基于包络谱分析的滚动轴承滚动体故障声发射诊断研究*

郭福平，段志宏，孙志伟

（广东石油化工学院a.机电工程学院；b.广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名 525000）

基于包络谱分析的滚动轴承滚动体故障声发射诊断研究*

郭福平a，b，段志宏b，孙志伟b

（广东石油化工学院a.机电工程学院；b.广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名 525000）

滚动轴承的早期故障信号很微弱，常规的振动法很难检测。声发射检测法具有采集较宽频率范围信号的特点，故文章采用声发射法对滚动体缺陷滚动轴承进行检测，采集宽频的声发射信号，利用小波分析方法把信号分解在不同频带，对低频信号进行重构，重构后的包络谱特征频带与滚动体故障理论特征频率相比较。结果表明，在包络谱图上可以找到理论的故障特征频率范围，这说明包络谱分析法对滚动轴承滚动体故障声发射诊断是有效的。

声发射；滚动轴承；小波分析；包络谱分析

0　引言

在石油化工、造纸、食品、制药等国民经济各领域的生产部门中，滚动轴承是旋转机械中重要的基础部件，也是最容易损坏的机械零件之一，约有30%的旋转机械故障是由于轴承的损坏造成的。轴承的损坏会导致机器产生噪声和剧烈振动，甚至会造成设备的损坏［1-3］。所以，准确检测和诊断滚动轴承故障可减少和杜绝发生事故，并尽可能地延长滚动轴承的工作寿命，为企业节约开支，减少成本，具有重大意义。对于滚动轴承的故障检测，常用振动分析方法，但是对于早期故障，含有故障特征的振动信号非常微弱，易被噪声淹没，所以很难发现早期故障。利用声发射检测技术对滚动轴承进行检测，可及时发现滚动轴承的早期故障，以保障设备的安全运行、节约企业成本具有重要意义。

本文通过在滚动轴承的滚动体上预加人工缺陷，对采集到的声发射信号进行小波滤波，以及包络解调分析，提取故障特征频率，以确定是否发生故障及故障类型。

1　小波分析法

1.1小波分析基本原理

则称ψ（t）是一个基本小波或小波母函数，将小波基函数进行伸缩和平移后得到一个小波序列

式中，a—尺度因子，b—时间因子

对于任意平方可积的函数f（t）∈L2（R），其连续小波变换的定义为

若对式中的尺度因子a和时间因子b进行离散化，即取

则可定义函数f（t）的离散小波变换，目的是便于计算机运算，尺度因子a通常取2［4］。

1.2小波分析特点

小波变换是近20年来发展起来的一种信号处理方法，与时域分析和频域分析不同的是，小波变换具有同时在时域和频域表征信号局部特征的能力，既能刻画某个局部时间段信号的频谱信息，又可以描述某一频谱信息对应的时域信息，这对于分析含有瞬态现象的声发射信号非常适合。

如往复机械、磨合期的轴承等现场机械设备故障诊断系统中，尤其对于冲击信号相对丰富的情况，信号在任意时间点附近的频率特征都是非常重要的。处理这样的信号，仅从频域和时域上来分析是不能把故障特征有效提取出来的，小波分析法能够将时域和频域结合起来观察描述信号的时频特征。所以对于非平稳、时变信号的设备状态监测与故障诊断运用小波分析法具有优势。

1.3选择小波基和确定小波分解尺度

小波基的选择、小波分解尺度的确定是小波分析要解决的很重要的问题。具有良好的时域局部特性的小波基能对声发射信号的每一次突发有效地表现出来，而具有良好的频域局部特性的小波基有助于把声发射信号中的多种模态在不同频域范围内进行分析，可便于提取与声发射源相关的信息。

1.3.1小波基的选择

在小波分析中，可以按照被检信号的特征、小波基函数的属性、所作分析的具体要求来选取最佳的小波基函数。在小波分析过程中，如果信号所包含的波形和所选取的小波基函数形状相近，那这个信号中包含的和小波基函数波形相近部分的信号特征将被放大，而不同形状特征的其它部分信号将被抑止。小波分析后的小波系数表明了小波与被处理的信号之间的相似程度。若小波分析后的小波系数较大，就表明小波和信号的波形相似程度较大，反之则较小。

对于具体选取小波基时，可根据小波基的正交性、紧支性和衰减性、对称性、消失矩阶数特征关系选择合适的小波基［7-10］。

1.3.2确定分解尺度

信号处理的目的决定了分解尺度的大小，如果小波变换中是要反映信号整体的、近似的特性，可选用大尺度。反映信号细小、细节上的变化选用小尺度的小波。小波分解尺度越大，对信号的频率范围划分就越细。实际工程运用中信号处理都是经过截断的离散时间序列，频率分辨率是无限的。对实验信号的分解发现，分解尺度大于4时，小波分解只是增加了对低频信号的分辨率，对声发射所处频带影响很小，故本文选择分解尺度为4。

