基于聲發射技術的滾動軸承故障檢測

趙一帆，齊明俠，趙繼紅，趙煥娟

(1.中國石油大學(華東) 機電工程學院，山東 東營 257061；2.亞大塑料制品有限公司，河北 涿州 072761)

滾動軸承在旋轉機械中是最容易損壞的機械零件之一。近幾年來，許多學者對滾動軸承的故障檢測進行了廣泛的技術研究[1-4]，其中最為普遍的是振動分析法，而利用聲發射技術對軸承的故障進行檢測的試驗研究還比較少。下面根據聲發射技術的特點，利用PAC公司開發生產的聲發射硬件及軟件系統，對軸承聲發射信號進行實時連續采集，對采集到的聲發射信號首先利用能量分析法進行初步故障診斷，然后對聲發射信號進行自相關預處理，突出聲發射信號的非高斯成分，并進行FFT變換得到頻域信號，再利用模糊識別法中的“擇近原則”，通過建立隸屬函數和貼近度函數，來完成軸承故障的識別。

1 軸承聲發射技術原理

1.1 聲發射技術

聲發射(Acoustic Emission，AE)是指當材料受力作用產生變形或斷裂時，以彈性波形式釋放出應變能的現象。用儀器探測、記錄、分析聲發射信號和利用聲發射信號推斷聲發射源的技術稱為聲發射檢測(acoustic emission testing，AET)技術[5]。與普通振動信號相比，聲發射信號頻率范圍更寬，信息量更大。利用其高頻段信號進行故障診斷，可以有效地抑制其他低頻干擾信號，因此信噪比較高。此外，聲發射信號對軸承工作狀態有響應時間短，變化敏感度好等優點[6]。聲發射傳感器體積小、安裝方便，可以對運行中的設備進行在線實時監測。

1.2 軸承聲發射信號的產生

軸承運行過程中，由于失效、過載和交變載荷作用會使其表面形成裂紋、磨損、壓痕和膠合等故障。在故障的初級階段，金屬內的晶格發生彈性扭曲，由原先穩定的低能態晶格變為不穩定的高能態晶格，當這些晶格的彈性應力達到臨界值后，晶格將會滑向相鄰的下一個低能態，達到新的穩態。在這些晶格的狀態轉變過程中將釋放應變能，其中一部分應變能將以瞬態彈性波的形式發射出來。由于循環接觸壓應力周期性地作用在摩擦表面上，使表面材料疲勞而產生微粒脫落，軸承內、外圈滾道上出現麻點、剝落等。伴隨著疲勞損壞故障的發生，將產生相應的聲發射信號。

2 試驗

2.1 試驗裝置

試驗裝置如圖1所示，主要由試驗臺、聲發射傳感器、前置放大器、數據采集系統和計算機組成。數據采集系統采用PCI-2型測量系統和AEwin軟件系統，前置放大器的范圍是20～60 dB，傳感器的頻率響應范圍為3 kHz～3 MHz，數據采集卡的采樣頻率為40 MHz。為了減少AE信號在傳播過程中的衰減，將傳感器直接安裝在軸承座上預先制造出的平面上，并采用專用耦合劑進行耦合。

圖1 軸承試驗臺裝置示意圖

2.2 試驗軸承

試驗采用某公司生產的6206軸承，其尺寸參數為：軸承外徑62 mm；內徑30 mm；球徑9.52 mm；球數為9粒；軸承接觸角α=0°。

2.3 試驗方法

采用電火花加工技術，在試驗軸承上加工出缺陷，為了對比分析，同時采用另一套完好的軸承進行試驗。首先，將完好軸承安裝在試驗臺的軸上，在模擬工況條件下，多次采集AE信號(設為通道1)，然后換上有缺陷的軸承，在同樣的試驗條件下采集AE信號(設為通道2)，最后通過能量分析法、模糊識別法等進行軸承的故障診斷。

3 試驗結果及分析

3.1 能量分析法

由于聲發射過程是一種應力波的釋放，即能量釋放過程，故可以通過聲發射信號的能量分布變化特征來進行信號分析。聲發射信號的能量正比于聲發射波形的面積，通常采用方均根電壓Vrms或均方電壓Vms進行能量測量。聲發射信號V(t)的均方電壓和方均根電壓定義如下[7]：

(1)

(2)

式中：ΔT為平均時間，s；V(t)為隨時間變化的信號電壓，V。

Vms隨時間的變化正比于聲發射信號的能量變化率，聲發射信號從t1至t2時間內的總能量E可由下式表示：

(3)

圖2所示為電動機轉速頻率為15 Hz，采集頻率為200 kHz時的能量圖。圖3為轉速頻率為20 Hz，采集頻率為500 kHz時的能量圖。

圖2 能量圖(采樣頻率200 kHz)

