摘要： 大型重載軸承工況特殊，在低速條件下，沖擊持續(xù)時間拉長，系統(tǒng)響應(yīng)幅度降低，故障信息更容易被噪聲所掩蓋。聲發(fā)射技術(shù)具有對微弱損傷敏感的特性，被廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和設(shè)備狀態(tài)檢測。利用聲發(fā)射技術(shù)中的空間定位方法，能夠?qū)Υ笮偷退僦剌d軸承進(jìn)行故障定位，效果依賴于信號準(zhǔn)確到達(dá)時間。門控循環(huán)單元（GRU）網(wǎng)絡(luò)能夠考慮序列數(shù)據(jù)的內(nèi)部相關(guān)性，提取時序特征，在信號處理中具有一定優(yōu)勢。赤池信息準(zhǔn)則（AIC）利用統(tǒng)計學(xué)特征，能識別兩個不同隨機(jī)過程。本文提出一種基于GRU和AIC的聲發(fā)射信號到達(dá)時間拾取方法，利用斷鉛與試驗數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)AIC、閾值判別、長/短時窗均值比等方法進(jìn)行比較與分析，證明所提出方法能準(zhǔn)確拾取聲發(fā)射信號到達(dá)時間，在大型低速重載軸承故障定位方面具有較大應(yīng)用潛力。

關(guān)鍵詞： 故障診斷；"軸承；"聲發(fā)射；"初至拾??；"赤池信息準(zhǔn)則；"門控循環(huán)單元

中圖分類號： TH165⁺.3；"TH133.3 """文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A """文章編號： 1004-4523（2024）08-1442-09

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2024.08.018

引""言

大型低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械作為機(jī)電設(shè)備的重要組成部分，被廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)，但其服役環(huán)境嚴(yán)苛，載荷波動較大，易發(fā)生損傷。而一旦其發(fā)生故障，輕則造成生產(chǎn)停止與經(jīng)濟(jì)損失，重則造成人員傷亡，因此進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障檢測十分必要。作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件，滾動軸承的健康狀態(tài)直接關(guān)系到設(shè)備整體運行情況。在軸承故障初期進(jìn)行識別有助于預(yù)防性維修，減少生產(chǎn)損失^［1］。從監(jiān)測信號中提取出故障特征，早期準(zhǔn)確地捕捉故障信息十分重要。

目前，對滾動軸承進(jìn)行故障診斷常利用振動信號，其能夠提供有關(guān)軸承工作狀態(tài)的豐富信息^［2］。但大型低速重載軸承工況特殊，高接觸應(yīng)力會導(dǎo)致局部壓痕塑性變形、滾動體和滾道表面產(chǎn)生剝落坑，發(fā)生局部疲勞失效，甚至裂紋和斷裂，故障機(jī)理復(fù)雜^［3］；轉(zhuǎn)速波動大、結(jié)構(gòu)體積大帶來制造安裝誤差大，信號信噪比低；特有的間歇性回轉(zhuǎn)運動方式導(dǎo)致信號頻率的結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜。這些特點使得基于振動頻率的分析方法較難得到應(yīng)用。

聲發(fā)射技術(shù)作為一種穩(wěn)定且靈敏的無損檢測技術(shù)，具有更高效的故障檢測和識別能力^［4］。此外，隨著缺陷尺寸增大，聲發(fā)射幅值水平增加比振動信號顯著得多^［2］，能夠提供缺陷尺寸信息^［5］。將聲發(fā)射技術(shù)中的空間定位方法應(yīng)用于大型低速重載軸承，能夠解決振動檢測技術(shù)的應(yīng)用困難，可以在無轉(zhuǎn)速條件下捕捉故障信息并找到確切位置。

