基于聲音信號的托輥故障診斷方法

郝洪濤，倪凡凡，丁文捷

（1.寧夏大學 機械工程學院，銀川750021； 2.寧夏智能裝備CAE重點實驗室，銀川750021）

遠程帶式輸送機具有運行成本低、操作簡單、效率高和運距遠等特點，是重要的散裝物料運輸工具。但在運行過程中，會發生各類事故并存在安全隱患。目前，遠程帶式輸送機故障檢測主要依賴于人工巡檢，工作量大且工作環境危險。隨著通信與信息采集技術的不斷的提高，為智能巡檢創造了條件。針對遠程帶式輸送機的故障檢測，當前國內外許多學者提出了智能巡檢方式，目的都是利用巡檢設備搭載各種傳感器實現對遠程帶式輸送機的智能巡檢，降低人工巡檢的工作強度并提高故障判斷的可靠性[1-6]。

托輥是帶式輸送機的重要部件，其故障會對整個輸送系統造成嚴重損失，因此需要對托輥的運行狀況進行預測和診斷。本文以遠程帶式輸送機的托輥故障預測和診斷為目的，提出基于聲音信號分析的托輥故障診斷方法。該方案可嵌入到各種巡檢設備中，為帶式輸送機智能巡檢提供具體技術支撐。

1 基于聲音信號的故障診斷方案設計

圖1 托輥故障診斷方案

托輥故障主要發生在其軸承部分，滾動軸承故障具體可參閱文獻[7]。該方案運用聲學傳感器采集帶式輸送機的聲學信息，然后進行診斷與檢測，判斷帶式輸送機的托輥是否出現異常。本文設計的帶式輸送機托輥故障診斷的總體方案如圖1所示。

開發軟件采用LabVIEW。整個診斷系統的工作模塊包括：

（1）聲音信號采集

聲學傳感器采集聲音信號，故障診斷系統讀取聲音信號，并用帶通濾波器對環境噪聲進行初步濾除。

（2）時域特征參數分析

利用時域特征參數函數處理托輥聲音信號，輸出時域特征參數分析的結果。時域診斷程序如圖2所示，巡檢系統選取均方根、反峰值、正峰值、峰峰值等時域特征參數進行聲音信號診斷，當這些特征參數中有超過設定的閾值時，警示燈便會亮起。

（3）頻域分析

利用快速傅里葉變換（FFT）處理托輥聲音信號，輸出聲音信號的頻譜圖。做功率譜得到聲音信號的整體頻譜圖波形。

（4）經驗模態分解（EMD）

因為EMD分解不需要構造基函數，因此本質上有別于小波分析法，理論上可以應用于任何信號的處理，非常適合處理非線性、非平穩信號，經常被應用于信號處理領域[8-10]。EMD降噪程序的目標是對滾動軸承信號進行降噪，濾除外界聲音的干擾，得到托輥滾動軸承的運轉聲音特性。LabVIEW 中無專門的EMD模塊，可參照文獻[11-12]編寫。

圖2 “時域診斷.vi”程序

（5）小波包分解與重構和希爾伯特變換

小波包是為了進一步提高頻率分辨率而發展起來的一種數學工具，它對信號分解與重構的實際應用具有舉足輕重的作用[13]。LabVIEW 軟件中有小波包分解與重構函數，利用其可方便實現對聲音信號分解與重構。

希爾伯特（Hilbert）變換可以巧妙地使原始信號產生90°的相移，定義出任意時刻的瞬時頻率、瞬時相位及瞬時幅度，找到短信號與復雜信號的瞬時參數。通過希爾伯特變換可以得到解析信號，其實部是實信號本體，虛部是希爾伯特變換得到的，以解析信號的模作為信號的包絡。

系統診斷過程如下：

（1）如果時域特征參數大于設定的閾值，進行初步故障報警，并與頻域顯示對比，以確定托輥是否發生故障；

（2）如確定發生故障，可通過EMD的時域顯示并結合帶式輸送機帶速確定托輥故障發生區間，進而確定是那個方位的托輥發生了故障；通過小波分解與重構和希爾伯特包絡分析可確定軸承故障的部件。

