郭福平，段志宏，孫志偉

（廣東石油化工學(xué)院a.機(jī)電工程學(xué)院；b.廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東茂名 525000）

基于包絡(luò)譜分析的滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障聲發(fā)射診斷研究*

郭福平a，b，段志宏b，孫志偉b

（廣東石油化工學(xué)院a.機(jī)電工程學(xué)院；b.廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東茂名 525000）

滾動(dòng)軸承的早期故障信號(hào)很微弱，常規(guī)的振動(dòng)法很難檢測(cè)。聲發(fā)射檢測(cè)法具有采集較寬頻率范圍信號(hào)的特點(diǎn)，故文章采用聲發(fā)射法對(duì)滾動(dòng)體缺陷滾動(dòng)軸承進(jìn)行檢測(cè)，采集寬頻的聲發(fā)射信號(hào)，利用小波分析方法把信號(hào)分解在不同頻帶，對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后的包絡(luò)譜特征頻帶與滾動(dòng)體故障理論特征頻率相比較。結(jié)果表明，在包絡(luò)譜圖上可以找到理論的故障特征頻率范圍，這說(shuō)明包絡(luò)譜分析法對(duì)滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障聲發(fā)射診斷是有效的。

聲發(fā)射；滾動(dòng)軸承；小波分析；包絡(luò)譜分析

0　引言

在石油化工、造紙、食品、制藥等國(guó)民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的生產(chǎn)部門(mén)中，滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中重要的基礎(chǔ)部件，也是最容易損壞的機(jī)械零件之一，約有30%的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是由于軸承的損壞造成的。軸承的損壞會(huì)導(dǎo)致機(jī)器產(chǎn)生噪聲和劇烈振動(dòng)，甚至?xí)斐稍O(shè)備的損壞［1-3］。所以，準(zhǔn)確檢測(cè)和診斷滾動(dòng)軸承故障可減少和杜絕發(fā)生事故，并盡可能地延長(zhǎng)滾動(dòng)軸承的工作壽命，為企業(yè)節(jié)約開(kāi)支，減少成本，具有重大意義。對(duì)于滾動(dòng)軸承的故障檢測(cè)，常用振動(dòng)分析方法，但是對(duì)于早期故障，含有故障特征的振動(dòng)信號(hào)非常微弱，易被噪聲淹沒(méi)，所以很難發(fā)現(xiàn)早期故障。利用聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行檢測(cè)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的早期故障，以保障設(shè)備的安全運(yùn)行、節(jié)約企業(yè)成本具有重要意義。

本文通過(guò)在滾動(dòng)軸承的滾動(dòng)體上預(yù)加人工缺陷，對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波濾波，以及包絡(luò)解調(diào)分析，提取故障特征頻率，以確定是否發(fā)生故障及故障類(lèi)型。

1　小波分析法

1.1小波分析基本原理

則稱ψ（t）是一個(gè)基本小波或小波母函數(shù)，將小波基函數(shù)進(jìn)行伸縮和平移后得到一個(gè)小波序列

式中，a—尺度因子，b—時(shí)間因子

對(duì)于任意平方可積的函數(shù)f（t）∈L2（R），其連續(xù)小波變換的定義為

若對(duì)式中的尺度因子a和時(shí)間因子b進(jìn)行離散化，即取

則可定義函數(shù)f（t）的離散小波變換，目的是便于計(jì)算機(jī)運(yùn)算，尺度因子a通常取2［4］。

1.2小波分析特點(diǎn)

小波變換是近20年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種信號(hào)處理方法，與時(shí)域分析和頻域分析不同的是，小波變換具有同時(shí)在時(shí)域和頻域表征信號(hào)局部特征的能力，既能刻畫(huà)某個(gè)局部時(shí)間段信號(hào)的頻譜信息，又可以描述某一頻譜信息對(duì)應(yīng)的時(shí)域信息，這對(duì)于分析含有瞬態(tài)現(xiàn)象的聲發(fā)射信號(hào)非常適合。

如往復(fù)機(jī)械、磨合期的軸承等現(xiàn)場(chǎng)機(jī)械設(shè)備故障診斷系統(tǒng)中，尤其對(duì)于沖擊信號(hào)相對(duì)豐富的情況，信號(hào)在任意時(shí)間點(diǎn)附近的頻率特征都是非常重要的。處理這樣的信號(hào)，僅從頻域和時(shí)域上來(lái)分析是不能把故障特征有效提取出來(lái)的，小波分析法能夠?qū)r(shí)域和頻域結(jié)合起來(lái)觀察描述信號(hào)的時(shí)頻特征。所以對(duì)于非平穩(wěn)、時(shí)變信號(hào)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷運(yùn)用小波分析法具有優(yōu)勢(shì)。

