結合門控循環單元的軸承故障聲發射信息表征機制與定位

摘要： 大型重載軸承工況特殊，在低速條件下，沖擊持續時間拉長，系統響應幅度降低，故障信息更容易被噪聲所掩蓋。聲發射技術具有對微弱損傷敏感的特性，被廣泛應用于結構健康監測和設備狀態檢測。利用聲發射技術中的空間定位方法，能夠對大型低速重載軸承進行故障定位，效果依賴于信號準確到達時間。門控循環單元（GRU）網絡能夠考慮序列數據的內部相關性，提取時序特征，在信號處理中具有一定優勢。赤池信息準則（AIC）利用統計學特征，能識別兩個不同隨機過程。本文提出一種基于GRU和AIC的聲發射信號到達時間拾取方法，利用斷鉛與試驗數據，與傳統AIC、閾值判別、長/短時窗均值比等方法進行比較與分析，證明所提出方法能準確拾取聲發射信號到達時間，在大型低速重載軸承故障定位方面具有較大應用潛力。

關鍵詞： 故障診斷；"軸承；"聲發射；"初至拾取；"赤池信息準則；"門控循環單元

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

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

引""言

大型低速重載旋轉機械作為機電設備的重要組成部分，被廣泛應用于國民經濟生產，但其服役環境嚴苛，載荷波動較大，易發生損傷。而一旦其發生故障，輕則造成生產停止與經濟損失，重則造成人員傷亡，因此進行狀態監測與故障檢測十分必要。作為旋轉機械的關鍵部件，滾動軸承的健康狀態直接關系到設備整體運行情況。在軸承故障初期進行識別有助于預防性維修，減少生產損失^［1］。從監測信號中提取出故障特征，早期準確地捕捉故障信息十分重要。

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

聲發射技術作為一種穩定且靈敏的無損檢測技術，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］。將聲發射技術中的空間定位方法應用于大型低速重載軸承，能夠解決振動檢測技術的應用困難，可以在無轉速條件下捕捉故障信息并找到確切位置。

聲發射進行源空間定位通常需要兩條先驗信息：介質中的波速結構信息和到達時間拾取^［6］。Baxter等^［7］結合網格構建與到達時間分析，在復雜的幾何結構中無須波速等先驗信息就能夠定位聲發射源。Kolá?等^［8］利用貝葉斯優化方法對神經網絡結構和參數進行改進，識別信號起始點，采用“反向定位方法”定位聲發射源。Gollob等^［9］針對材料不連續問題，基于異質速度模型計算源位置。這些研究均證明了當試驗傳感器布局確定后，定位模型的準確程度直接依賴于信號的準確到達時間。

拾取聲發射信號到達時間可以使用閾值方法：當信號幅度超過選定值時，認為信號開始^［10］。在地震學中，長/短時窗均值比法（Short Term Averaging/Long Term Averaging，STA/LTA）^［11］、赤池信息準則（Akaike Information Criterion，AIC）^［12］、Hinkley判據^［13］等方法在拾取信號到達時間的應用中也十分廣泛。Bai等^［14］基于連續小波變換系數進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，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，信號和噪聲區域邊界容易被模糊，導致聲發射事件到達時間拾取性能的波動。產生機理不同和設備旋轉運動導致了大型低速重載軸承聲發射信號與地震P波相比較為復雜，噪聲水平高。適用于地震P波的到達時間拾取方法無法滿足軸承故障定位的需求，因此需要開發更加精確的算法。

隨著大數據時代的來臨，在海量數據中快速準確地識別信號故障特征，是狀態監測與故障診斷的一大目標。近年來，深度學習逐漸應用于聲發射信號處理領域。Zhao等^［16］以信號到達時間作為輸入，結合人工神經網絡和支持向量機訓練并輸出聲發射源位置。Pi?al?Moctezuma等^［17］以短時能量和過零率為指標，開發了一種結合語義分割思想的聲發射活動檢測器。Shen^［18］利用序列浮動前向選擇優化特征，并結合支持向量機進行故障的模式分類。目前研究主要集中在指標處理選取^［19］、健康狀態分類^［20］、損傷聚類分析^［21］等，且對象幾乎均為靜結構^［22?23］，針對大型低速重載軸承故障定位的應用非常少。而深度學習可以在訓練中自動適應復雜數據，更有效地學習變量之間的相關性，做出精準判斷。同時，模型訓練好后處理數據速度快，應用于在線監測即時傳輸潛力巨大。

