郭福平，沈書乾，段志宏，孫志偉

（1.廣東石油化工學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，廣東茂名525000；2.廣東省特種設(shè)備檢測研究院茂名檢測院，廣東茂名525000；3.廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東茂名525000）

基于包絡(luò)譜分析的滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射診斷研究

郭福平1，3，沈書乾2，段志宏3，孫志偉3

（1.廣東石油化工學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，廣東茂名525000；2.廣東省特種設(shè)備檢測研究院茂名檢測院，廣東茂名525000；3.廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東茂名525000）

通過對內(nèi)圈、外圈、滾子含有缺陷的滾動(dòng)軸承進(jìn)行不同轉(zhuǎn)速條件下的聲發(fā)射試驗(yàn)，采集寬頻的聲發(fā)射信號，運(yùn)用小波分析方法把信號分解在不同頻帶，對低頻信號進(jìn)行重構(gòu)，對比重構(gòu)后的包絡(luò)譜特征頻帶和理論故障特征頻率，并進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明，在包絡(luò)譜上可以找到理論的故障特征頻率范圍，說明包絡(luò)譜分析法對滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射診斷是有效的。

聲發(fā)射；滾動(dòng)軸承;包絡(luò)譜分析；小波分析

以軸承為例，目前國外對軸承的聲發(fā)射特性研究和應(yīng)用日益深入。如美國物理聲學(xué)公司（PAC）研發(fā)了對軸承及齒輪的監(jiān)測專用手持聲發(fā)射儀及軟件，德國的VALLEN公司、中國聲華公司在軸承檢測方面都研制出相應(yīng)的檢測設(shè)備和方法。我國目前采用不同的信號提取方法對滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號處理方面展開了很多工作，但并沒有形成一定的標(biāo)準(zhǔn)。

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中重要的基礎(chǔ)部件，也是最容易損壞的機(jī)械零件之一。軸承的損壞會(huì)導(dǎo)致機(jī)器產(chǎn)生噪聲和劇烈振動(dòng)，甚至?xí)斐稍O(shè)備的損壞，約有1/3的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是由于軸承的損壞造成的[2-3]。滾動(dòng)軸承的故障檢測，常用振動(dòng)分析方法，但對于早期故障，含有微弱故障特征的振動(dòng)信號易被噪聲淹沒，所以很難被發(fā)現(xiàn)。利用聲發(fā)射檢測技術(shù)可及時(shí)發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的早期故障，對保障設(shè)備的安全運(yùn)行、節(jié)約成本具有重要意義。

本文通過在滾動(dòng)軸承的外圈、內(nèi)圈、滾子上預(yù)加人工缺陷，對采集到的聲發(fā)射信號進(jìn)行小波濾波，以及包絡(luò)解調(diào)分析，提取故障特征頻率，以確定是否發(fā)生故障及故障類型，為有效檢測滾動(dòng)軸承早期故障提供方法。

1 小波分析法

1.1 小波分析原理和特點(diǎn)

式中：a——尺度因子；

b——時(shí)間因子。

對于任意平方可積的函數(shù)f（t）∈L2（R），其連續(xù)小波變換的定義為

若對式中的尺度因子a和時(shí)間因子b進(jìn)行離散化，即?。?/p>

則可定義函數(shù)f（t）的離散小波變換，目的是便于計(jì)算機(jī)運(yùn)算，尺度因子a通常取2[4]。

小波變換具有同時(shí)在時(shí)域和頻域表征信號局部特征的能力，這對于分析含有瞬態(tài)現(xiàn)象的聲發(fā)射信號非常適合[5-6]。如軸承故障診斷系統(tǒng)中，信號在任意時(shí)間點(diǎn)附近的頻率特征都非常重要。處理這樣的信號，用小波分析法能夠?qū)r(shí)域和頻域結(jié)合起來描述信號的時(shí)頻特征。所以對于軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷運(yùn)用小波分析法具有優(yōu)勢。

1.2 選擇小波基和確定小波分解尺度

在小波分析中，可以按照被檢信號的特征、小波基函數(shù)的屬性、所作分析的具體要求來選取最佳的小波基函數(shù)。在小波分析過程中，如果信號所包含的波形和所選取的小波基函數(shù)形狀相近，那這個(gè)信號中包含的和小波基函數(shù)波形相近部分的信號特征將被放大，而不同形狀特征的其他部分信號將被抑制。具體實(shí)驗(yàn)時(shí)，可根據(jù)小波基的正交性、緊支性和衰減性、對稱性、消失矩階數(shù)特征關(guān)系選擇合適的小波基[7-10]。