1.3選擇小波基和確定小波分解尺度

小波基的選擇、小波分解尺度的確定是小波分析要解決的很重要的問(wèn)題。具有良好的時(shí)域局部特性的小波基能對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的每一次突發(fā)有效地表現(xiàn)出來(lái)，而具有良好的頻域局部特性的小波基有助于把聲發(fā)射信號(hào)中的多種模態(tài)在不同頻域范圍內(nèi)進(jìn)行分析，可便于提取與聲發(fā)射源相關(guān)的信息。

1.3.1小波基的選擇

在小波分析中，可以按照被檢信號(hào)的特征、小波基函數(shù)的屬性、所作分析的具體要求來(lái)選取最佳的小波基函數(shù)。在小波分析過(guò)程中，如果信號(hào)所包含的波形和所選取的小波基函數(shù)形狀相近，那這個(gè)信號(hào)中包含的和小波基函數(shù)波形相近部分的信號(hào)特征將被放大，而不同形狀特征的其它部分信號(hào)將被抑止。小波分析后的小波系數(shù)表明了小波與被處理的信號(hào)之間的相似程度。若小波分析后的小波系數(shù)較大，就表明小波和信號(hào)的波形相似程度較大，反之則較小。

對(duì)于具體選取小波基時(shí)，可根據(jù)小波基的正交性、緊支性和衰減性、對(duì)稱性、消失矩階數(shù)特征關(guān)系選擇合適的小波基［7-10］。

1.3.2確定分解尺度

信號(hào)處理的目的決定了分解尺度的大小，如果小波變換中是要反映信號(hào)整體的、近似的特性，可選用大尺度。反映信號(hào)細(xì)小、細(xì)節(jié)上的變化選用小尺度的小波。小波分解尺度越大，對(duì)信號(hào)的頻率范圍劃分就越細(xì)。實(shí)際工程運(yùn)用中信號(hào)處理都是經(jīng)過(guò)截?cái)嗟碾x散時(shí)間序列，頻率分辨率是無(wú)限的。對(duì)實(shí)驗(yàn)信號(hào)的分解發(fā)現(xiàn)，分解尺度大于4時(shí)，小波分解只是增加了對(duì)低頻信號(hào)的分辨率，對(duì)聲發(fā)射所處頻帶影響很小，故本文選擇分解尺度為4。

1.4小波分析過(guò)程

（1）對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理以提取信號(hào)。對(duì)于連續(xù)信號(hào)必須以能夠捕獲原信號(hào)細(xì)節(jié)的速率取樣，不同應(yīng)用決定不同的取樣率。

（2）對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。選取適合的小波基函數(shù)和小波分解尺度，將公式循環(huán)使用直至運(yùn)算到一個(gè)合適的級(jí)別，輸出各級(jí)別的小波系。

（3）進(jìn)行信號(hào)處理。把非顯著系數(shù)舍棄，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮，也可以用某種方式對(duì)信號(hào)濾波或去噪。輸出或重構(gòu)以來(lái)恢復(fù)經(jīng)過(guò)處理的信號(hào)。

（4）把信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。調(diào)用分解公式輸出最高級(jí)系數(shù)，獲得修改后的信號(hào)，處理后的信號(hào)與頂級(jí)重構(gòu)系數(shù)近似相等。

2　實(shí)驗(yàn)裝置及故障特征頻率

2.1實(shí)驗(yàn)裝置

建立如圖1所示的滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。主要由實(shí)驗(yàn)臺(tái)、電機(jī)、滾動(dòng)軸承、控制柜以及聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成。

圖1　實(shí)驗(yàn)裝置圖

實(shí)驗(yàn)選用美國(guó)物理聲學(xué)公司（PAC）生產(chǎn)的PCI-2全數(shù)字式聲發(fā)射采集系統(tǒng)、共振頻率約為0～1000kHz WD寬頻傳感器、2/4/6前置放大器。

2.2滾動(dòng)軸承的故障特征頻率

采用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承故障的信號(hào)處理是以一些相關(guān)的現(xiàn)象為基礎(chǔ)的。滾動(dòng)軸承是由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體、保持架等部件組成的。如果這些部位出現(xiàn)裂紋、剝落、壓痕等故障形式時(shí)，在運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中反復(fù)沖擊并產(chǎn)生低頻振動(dòng)，由于裂紋的擴(kuò)展而激發(fā)故障周期性的聲發(fā)射信號(hào)產(chǎn)生，也就是說(shuō)，由于軸承損傷將以一定的軸承特征頻率來(lái)“振響”聲發(fā)射傳感器，這樣就為滾動(dòng)軸承故障診斷提供了一項(xiàng)非常有價(jià)值的指標(biāo)。當(dāng)軸承出現(xiàn)損傷時(shí)，運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中不同的損傷部位有其不同的特征頻率［5-6］：滾動(dòng)體故障：