聲發(fā)射進(jìn)行源空間定位通常需要兩條先驗信息：介質(zhì)中的波速結(jié)構(gòu)信息和到達(dá)時間拾取^［6］。Baxter等^［7］結(jié)合網(wǎng)格構(gòu)建與到達(dá)時間分析，在復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)中無須波速等先驗信息就能夠定位聲發(fā)射源。Kolá?等^［8］利用貝葉斯優(yōu)化方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，識別信號起始點，采用“反向定位方法”定位聲發(fā)射源。Gollob等^［9］針對材料不連續(xù)問題，基于異質(zhì)速度模型計算源位置。這些研究均證明了當(dāng)試驗傳感器布局確定后，定位模型的準(zhǔn)確程度直接依賴于信號的準(zhǔn)確到達(dá)時間。

拾取聲發(fā)射信號到達(dá)時間可以使用閾值方法：當(dāng)信號幅度超過選定值時，認(rèn)為信號開始^［10］。在地震學(xué)中，長/短時窗均值比法（Short Term Averaging/Long Term Averaging，STA/LTA）^［11］、赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）^［12］、Hinkley判據(jù)^［13］等方法在拾取信號到達(dá)時間的應(yīng)用中也十分廣泛。Bai等^［14］基于連續(xù)小波變換系數(shù)進(jìn)行二值映射識別信號起始點。Madarshahian等^［15］添加含先驗知識的伯努利參數(shù)，利用貝葉斯思想確定各算法的后驗概率密度。但這些方法很容易受到背景噪聲的影響，噪聲過大時，信號和噪聲區(qū)域邊界容易被模糊，導(dǎo)致聲發(fā)射事件到達(dá)時間拾取性能的波動。產(chǎn)生機(jī)理不同和設(shè)備旋轉(zhuǎn)運動導(dǎo)致了大型低速重載軸承聲發(fā)射信號與地震P波相比較為復(fù)雜，噪聲水平高。適用于地震P波的到達(dá)時間拾取方法無法滿足軸承故障定位的需求，因此需要開發(fā)更加精確的算法。

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，在海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地識別信號故障特征，是狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的一大目標(biāo)。近年來，深度學(xué)習(xí)逐漸應(yīng)用于聲發(fā)射信號處理領(lǐng)域。Zhao等^［16］以信號到達(dá)時間作為輸入，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)訓(xùn)練并輸出聲發(fā)射源位置。Pi?al?Moctezuma等^［17］以短時能量和過零率為指標(biāo)，開發(fā)了一種結(jié)合語義分割思想的聲發(fā)射活動檢測器。Shen^［18］利用序列浮動前向選擇優(yōu)化特征，并結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行故障的模式分類。目前研究主要集中在指標(biāo)處理選取^［19］、健康狀態(tài)分類^［20］、損傷聚類分析^［21］等，且對象幾乎均為靜結(jié)構(gòu)^［22?23］，針對大型低速重載軸承故障定位的應(yīng)用非常少。而深度學(xué)習(xí)可以在訓(xùn)練中自動適應(yīng)復(fù)雜數(shù)據(jù)，更有效地學(xué)習(xí)變量之間的相關(guān)性，做出精準(zhǔn)判斷。同時，模型訓(xùn)練好后處理數(shù)據(jù)速度快，應(yīng)用于在線監(jiān)測即時傳輸潛力巨大。

綜上所述，針對聲發(fā)射信號軸承故障定位問題，本文提出了一種基于門控循環(huán)單元（Gate Recurrent Unit，GRU）和AIC的聲發(fā)射信號到達(dá)時間拾取方法。該方法考慮了信號內(nèi)部的時序性，提高信號到達(dá)時間的拾取準(zhǔn)確度，不依賴轉(zhuǎn)速信息，能為大型低速重載軸承狀態(tài)監(jiān)測和定量診斷提供準(zhǔn)確信息。同時，基于斷鉛與臺架試驗數(shù)據(jù)對所提出的方法進(jìn)行了驗證與分析，并與常見方法進(jìn)行了比較，證明了其準(zhǔn)確性與運算潛力。