圖3 能量圖(采樣頻率500 kHz)

由于故障軸承產生聲發射信號時釋放能量，并且產生的聲發射波有較寬的頻帶，將會使一部分能量落在傳感器的諧振區內引起傳感器的諧振。故障越嚴重，檢測到的能量就越大，釋放的能量大小與故障的嚴重程度有關。

從圖2和圖3可以明顯地看出，通道2的能量比通道1的大。因此，可以初步判斷通道2的軸承有故障。

3.2 頻譜分析法

上述分析只能初步判斷通道2的軸承是故障軸承，但沒有確定故障的類型，現對AE信號進行頻譜分析。首先，對AE信號進行自相關預處理，突出聲發射信號的非高斯成分，然后再進行頻譜分析。

當軸承出現損傷時，運轉過程中不同的損傷部位會有不同的特征頻率[8]。

fr=n/60

(4)

(5)

(6)

(7)

式中:fr為內圈旋轉頻率；fc為保持架通過內圈頻率；f0為保持架通過外圈頻率；fb為球上一點通過外圈或內圈的頻率；Dpw為球組節圓直徑，mm；Dw為球徑，mm；α為接觸角；n為轉速，r/min。

由軸承的尺寸參數計算出的相應特征頻率為：fr=15 Hz,fc=5.97 Hz，f0=53.7 Hz,fb=29.3 Hz。

FFT變換后的頻譜圖如圖4所示。

圖4 通道2的原始信號和頻譜圖

當軸承出現某一故障時，一般出現以特征頻率為基頻的高次諧波的組合，這時可以得到頻率與軸承故障之間的關系如表1所示(q為正整數；Z為軸承滾動體個數)。將測得的頻域信號的高峰值與表1中算出的頻率值相比較，就可以確定軸承的故障類型。

由于采集的軸承聲發射信號除了來自軸承以外，還存在來自機械系統的其他干擾信號。因此簡單地用測得的頻域信號的高峰值與表1中算出的頻率值相比較，難以精確確定軸承的故障類型。

表1 特征頻率與故障類型

3.3 模糊識別法

鑒于上述問題，采用“擇近原則”來判定軸承的故障類型。

擇近原則是模糊識別中的一種間接方法，一般用于群體模型的識別[3-4]。它是指，若Ai,B∈Γ(U)，其中i=1,2,…,m，存在i0(i0∈i)，使

N(Ai0,B)=max{N(A1,B),N(A2,B),…,

N(An,B)}

(8)

則認為B與Ai最貼近，即判定B與Ai最為貼近。

應用“擇近原則”關鍵是要建立模糊集的隸屬函數，然后再進行模式識別。

3.3.1 構造隸屬函數

構造隸屬函數遵循的原則是：應使所采集的頻率值與理論計算所得的各故障特征頻率值盡量接近，這樣其函數值愈大。本例采用指派方法確定隸屬函數。所謂指派方法，就是根據問題的性質套用現成的某些形式的模糊分布，然后根據測量數據確定分布中所含的參數。指派隸屬函數的方法普遍被認為是一種主觀方法，可以把人們的實踐經驗考慮進去。根據采集的聲發射信號特征以及多次應用實踐，在此選擇中間型柯西分布隸屬函數，即：

μj(x)=[1+β(x-βij)γ]-1

(9)

式中：β>0，γ為正偶數；本例取β=0.05，γ=2。

3.3.2 求每種故障的貼近度并判斷故障類型

應用下式求貼近度σ(Ai,B)，根據σ(Ai,B)值的大小判斷軸承是否有故障及故障類型。

(10)

經測試分析得到軸承的時域和頻域曲線，用上述模糊識別法通過計算機編程計算得到各類故障的貼近度計算值，如表2所示。

表2 貼近度計算值

由于聲發射信號中包含有大量的其他信號，故障信號只占很少的一部分，計算得出的所有貼近度的值都較小。由上表可見貼近度最大的故障號為1，查表1即得可能的故障類型為軸承外圈有點蝕。還可以發現故障號9的貼近度比較大，可以推測鋼球也有一定的磨損。

試驗完畢，取下兩個軸承，發現通道2的滾動軸承外圈確實有很大的點蝕。將軸承拆卸之后，用放大鏡觀察發現其中幾個鋼球有微小點蝕。試驗證明滾動軸承的故障類型與以上分析相一致。

4 結束語

建立的滾動軸承故障診斷試驗臺，通過能量分析法、頻譜分析法和以模糊數學為基本原理的模糊識別法實現了軸承故障的識別。結果表明，AEwin軟件方便，簡單，易操作，信號處理比較簡單，且具有抗干擾性好，檢測靈敏度高的特點。因此，聲發射檢測技術對軸承故障診斷具有較好的可行性和有效性，聲發射技術亦適于在機械設備故障診斷中推廣應用。