聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)及其在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用現(xiàn)狀

焦 陽，侯 潔，李光海，吳占穩(wěn)，陳 晨，米尚言

(1.河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北石家莊 050018；2.中國特種設(shè)備檢測研究院，北京 100013)

聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)及其在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用現(xiàn)狀

焦 陽1，侯 潔1，李光海2，吳占穩(wěn)2，陳 晨1，米尚言1

(1.河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北石家莊 050018；2.中國特種設(shè)備檢測研究院，北京 100013)

聲發(fā)射技術(shù)在滾動(dòng)軸承的檢測中得到了廣泛應(yīng)用，聲發(fā)射信號(hào)處理是檢測中的關(guān)鍵技術(shù)問題，常用的聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)有參數(shù)分析、波形分析、小波分析、模式識(shí)別等等。綜述了21世紀(jì)以來聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)在滾動(dòng)軸承檢測中應(yīng)用現(xiàn)狀，國內(nèi)外學(xué)者在將各種聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承檢測方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果。需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容是規(guī)范各種工況下聲發(fā)射信號(hào)處理方法并設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的聲發(fā)射信號(hào)處理平臺(tái)。

聲發(fā)射；信號(hào)處理；滾動(dòng)軸承；缺陷檢測

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中易損件之一，易出現(xiàn)疲勞或損傷等故障，軸承的狀態(tài)直接影響整臺(tái)機(jī)器的工作性能、可靠性及壽命。因此，對(duì)關(guān)鍵軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測意義重大。對(duì)于滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷，常用的方法有振動(dòng)檢測、潤滑油液分析、溫度檢測、聲發(fā)射檢測等。這些方法各有其特點(diǎn)，能在一定程度上反映故障特性但也存在局限性。聲發(fā)射檢測方法具有如下優(yōu)勢：1) 聲發(fā)射信號(hào)響應(yīng)時(shí)間短，能迅速反映故障；2) 聲發(fā)射信號(hào)具有較寬頻率范圍，信息量大，利用高頻信號(hào)進(jìn)行檢測信噪比高；3) 可實(shí)時(shí)顯示、定位故障點(diǎn)；4)檢測設(shè)備安裝操作簡便。因此聲發(fā)射檢測方法在滾動(dòng)軸承的故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用[1]。

在聲發(fā)射檢測中，關(guān)鍵問題是要對(duì)聲發(fā)射源的位置和性質(zhì)進(jìn)行識(shí)別，這個(gè)過程中，聲發(fā)射信號(hào)處理是關(guān)鍵技術(shù)問題，它涉及的內(nèi)容廣泛且技術(shù)復(fù)雜程度差異很大。本文試圖通過綜述21世紀(jì)以來國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)在滾動(dòng)軸承檢測中應(yīng)用現(xiàn)狀，提出聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承檢測的下一步研究內(nèi)容。

1 聲發(fā)射檢測技術(shù)與常用聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)

1.1聲發(fā)射檢測技術(shù)

材料中局部區(qū)域應(yīng)力集中，快速釋放能量并產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波的現(xiàn)象稱為聲發(fā)射(acoustic emission，簡稱AE) ，有時(shí)也稱為應(yīng)力波發(fā)射。在對(duì)固體材料進(jìn)行加工、處理以及材料的使用過程中，一些因素像位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)、裂紋萌生與擴(kuò)展、外加載荷的變化、熱脹冷縮、斷裂等等都會(huì)引起內(nèi)應(yīng)力的變化，這種直接與內(nèi)應(yīng)力變化機(jī)制有關(guān)的源，被稱為聲發(fā)射源。

聲發(fā)射檢測的原理如圖1所示，當(dāng)材料內(nèi)應(yīng)力變化而形成聲發(fā)射源，所產(chǎn)生的彈性波傳播到材料表面，聲發(fā)射傳感器即可檢測到此位移信號(hào)并將其轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，通過放大器放大、記錄、信號(hào)處理，最終可判斷出聲發(fā)射源的位置及性質(zhì)。

圖1 聲發(fā)射檢測原理圖Fig.1 Acoustic emission testing principle diagram

1.2常用的聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)

聲發(fā)射信號(hào)處理目的是利用各種方法抽取聲發(fā)射源有用信息，可以通過聲發(fā)射參數(shù)分析，也可以利用現(xiàn)代信號(hào)處理方法進(jìn)行分析，以下對(duì)常用的幾種方法做一簡要介紹。