1 方法背景

1.1 門控循環(huán)單元

1.2 赤池信息準(zhǔn)則

2 軸承故障定位試驗描述

2.1 斷鉛拾取到達(dá)點試驗

為驗證所提出算法的可行性與準(zhǔn)確性，采用靜止?fàn)顟B(tài)下的圓柱滾子推力軸承（SKF81110TN）進(jìn)行斷鉛試驗，軸徑為50 mm，外徑為70 mm。聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)由信號采集板卡（北京軟島時代DS5?8A，4通道）、前置放大器（美國MISTRAS，2/4/6）和壓電換能器（尺寸Ф8 mm×0.4 mm）組成。沿周向分別在0°，120°，240°位置均勻布置3片壓電換能器，其布置形式如圖6所示。根據(jù)滾道幾何條件，至少需要布置3片壓電換能器才可完成定位，為了便于計算本試驗采用均布方式。

使用設(shè)置好傳感器與采集系統(tǒng)后，用鉛筆芯在軸承外圈進(jìn)行手動斷裂，應(yīng)力波傳播并被轉(zhuǎn)化成電信號，經(jīng)過前置放大器作為待處理聲發(fā)射信號，其中前置放大器增益設(shè)為"40 dB，A/D采樣頻率為6 MHz。

斷鉛位置如圖6中紅色“+”所示，分別在40°位置進(jìn)行90次、80°位置進(jìn)行60次試驗，得到并分割出150個聲發(fā)射信號。對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)注，隨機(jī)選取90組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行GRU網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，60組數(shù)據(jù)作為測試集，進(jìn)行后續(xù)拾取到達(dá)點的計算。

2.2 軸承損傷臺架定位試驗

本節(jié)給出了GRU?AIC算法關(guān)于軸承損傷定位的實際應(yīng)用。進(jìn)行軸承損傷臺架試驗^［30?32］，所用推力球軸承（HRB?51126）直徑為150 mm，在座圈120°位置處置入線切割寬度2 mm的凹槽模擬軸承故障，試驗裝置如圖7所示。

軸承軸向加載2.5 kN，轉(zhuǎn)速為600 r/min。當(dāng)滾動體運動至故障位置時，會引起沖擊，產(chǎn)生聲發(fā)射信號。試驗示意圖如圖8所示，傳感器布置與斷鉛試驗相同，信號采集使用PAC PCI?2聲發(fā)射系統(tǒng)，采樣頻率為2 MHz。

采集60次故障脈沖信號，3個傳感器共接收180個聲發(fā)射信號，由于滾道寬度較小，可簡化傳動路徑為一節(jié)圓，假設(shè)波速恒定，可以利用時差法進(jìn)行線性定位。

3 斷鉛拾取到達(dá)點試驗結(jié)果與分析

本節(jié)應(yīng)用所提出的GRU?AIC方法處理斷鉛信號，與應(yīng)用于地震波初至拾取的閾值判別方法^［10］、STA/LTA方法^［11］、AIC方法^［12］進(jìn)行對比，驗證GRU?AIC方法的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性；與結(jié)合CNN的AIC方法^［27］對比，驗證GRU?AIC處理時序數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

閾值判別法將聲發(fā)射信號中最先超過閾值的點判定為聲發(fā)射信號的到達(dá)時間，極容易受到噪聲的干擾產(chǎn)生誤判，在動設(shè)備診斷中發(fā)射信號的到達(dá)時間也會被信號傳輸路徑差異所影響。對比中為了提高該方法對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，將閾值設(shè)定為信號整體平均值與噪聲平均值的和：

五種方法對比，GRU?AIC方法的平均值最接近0，標(biāo)準(zhǔn)差最小。閾值法與STA/LTA方法誤差分布較為分散，且值較大。真實值為手動選取的真實到達(dá)點，但事件到達(dá)前的噪聲中存在單個點的突變，為了規(guī)避這一問題限制了閾值的選擇范圍，導(dǎo)致了基于閾值的判斷方法存在或多或少的滯后性，拾取點普遍比實際點靠后。

