基于包絡譜分析的滾動軸承故障聲發射診斷研究

郭福平，沈書乾，段志宏，孫志偉

（1.廣東石油化工學院機電工程學院，廣東茂名525000；2.廣東省特種設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實驗室，廣東茂名525000）

基于包絡譜分析的滾動軸承故障聲發射診斷研究

郭福平1，3，沈書乾2，段志宏3，孫志偉3

（1.廣東石油化工學院機電工程學院，廣東茂名525000；2.廣東省特種設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實驗室，廣東茂名525000）

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

聲發射；滾動軸承;包絡譜分析；小波分析

以軸承為例，目前國外對軸承的聲發射特性研究和應用日益深入。如美國物理聲學公司（PAC）研發了對軸承及齒輪的監測專用手持聲發射儀及軟件，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的檢測設備和方法。我國目前采用不同的信號提取方法對滾動軸承聲發射信號處理方面展開了很多工作，但并沒有形成一定的標準。

滾動軸承是旋轉機械中重要的基礎部件，也是最容易損壞的機械零件之一。軸承的損壞會導致機器產生噪聲和劇烈振動，甚至會造成設備的損壞，約有1/3的旋轉機械故障是由于軸承的損壞造成的[2-3]。滾動軸承的故障檢測，常用振動分析方法，但對于早期故障，含有微弱故障特征的振動信號易被噪聲淹沒，所以很難被發現。利用聲發射檢測技術可及時發現滾動軸承的早期故障，對保障設備的安全運行、節約成本具有重要意義。

本文通過在滾動軸承的外圈、內圈、滾子上預加人工缺陷，對采集到的聲發射信號進行小波濾波，以及包絡解調分析，提取故障特征頻率，以確定是否發生故障及故障類型，為有效檢測滾動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

式中：a——尺度因子；

b——時間因子。

對于任意平方可積的函數f（t）∈L2（R），其連續小波變換的定義為

若對式中的尺度因子a和時間因子b進行離散化，即取：

則可定義函數f（t）的離散小波變換，目的是便于計算機運算，尺度因子a通常取2[4]。

小波變換具有同時在時域和頻域表征信號局部特征的能力，這對于分析含有瞬態現象的聲發射信號非常適合[5-6]。如軸承故障診斷系統中，信號在任意時間點附近的頻率特征都非常重要。處理這樣的信號，用小波分析法能夠將時域和頻域結合起來描述信號的時頻特征。所以對于軸承的狀態監測與故障診斷運用小波分析法具有優勢。

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、小波基函數的屬性、所作分析的具體要求來選取最佳的小波基函數。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形狀相近，那這個信號中包含的和小波基函數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。具體實驗時，可根據小波基的正交性、緊支性和衰減性、對稱性、消失矩階數特征關系選擇合適的小波基[7-10]。

實際工程運用中信號處理都是經過截斷的離散時間序列，頻率分辨率是無限的。對實驗信號的分解發現，分解尺度大于4時，小波分解只是增加了對低頻信號的分辨率，對聲發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）信號預處理。對于連續信號必須以能夠捕獲原信號細節的速率取樣，不同應用決定不同的取樣率。

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

3）信號處理。舍棄非顯著系數，并對信號進行壓縮，也可以用某種方式對信號濾波或去噪。輸出或重構以恢復經過處理的信號。

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

2 實驗裝置及故障特征頻率

2.1 實驗裝置

建立如圖1所示的滾動軸承故障聲發射檢測實驗系統，主要由實驗臺、電機、滾動軸承、控制柜以及聲發射數據采集系統等組成。

圖1 實驗裝置圖

實驗選用美國物理聲學公司（PAC）的PCI-2全數字式聲發射采集系統、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 滾動軸承的故障特征頻率

采用聲發射技術對滾動軸承故障的信號處理是以一些相關現象為基礎。滾動軸承由內圈、外圈、滾子、保持架等部件組成。如果這些部位出現裂紋、剝落、壓痕等故障時，在運行過程中反復沖擊并產生低頻振動，由于裂紋的擴展而激發故障周期性的聲發射信號產生；也就是說，由于軸承損傷將以一定的軸承特征頻率來“振響”聲發射傳感器，這樣就為滾動軸承故障診斷提供了一項非常有價值的指標。當軸承出現損傷時，運轉過程中不同的損傷部位有其不同的特征頻率：

式中：fr——軸的旋轉頻率；

d——滾子直徑；

z——滾子數目；

α——軸承的壓力角；

D——節圓直徑。

本實驗使用單列圓錐滾子軸承，其中z=17、D= 38.5mm、d=6.4mm、α=45°。根據上述理論公式可知，可以計算出不同轉速下的故障特征頻率。計算的特征頻率參數如表1所示。

表1 滾動軸承故障特征頻率 Hz

圖2 原始信號

3 滾動軸承故障診斷的小波分析

3.1 分析過程

將實驗采集到的滾動軸承外圈、內圈、滾子故障聲發射信號進行預處理，提取信號，再對信號選取dB10小波基，對數據進行4層分解，把信號分解到4個不同頻帶，調用分解公式對低頻帶信號輸出最高級系數，獲得修改后的信號，即再進行信號重構。

3.2 小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用

滾動軸承運行過程中，外圈、內圈、滾子在異物、其他零件作用、外力沖擊等情況下會出現故障。圖2為原始波形圖，將圖中的原始波形信號用dB10正交小波基進行4層小波分解。分解結果如圖3所示，d1～d4表示第1層、第2層、第3層、第4層細節信號。

為了提取外圈、內圈、滾子故障特征頻率，進一步對第一層細節信號d1做Hilbert包絡并進行譜分析，結果如圖4～圖6所示。可以看出，在100，200，300，400，500，600，700，800 r/min的包絡譜圖上都能找到與表1理論故障特征頻率同轉速下相對應的頻率范圍，也就是說在不同轉速下的包絡譜圖上存在與理論故障特征頻率相對應的頻率范圍。

圖3 dB10小波4層分解結果

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譜上找到的特征頻率范圍是否有效可信，有必要進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、內圈故障、滾子故障的特征頻率相對誤差分析表。相對誤差計算公式如下：

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，可以找出滾動軸承內圈、外圈、滾子故障在同一轉速下理論特征頻率相差的最小值，即為100 r/min時，外圈與內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 滾子故障時不同轉速下的包絡譜圖

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，內圈-7.45%～3.63%之間，其絕對值都遠小于21.04%。也就是說在用小波包絡譜分析滾動軸承故障時，其故障特征頻率分析值與理論值雖然沒有完全吻合，但在它允許的波動范圍內，不會造成不同故障形式之間的誤判。由此可知運用小波包絡譜分析這種方法可以有效地發現滾動軸承的故障類型。

4 結束語

通過對采集到的外圈、內圈、滾子故障軸承聲發射信號進行小波分解重構，進而分析包絡信號的功率譜圖，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，不會造成對不同故障形式的誤判。因此基于小波包絡譜分析方法用來診斷外圈、內圈、滾子故障軸承是有效的。同時也為有效檢測滾動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

聲發射檢測與其他常規無損檢測方法相比，具有動態、整體、實時、在役、要求低、對構件幾何形狀不敏感的優點。所以，聲發射技術廣泛用于石油化工、電力、材料試驗、民用工程、航空航天、金屬加工、交通運輸等領域[1]。

2015-02-07；

2015-03-24

廣東省石化裝備故障診斷重點實驗室開放課題（GDUPTKLAB201324）

廣東省茂名市科技計劃項目（201316）

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