1.2.1 參數(shù)分析

參數(shù)分析方法是一種經(jīng)典方法，它是根據(jù)聲發(fā)射信號(hào)某些特征參數(shù)變化規(guī)律及各參數(shù)間相互關(guān)系判斷聲發(fā)射源信息[2]，包括：1)以計(jì)數(shù)分析、能量分析及幅度分析為代表的單參數(shù)分析方法；2)分布圖分析法；3)經(jīng)歷圖分析法；4)關(guān)聯(lián)圖分析法。此方法具有簡單、直觀、分析速度快、實(shí)時(shí)性好、易于理解和測量等特點(diǎn)，在工程檢測中得到廣泛應(yīng)用。

1.2.2 波形分析

波形分析方法是利用聲發(fā)射檢測儀器所記錄的時(shí)域波形進(jìn)行分析，以獲取聲發(fā)射源信息[3]。早期波形分析方法僅限于時(shí)域波形分析及頻域頻譜特征分析，隨著現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了以小波分析、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)理論等為理論基礎(chǔ)的新的波形分析方法[4]，下面簡要介紹小波分析方法和模式識(shí)別方法。

1)小波分析

小波分析是時(shí)間(空間)頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題。目前已廣泛應(yīng)用于聲發(fā)射信號(hào)的消噪、特征提取、信號(hào)識(shí)別與定位中[5]。

2)模式識(shí)別與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模式識(shí)別是研究如何從龐大的信息中提取特征，根據(jù)特征識(shí)別不同事物的技術(shù)。模式識(shí)別的方法很多，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的方法之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等[6]。

2 聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)在滾動(dòng)軸承檢測中應(yīng)用

2.1參數(shù)分析方法在滾動(dòng)軸承檢測中應(yīng)用

在AE技術(shù)發(fā)展初期，參數(shù)分析方法應(yīng)用最為廣泛，從簡單參數(shù)分析方法到復(fù)雜參數(shù)分析方法經(jīng)歷了漫長過程。CHOUDHURY等利用參數(shù)分析方法對(duì)不同工況下軸承內(nèi)圈和滾子故障進(jìn)行研究，得出AE信號(hào)的振鈴計(jì)數(shù)是檢測軸承內(nèi)部及滾柱的缺陷有效參數(shù)，對(duì)于極小缺陷，計(jì)數(shù)值很敏感，可用于早期故障檢測。但對(duì)于大缺陷，振鈴計(jì)數(shù)不能提供缺陷擴(kuò)展的任何信息。另外，由事件數(shù)隨振鈴計(jì)數(shù)和峰值的分布規(guī)律也可實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測[7]。ABDULLAH等對(duì)不同工況下深溝球軸承外圈故障進(jìn)行振動(dòng)檢測與聲發(fā)射檢測，研究兩種信號(hào)的RMS值和幅值與缺陷大小的關(guān)系，結(jié)論是聲發(fā)射檢測可識(shí)別軸承早期故障，并能提供軸承損壞程度信息[8]。ABDULLAH等指出與振動(dòng)檢測方法相比，AE可實(shí)現(xiàn)早期故障診斷，還可確定缺陷尺寸，使用戶可以監(jiān)測軸承剝蝕率，而振動(dòng)分析是做不到的[9]。AE最大幅度及峭度對(duì)缺陷的發(fā)生及擴(kuò)展很靈敏(較振動(dòng)法)，建立了AE事件持續(xù)時(shí)間與缺陷長度的關(guān)系。SAAD等研究缺陷尺寸與聲發(fā)射特定參數(shù)間的聯(lián)系，確定了AE持續(xù)時(shí)間與滾子缺陷幾何尺寸之間的關(guān)系，并指出由波形可以確定外圈缺陷的尺寸[10]。

振動(dòng)方法對(duì)于低速滾動(dòng)軸承的故障檢測，特別是對(duì)于其早期的故障檢測，檢測結(jié)果不理想。但利用聲發(fā)射技術(shù)進(jìn)行低速滾動(dòng)軸承故障檢測可行。JAMALUDIN指出利用振動(dòng)方法檢測轉(zhuǎn)速低于2 r/min的滾動(dòng)軸承困難重重，而利用聲發(fā)射技術(shù)可確定軸承的狀態(tài)，采用AR系數(shù)進(jìn)行AE特征分類為聲發(fā)射源的識(shí)別提供了有效手段[11]。

