基于聲發(fā)射技術(shù)的鐵路重載貨車滾動(dòng)軸承故障診斷研究

王燕燕，魯五一

(中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410075)

重載運(yùn)輸已被國(guó)際公認(rèn)為鐵路貨運(yùn)發(fā)展的方向，伴隨重載運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展，對(duì)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(dòng)軸承恰恰與貨車的安全性和可靠性緊密相關(guān)。滾動(dòng)軸承在高速重載下運(yùn)行若出現(xiàn)了故障，則其故障會(huì)迅速擴(kuò)大，在短時(shí)間內(nèi)容易造成熱軸、燃軸、切軸以至于最后導(dǎo)致列車發(fā)生顛覆等重大行車事故，產(chǎn)生重大的經(jīng)濟(jì)損失［1］。因此，對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及故障診斷，防患于未然就顯得尤為重要。

1 滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射診斷機(jī)理

當(dāng)材料受外力作用內(nèi)部產(chǎn)生錯(cuò)位運(yùn)動(dòng)、發(fā)生塑性變形、斷裂或者有其他缺陷形成和增長(zhǎng)時(shí)，都會(huì)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(jiǎn)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(shí)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(huì)產(chǎn)生一個(gè)彈性波，彈性波在結(jié)構(gòu)中傳播時(shí)攜帶有大量結(jié)構(gòu)或材料缺陷處的信息，通過(guò)用儀器檢測(cè)、分析聲發(fā)射信號(hào)可以對(duì)結(jié)構(gòu)或材料中的缺陷進(jìn)行檢測(cè)和定位。

貨車的滾動(dòng)軸承是在承受載荷和彼此相對(duì)運(yùn)動(dòng)的零件間作滾動(dòng)運(yùn)動(dòng)的支承件，主要由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架四部分組成。滾動(dòng)軸承在運(yùn)行過(guò)程中，受到制造因素和使用維護(hù)因素的影響，其承載能力、旋轉(zhuǎn)精度等性能會(huì)發(fā)生變化，即使在安裝、潤(rùn)滑和使用維護(hù)都正常的情況下，使用一段時(shí)間后，軸承也會(huì)出現(xiàn)疲勞剝落和磨損而不能正常工作［3］。滾動(dòng)軸承的疲勞剝落，主要是由于滾動(dòng)軸承經(jīng)常受到交變載荷作用，使?jié)L動(dòng)軸承金屬件內(nèi)部產(chǎn)生錯(cuò)位運(yùn)動(dòng)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(dòng)軸承的內(nèi)、外圈滾道上。這些故障的發(fā)生與擴(kuò)展，都伴隨著聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生。這種聲發(fā)射信號(hào)來(lái)自于缺陷本身，是故障的載體，更能反映出缺陷的活動(dòng)性和嚴(yán)重性。因此，通過(guò)采集滾動(dòng)軸承轉(zhuǎn)動(dòng)中的聲發(fā)射信號(hào)對(duì)其進(jìn)行分析與處理就可以對(duì)軸承故障作出早期預(yù)報(bào)和故障診斷。

2 小波包分析

重載貨車滾動(dòng)軸承故障所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)是由高頻突發(fā)脈沖信號(hào)和長(zhǎng)周期準(zhǔn)平穩(wěn)噪聲信號(hào)組成的一種非平穩(wěn)的隨機(jī)信號(hào)［4］，通常頻率在10～500kHz之間，包含了噪聲信號(hào)的實(shí)測(cè)AE信號(hào)的頻帶會(huì)更寬［5］。實(shí)測(cè)的聲發(fā)射信號(hào)包含著豐富的聲發(fā)射源信息，因此需要從聲發(fā)射信號(hào)提取能反映滾動(dòng)軸承故障的特征信息。而對(duì)于聲發(fā)射信號(hào)若能獲取其每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的信號(hào)及其特征，就能快速分析與識(shí)別出滾動(dòng)軸承的故障。小波分析通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行變時(shí)窗處理，即對(duì)信號(hào)中的低頻分量采用較寬的時(shí)窗，對(duì)高頻分量采用較窄的時(shí)窗，對(duì)信號(hào)的時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部分析特性。但是小波分析對(duì)信號(hào)的高頻部分不再進(jìn)行分解，因而不能很好的表示出包含大量細(xì)節(jié)信息的信號(hào)。而小波包變換可以對(duì)信號(hào)的高頻部分進(jìn)行無(wú)冗余、無(wú)疏漏的分解，并能夠根據(jù)被分析信號(hào)的特征，自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶，使之與信號(hào)頻譜相匹配，每個(gè)頻帶里信號(hào)的能量對(duì)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(guò)程如下:將實(shí)測(cè)聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)低通濾波器后得到的信號(hào)為近似部分，屬于低頻分量;經(jīng)高通濾波器后得到的信號(hào)為細(xì)節(jié)部分，屬于高頻分量。接下來(lái)又對(duì)低頻分量和高頻分量分別進(jìn)行低通和高通濾波，依次類推，直到達(dá)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(lái)越細(xì)，各個(gè)頻率段上的時(shí)域分辨率就越低。如要觀察信號(hào)某一頻率段上的時(shí)域波形，就把這一頻率段的數(shù)據(jù)保留下來(lái)，把其它頻率段的數(shù)據(jù)置為零，利用重構(gòu)式，把信號(hào)一層一層進(jìn)行重構(gòu)。經(jīng)過(guò)重構(gòu)后就可以把這一頻率段上的信號(hào)的時(shí)域分辨率提高到原來(lái)信號(hào)的大小。通過(guò)對(duì)重構(gòu)后的信號(hào)作進(jìn)一步的時(shí)頻分析，便可獲取滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)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(hào)f(n)經(jīng)過(guò)j層小波包分解所得到的第m個(gè)分解序列分別為h和g的對(duì)偶算子，u01為聲發(fā)射信號(hào)f(n)。

