張 穎，蘇憲章，劉占生

(1.哈爾濱工業(yè)大學 能源科學與工程學院，哈爾濱 150001;2.東北石油大學 機械科學與工程學院，大慶 163318)

滾動軸承故障非接觸多傳感器聲信號融合方法

張 穎1，2，蘇憲章2，劉占生1

(1.哈爾濱工業(yè)大學 能源科學與工程學院，哈爾濱 150001;2.東北石油大學 機械科學與工程學院，大慶 163318)

針對移動滾動軸承非接觸聲發(fā)射檢測中，一個故障源信號可能被多個傳感器采集，致使這些聲信號包含故障信息不完整且存在重疊的問題，綜合考慮聲波傳播理論、多傳感器聲信號時差關系、滾動軸承典型故障撞擊頻率等，建立滾動軸承故障非接觸多傳感器聲信號融合方法。建立滾動軸承故障非接觸多傳感器聲發(fā)射檢測試驗臺，分別采集移動滾動軸承滾動體、外圈和內圈故障聲信號。采用融合方法對同聲源信號進行處理，利用信號相似理論證明了融合信號與故障源信號的相似程度高于各傳感器聲信號。采用聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)法對融合處理后的滾動軸承不同故障聲信號進行分析。結果表明，該融合算法能有效地處理多傳感器接收的同聲源信號，可利用融合后信號進行準確的故障識別。

滾動軸承故障;非接觸聲發(fā)射;多傳感器;融合信號;相似理論;撞擊計數(shù)

滾動軸承是各工業(yè)領域的重要基本元件，使用范圍十分廣泛［1］。據(jù)統(tǒng)計，我國每年約有30%的機械故障是由于軸承的損壞造成的，開展?jié)L動軸承故障研究工作對國民經(jīng)濟的發(fā)展具有重要意義。故障滾動軸承工作時伴隨有異常響聲產生，屬于廣義聲發(fā)射范疇，因而可以利用聲發(fā)射技術對其進行檢測［2］。目前，采用聲發(fā)射技術對軸承進行檢測時，多為接觸式［3－7］，主要對做定軸轉動的軸承進行檢測。而在實際應用中，滾動軸承經(jīng)常與設備一起運動，軸承既做定軸轉動又做水平直線運動，致使接觸式檢測無法實施。因此，需要開展?jié)L動軸承故障非接觸聲發(fā)射檢測技術的研究工作［8－9］。

在非接觸聲發(fā)射檢測中，除須去除噪聲干擾外，單一傳感器不能獲取完整的滾動軸承故障信息，須采用多個傳感器組成陣列進行檢測。這種檢測狀態(tài)下，一個故障聲源可能同時被多個傳感器采集到，在這些傳感器采集到的信號中，每個信號所包含的故障信息并不完整，且各信號間存在重疊故障信息。因此如何將不同傳感器接收到的同聲源信號片段信息，融合成一個完整的滾動軸承故障聲信號，是準確進行故障診斷的關鍵問題。為此，本文建立了滾動軸承故障多傳感器聲信號融合方法，對滾動軸承滾動體、外圈、內圈故障狀態(tài)下的聲信號進行了融合，運用信號相似理論證明了融合信號與故障源信號的相似程度更高。采用滾動軸承故障聲信號撞擊計數(shù)識別方法，利用融合后的聲信號進行了故障識別，結果表明故障識別準確率較高。

1 滾動軸承非接觸聲發(fā)射檢測技術原理

聲發(fā)射檢測技術的原理是通過靈敏的儀器接收和處理采集到的聲發(fā)射信號，分析研究聲發(fā)射源的特征參數(shù)，推斷材料或結構內部活動缺陷的位置、狀態(tài)變化的程度及發(fā)展趨勢等［10－11］。在滾動軸承非接觸聲發(fā)射檢測過程中，當滾動軸承處于無故障狀態(tài)時，檢測到的信號是平穩(wěn)的連續(xù)型信號;當滾動軸承處于故障狀態(tài)時，檢測到的是轉動過程中在其缺陷位置產生的突發(fā)型撞擊信號。因此，可采用非接觸聲發(fā)射檢測的方式對滾動軸承的運行狀態(tài)進行檢測，其原理示意圖如圖 1 所示［12］。