剔除AIC方法的較大誤判點，發(fā)現(xiàn)剩余誤差分布雖然較為集中，但平均值與真實值之間存在一定偏差，整體拾取點比實際點靠前，這可能是因為微小擾動干擾了統(tǒng)計學(xué)判斷標(biāo)準(zhǔn)。而GRU?AIC方法通過添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前處理減弱了這一因素的影響。此外，CNN?AIC表現(xiàn)為誤差小但分散的特征，這一方面證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力，另一方面也體現(xiàn)了CNN網(wǎng)絡(luò)對于時序信息的學(xué)習(xí)能力明顯低于GRU網(wǎng)絡(luò)。

斷鉛信號為靜止條件下采集，因此在高采樣率前提下誤差點數(shù)仍然很小，當(dāng)軸承在實際工況下工作時，噪聲會增多，誤差也會有所增大。同時，實際試驗中的噪聲將會更大程度地干擾原始AIC對到達(dá)時間的選取，拉開其他方法與GRU?AIC方法處理結(jié)果的差距。

4 軸承損傷臺架定位試驗結(jié)果與分析

基于2.2節(jié)的試驗數(shù)據(jù)，給出本文提出算法的實際應(yīng)用：從聲發(fā)射信號中拾取信號到達(dá)時間，進(jìn)而實現(xiàn)無轉(zhuǎn)速信息下的滾動軸承外圈故障定位。

第3節(jié)使用斷鉛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型依然可以應(yīng)用于實際臺架試驗中，用定位結(jié)果與真實值的差來衡量并評價所提出算法的準(zhǔn)確度。此外，由于實際信號相比斷鉛信號存在較多的噪聲，通過滑動取標(biāo)準(zhǔn)差作為預(yù)處理。利用第3節(jié)四種算法進(jìn)行對比，證明GRU?AIC方法拾取到達(dá)時間在滾動軸承故障定位的應(yīng)用潛力。

理想狀態(tài)下，對于同一故障位置的不同樣本，3個傳感器信號到達(dá)時間差應(yīng)相同，散點表現(xiàn)為一條直線。由于本例中故障位置在120°，故理想狀態(tài)下S1與S2信號到達(dá)時間差和S3與S2信號到達(dá)時間差互為相反數(shù)，而S1與S3信號到達(dá)時間差為0。繪制圖11，以該關(guān)系為標(biāo)準(zhǔn)，可以粗略地評估五種方法的處理效果。

根據(jù)圖11可以看出，當(dāng)軸承在低速工況下運動，噪聲增加，閾值法和STA/LTA法對于信號的處理效果較差，幾乎無法明顯區(qū)分3個時間差。AIC方法整體效果較好，但存在多個混淆點，易干擾后續(xù)計算。CNN?AIC處理得到的結(jié)果存在明顯誤判點，分析原因認(rèn)為是卷積過程中降低了數(shù)據(jù)精度，造成錯判。經(jīng)過GRU?AIC方法處理后的直線特征更加明顯，突變點少。

根據(jù)式（10）計算閾值法、STA/LTA，AIC，CNN?AIC和GRU?AIC五種方法對應(yīng)的故障位置角度，如圖12所示。

可以觀察到，閾值法和STA/LTA方法作為手動選擇閾值的方法，在噪聲增加時識別能力下降，結(jié)果分散程度大，基本無法識別出故障位置。AIC，CNN?AIC和GRU?AIC三種方法識別結(jié)果落在真實值120°位置點數(shù)較多，但AIC和CNN?AIC方法得到的結(jié)果中均存在誤判較大的樣本，整體定位表現(xiàn)也不如GRU?AIC方法集中。

