基于聲發(fā)射技術(shù)的滾動(dòng)軸承初期缺陷監(jiān)測(cè)試驗(yàn)分析*

呂長(zhǎng)飛，吳小玉

(1.貴州師范大學(xué) 機(jī)械與電氣工程學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550014； 2.貴州師范大學(xué) 機(jī)械與控制仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州 貴陽(yáng) 550014)

0 引 言

滾動(dòng)軸承做為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件[1]，應(yīng)用廣泛，軸承故障是造成旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的主要原因，軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)備受關(guān)注。滾動(dòng)軸承的典型故障是在工作過(guò)程中產(chǎn)生的局部缺陷，主要表現(xiàn)為循環(huán)接觸應(yīng)力下的疲勞開(kāi)裂[2]。在故障發(fā)生前，即缺陷發(fā)生的初期階段就發(fā)現(xiàn)缺陷，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)尤為重要[3]。軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)最成熟技術(shù)為振動(dòng)分析，但其存在低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障檢測(cè)靈敏度低、初期缺陷檢測(cè)識(shí)別能力有限等不足，AE可克服振動(dòng)分析存在的這兩個(gè)缺陷，其在軸承缺陷監(jiān)測(cè)中的研究具有重要意義[4]。Mba D等[5]對(duì)AE在旋轉(zhuǎn)機(jī)械(軸承、齒輪箱和泵)中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述。AE廣泛運(yùn)用于轉(zhuǎn)子動(dòng)態(tài)故障檢測(cè)，Tandon N[6]和Al-Balushi KR[7]利用AE技術(shù)對(duì)軸承缺陷進(jìn)行了研究；上述利用AE探測(cè)軸承的技術(shù)僅適用于AE信號(hào)信噪比高的情況。去噪是AE技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用的研究熱點(diǎn)之一，眾多去噪技術(shù)被應(yīng)用于AE信號(hào)的噪聲抑制，如Hilbert-Huang變換、光譜峰度、濾波器、小波變換(WT)等[8-9]。離散小波變換(DWT)可用于AE信號(hào)去噪，高階DWT分解的頻率分辨率結(jié)果精度較低，小波包變換(WPT)作對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)如軸承缺陷產(chǎn)生的AE信號(hào)具有較好的去噪能力，Law等人的[10]提出了一種基于WPT分解和Hilbert-Huang變換的主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，發(fā)現(xiàn)AE比振動(dòng)更容易檢測(cè)頻率特性的變化。自相關(guān)函數(shù)(ACF)廣泛用于尋找信號(hào)中的模式，特別是在有噪聲的信號(hào)中尋找周期性，該功能在AE軸承監(jiān)測(cè)中尚未得到廣泛應(yīng)用。He等人[11]將短時(shí)RMS和ACF相結(jié)合，有效地從AE信號(hào)中提取軸承故障特征頻率，是為數(shù)不多的研究之一。筆者采用了一種結(jié)合WPT預(yù)處理、HT包絡(luò)提取和ACF探尋模式的增強(qiáng)型包絡(luò)分析方法,實(shí)現(xiàn)了基于AE信號(hào)的滾動(dòng)軸承缺陷在線監(jiān)測(cè)，此方法(WPT-ACF)可減少正常軸承運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的AE。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在低信噪比的情況下，特別是存在初期缺陷情況下，該方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的包絡(luò)識(shí)別方法。

1 問(wèn)題定義和提出的方法

滾動(dòng)軸承故障報(bào)警通常是基于對(duì)局部缺陷的檢測(cè)[12]。當(dāng)軸承的內(nèi)圈或外圈出現(xiàn)局部缺陷時(shí)，在滾動(dòng)單元每次通過(guò)軸承套圈的缺陷區(qū)域時(shí)就會(huì)產(chǎn)生沖擊，此時(shí)，由于表面微凸體的彈性或塑性變形、斷裂或粘附，會(huì)周期性地產(chǎn)生高頻AE脈沖[13]。包絡(luò)分析是適用于軸承故障該類缺陷的檢測(cè)技術(shù)，它已被應(yīng)用于振動(dòng)和AE信號(hào)，以檢測(cè)由軸承缺陷部件引起的信號(hào)振幅的周期性增加[14-15]。在高信噪比時(shí)，沖擊在時(shí)域信號(hào)中表現(xiàn)明顯，包絡(luò)譜圖中出現(xiàn)明顯的峰值，說(shuō)明軸承中存在缺陷，但在低信噪比條件下，傳統(tǒng)的包絡(luò)分析方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。本文將包含自相關(guān)函數(shù)的HT包絡(luò)法與WPT相結(jié)合，在AE信號(hào)頻譜中可獲得顯著峰值，增強(qiáng)低信噪比時(shí)包絡(luò)分析。此方法步驟為：①聲發(fā)射信號(hào)采集；②采用WPT進(jìn)行信號(hào)去噪，采用WPT對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，按信號(hào)的帶寬分成窄的頻帶，實(shí)現(xiàn)最合適的波段(最高的信噪比)選擇；③采用HT進(jìn)行包絡(luò)提取；④使用ACF進(jìn)行模式識(shí)別，將其應(yīng)用于信號(hào)包絡(luò)中，以發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)單元與缺陷之間撞擊時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中的循環(huán)模式，從而在下一步中獲得更清晰的包絡(luò)譜；⑤應(yīng)用FFT進(jìn)行頻域變換；波峰搜索，以識(shí)別存在缺陷所對(duì)應(yīng)的峰值。此WPT-ACF包絡(luò)的輸出是自相關(guān)函數(shù)的頻譜，該譜圖在不同頻率上的峰值對(duì)應(yīng)于軸承存在缺陷的地方，這包括內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)組件。