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

圖1 正常滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號(hào)

圖2 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號(hào)

圖3 滾動(dòng)軸承外圈故障聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形和db10小波包3層分解重構(gòu)信號(hào)

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

3.1 滾動(dòng)軸承故障AE信號(hào)的模式識(shí)別方法

對(duì)于降噪處理后的重載貨車滾動(dòng)軸承的聲發(fā)射信號(hào)還需要進(jìn)行定性模式識(shí)別，研究聲發(fā)射信號(hào)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(hào)模式識(shí)別的方法有幅值、頻率、統(tǒng)計(jì)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。在實(shí)際應(yīng)用中，前三種方法對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)能進(jìn)行一定程度的的識(shí)別，但在具體操作過(guò)程中要求研究者有豐富的背景知識(shí)、長(zhǎng)期的聲發(fā)射現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)［7］。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的模式識(shí)別方法，有非線性映射、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和大規(guī)模并行分布處理能力的優(yōu)點(diǎn)，具有更好的學(xué)習(xí)外推性，是研究聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)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(shí) 質(zhì) 上 就 是 1986 年Runelhart提出的誤差反傳算法［10］。它是一種無(wú)反饋的前向網(wǎng)絡(luò)，主要由輸入層、隱蔽層、輸出層組成，學(xué)習(xí)過(guò)程按梯度算法進(jìn)行，由輸入信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。在正向傳播過(guò)程中，將訓(xùn)練樣本的信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)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(jì)算出的誤差信號(hào)沿原連接通路返回。通過(guò)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(hào)最小。

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

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

基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷過(guò)程如圖4所示，通過(guò)將采集到的滾動(dòng)軸承的AE信號(hào)進(jìn)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(shí)驗(yàn)選擇Daubechies小波基對(duì)軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分解，小波包分解層數(shù)為三層。然后再對(duì)每一層的小波包分解系數(shù)重構(gòu)，提取每個(gè)頻帶范圍內(nèi)的信號(hào)。以各頻帶能量為元素構(gòu)造特征向量，再對(duì)特征向量進(jìn)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(jìn)行滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別，進(jìn)而判斷軸承是否發(fā)生故障。

4 實(shí)驗(yàn)研究

4.1 實(shí)驗(yàn)方案

右包括一個(gè)2馬力的電動(dòng)機(jī)，一個(gè)扭矩傳感器，一個(gè)功率測(cè)試計(jì)。待檢測(cè)的軸承支撐著電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)軸，驅(qū)動(dòng)端的軸承型號(hào)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(dòng)體數(shù)目n=9，滾動(dòng)體直徑d=7.94mm，軸承節(jié)徑D=39.04mm，滾動(dòng)體接觸角α=90°。通過(guò)計(jì)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(diǎn)損傷，損傷直徑分為011778mm，013556 mm，在電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)端的軸承座上方放置一個(gè)聲發(fā)射傳感器用來(lái)采集故障軸承的聲發(fā)射信號(hào)，其信號(hào)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(cè)正常軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障三種狀態(tài)的滾動(dòng)軸承的聲發(fā)射信號(hào)，對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)選用dbl0小波，進(jìn)行三層分解，提取聲發(fā)射信號(hào)的特征向量并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別。

圖5 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別

選用通過(guò)小波包分解與重構(gòu)后的8個(gè)特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)，選取正常軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障軸承的訓(xùn)練樣本各3個(gè)(見表1)，測(cè)試樣本各2個(gè);輸出有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，(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(xùn)練時(shí)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(gè)節(jié)點(diǎn)。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(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)全部來(lái)自美國(guó)Case Western Reserve University電氣工程實(shí)驗(yàn)室的滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，其滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)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(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)分別進(jìn)行3層小波包分解，再將計(jì)算出的各頻帶信息的能量進(jìn)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(hào)在不同頻段的能量分布存在差異。通過(guò)對(duì)多組聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)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(hào)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(duì)軸承故障類型進(jìn)行識(shí)別。

BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下:最大訓(xùn)練次數(shù)為5000，訓(xùn)練精度為0.0001。采用Levenberg Marquardt算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為84次時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差E＜0.0001，如圖6所示，訓(xùn)練結(jié)束，從訓(xùn)練誤差曲線上可以看出，該算法的收斂速度較快，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線

利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，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(guò)表2分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的實(shí)際輸出與理想輸出值非常接近，說(shuō)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(dòng)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)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(shí)用性。

5 結(jié)論

1)在檢測(cè)滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)時(shí)容易受到周圍環(huán)境的干擾，采集到的聲發(fā)射信號(hào)往往夾雜著不同程序的噪聲信息。通過(guò)采用小波包分析方法對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分解和重構(gòu)，特別是對(duì)高頻部分信號(hào)的細(xì)分，提取了故障軸承聲發(fā)射信號(hào)的能量信息，通過(guò)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(dòng)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的全部特征。因此用小波包分析方法提取滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)的特征向量是可行的。

2)將提取到的滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射信號(hào)的特征向量輸入到 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用美國(guó) Case Western Reserve University電氣工程實(shí)驗(yàn)室軸承數(shù)據(jù)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，其實(shí)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(lái)使用可以大大提高重載貨車滾動(dòng)軸承故障診斷的有效性和準(zhǔn)確性。

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