王燕燕，魯五一

(中南大學信息科學與工程學院，湖南 長沙 410075)

重載運輸已被國際公認為鐵路貨運發(fā)展的方向，伴隨重載運輸?shù)目焖侔l(fā)展，對貨車在安全性和可靠性方面提出了更高的要求，而貨車關(guān)鍵部位的滾動軸承恰恰與貨車的安全性和可靠性緊密相關(guān)。滾動軸承在高速重載下運行若出現(xiàn)了故障，則其故障會迅速擴大，在短時間內(nèi)容易造成熱軸、燃軸、切軸以至于最后導致列車發(fā)生顛覆等重大行車事故，產(chǎn)生重大的經(jīng)濟損失［1］。因此，對軸承的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測及故障診斷，防患于未然就顯得尤為重要。

1 滾動軸承故障聲發(fā)射診斷機理

當材料受外力作用內(nèi)部產(chǎn)生錯位運動、發(fā)生塑性變形、斷裂或者有其他缺陷形成和增長時，都會產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波以快速釋放出能量，這種現(xiàn)象稱為聲發(fā)射(Acoustic Emission，簡稱 AE)［2］。聲發(fā)射是一種常見的物理現(xiàn)象，大多數(shù)材料變形和斷裂時都有聲發(fā)射發(fā)生，材料內(nèi)部每發(fā)生一次能量釋放就會產(chǎn)生一個彈性波，彈性波在結(jié)構(gòu)中傳播時攜帶有大量結(jié)構(gòu)或材料缺陷處的信息，通過用儀器檢測、分析聲發(fā)射信號可以對結(jié)構(gòu)或材料中的缺陷進行檢測和定位。

貨車的滾動軸承是在承受載荷和彼此相對運動的零件間作滾動運動的支承件，主要由內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架四部分組成。滾動軸承在運行過程中，受到制造因素和使用維護因素的影響，其承載能力、旋轉(zhuǎn)精度等性能會發(fā)生變化，即使在安裝、潤滑和使用維護都正常的情況下，使用一段時間后，軸承也會出現(xiàn)疲勞剝落和磨損而不能正常工作［3］。滾動軸承的疲勞剝落，主要是由于滾動軸承經(jīng)常受到交變載荷作用，使?jié)L動軸承金屬件內(nèi)部產(chǎn)生錯位運動和塑性變形;而疲勞磨損是由于循環(huán)接觸應(yīng)力周期性地作用在摩擦表面上，使表面材料疲勞而產(chǎn)生微粒脫落的現(xiàn)象，一般發(fā)生在滾動軸承的內(nèi)、外圈滾道上。這些故障的發(fā)生與擴展，都伴隨著聲發(fā)射信號的產(chǎn)生。這種聲發(fā)射信號來自于缺陷本身，是故障的載體，更能反映出缺陷的活動性和嚴重性。因此，通過采集滾動軸承轉(zhuǎn)動中的聲發(fā)射信號對其進行分析與處理就可以對軸承故障作出早期預報和故障診斷。

2 小波包分析

重載貨車滾動軸承故障所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號是由高頻突發(fā)脈沖信號和長周期準平穩(wěn)噪聲信號組成的一種非平穩(wěn)的隨機信號［4］，通常頻率在10～500kHz之間，包含了噪聲信號的實測AE信號的頻帶會更寬［5］。實測的聲發(fā)射信號包含著豐富的聲發(fā)射源信息，因此需要從聲發(fā)射信號提取能反映滾動軸承故障的特征信息。而對于聲發(fā)射信號若能獲取其每一個時間點所對應(yīng)的信號及其特征，就能快速分析與識別出滾動軸承的故障。小波分析通過對信號進行變時窗處理，即對信號中的低頻分量采用較寬的時窗，對高頻分量采用較窄的時窗，對信號的時域和頻域同時具有良好的局部分析特性。但是小波分析對信號的高頻部分不再進行分解，因而不能很好的表示出包含大量細節(jié)信息的信號。而小波包變換可以對信號的高頻部分進行無冗余、無疏漏的分解，并能夠根據(jù)被分析信號的特征，自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶，使之與信號頻譜相匹配，每個頻帶里信號的能量對于故障診斷都是十分有用的信息。其分解和重構(gòu)的具體過程如下:將實測聲發(fā)射信號經(jīng)低通濾波器后得到的信號為近似部分，屬于低頻分量;經(jīng)高通濾波器后得到的信號為細節(jié)部分，屬于高頻分量。接下來又對低頻分量和高頻分量分別進行低通和高通濾波，依次類推，直到達到所需要的分解層數(shù)為止。隨著分解層數(shù)的增加，頻率段劃分的越來越細，各個頻率段上的時域分辨率就越低。如要觀察信號某一頻率段上的時域波形，就把這一頻率段的數(shù)據(jù)保留下來，把其它頻率段的數(shù)據(jù)置為零，利用重構(gòu)式，把信號一層一層進行重構(gòu)。經(jīng)過重構(gòu)后就可以把這一頻率段上的信號的時域分辨率提高到原來信號的大小。通過對重構(gòu)后的信號作進一步的時頻分析，便可獲取滾動軸承故障的準確信息［6］。

