GENG Xiao-hua, LV Gang, ZHANG Zi-guang, SUN Zuo-kui, ZHANG Qi
（Lantu Automobile T echnology Co., Ltd., Wuhan 430056, China）
Abstract: When a passenger car drives at a constant speed, there is an obvious buzz sound in the car, and the sound changes with the speed of the vehicle. The abnormal noise
was tested by LMS, it is found that the abnormal noise characteristics is consistent with the
vibration of front wheel hubs. Using Hilbert demodulation and envelope, the first-order
frequency of the fault signal was found, and then the failed part is confirmed, that is the
outer ring of front hub bearings. Then though disassembly the failed bearing, it is found
that the surface of the outer raceway was deeply worn, and dimensional tolerances seriously
exceeded the limit value. By further investigation into the cause of the bearing failure, it is
found that the wear of the front wheel bearing was caused by insufficient fixed constraints
of the front wheel during the transportation of the whole vehicle. It provides a reference for
the diagnosis of bearing abnormal noise.
Key Words: Hub Bearing; Abnormal Sound; Hilbert Envelope
1 前言
轮毂轴承作为汽车承载和行驶的关键零部
件，一旦发生故障，便会产生令人心烦的异响。
轴承故障一般表现为滚动体、内圈、外圈存在局
部不规则损伤，如剥落、点蚀、裂纹等，这种损
伤会产生间断性冲击，从而激起轴承座和其他机
械零件产生高频固有振动，这种高频固有振动由
于其幅值受到脉冲力的调制而表现为复杂的调制
波，调制波的调制频率为轴承故障相对应的故障
特征频率。业界对于轴承故障分析常用的方法是采用Hilbert解调和包络[1]， 大量的实践经验表明，Hilb
ert分析能够将淹没在高频噪声中的较低的故障基频清晰的凸显出来，从而为诊断轴承故障提供依据。
大量的工程经验表明，轴承故障可能出现在生产、装配、运输以及使用的各个环节[2]。本文采用Hilbert包络谱分析，快速定位到故障部件为轴承外圈，并进一步排查出故障原因为运输车辆时的车轮约束不足导致，为轴承异响诊断和原因调查提供参考。
2 问题描述
某乘用车在试验中发现匀速或者加减速行驶时，车内有明显的嗡嗡声，主观上前排明显大于后排，且声
音跟随车速变化。通过测试异响较为明显的70km/h匀速工况，发现车内嗡嗡声频率主要集中在200～600Hz的宽频带，且呈现明显的阶次特征，如图1所示：
图1 车内噪声频谱
根据异响的频谱的阶次特征，可以判断故障来自旋转部件，通过测试电机、减速器、转向节等旋转件的振动，发现仅左右前转向节处的振动与车内异响特征一致，而后转向节振动没有异响特征，如图2～3所示。由此可以判断，异响为左右前轮故障引起，再根据振动频谱中的密集的谐阶次特征和主观评价，基本确定异响来自轮毂轴承。
图2 前左转向节（左图）和前右转向节（右图）振动频谱
图3 后左转向节（左图）和后右转向节（右图）振动频谱
3 故障信号分析
3.1 Hilbert 包络解调原理