圖1 滾動軸承非接觸聲發(fā)射檢測技術原理Fig.1 The principle of non－contact acoustic emission testing technology for rolling bearing

2 滾動軸承故障多傳感器聲信號融合方法

2.1 多傳感器間同聲源信號時間相關判別法

對滾動軸承故障多傳感器接收到的同聲源信號進行融合時，首先需要判別不同傳感器采集的故障信號中哪些來自同一聲源。本文根據(jù)滾動軸承典型故障撞擊頻率及多傳感器在接收同聲源信號時的時差關系，建立時間相關判別法。

滾動軸承由滾動體、外圈、內圈、保持架等部件組成，當某一部件出現(xiàn)故障時(如破裂、點蝕等)，運行中其他部件會撞擊損傷點，產生聲發(fā)射信號。根據(jù)缺陷部位的不同，接觸點經(jīng)過缺陷的頻率也不相同。在外圈固定，內圈與軸一起旋轉的情況下，當滾動體、外圈和內圈上分別出現(xiàn)一處局部缺陷時，滾動軸承典型故障撞擊頻率可分別按下述公式計算［13］：

滾動體上一處缺陷的撞擊頻率fb為：

其中：fα為主軸旋轉頻率，fα=n/60，Hz;z為滾動體個數(shù);d為滾動體直徑，mm;α為接觸角;D為滾動軸承節(jié)徑，mm。

圖2為滾動軸承故障非接觸多傳感器聲信號采集示意圖，各傳感器等間距布置于滾動軸承相對一側，考慮到缺陷碰撞產生的聲發(fā)射波傳播具有指向性，為保證接收效果，傳感器陣列與被測滾動軸承軸心等高布置。當滾動軸承進入采集范圍并產生故障信號時，其故障信息被全部或部分傳感器接收。考慮到各傳感器間位置關系，以滾動體故障為例，分別由傳感器S1、S2接收的相鄰兩次撞擊信號的理論時間間隔Δtb為：

其中：vs為聲信號在空氣中的傳播速度，m/s;s為滾動軸承端面與傳感器陣列所在端面的垂直距離，m;瞬時相位角θ1、θ2為相對于傳感器而言，信號源傳播方向與水平方向的順時針夾角。

圖2 滾動軸承故障非接觸多傳感器聲信號采集示意圖Fig.2 The collection schematic diagram of non－contact multi－sensor acoustic signals for rolling bearing fault

式(4)可推廣到任意兩個傳感器采集信號時間間隔的計算。在滾動體故障聲信號采集過程中，設由某一傳感器采集的聲信號的采集時間為tx，另一傳感器采集的聲信號的采集時間為ty，則判斷兩聲信號是否為同聲源信號的時間相關判別條件為：

外圈故障、內圈故障的同聲源信號判別法也可參照此方法進行。

2.2 多傳感器間同聲源信號融合算法

對多傳感器接收的信號，采用時間相關判別法確定為同聲源信號后，綜合考慮位置因素和幅值因素對融合信號的影響，建立了多傳感器間同聲源信號融合算法。該算法為各傳感器信號計算瞬時權系數(shù)，通過加和的方式計算融合信號。瞬時權系數(shù)包含位置系數(shù)和幅值系數(shù)兩個部分，各部分間用一定的權值來確定其對融合信號的影響程度，瞬時權系數(shù)的取值大小反映了各傳感器信號與故障源信號的相似程度。

當滾動軸承產生一個撞擊信號時，若傳感器Si接收到信號，則瞬時權系數(shù)Ki按下式計算：

其中：ε為權值，可在0至1間取值，為充分保留滾動軸承故障信號的峰值特征，本文取0.3;Z為接收到信號的傳感器個數(shù);Am(Si)為傳感器Si采集信號的峰值，V;傳感器Si的瞬時相位角θi=ωt+φi;角度增幅系數(shù)ω=(π－2φi)v0/L;v0為滾動軸承的行進速度，m/s;L為預先設定的采集范圍，m;φi為Si的初始相位角，即滾動軸承剛進入采集范圍時的相位角。

因此，在t時刻撞擊產生的滾動軸承故障信號經(jīng)多傳感器接收并融合生成的融合信號X(t)為：

2.3 多傳感器間同聲源信號融合算法相似理論驗證

信號相似理論是一種從時域上描述信號統(tǒng)計分布特性的方法，可以證明兩信號間的相似程度。對于多傳感器間同聲源信號來說，采用信號相似理論，通過計算各傳感器采集信號及其融合信號與故障源信號的相關系數(shù)，可以驗證同聲源信號融合算法的有效性。