張穎等利用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)工作狀態(tài)下滾動(dòng)軸承的外圈、內(nèi)圈及滾子進(jìn)行檢測，研究獲取了不同類型故障的特征頻率與AE累積撞擊數(shù)間的關(guān)系，此結(jié)果可用于區(qū)分不同類型的故障[12]。

2.2早期波形分析方法在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用

早期波形分析技術(shù)常用的有信號(hào)時(shí)頻分析、高階統(tǒng)計(jì)分析、現(xiàn)代譜分析等，KILUNDU指出循環(huán)譜相關(guān)函數(shù)對(duì)于外圈缺陷的識(shí)別很有效(對(duì)應(yīng)于傳統(tǒng)包絡(luò)譜)，但對(duì)于內(nèi)圈缺陷監(jiān)測不成功[13]。與傳統(tǒng)聲發(fā)射參數(shù)(RMS，峭度，波峰因數(shù))相比，該方法對(duì)于連續(xù)監(jiān)測缺陷具有高靈敏度。

郝如江等為有效診斷軸承早期的微弱故障，將形態(tài)濾波方法用于軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的處理，提出采用多尺度形態(tài)開閉和閉開組合的濾波器對(duì)信號(hào)降噪處理，采用閉運(yùn)算對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行形態(tài)濾波解調(diào)得到明顯的故障特征頻率，并對(duì)比故障振動(dòng)信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)的處理效果[14]。

2.3小波分析在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用

在20世紀(jì)90年代小波分析被用于聲發(fā)射信號(hào)處理領(lǐng)域， PINEYRO等分別采用二階能量譜密度、倒譜和Haar小波變換技術(shù)進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障的早期診斷，其中，應(yīng)用Haar小波變換技術(shù)進(jìn)行故障診斷效果不理想[15]。

趙美云等選用dB10正交小波函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行5層小波分解， 根據(jù)各小波尺度在時(shí)域和頻域中所占總能量的百分比重構(gòu)信號(hào)；通過Hilbert變換對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析，分析包絡(luò)信號(hào)的功率譜圖，可以識(shí)別出故障信息[16]。

2.4模式識(shí)別與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用

模式識(shí)別在聲發(fā)射信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用始于20世紀(jì)80年代，JAMALUDIN等利用采集AE信號(hào)的持續(xù)時(shí)間、峰值和能量在三維空間內(nèi)進(jìn)行模糊C值聚類分析，通過訓(xùn)練其判斷準(zhǔn)確率高達(dá)97%，有效地實(shí)現(xiàn)了軸承的故障模式識(shí)別[17]。JAMALUDIN等采用聲發(fā)射技術(shù)可成功監(jiān)測低速旋轉(zhuǎn)滾動(dòng)軸承，試驗(yàn)設(shè)備檢測結(jié)果表明由于軸承滑動(dòng)摩擦而產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)，利用AR系數(shù)作為缺陷特征進(jìn)行分類可用于確定軸承的機(jī)械完整性，這些具有AR系數(shù)的AE特征分類為識(shí)別可能的聲發(fā)射源提供了一種方法[18]。文獻(xiàn)[19]提出多變量-多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測方法(EEMD-MSPCA)，采用此方法可識(shí)別軸承上很小缺陷，確保軸承缺陷監(jiān)測高可靠性。

何沿江等提出一種利用ICA提取故障向量，由多個(gè)SVM進(jìn)行故障分類的滾動(dòng)軸承AE信號(hào)識(shí)別與分類方法，實(shí)驗(yàn)證明該方法有效[20]。

2.5混合信號(hào)處理技術(shù)在滾動(dòng)軸承檢測中的應(yīng)用

每種聲發(fā)射信號(hào)處理方法各有千秋，如果能夠根據(jù)具體研究對(duì)象，取各種信號(hào)處理技術(shù)之長，即可達(dá)到更好的信號(hào)處理效果。ELFORJANI等指出信號(hào)的能量水平與軸承缺陷的產(chǎn)生與形成有明顯聯(lián)系[21]；采用能量分析、頻譜分析、連續(xù)小波變換等多種信號(hào)處理方法，利用聲發(fā)射技術(shù)可以檢測裂紋的出現(xiàn)與擴(kuò)展；采用聲發(fā)射技術(shù)還可以確定軸承上缺陷的尺寸。