實(shí)際工程運(yùn)用中信號處理都是經(jīng)過截?cái)嗟碾x散時(shí)間序列，頻率分辨率是無限的。對實(shí)驗(yàn)信號的分解發(fā)現(xiàn)，分解尺度大于4時(shí)，小波分解只是增加了對低頻信號的分辨率，對聲發(fā)射所處頻帶影響很小，故本文選擇分解尺度為4。

1.3 小波分析過程

1）信號預(yù)處理。對于連續(xù)信號必須以能夠捕獲原信號細(xì)節(jié)的速率取樣，不同應(yīng)用決定不同的取樣率。

2）信號分解。選取適合的小波基函數(shù)和小波分解尺度，將公式循環(huán)使用直至運(yùn)算到一個(gè)合適的級別，輸出各級別的小波系。

3）信號處理。舍棄非顯著系數(shù)，并對信號進(jìn)行壓縮，也可以用某種方式對信號濾波或去噪。輸出或重構(gòu)以恢復(fù)經(jīng)過處理的信號。

4）信號重構(gòu)。調(diào)用分解公式輸出最高級系數(shù)，獲得修改后的信號，處理后的信號與頂級重構(gòu)系數(shù)近似相等。

2 實(shí)驗(yàn)裝置及故障特征頻率

2.1 實(shí)驗(yàn)裝置

建立如圖1所示的滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，主要由實(shí)驗(yàn)臺(tái)、電機(jī)、滾動(dòng)軸承、控制柜以及聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成。

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置圖

實(shí)驗(yàn)選用美國物理聲學(xué)公司（PAC）的PCI-2全數(shù)字式聲發(fā)射采集系統(tǒng)、共振頻率約為0～1 000 kHz WD寬頻傳感器、2/4/6前置放大器。

2.2 滾動(dòng)軸承的故障特征頻率

采用聲發(fā)射技術(shù)對滾動(dòng)軸承故障的信號處理是以一些相關(guān)現(xiàn)象為基礎(chǔ)。滾動(dòng)軸承由內(nèi)圈、外圈、滾子、保持架等部件組成。如果這些部位出現(xiàn)裂紋、剝落、壓痕等故障時(shí)，在運(yùn)行過程中反復(fù)沖擊并產(chǎn)生低頻振動(dòng)，由于裂紋的擴(kuò)展而激發(fā)故障周期性的聲發(fā)射信號產(chǎn)生；也就是說，由于軸承損傷將以一定的軸承特征頻率來“振響”聲發(fā)射傳感器，這樣就為滾動(dòng)軸承故障診斷提供了一項(xiàng)非常有價(jià)值的指標(biāo)。當(dāng)軸承出現(xiàn)損傷時(shí)，運(yùn)轉(zhuǎn)過程中不同的損傷部位有其不同的特征頻率：

式中：fr——軸的旋轉(zhuǎn)頻率；

d——滾子直徑；

z——滾子數(shù)目；

α——軸承的壓力角；

D——節(jié)圓直徑。

本實(shí)驗(yàn)使用單列圓錐滾子軸承，其中z=17、D= 38.5mm、d=6.4mm、α=45°。根據(jù)上述理論公式可知，可以計(jì)算出不同轉(zhuǎn)速下的故障特征頻率。計(jì)算的特征頻率參數(shù)如表1所示。

表1 滾動(dòng)軸承故障特征頻率 Hz

圖2 原始信號

3 滾動(dòng)軸承故障診斷的小波分析

3.1 分析過程

將實(shí)驗(yàn)采集到的滾動(dòng)軸承外圈、內(nèi)圈、滾子故障聲發(fā)射信號進(jìn)行預(yù)處理，提取信號，再對信號選取dB10小波基，對數(shù)據(jù)進(jìn)行4層分解，把信號分解到4個(gè)不同頻帶，調(diào)用分解公式對低頻帶信號輸出最高級系數(shù)，獲得修改后的信號，即再進(jìn)行信號重構(gòu)。

3.2 小波分析在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

滾動(dòng)軸承運(yùn)行過程中，外圈、內(nèi)圈、滾子在異物、其他零件作用、外力沖擊等情況下會(huì)出現(xiàn)故障。圖2為原始波形圖，將圖中的原始波形信號用dB10正交小波基進(jìn)行4層小波分解。分解結(jié)果如圖3所示，d1～d4表示第1層、第2層、第3層、第4層細(xì)節(jié)信號。

為了提取外圈、內(nèi)圈、滾子故障特征頻率，進(jìn)一步對第一層細(xì)節(jié)信號d1做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，結(jié)果如圖4～圖6所示?？梢钥闯觯?00，200，300，400，500，600，700，800 r/min的包絡(luò)譜圖上都能找到與表1理論故障特征頻率同轉(zhuǎn)速下相對應(yīng)的頻率范圍，也就是說在不同轉(zhuǎn)速下的包絡(luò)譜圖上存在與理論故障特征頻率相對應(yīng)的頻率范圍。