設任意兩同聲源信號為Xk(tx)，Xk(ty)，選擇適當倍數(shù)a使aXk(tx)趨近于Xk(ty)，通過計算兩信號誤差能量來表征兩波形的相似程度。誤差能量是Xk(tx)－aXk(ty)的平方在時域上的積分，選擇倍數(shù)a時必須保證誤差能量最小，于是當a為Xk(tx)Xk(ty)在其時域積分與Xk(ty)Xk(ty)在其時域積分的比值時可達到要求［14－15］。因此，定義兩同聲源信號 Xk(tx)與Xk(ty)的相關系數(shù)P為：

其中：N為信號長度，很明顯，有0≤P≤1。當Xk(tx)與Xk(ty)完全無關時，P=0;當Xk(tx)與Xk(ty)相等時，有P=1，兩信號完全相關;當Xk(tx)與Xk(ty)在某種程度上相似時，P在0和1間取值，P越接近于1，說明兩信號越相似，反之則越不相似。

3 滾動軸承故障非接觸聲信號融合實例

3.1 試驗

建立滾動軸承故障非接觸多傳感器聲發(fā)射檢測試驗臺，其示意圖如圖3所示。試驗臺采用美國PAC公司生產的SAMOS PCI－8聲發(fā)射檢測系統(tǒng)，選用DP3I型傳感器，經(jīng)過試驗確定門檻值為30 dB以屏蔽外界噪聲，詳細聲發(fā)射采集參數(shù)設置見表1。在實驗室條件下，試驗臺采用滾動軸承只做定軸轉動而傳感器陣列做水平直線運動的方式來模擬移動中滾動軸承故障多傳感器聲信號的采集過程，其中多個傳感器等間距排列在傳感器陣列上，由直流電機牽引沿著滑道做勻速運動。

圖3 滾動軸承故障非接觸多傳感器聲發(fā)射檢測試驗臺Fig.3 The non－contact multi－sensor acoustic emission testing test－bed for rolling bearing fault

表1 聲發(fā)射檢測系統(tǒng)參數(shù)設置Tab.1 The parameters setting of acoustic emission detection system

試驗選用32217型圓錐滾子軸承，其結構參數(shù)為：滾動軸承節(jié)徑D=115.8 mm，滾動體個數(shù)z=19，滾動體節(jié)圓直徑de=16.9 mm，接觸角α=14.6°。分別在滾動軸承內圈、外圈以及滾動體上制作一個長度為10 mm、寬度為 1 mm、深度分別為 0.5 mm、1.0 mm、1.5 mm和2 mm的長條形缺陷。

分別選取2個、3個、5個傳感器組成不同陣列采集各種試驗條件下的滾動軸承故障聲信號，這些試驗條件是：滾動軸承與滑道的垂直距離s分別取100 mm、200 mm、300 mm、400 mm、500 mm，各距離轉速 n分別取60 r/min、90 r/min、120 r/min、160 r/min、200 r/min，對預制不同類型故障缺陷的滾動軸承進行非接觸聲發(fā)射測試。另外，為與故障源信號進行對比，在試驗進行

，非接觸固定式檢測，其檢測結果作為對應試驗條件下的故障源信號。

3.2 多傳感器間同聲源信號融合實例

對試驗采集的信號進行了判別、融合，現(xiàn)舉例說明融合效果。舉例試驗條件為：傳感器陣列由3個傳感器組成，滾動軸承轉速n=90 r/min，傳感器陣列行進速度v0=0.05 m/s，滾動軸承與滑道的垂直距離 s=200 mm。

按式(4)計算上述試驗條件滾動體故障的撞擊時間間隔Δtb為0.22 s，圖4所示為某一故障源信號被各傳感器接收的數(shù)據(jù)片斷，其中 S1采集時間為31.306 005 7 s，S2采集時間為 31.304 242 7 s，S3采集時間為31.304 973 7 s，經(jīng)判別為同聲源信號。圖5至圖7所示為它們的時域波形圖，圖8所示為按式(6)融合生成的融合信號時域波形圖，圖9所示為與之相對應的非接觸固定式聲發(fā)射信號的時域波形圖。