本系統編程軟件采用LabVIEW，設計過程中采用了模塊化編程，各個部分存在主次關系或并列關系，使得軟件的結構清楚，改動容易，也便于后期的改進。時域特征參數分析、快速傅里葉變換、功率譜分析重要用于對故障的初步判斷；經驗模態分解、小波分解與重構和希爾伯特包絡分析結合用于對故障的定位、定性分析。

2 診斷方案實驗驗證

2.1 托輥軸承故障分析

滾動軸承出現故障時，轉動過程中相互接觸的原件表面損傷點處連續沖擊產生振動，這種振動沖擊通常是周期性的。軸承的故障頻率即是指損傷帶來的沖擊重復頻率，診斷滾動軸承時最重要的是找到沖擊的重復頻率[14]。滾動軸承出現磨損時，一般不會是只有一部分出現磨損，往往是滾動軸承出現多處損傷，損傷的類型、程度也不一樣。因此滾動軸承的單點損傷故障頻率計算理論與實際故障頻率會存在差別，但也會對軸承的故障診斷起到一定的指導作用。

表1為滾動軸承單點故障頻率計算公式[7]，D為軸承節徑（內外滾道的平均值），ɑ為公稱接觸角，z為滾動體個數，d為滾動體直徑，m為出現缺陷或損傷的滾動體個數，finner為內圈轉動頻率，其計算公式如下

其中：N為滾動軸承的內圈轉速(r/min)。

本實驗中研究的帶式輸送機托輥型軸承型號是6305，滾動體個數7，滾珠直徑11.5 mm，內徑25 mm，接觸角0°，外徑62 mm，節徑43.5 mm，結合表1中計算公式得托輥軸承的單點故障特征頻率，如表2所示。

2.2 實驗數據來源

本次實驗數據來自某企業的帶式輸送機現場，由工程技術人員通過長期積累收集所得。試驗設備和測試現場如圖3所示。測試所用的噪聲傳感器型號為CRY2112，其頻率范圍10 Hz～20 kHz，由于其輸出信號為4 mA～20 mA，所以需要通過轉換電路轉換為電腦聲卡能接受的電壓信號（1 V以內），信號采集系統以電腦聲卡為硬件、LabVIEW為軟件平臺進行開發。由于巡檢裝置還沒完成樣機的開發，現場試驗過程由測試人員手持測試裝置完成測試。

表1 軸承故障頻率計算公式/Hz

表2 滾動軸承單一故障點特征頻率/Hz

圖3 試驗設備和測試現場圖

2.3 托輥軸承狀態預判斷

（1）托輥軸承正常運轉與出現故障時，軸承聲音信號的時域特征參數會發生變化，此種變化可作為托輥軸承是否出現異常的初步判斷。實驗中采集到的時域參數如表3所示。可以看到出現故障時，時域特征參數發生了明顯變化。

表3 時域特征參數對比

（2）對托輥軸承的運轉聲音信號進行FFT峰值檢測，通過對比正常托輥軸承聲音信號（圖4）和故障托輥軸承聲音信號（圖5）的頻譜圖，發現托輥軸承運轉聲音信號出現異常時，聲音信號的頻率范圍分布比較廣，在0～7 000 Hz比較集中，幅值比較大，且由于托輥軸承出現故障引起高頻聲音信號，4 000 Hz～6 500 Hz范圍內的聲音信號比較強烈。

（3）圖6是正常托輥軸承運轉聲音信號功率譜密度圖，托輥聲音信號的功率譜以反比例函數曲線的形式在逐漸下降；圖7是托輥軸承出現故障時的功率譜密度圖，頻率5 000 Hz 區域的聲音信號和10 000 Hz區域的聲音信號有明顯的突出。

圖4 正常托輥軸承FFT檢測頻譜圖

圖5 軸承外圈有故障時托輥FFT檢測頻譜圖

圖6 正常托輥軸承信號功率譜密度圖

圖7 軸承外圈有故障時信號功率譜密度圖

2.4 判斷托輥軸承異常區間

運用EMD經驗模態分解時，得到的波形圖如圖8、圖9所示。

發現波形圖的信號波形成分非常清晰，這是EMD經驗模態分解的獨特優勢。圖8中遠程帶式輸送機的托輥正常平穩運轉時，波形非常平穩。圖9中托輥發生異常時，信號的幅值在逐漸增大后又逐漸減小，這是由于巡檢的聲音傳感器逐漸靠近異常部位與遠離異常部位時，異常托輥軸承發出的聲音信號在逐漸減弱，這時結合巡檢裝置的運行速度可推斷出托輥軸承出現異常的區段。