分別計算五種方法對應(yīng)識別結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差，并以120°真實值為中心計算標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)而得到位置角度標(biāo)準(zhǔn)差如表3所示。可以看出，GRU?AIC方法的兩項標(biāo)準(zhǔn)差均低于其他方法，其識別結(jié)果更為集中，數(shù)據(jù)的集中程度是衡量定位算法能力的重要標(biāo)準(zhǔn)。

為了同時表示數(shù)據(jù)的集中程度和誤差大小，繪制誤差分布提琴圖如圖13所示，其中樣本均值用黑色線條標(biāo)出?？梢钥闯?，閾值法和STA/LTA方法均存在誤判較大樣本，誤差分布過于分散。AIC和CNN?AIC方法相較GRU?AIC方法仍不夠集中，且AIC方法在-20°位置處存在另一個明顯峰值，容易對故障位置判斷產(chǎn)生較大干擾。整體而言，GRU?AIC方法能夠進(jìn)行樣本集中位置的判斷，基本完成對故障位置的定位。

5 結(jié)""論

本文提出了一種結(jié)合GRU與AIC的聲發(fā)射信號到達(dá)時間拾取方法，通過理論與對比試驗證明了該方法具有較大優(yōu)勢，并能應(yīng)用于無轉(zhuǎn)速信息下的軸承故障定位。本文的主要結(jié)論如下：

（1）所提出的方法能夠有效地考慮信號時序性，從復(fù)雜信號中學(xué)習(xí)信號到達(dá)時刻的特征，增大了信號區(qū)域與噪聲區(qū)域邊界差異，提高了拾取結(jié)果的準(zhǔn)確度。

（2）所提出的方法可以通過GRU網(wǎng)絡(luò)的處理，一定程度上避免AIC過程中窗長選擇的問題，拾取結(jié)果更加穩(wěn)定。

（3）拾取聲發(fā)射到達(dá)時間后，結(jié)合不同試驗條件下傳感器布局及傳播路徑，能夠?qū)崿F(xiàn)對勻速甚至變轉(zhuǎn)速的滾動軸承故障定位。試驗證明了與其他算法相比，GRU?AIC方法在軸承故障定位的優(yōu)勢與潛力。

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Characterization mechanism and location of bearing fault acoustic emission information combined with gate recurrent unit

SHEN Tian LIU Zong-yang LI Hao LIN Jing LIU Xiao-qin TANG Lin-jiang

（1.School of Reliability and Systems Engineering，"Beihang University，"Beijing 100191，"China；2.Faculty of Mechanical and Electrical Engineering，"Kunming University of Science and Technology，"Kunming 650550，"China）

Abstract： Large heavy-duty bearings have special working conditions. Under low speed conditions，"the impact duration is prolonged，"the system response amplitude is reduced，"and the fault information is easier to be covered by noise. Acoustic emission technology has been widely used in the field of structural health monitoring and equipment condition detection because of its sensitivity to weak damage. The spatial localization method in acoustic emission technology can be used to accurately locate faults of large bearing with low speed and heavy load. The localization effect depends on the accurate arrival time of signals. The identification and accurate separation of each acoustic emission event is a major challenge at present. Gate recurrent unit network （GRU）"can consider the internal in sequence data and extract temporal correlation features，"which has certain advantages in signal processing. Akaike information criterion （AIC）"can effectively identify two different stochastic processes. In this paper，"an acoustic emission signal time of arrival picking method based on GRU and AIC is proposed. The results based on the lead and test data show that the proposed method has great potential in determining the large，"heavy-duty，"low-speed bearings acoustic emission signal arrival time by comparing with the traditional AIC，"threshold discrimination and short term averaging/long term averaging.

Key words： fault diagnosis；"bearing；"acoustic emission；"time of arrival picking；"Akaike information criterion；"gate recurrent unit

作者簡介： 沈""田（1999―），女，碩士研究生。電話："（010）82317662；"E-mail："shentian@buaa.edu.cn。

通訊作者： 林""京（1971―），男，博士，教授。電話："（010）82317662；"E-mail："linjing@buaa.edu.cn。