根據(jù)融合信號的時域波形圖顯示，融合信號的時域波形與各傳感器信號的時域波形相近，變化趨勢一致，都屬于突發(fā)型的撞擊信號，波形能量分布一致。按式(7)計算該故障狀態(tài)下各組同聲源信號及融合信號與相應非接觸固定式測試信號間的相關系數(shù)，并取其平均值列入表2。

表2 滾動體故障不同聲信號相關系數(shù)Tab.2 The correlation coefficients of different acoustic signals for rolling element fault

從表2數(shù)據(jù)中可以看出：當滾動軸承處于滾動體故障狀態(tài)時，融合信號的相關系數(shù)平均值高于各傳感器信號的相關系數(shù)平均值，這說明與各傳感器采集的同聲源信號相比，融合信號集合了各傳感器信號的故障信息，在波形、能量特征上更接近于對應的非接觸固定式測試信號。因此，經(jīng)融合算法處理生成的融合信號與故障源信號的相似程度更高。

另對其它各組試驗數(shù)據(jù)進行處理，結果與上述分析類似，在此不再贅述。

4 滾動軸承故障融合信號撞擊計數(shù)識別

根據(jù)文獻［12］所述方法，滾動軸承故障的聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)與故障特征頻率間存在著對應關系。對3.1節(jié)各種滾動軸承故障非接觸聲發(fā)射檢測信號進行處理，處理過程中用滾動體節(jié)圓直徑de代替滾動體直徑進行計算，對同聲源信號采用本文方法進行融合。對滾動軸承不同故障在上述試驗條件下采集的多周期聲發(fā)射信號進行分析，對滿足融合條件的同聲源信號進行融合，采用聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)法對試驗軸承不同故障進行識別，具體分析結果見表3所示。

表3 滾動軸承故障聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)統(tǒng)計結果Tab.3 The statistical results of acoustic emission cumulative impact count for rolling bearing fault

表3中數(shù)據(jù)說明，在上述試驗條件下，不同故障的滾動軸承，轉1圈、3圈的聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)測算值與理論值完全符合;而轉5圈時，滾動體、外圈、內圈故障的聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)測算值依次為16個、39個和50個，均低于理論撞擊數(shù)，與理論值存在偏差，誤差率分別為5.88%、4.88%和7.41%，均低于10%，在允許的范圍內。以上分析結果說明，采用聲發(fā)射累計撞擊計數(shù)方法，利用本文建立的多傳感器同聲源信號融合算法，可實現(xiàn)對滾動軸承故障的非接觸聲發(fā)射檢測和故障識別，且小周期檢測時準確率較高。

5 結論

本文在滾動軸承故障非接觸多傳感器聲發(fā)射檢測試驗臺上完成了移動中滾動軸承滾動體、外圈、內圈故障的聲發(fā)射檢測。建立多傳感器同聲源信號融合方法，并對試驗數(shù)據(jù)進行了判別、融合。試驗結果表明經(jīng)該方法處理獲得的融合信號與滾動軸承故障源信號相似程度高于相應狀態(tài)下各傳感器接收的同聲源信號片段信息，能夠有效地處理滾動軸承故障非接觸聲發(fā)射檢測時，多傳感器間同源聲信號的融合問題。

［1］李 兵，張培林，劉東升，等.基于自適應多尺度形態(tài)梯度變換的滾動軸承故障特征提?。跩］.振動與沖擊，2011，30(10)：104－108.

LI Bing，ZHANG Pei－lin，LIU Dong－sheng，et al.Feature extraction for roller bearing fault diagnosis based on adaptive multi－scale morphological gradient transformation［J］.Journal of Vibrations and Shock，2011，30(10)：104 －108.

［2］Williams T，Ribadeneira X，Billington S，et al.Rolling element bearing diagnosis in run－to－failure lifetime testing［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2001，15(5)：979－993.

［3］ Al－Ghamd A M，Mba D.A comparative experimental study on the use of acoustic emission and vibration analysis for bearing defect identification and estimation of defect size ［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2006，20(7)：1537－1571.

［4］Rubini R，Meneghetti U.Application of the envelope and wavelet transform analyses for the diagnosis of incipient faults in ballbearings［J］.MechanicalSystems and Signal Processing，2001，15(2)：287 －302.