小波包分解算法［7］:

小波包重構(gòu)算法:

式中ujm(n)為聲發(fā)射信號f(n)經(jīng)過j層小波包分解所得到的第m個分解序列分別為h和g的對偶算子，u01為聲發(fā)射信號f(n)。

如圖1～3所示，通過采用db10小波包3層小波包分解與重構(gòu)聲發(fā)射信號后，大大減少了其噪聲干擾，滾動軸承三種狀態(tài)下相同節(jié)點的波形不相同，能量特征信息明顯，因此用小波包提取滾動軸承故障的聲發(fā)射信息具有明顯的優(yōu)勢。

圖1 正常滾動軸承聲發(fā)射信號時域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號

圖2 滾動軸承內(nèi)圈故障聲發(fā)射信號時域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號

圖3 滾動軸承外圈故障聲發(fā)射信號時域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號

3 基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障AE信號模式識別

3.1 滾動軸承故障AE信號的模式識別方法

對于降噪處理后的重載貨車滾動軸承的聲發(fā)射信號還需要進行定性模式識別，研究聲發(fā)射信號是由什么性質(zhì)的聲發(fā)射源產(chǎn)生的，確定故障的類型。目前應(yīng)用于聲發(fā)射信號模式識別的方法有幅值、頻率、統(tǒng)計模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。在實際應(yīng)用中，前三種方法對滾動軸承聲發(fā)射信號能進行一定程度的的識別，但在具體操作過程中要求研究者有豐富的背景知識、長期的聲發(fā)射現(xiàn)場檢測、數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗［7］。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的模式識別方法，有非線性映射、自學習、自組織、自適應(yīng)和大規(guī)模并行分布處理能力的優(yōu)點，具有更好的學習外推性，是研究聲發(fā)射信號模式識別的有效方法［8－9］。

3.2 BP 網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)又稱為誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back－PropagationNeuralNero.)，實 質(zhì) 上 就 是 1986 年Runelhart提出的誤差反傳算法［10］。它是一種無反饋的前向網(wǎng)絡(luò)，主要由輸入層、隱蔽層、輸出層組成，學習過程按梯度算法進行，由輸入信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。在正向傳播過程中，將訓練樣本的信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過逐層處理后若在輸出層得到的輸出與期望的輸出不一致，則將計算出的誤差信號沿原連接通路返回。通過不斷調(diào)節(jié)各層神經(jīng)元的連接權(quán)值，使得最終產(chǎn)生的誤差信號最小。

3.3 基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷過程

圖4 基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷過程

基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷過程如圖4所示，通過將采集到的滾動軸承的AE信號進行小波包分解與重構(gòu)，在分解前需要先選擇好小波包基函數(shù)，確定小波包的分解層次，本次實驗選擇Daubechies小波基對軸承聲發(fā)射信號進行分解，小波包分解層數(shù)為三層。然后再對每一層的小波包分解系數(shù)重構(gòu)，提取每個頻帶范圍內(nèi)的信號。以各頻帶能量為元素構(gòu)造特征向量，再對特征向量進行歸一化處理，將處理后的特征向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行滾動軸承故障模式識別，進而判斷軸承是否發(fā)生故障。