戴光等采用小波技術(shù)對(duì)采集的AE信號(hào)消噪，然后對(duì)消噪后信號(hào)進(jìn)行EMD分解，對(duì)分解后的部分IMF做邊界譜分析，可實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障頻率的識(shí)別[22]。于江林等根據(jù)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)特征，采用參數(shù)分析法提取故障特征參量[23]。所提取的9個(gè)聲發(fā)射信號(hào)參數(shù)完全涵蓋軸承聲發(fā)射信號(hào)特征，可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的輸入向量。采用BP，RBF和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能比較準(zhǔn)確地診斷滾動(dòng)軸承故障，BP網(wǎng)絡(luò)的正確識(shí)別率略低于其余2種識(shí)別率， RBF和PNN網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果相同。戴光等利用小波包的分解與重構(gòu)方法消除故障AE信號(hào)中的噪聲，用小波包各層高頻系數(shù)序列能量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，對(duì)信號(hào)做模式識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)有效的軸承故障診斷[24]。趙元喜等提出利用諧波小波包分解采集的AE信號(hào)，由各頻段能量構(gòu)成特征向量，將此特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)軸承故障類型的判斷，具有較高識(shí)別率[25]。余永增等在實(shí)驗(yàn)室條件下對(duì)各類故障模式滾動(dòng)軸承進(jìn)行聲信號(hào)采集，并對(duì)故障軸承聲信號(hào)進(jìn)行參量分析和波形分析的基礎(chǔ)上，得出結(jié)論：單一故障可利用聲發(fā)射撞擊數(shù)識(shí)別；軸承故障的模式可采用基于小波包分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)來實(shí)現(xiàn)[26]。趙一帆等利用能量分析法對(duì)采集的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行初步故障診斷，對(duì)自相關(guān)處理后的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行FFT變換得到頻域信號(hào)，并采用模糊識(shí)別法中的“擇近原則”，通過建立隸屬函數(shù)和貼近度函數(shù)來識(shí)別軸承的故障類型[27]。

3 滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)的研究展望

自20世紀(jì)60年代至今，國內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行缺陷檢測，取得很多成果。21世紀(jì)以來，在聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承檢測方面取得了豐碩的成果，歸結(jié)如下：

1)參數(shù)分析、波形分析、小波分析、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等以及上述信號(hào)處理方法的部分組合在滾動(dòng)軸承聲發(fā)射檢測中都有成功應(yīng)用案例，利用有效的聲發(fā)射信號(hào)處理方法可以預(yù)測軸承有無故障、判斷故障大小并預(yù)測其發(fā)展趨勢；

2)在低速滾動(dòng)軸承故障診斷中，采用振動(dòng)方法采集的故障信號(hào)幅值較小，尤其是在軸承的早期故障階段，該方法結(jié)果不理想。但采用聲發(fā)射檢測可取得好的效果。

需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容如下。

一是針對(duì)特定的軸承及其工作條件，規(guī)范行之有效的聲發(fā)射信號(hào)處理方法，為標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)處理平臺(tái)的產(chǎn)生奠定基礎(chǔ)；獲取各種故障類型的聲發(fā)射信號(hào)，并能做出故障類型及故障嚴(yán)重程度的判斷。二是利用先進(jìn)計(jì)算機(jī)軟件研制標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)處理平臺(tái)。根據(jù)各類軸承工作的特點(diǎn)，研制專用的故障采集儀器和在線檢測識(shí)別工具。

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Acoustic emission signal processing technology and its application in rolling bearing test

JIAO Yang1, HOU Jie1, LI Guanghai2, WU Zhanwen2, CHEN Chen1, MI Shangyan1

(1. School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang Hebei 050018, China; 2. China Special Equipment Inspection and Research Institute, Beijing 100013, China)

Acoustic emission technology is widely used in rolling bearing test, while the processing technology of acoustic emission signal is essential to the test. The common acoustic emission signal processing technology includes parameter analysis, waveform analysis, wavelet analysis, pattern recognition, etc. This paper gives an overview of acoustic emission signal processing technology in rolling bearing test since year 2000. A lot of research and achievements have been made in the field. And it shows further study should focus on regulating acoustic emission signal processing methods under various working conditions, and the designing of standard acoustic emission signal processing platform.

acoustic emission (AE); signal processing; rolling bearing; defect test

1008-1542(2013)04-0313-05

10.7535/hbkd.2013yx04001

TB52+9

A

2012-12-05；

2013-01-28；責(zé)任編輯：李 穆

國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局“質(zhì)檢公益性行業(yè)性科研專項(xiàng)項(xiàng)目”(201110032)

焦 陽(1963-)，女，山東日照人，教授，博士，主要從事電工電子及無損檢測方面的研究。

E-mail:jiaoyang@hebust.edu.cn