Hilbert解调和包络分析是滚动轴承故障分析的重要工具。基本原理是通过行滤波和解调，对低频冲击所激起的高频共振波形进行包络检波和低通滤波，获得一个对应于低频冲击的而又放大并展宽了的共振解调波[3]。Hilbert包络不仅可根据是否出现某种高频固有振动，来判断轴承是否异常，且可根据包络信号的频率成份识别出产生故障的元件，如内圈、外圈，滚动体[4-5]。
设x(t)的Hilbert变换
定义为：
（1）
式中*表示卷积，即x (t )的Hilbert变换为x (t )
与（2）
式中，A (t )便为x (t )信号的
包络。
3.2 故障信号Hilbert 分析
Hilbert分析过程为：先对原始数据进行带通滤波，然后再进行Hilbert解调，从已调制的高频信号中解调出原始调制信号，再对调制信号进行Hilbert包络，最后对包络线进行傅里叶变换，得到包络谱图，从频谱中可以较为清晰地发现是否有故障特征频率的存在，从而对轴承的故障进行诊断。
图4 时域信号对比
本案例中选择异响特征比较明显的右转向节
振动信号进行Hilbert包络分析。首先将时域信号进
行滤波，保留故障特征比较明显的100～600Hz的
频率成分，然后对滤波后的信号进行Hilbert解调和
包络，如图4所示。
分别对原始信号和Hilbert包络信号进行FFT计
算，得到如图5的频谱曲线。相比原始信号，Hilbert
包络谱中，可以清楚识别故障信号基频为58Hz。
轴承的滚动体通过故障激起的是周期性冲击，不
是单一的简谐波，因而在频谱图上表现为很多的
谐阶次特征，图5中的2～8倍谐阶次也很突出。
图5 故障信号频谱分析对比
3.3 轴承阶次分析汽车轮毂
典型的滚动轴承结构如图6所示，图中D是轴
承节径，d是滚动体直径，α是接触角，Z是滚动体
个数。不同的部件发生故障时，会产生不同的主
阶次及谐阶次频率，因此若已知故障轴承的主阶
次，就可以到故障部件。
图6 滚动轴承结构示意图
轴承各部件的阶次可以通过以下表1的公式进
行计算。
轮毂轴承的尺寸参数如表2所示：
表2 轮毂轴承参数
参数代号数值单位
轴承节圆直径D74.5mm
滚动体直径d15.081mm
滚动体数Z15个
接触角α38°
根据表1和表2可以计算出轴承各部件的阶次
（跟踪半轴转速），再根据测试工况下的电机平
均转速为5350rpm，减速器速比为10.55，可以计算
出轴承各部件的基频如表3：
表3 轮毂轴承基频
轴承部件基频/Hz
保持架 3.6
保持架通过内圈 4.5
滚动体通过内圈77.6
滚动体通过外圈58
滚动体自转22.3
根据以上轮毂轴承阶次分析，可知转向节振
动的基频与轮毂轴承的滚动体通过外圈的阶次吻
合，因此锁定故障源为轮毂轴承外圈。
4 故障轴承分析
将问题轴承拆解下来进行台架分析，发现轴
承的摆动、跳动和油脂量均无异常，但是转动轴
承存在明显的卡滞现象。进一步对轴承进行部件
拆解，发现轴承的外圈有很明显的磨损痕迹，如
图7，尺寸检查轴承沟道圆度严重超差。
图7 故障轴承外圈滚道磨损痕迹
为了调查故障轴承产生的原因，对轴承的生
产、装配、运输等环节进行逐一排查，结果显示
轴承的生产、装配均符合工艺要求。根据问题描述和排查结论，故障轴承仅出现在前车轮，而前后轮毂轴承为同一批次件，生产制造的误差基本一致，因此排除轴承单件故障的可能性，怀疑整车上前后轮的运行负荷不同导致。对整车行驶过程进行跟踪调查发现，问题车均使用板车长途运输过，且在运输之前并未出现问题。进一步检查运输过程，发现拖车过程中，车轮没有按照规范进行固定，仅绑定两个后轮，前轮无固定措施，如图8所示。在此种运输方式下，当运输车转弯、制动或者起步时，前轮毂轴承的机械零件之间经过周而复始的循环微动磨损，在零件表面产生较深的微动磨损压痕，导致轴承尺寸超差，进而引发轴承异响。
图8 运输车前轮未固定
为了规避此类问题，对于所有长途运输车辆，均要求固定四个车轮，并拉起电子手刹，不允许固定车身任何位置，最大限度的减少车辆运输过程中出现的轮毂轴承微动磨损，至此异响问题未再出现。
5 结论
通过上述轴承异响的分析及排查过程，可以得出以下结论：
（1）轴承故障的振动和噪声频谱中存在较多的谐阶次，可以作为轴承问题判断依据。
（2）对轴承故障信号采用Hilbert解调和包络，可以排除其他信号干扰，分析出轴承故障的基频，从而快
速锁定故障部件。
（3）在整车长途运输过程中，若对车轮的固定约束不够，会导致轮毂轴承的异常磨损，从而产生异响。
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