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

1 方法背景

1.1 門控循環單元

1.2 赤池信息準則

2 軸承故障定位試驗描述

2.1 斷鉛拾取到達點試驗

為驗證所提出算法的可行性與準確性，采用靜止狀態下的圓柱滾子推力軸承（SKF81110TN）進行斷鉛試驗，軸徑為50 mm，外徑為70 mm。聲發射信號采集系統由信號采集板卡（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。

使用設置好傳感器與采集系統后，用鉛筆芯在軸承外圈進行手動斷裂，應力波傳播并被轉化成電信號，經過前置放大器作為待處理聲發射信號，其中前置放大器增益設為"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°位置進行90次、80°位置進行60次試驗，得到并分割出150個聲發射信號。對數據樣本進行標注，隨機選取90組數據作為訓練集進行GRU網絡訓練，60組數據作為測試集，進行后續拾取到達點的計算。

2.2 軸承損傷臺架定位試驗

本節給出了GRU?AIC算法關于軸承損傷定位的實際應用。進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，轉速為600 r/min。當滾動體運動至故障位置時，會引起沖擊，產生聲發射信號。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聲發射系統，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個聲發射信號，由于滾道寬度較小，可簡化傳動路徑為一節圓，假設波速恒定，可以利用時差法進行線性定位。

3 斷鉛拾取到達點試驗結果與分析

本節應用所提出的GRU?AIC方法處理斷鉛信號，與應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］進行對比，驗證GRU?AIC方法的準確度和穩定性；與結合CNN的AIC方法^［27］對比，驗證GRU?AIC處理時序數據的優勢。

閾值判別法將聲發射信號中最先超過閾值的點判定為聲發射信號的到達時間，極容易受到噪聲的干擾產生誤判，在動設備診斷中發射信號的到達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據的適應性，將閾值設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，標準差最小。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點，但事件到達前的噪聲中存在單個點的突變，為了規避這一問題限制了閾值的選擇范圍，導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，發現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計學判斷標準。而GRU?AIC方法通過添加神經網絡前處理減弱了這一因素的影響。此外，CNN?AIC表現為誤差小但分散的特征，這一方面證明了神經網絡的潛力，另一方面也體現了CNN網絡對于時序信息的學習能力明顯低于GRU網絡。

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仍然很小，當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對到達時間的選取，拉開其他方法與GRU?AIC方法處理結果的差距。

4 軸承損傷臺架定位試驗結果與分析

基于2.2節的試驗數據，給出本文提出算法的實際應用：從聲發射信號中拾取信號到達時間，進而實現無轉速信息下的滾動軸承外圈故障定位。

第3節使用斷鉛數據訓練的網絡模型依然可以應用于實際臺架試驗中，用定位結果與真實值的差來衡量并評價所提出算法的準確度。此外，由于實際信號相比斷鉛信號存在較多的噪聲，通過滑動取標準差作為預處理。利用第3節四種算法進行對比，證明GRU?AIC方法拾取到達時間在滾動軸承故障定位的應用潛力。

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

根據圖11可以看出，當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，易干擾后續計算。CNN?AIC處理得到的結果存在明顯誤判點，分析原因認為是卷積過程中降低了數據精度，造成錯判。經過GRU?AIC方法處理后的直線特征更加明顯，突變點少。

根據式（10）計算閾值法、STA/LTA，AIC，CNN?AIC和GRU?AIC五種方法對應的故障位置角度，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三種方法識別結果落在真實值120°位置點數較多，但AIC和CNN?AIC方法得到的結果中均存在誤判較大的樣本，整體定位表現也不如GRU?AIC方法集中。

分別計算五種方法對應識別結果的標準差，并以120°真實值為中心計算標準差，進而得到位置角度標準差如表3所示。可以看出，GRU?AIC方法的兩項標準差均低于其他方法，其識別結果更為集中，數據的集中程度是衡量定位算法能力的重要標準。

為了同時表示數據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出。可以看出，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生較大干擾。整體而言，GRU?AIC方法能夠進行樣本集中位置的判斷，基本完成對故障位置的定位。

5 結""論

本文提出了一種結合GRU與AIC的聲發射信號到達時間拾取方法，通過理論與對比試驗證明了該方法具有較大優勢，并能應用于無轉速信息下的軸承故障定位。本文的主要結論如下：

（1）所提出的方法能夠有效地考慮信號時序性，從復雜信號中學習信號到達時刻的特征，增大了信號區域與噪聲區域邊界差異，提高了拾取結果的準確度。

（2）所提出的方法可以通過GRU網絡的處理，一定程度上避免AIC過程中窗長選擇的問題，拾取結果更加穩定。

（3）拾取聲發射到達時間后，結合不同試驗條件下傳感器布局及傳播路徑，能夠實現對勻速甚至變轉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。