4 實驗研究

4.1 實驗方案

右包括一個2馬力的電動機，一個扭矩傳感器，一個功率測試計。待檢測的軸承支撐著電動機的轉(zhuǎn)軸，驅(qū)動端的軸承型號是SKF6205，其參數(shù)如下:軸承轉(zhuǎn)速 =1750 r/min，旋轉(zhuǎn)頻率 =29.2 Hz，滾動體數(shù)目n=9，滾動體直徑d=7.94mm，軸承節(jié)徑D=39.04mm，滾動體接觸角α=90°。通過計算可知，外圈故障頻率=104.56Hz，內(nèi)圈故障頻率 =157.94Hz。在軸承的內(nèi)圈和外圈上分別用電火花加工單點損傷，損傷直徑分為011778mm，013556 mm，在電動機驅(qū)動端的軸承座上方放置一個聲發(fā)射傳感器用來采集故障軸承的聲發(fā)射信號，其信號由16通道數(shù)據(jù)記錄儀采集得到，在主軸轉(zhuǎn)速960r/min，選用150KHz的采樣頻率分別檢測正常軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障三種狀態(tài)的滾動軸承的聲發(fā)射信號，對采集到的聲發(fā)射信號選用dbl0小波，進行三層分解，提取聲發(fā)射信號的特征向量并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別。

圖5 滾動軸承實驗臺

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別

選用通過小波包分解與重構(gòu)后的8個特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點，選取正常軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障軸承的訓練樣本各3個(見表1)，測試樣本各2個;輸出有3個節(jié)點，(0，0，1)代表軸承正常，(0，1，0)代表內(nèi)圈故障，(1，0，0)代表外圈故障;為盡可能減少網(wǎng)絡(luò)模型的規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)的訓練時間，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層數(shù)為1，隱含層選用6個節(jié)點。輸入和輸出層選用線性傳遞函數(shù)purelin，隱含層選用雙曲正切S型傳遞函數(shù)tan2sig。

實驗所采用的數(shù)據(jù)全部來自美國Case Western Reserve University電氣工程實驗室的滾動軸承實驗數(shù)據(jù)，其滾動軸承實驗臺如圖5所示，從左至

表1 小波包能量法提取特征向量列表

將提取的三種狀態(tài)的滾動軸承聲發(fā)射信號分別進行3層小波包分解，再將計算出的各頻帶信息的能量進行歸一化處理后，就可得到表1的數(shù)據(jù)。從表1可以看出，不同狀態(tài)軸承的聲發(fā)射信號在不同頻段的能量分布存在差異。通過對多組聲發(fā)射信號進行小波包分解后發(fā)現(xiàn)，同種故障軸承的聲發(fā)射能量分布幾乎相同，因此可將聲發(fā)射信號能量分布組成特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，對軸承故障類型進行識別。

BP網(wǎng)絡(luò)的訓練參數(shù)設(shè)置如下:最大訓練次數(shù)為5000，訓練精度為0.0001。采用Levenberg Marquardt算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，當訓練次數(shù)為84次時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練誤差E＜0.0001，如圖6所示，訓練結(jié)束，從訓練誤差曲線上可以看出，該算法的收斂速度較快，經(jīng)過訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為滾動軸承故障聲發(fā)射信號的模式識別網(wǎng)絡(luò)。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練誤差曲線

利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對訓練樣本進行檢驗，其結(jié)果如下表2所示。

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)果

通過表2分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的實際輸出與理想輸出值非常接近，說明采用小波包分解后提取的特征向量基本上都包涵了滾動軸承故障聲發(fā)射信號的全部特征，采用小波包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效結(jié)合能區(qū)別出正常軸承和各類故障軸承，具有很好的實用性。

5 結(jié)論

1)在檢測滾動軸承故障的聲發(fā)射信號時容易受到周圍環(huán)境的干擾，采集到的聲發(fā)射信號往往夾雜著不同程序的噪聲信息。通過采用小波包分析方法對采集到的聲發(fā)射信號進行分解和重構(gòu)，特別是對高頻部分信號的細分，提取了故障軸承聲發(fā)射信號的能量信息，通過仿真分析發(fā)現(xiàn)該能量信息能更突出軸承故障特征信息，其基本上涵蓋了滾動軸承故障聲發(fā)射信號的全部特征。因此用小波包分析方法提取滾動軸承故障的聲發(fā)射信號的特征向量是可行的。

2)將提取到的滾動軸承故障的聲發(fā)射信號的特征向量輸入到 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用美國 Case Western Reserve University電氣工程實驗室軸承數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡(luò)進行驗證，其實際輸出與理想輸出值非常接近，能有效的判別出正常軸承和各類故障軸承。因此將小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來使用可以大大提高重載貨車滾動軸承故障診斷的有效性和準確性。

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