1.4小波分析过程

（1）对信号进行预处理以提取信号。对于连续信号必须以能够捕获原信号细节的速率取样，不同应用决定不同的取样率。

（2）对信号进行分解。选取适合的小波基函数和小波分解尺度，将公式循环使用直至运算到一个合适的级别，输出各级别的小波系。

（3）进行信号处理。把非显著系数舍弃，并对信号进行压缩，也可以用某种方式对信号滤波或去噪。输出或重构以来恢复经过处理的信号。

（4）把信号进行重构。调用分解公式输出最高级系数，获得修改后的信号，处理后的信号与顶级重构系数近似相等。

2　实验装置及故障特征频率

2.1实验装置

建立如图1所示的滚动轴承故障声发射检测实验系统。主要由实验台、电机、滚动轴承、控制柜以及声发射数据采集系统等组成。

图1　实验装置图

实验选用美国物理声学公司（PAC）生产的PCI-2全数字式声发射采集系统、共振频率约为0～1000kHz WD宽频传感器、2/4/6前置放大器。

2.2滚动轴承的故障特征频率

采用声发射技术对滚动轴承故障的信号处理是以一些相关的现象为基础的。滚动轴承是由内圈、外圈、滚动体、保持架等部件组成的。如果这些部位出现裂纹、剥落、压痕等故障形式时，在运行过程当中反复冲击并产生低频振动，由于裂纹的扩展而激发故障周期性的声发射信号产生，也就是说，由于轴承损伤将以一定的轴承特征频率来“振响”声发射传感器，这样就为滚动轴承故障诊断提供了一项非常有价值的指标。当轴承出现损伤时，运转过程中不同的损伤部位有其不同的特征频率［5-6］：滚动体故障：

式中：z—滚动体数目；fr—轴的旋转频率；d—滚动体直径；D—节圆直径；α—轴承的压力角。

本实验使用滚动轴承型号是30205，其中Z=17、D=38.5mm、d=6.4mm、α=45°。根据上述理论公式可知，可以计算出相应转速下的故障特征频率。计算的特征频率参数如表1所示。

表1　轴承滚动体故障特征频率

3　滚动轴承滚动体故障诊断小波分析

3.1分析过程

将实验采集到的滚动轴承滚动体故障声发射信号进行预处理，提取信号，再对信号选取db10小波基，对数据进行4层分解，把信号分解到4个不同频带，调用分解公式对低频带信号输出最高级系数，获得修改后的信号，即再进行信号重构。

3.2小波分析在滚动轴承滚动体故障诊断中应用

滚动轴承运行过程中，滚动体在异物、其他零件的作用、外力冲击等情况下会出现故障。图2为原始波形图，将图2的原始波形信号用db10正交小波基进行4层小波分解。分解结果如图3所示，d1～d4表示第1层、第2层、第3层、第4层细节信号。

图2　原是信号

图3　db10小波4层分解结果

为了提取滚动体故障特征频率，进一步对第一层细节信号d1做Hilbert包络并进行谱分析，结果如图4所示。从图中可以看出，在100r/min、200 r/min、300r/ min、400r/min、500r/min、600r/min、700r/min、800r/min的包络谱图上都能找到与表1理论故障特征频率同转速下相对应的频率值，也就是说在不同转速下的包络谱图上存在与理论故障特征频率相对应的频率值，虽然图4上每种转速下找到的故障特征频率不都是最大峰值，但这不影响对内圈故障的判断。所以，利用小波分析方法把信号分解在不同频带，对低频信号进行重构，重构后的包络谱特征频带与滚动体故障理论特征频率相吻合。

4　结论

本文通过对采集到的滚动体故障轴承声发射信号进行小波分解重构，进而分析包络信号的功率谱图，可以找出理论故障特征频率。因此基于小波包络谱分析方法用来诊断滚动体故障轴承是有效的。同时也为有效检测滚动轴承早期故障提供了方法。

图4　不同转速下的包络谱图

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（编辑 赵蓉）

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

广东省石化装备故障诊断重点实验室开放课题（GDUPTKLAB201324）；广东省茂名市科技计划（201316）

郭福平（1981—），女，黑龙江富锦人，广东石油化工学院讲师，硕士，主要从事声发射检测及故障诊断研究，（E-mail）gfpmmc@163. com。