式中：z—滾動(dòng)體數(shù)目；fr—軸的旋轉(zhuǎn)頻率；d—滾動(dòng)體直徑；D—節(jié)圓直徑；α—軸承的壓力角。

本實(shí)驗(yàn)使用滾動(dòng)軸承型號(hào)是30205，其中Z=17、D=38.5mm、d=6.4mm、α=45°。根據(jù)上述理論公式可知，可以計(jì)算出相應(yīng)轉(zhuǎn)速下的故障特征頻率。計(jì)算的特征頻率參數(shù)如表1所示。

表1　軸承滾動(dòng)體故障特征頻率

3　滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障診斷小波分析

3.1分析過(guò)程

將實(shí)驗(yàn)采集到的滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，提取信號(hào)，再對(duì)信號(hào)選取db10小波基，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行4層分解，把信號(hào)分解到4個(gè)不同頻帶，調(diào)用分解公式對(duì)低頻帶信號(hào)輸出最高級(jí)系數(shù)，獲得修改后的信號(hào)，即再進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。

3.2小波分析在滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障診斷中應(yīng)用

滾動(dòng)軸承運(yùn)行過(guò)程中，滾動(dòng)體在異物、其他零件的作用、外力沖擊等情況下會(huì)出現(xiàn)故障。圖2為原始波形圖，將圖2的原始波形信號(hào)用db10正交小波基進(jìn)行4層小波分解。分解結(jié)果如圖3所示，d1～d4表示第1層、第2層、第3層、第4層細(xì)節(jié)信號(hào)。

圖2　原是信號(hào)

圖3　db10小波4層分解結(jié)果

為了提取滾動(dòng)體故障特征頻率，進(jìn)一步對(duì)第一層細(xì)節(jié)信號(hào)d1做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，結(jié)果如圖4所示。從圖中可以看出，在100r/min、200 r/min、300r/ min、400r/min、500r/min、600r/min、700r/min、800r/min的包絡(luò)譜圖上都能找到與表1理論故障特征頻率同轉(zhuǎn)速下相對(duì)應(yīng)的頻率值，也就是說(shuō)在不同轉(zhuǎn)速下的包絡(luò)譜圖上存在與理論故障特征頻率相對(duì)應(yīng)的頻率值，雖然圖4上每種轉(zhuǎn)速下找到的故障特征頻率不都是最大峰值，但這不影響對(duì)內(nèi)圈故障的判斷。所以，利用小波分析方法把信號(hào)分解在不同頻帶，對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后的包絡(luò)譜特征頻帶與滾動(dòng)體故障理論特征頻率相吻合。

4　結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)采集到的滾動(dòng)體故障軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波分解重構(gòu)，進(jìn)而分析包絡(luò)信號(hào)的功率譜圖，可以找出理論故障特征頻率。因此基于小波包絡(luò)譜分析方法用來(lái)診斷滾動(dòng)體故障軸承是有效的。同時(shí)也為有效檢測(cè)滾動(dòng)軸承早期故障提供了方法。

圖4　不同轉(zhuǎn)速下的包絡(luò)譜圖

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（編輯 趙蓉）

Study of Acoustic Emission Diagnosis of Rolling Bearing Rolling Element Fault Based on Envelope Spectrum Analysis

GUO Fu-pinga，b，DUAN Zhi-hongb，SUN Zhi-weib
（a.Mechanical and Electrical Engineering，Guangdong University of Petrochemical Technology；b.Guangdong Provincial Key Laboratory of Petrochemical Equipment Flaut Diagnosis，Maoming Guangdong 525000，China）

The early fault signal of rolling bearing is so weak that it is difficult to be detected by the conventional vibration method.Acoustic emission detection method can acquire more wide frequency range of signal.So the method of acoustic emission was adopted to detect the rolling bearing rolling element defect and gather the wide frequency acoustic emission signal.Then using the wavelet analysis method to decompose the signal in different frequency band and reconstruct low-frequency signal.Finally，comparing the envelope spectrum characteristics of reconstruction frequency band with the frequency of rolling element fault theory.The results showed that the theoretical fault characteristic frequency range can be found on the envelope spectrum diagram，which indicated that it is effective for rolling bearing rolling element fault in acoustic emission diagnosis by the envelope spectrum method.

acoustic emission；rolling bearing；wavelet analysis；envelope spectrum analysis

TH165+.3；TG506

A

1001-2265（2015）02-0104-03 DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.02.029

2014-05-17；

2014-07-15

廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題（GDUPTKLAB201324）；廣東省茂名市科技計(jì)劃（201316）

郭福平（1981—），女，黑龍江富錦人，廣東石油化工學(xué)院講師，碩士，主要從事聲發(fā)射檢測(cè)及故障診斷研究，（E-mail）gfpmmc@163. com。