圖8 正常托輥軸承EMD檢測圖

圖9 軸承外圈有故障時EMD檢測圖

2.5 托輥軸承故障頻率提取

小波包分解對信號的分析更加細致，不但可以分解低頻分支的信號，還能分解高頻分支的信號，小波包通過逐級分解可以得到信號的不同頻段。本文選取了小波函數類型db02，分解層數為3 層。圖10所示為經過小波包3 層分解的托輥軸承信號波形圖。通過這些節點波形圖的對比，節點（3.0）波形圖中，信號的波峰比較突出與清晰。考慮到托輥軸承的實際運轉速度比較低，當托輥軸承出現單一類型故障時，通過之前的理論計算得到故障頻率屬于低頻段，所以選取節點（3.0）頻段的波形做進一步的分析。

圖11到圖14中，為了便于顯示，取0 dB 的基準為1 mV。圖11所示正常托輥軸承聲音信號的包絡頻譜圖，軸承聲音信號的幅值沒有比較大的波動，比較平穩。

圖12所示為托輥軸承單一外圈故障的包絡頻譜圖，圖中頻率大約7.5 Hz的信號幅值和大約15 Hz信號的幅值都較大，頻率恰好成2倍的關系。在表2中計算得到軸承的單一外圈故障點故障頻率是fo=7.1 Hz，與在包絡頻譜圖中發現的故障頻率非常接近。

圖10 小波包3層分解對應的波形圖

圖11 正常信號包絡頻譜圖

圖13所示托輥軸承滾動體故障的包絡頻譜圖中，頻率大約為11 Hz的信號幅值非常突出。

表2中得到的單一滾動體故障點故障頻率是fr=11.2 Hz，和通過理論計算的滾動體故障頻率基本相符。此外，信號頻率大約是23 Hz 的幅值也是比較突出，而頻率23 Hz 大約是頻率11.2 Hz 的2 倍，即2fr。

圖14所示為托輥軸承的內圈出現單一故障點時運用小波包分解與Hilbert包絡解調得到的包絡頻譜圖。

圖12 單一外圈故障點包絡頻譜圖

圖13 單一滾動體故障點包絡頻譜圖

圖14中信號的頻率在26 Hz左右的幅值和頻率在51 Hz左右的幅值都比較突出，頻率26 Hz與理論計算得到的單一故障點內圈故障頻率26.4 Hz 非常接近，信號頻率51 Hz 與理論計算得到的單一故障點頻率大約是2倍的關系。

圖14 單一內圈故障點包絡頻譜圖

3 結語

以LabVIEW軟件為開發平臺，研究了基于聲音信號的托輥故障診斷方法。文中提出的方案能實現托輥軸承聲音信號的采集與輸入，并利用多種診斷方法的結合完成信號分析與故障診斷。通過時域特征參數分析和設定閾值預估托輥軸承運行狀態；頻域分析中，FFT峰值檢測法得到頻譜圖，運用功率譜分析法得到托輥軸承運轉聲音信號波形的整體趨勢，以防漏掉重要特征信息，通過頻譜圖可初步確定托輥故障的發生；時頻分析中，采用小波包分解與重構和Hilbert 包絡解調聯合檢測方法，去除托輥軸承運轉聲音信號的本底噪聲，得到托輥軸承不同故障類型對應的故障頻率。EMD 經驗模態分析法對托輥軸承信號做出更好的波形細化分析，通過波形圖的變化趨勢判斷托輥軸承發生異常的時間，進而預估托輥故障軸承在帶式輸送機的區段。巡檢診斷的多種檢測方法之間做到優勢互補，對托輥軸承的運轉情況做出預測，并診斷出帶式輸送機的托輥軸承故障特征頻率。

實驗結果表明，該方案能較好地預估與診斷托輥軸承運行狀況，為遠程帶式輸送機的智能化巡檢系統實現奠定了基礎。