小波信號(hào)處理適用于頻率隨時(shí)間變化的非平穩(wěn)信號(hào)。WPT是小波分解的推廣，對(duì)信號(hào)進(jìn)行了深層分解，可提供更好的頻率分辨率[16]。將該濾波器組應(yīng)用于聲發(fā)射信號(hào)，選擇信噪比較高的節(jié)點(diǎn)，以降低正常軸承運(yùn)行產(chǎn)生的噪聲，WPT可按如下方程計(jì)算：

(1)

(2)

進(jìn)行HT可獲得信號(hào)附加的振幅、瞬時(shí)相位和振動(dòng)頻率信息[17]。對(duì)x(t) 進(jìn)行HT(H{x(t)}),就是對(duì)x(t)與信號(hào)1/π進(jìn)行卷積運(yùn)算，即輸入為h(t)時(shí)線性定常系統(tǒng)和脈沖響應(yīng)1/πt。h(t)可定義為:

(3)

ACF廣泛運(yùn)用于探尋信號(hào)模式，特別是在有噪聲的信號(hào)中探尋周期性。對(duì)于給定信號(hào)f(t)的自相關(guān)函數(shù)Rf(t)，定義為:

(4)

式中：f*是共軛復(fù)數(shù)；*是卷積算子。

2 實(shí)驗(yàn)裝置及設(shè)計(jì)

搭建的測(cè)試平臺(tái)如圖1所示。實(shí)驗(yàn)測(cè)試軸承選用單列圓錐滾子軸承，其特性為：內(nèi)徑130 mm，外徑280 mm；寬度72 mm；重量18 kg。實(shí)驗(yàn)選用Vallen VS900RIC AE傳感器(帶寬為100 kHz～1 MHz)，其包含一個(gè)34 dB前內(nèi)置放大器，工作溫度從40～85 ℃，信號(hào)帶通范圍為70～500 kHz。AE傳感器安裝在測(cè)試軸承上，如圖2所示，前置放大器通過(guò)一個(gè)與線性電源相連的解耦箱供電，解耦箱通過(guò)同軸電纜連接到數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡選用NI 9223，其最大采樣率為1M/s、16位分辨率，電壓輸入范圍±10v，數(shù)據(jù)采集、處理使用LabView軟件。

圖1 缺陷測(cè)試裝置圖

圖2 AE傳感器安裝位置圖 圖3 軸承外圈缺陷圖

測(cè)試軸承缺陷通過(guò)鉆頭在外套圈進(jìn)行機(jī)械刻痕產(chǎn)生，缺陷位置在沿滾道方向約3 mm，寬度5 mm、深度1 mm。圖3為內(nèi)鏡檢查獲得的缺陷圖像。測(cè)試時(shí)，試驗(yàn)臺(tái)以最大轉(zhuǎn)速(1 650 r/min)和最大徑向和軸向載荷(分別為40 kN和140 kN)運(yùn)行，運(yùn)行1 h后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集間隔時(shí)間10 s，采集時(shí)長(zhǎng)2 s，共采集18個(gè)數(shù)據(jù)。對(duì)無(wú)缺陷時(shí)的軸承使用相同的測(cè)試過(guò)程獲取AE信號(hào)樣本，以便與缺陷信號(hào)進(jìn)行對(duì)比。

3 小波變換最優(yōu)參數(shù)選取

對(duì)AE信號(hào)頻譜進(jìn)行WPT各階分解，探尋最優(yōu)分解和WPT節(jié)點(diǎn)，獲得更好的信號(hào)去噪效果，選用WPT-ACF譜的信噪比計(jì)算公式如下：

(5)

(6)