圖3 dB10小波4層分解結(jié)果

3.3 理論特征頻率與分析值的相對誤差分析

為了討論理論故障頻率與在小波分析的包絡(luò)譜上找到的特征頻率范圍是否有效可信，有必要進(jìn)行特征頻率理論值與分析值的相對誤差分析。表2、表3、表4分別是外圈故障、內(nèi)圈故障、滾子故障的特征頻率相對誤差分析表。相對誤差計(jì)算公式如下：

式中：δ——理論故障頻率相對誤差；

Δ——絕對誤差；

L——理論特征頻率值。

通過計(jì)算得出，滾子故障理論與分析特征頻率誤差范圍在-7.53%～7.68%之間，外圈-6.00%～6.40%之間，內(nèi)圈-7.45%～3.63%之間。

3.4 不同故障特征頻率之間誤判分析

表2 外圈故障特征頻率理論與分析值相對誤差表

表3 內(nèi)圈故障特征頻率理論與分析值相對誤差表

再分析表1，可以找出滾動(dòng)軸承內(nèi)圈、外圈、滾子故障在同一轉(zhuǎn)速下理論特征頻率相差的最小值，即為100 r/min時(shí)，外圈與內(nèi)圈故障特征頻率差值為3.33Hz，故障特征頻率相對誤差為21.04%。

圖6 滾子故障時(shí)不同轉(zhuǎn)速下的包絡(luò)譜圖

表4 滾子故障特征頻率理論與分析值相對誤差表

由于滾子故障理論與分析特征頻率誤差范圍在-7.53%～7.68%之間，外圈-6.00%～6.40%之間，內(nèi)圈-7.45%～3.63%之間，其絕對值都遠(yuǎn)小于21.04%。也就是說在用小波包絡(luò)譜分析滾動(dòng)軸承故障時(shí)，其故障特征頻率分析值與理論值雖然沒有完全吻合，但在它允許的波動(dòng)范圍內(nèi)，不會(huì)造成不同故障形式之間的誤判。由此可知運(yùn)用小波包絡(luò)譜分析這種方法可以有效地發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障類型。

4 結(jié)束語

通過對采集到的外圈、內(nèi)圈、滾子故障軸承聲發(fā)射信號進(jìn)行小波分解重構(gòu)，進(jìn)而分析包絡(luò)信號的功率譜圖，可以找出理論故障特征頻率，而且找到的故障特征頻率范圍合理，不會(huì)造成對不同故障形式的誤判。因此基于小波包絡(luò)譜分析方法用來診斷外圈、內(nèi)圈、滾子故障軸承是有效的。同時(shí)也為有效檢測滾動(dòng)軸承早期故障提供了方法。

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Study of acoustic em ission diagnosis of rolling bearing fault based on envelope spectrum analysis

GUO Fuping1，3，SHEN Shuqian2，DUAN Zhihong3，SUN Zhiwei3
(1.Guangdong University of Petrochemical Technology,College of Mechanical and Electrical Engineering,Maoming 525000,China; 2.Guangdong Institute of Special Equipment Inspection and Research,Maoming Inspection Institute,Maoming 525000,China; 3.Guangdong Provincial Key Laboratory of Petrochemical Equipment Flaut Diagnosis, Maoming 525000,China)

The acoustic emission detection of Inner ring and outer ring，roller containing defects of rolling bearing in the different conditions of rotation speed，and collecting the broadband acoustic emission signals.Then using the wavelet analysis method to decompose signals in different frequency bands，refactoring low-frequency signal.Finally，contrasting the reconstruction of the envelope spectrum characteristics of the frequency band and the fault characteristic frequency in theory and take error analysis.Results showed that the fault characteristic frequency range in theory can be found in the envelope spectrum.which indicated that it is effective for rolling bearing fault in acoustic emission diagnosis by the envelope spectrum method.

acoustic emission；rolling bearing；envelope spectrum analysis；wavelet analysis

A文章編號：1674-5124（2015）08-0094-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2015.08.022

0 引言

聲發(fā)射檢測與其他常規(guī)無損檢測方法相比，具有動(dòng)態(tài)、整體、實(shí)時(shí)、在役、要求低、對構(gòu)件幾何形狀不敏感的優(yōu)點(diǎn)。所以，聲發(fā)射技術(shù)廣泛用于石油化工、電力、材料試驗(yàn)、民用工程、航空航天、金屬加工、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域[1]。

2015-02-07；

2015-03-24

廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題（GDUPTKLAB201324）

廣東省茂名市科技計(jì)劃項(xiàng)目（201316）

郭福平（1981-），女，黑龍江富錦市人，講師，碩士，主要從事聲發(fā)射檢測技術(shù)及故障診斷研究工作。