［5］ Mba D，Raj B，Rao K N.Development of acoustic emission technology for condition monitoring and diagnosis of rotating machines：bearings，pumps，gearboxes，engines and rotating structures［J］.The Shock and Vibration Digest，2006，38(1)：3－16.

［6］Sun Q，Tand Y.Singularity analysis using continuous wavelet transform for bearing fault diagnosis［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2002，16(6)：1025 －1041.

［7］ Randall R B，Antoni J，Chobassrd S.The relationship between spectral correlation and envelope analysis in the diagnostics of bearing faults and other cyclostationary machine signals［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2001，15(5)：945－962.

［8］ Deb S，Pattipati K R，Raghavan V，et al.Multi－signal flow graphs：a novel approach for system testability analysis and fault diagnosis［J］.IEEE AES Systems Magazine，1995：14－25.

［9］劉瑞揚，張運剛，李百泉，等.貨車滾動軸承早期故障軌邊聲學診斷系統(tǒng)(TADS)的原理與應用［J］.鐵道車輛，2004，42(10)：30 －35.

LIU Rui－yang，ZHANG Yun－gang，LIBai－quan，etal.Principles and application of TADS for early stage troubles in freight car rolling bearings［J］. ，2004，42(10)：30 － 35.

［10］吳勝興，王 巖，李 佳，等.混凝土靜態(tài)軸拉聲發(fā)射試驗相關參數(shù)研究［J］.振動與沖擊，2011，30(5)：196－204.

WU Sheng－xing，WANG Yan，LI Jia，et al.Parameters of acoustic emission test of concrete under static uniaxial tension［J］.Journal of Vibrations and Shock，2011，30(5)：196－204.

［11］ Tan C K，Mba D.Identification of the acoustic emission source during a comparative study on diagnosis of a spur gearbox［J］.Tribology International，2005，38(5)：469 － 480.

［12］張 穎，蘇憲章，劉占生.基于周期性聲發(fā)射撞擊計數(shù)的滾動軸承故障診斷實驗研究［J］.軸承，2011(6)：38－41.

ZHANG Ying，SU Xian－zhang，LIU Zhan－sheng.Fault diagnosis of rolling bearings based on cyclical impact count of acoustic emission［J］.Bearing，2011(6)：38 － 41.

［13］黃文虎，夏松波，劉瑞巖，等.設備故障診斷原理、技術及應用［M］.北京：科學出版社，1996.

［14］ Kennedy H L.A new statistical measure of signal similarity［J］.IEEE Information Decision Control，2007：112 － 117.

［15］ Gao Y.Efficiently comparing face images using a modified hausdorff distance［J］.IEEE Image and Signal Processing，2003：346－350.

Fusion method for processing non-contact multi-sensor acoustic signals in rolling bearing fault diagnosis

ZHANG Ying1，2，SU Xian－zhang2，LIU Zhan－sheng1
(1.School of Energy Science and Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China;2.College of Mechanical Science and Engineering，Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China)

Aiming at the problem that there are overlaps in the signals collected by multi－sensor from a fault source and the fault information of these signals are incomplete when mobile rolling bearing is tested with non－contact acoustic emission，a non－contact multi－sensor acoustic signals fusion method for rolling bearing fault was presented based on the theory of acoustic wave propagation.The time difference relationship between multi－sensor acoustic signals and the impact frequency of the typical faults for rolling bearing were comprehensively considered.A test bed for acoustic emission testing regarding rolling bearing fault was established to collect the acoustic signals of rolling element，outer ring and inner ring faults of mobile rolling bearings.The signals emitted from the same sound source were processed with the fusion method.The fused signals were proved to be more tightly eorrelated with the fault source than the individual signal of each sensor.By means of the fusion processing，the acoustic signals of different rolling bearing faults were analyzed with the acoustic emission cumulative impact counting method.The results show that with the fusion method，the signals emitted from the same sound source

by multi－sensor can be processed effectively，and the faults can be diagnosed accurately using the signals after fusion.

rolling bearing fault;non－contact acoustic emission;multi－sensor;fusion signal;similarity theory;impact counting

TH133.3;TN911.71

A

國家自然科學基金(50875056)

2011－11－16 修改稿收到日期：2012－03－20

張 穎 男，博士，副教授，1972年生