其中：BPFO為測(cè)試軸承的缺陷頻率(即外圈滾球通過(guò)頻率)，S為內(nèi)外圈的相對(duì)轉(zhuǎn)度；Bd為滾子直徑；Nb為滾子數(shù)；Pd為中徑；φ為接觸角。測(cè)試軸承按6.61倍轉(zhuǎn)速計(jì)算，當(dāng)轉(zhuǎn)速為1 650 r/min時(shí)，可計(jì)算出聲發(fā)射信號(hào)中缺陷處沖擊產(chǎn)生的脈沖間的時(shí)間間隔為5.5 ms，與圖中觀察到的高頻聲發(fā)射幅值瞬變一致。這些缺陷處產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率高至500 kHz。

母波的選取是保證聲發(fā)射信號(hào)精確分解成頻帶和去噪的重要步驟之一,常用母小波有Daubechies， Coiflflet和Symmlet，不同母波的結(jié)果如圖4所示。

圖4 選用不同母小波時(shí)WPT-ACF頻譜信噪比

隨著母波階數(shù)的增加，信噪比明顯增大，對(duì)于不同的高階小波，得到的結(jié)果相似，其中Db1的信噪比最低，為47.64 dB，Db11的信噪比最高，為57.82 dB。為了說(shuō)明母波選擇的重要性，利用提供最高和最低信噪比(Db11和Db1)的母波的WPT-ACF譜如圖5所示，利用Db1母波分析，信號(hào)噪聲明顯增大，因此，在下面分析時(shí)，使用的母波和分解節(jié)點(diǎn)分別為Db11和2,2。

圖5 選用Db1和Db11母小波時(shí)WPT-ACF對(duì)比圖

4 方法驗(yàn)證

為在極低信噪比條件下評(píng)估本文方法，在缺陷軸承的AE信號(hào)上附加額外的噪聲，降低信噪比，附加聲發(fā)射噪聲在-21～21 dB之間，間隔為3 dB。附加噪聲的計(jì)算采用如下方程：

(7)

傳統(tǒng)的包絡(luò)分析和WPT-ACF法的結(jié)果對(duì)比如圖6所示，橫軸為附加噪聲的dB值，縱軸為信噪比值。在附加噪聲小的時(shí)候，WPT-ACF法與傳統(tǒng)方法的信噪比差約為33dB，噪音達(dá)到9dB時(shí)對(duì)兩種方法的信噪比有一定影響，從9 dB開(kāi)始，兩種方法的信噪比都有明顯的下降趨勢(shì)，但WPT-ACF頻譜可以識(shí)別到附加了15 dB噪聲的缺陷信號(hào)，附加噪聲再增加時(shí)，信噪比低，峰值無(wú)法區(qū)分；而傳統(tǒng)方法，加入6 dB噪聲就無(wú)法檢測(cè)出缺陷。這證實(shí)WPT-ACF頻譜在極低信噪比條件下可檢測(cè)處初期缺陷。

圖6 附加噪聲的信號(hào)采用傳統(tǒng)頻譜分析方法和WPT-ACF方法處理后對(duì)比圖

5 結(jié) 語(yǔ)

提出了一種軸承初期缺陷監(jiān)測(cè)的新方法。利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了WPT-ACF譜的可靠性和有效性。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的包絡(luò)分析方法相比，該方法在高信噪比和低信噪比條件下都有較好的局部缺陷檢測(cè)效果。對(duì)去噪過(guò)程中最有效的母波和WPT節(jié)點(diǎn)開(kāi)展了研究，得出對(duì)應(yīng)于375～500 kHz頻段的“2,2”WPT節(jié)點(diǎn)和母波dB11時(shí)聲發(fā)射信號(hào)去噪效果最好。與傳統(tǒng)的包絡(luò)分析方法相比，該方法能夠較早地檢測(cè)出局部缺陷，具有較高的信噪比，在軸承缺陷檢測(cè)中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的包絡(luò)方法能夠識(shí)別出附加噪聲高達(dá)6 dB的缺陷，而WPT-ACF譜能夠識(shí)別出附加噪聲高達(dá)15 dB的缺陷。因此，與傳統(tǒng)方法相比，該方法能夠在低9 dB信噪比的情況下檢測(cè)出缺陷。在這種情況下，信噪比相當(dāng)?shù)停ǔ３霈F(xiàn)在缺陷的早期階段。在早期階段發(fā)現(xiàn)缺陷，有利于提前計(jì)劃維修，減少機(jī)器停機(jī)時(shí)間，從而避免軸承故障造成的成本。此外，WPT-ACF頻譜在自動(dòng)化系統(tǒng)中易于實(shí)現(xiàn)，只需在頻譜中應(yīng)用一個(gè)閾值檢測(cè)器即可找到峰值。筆者建議進(jìn)一步研究WPT-ACF譜的行為，以檢測(cè)軸承內(nèi)套圈和滾動(dòng)部件中的缺陷和多點(diǎn)缺陷。