滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)分形特征提取及故障診斷研究

盧緒祥，劉雨佳，唐晟錕，蘇一鳴，吳家騰，李錄平

(長(zhǎng)沙理工大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410114)

滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)分形特征提取及故障診斷研究

盧緒祥，劉雨佳，唐晟錕，蘇一鳴，吳家騰，李錄平

(長(zhǎng)沙理工大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410114)

針對(duì)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)具有隨機(jī)性、瞬態(tài)性、時(shí)變性、多態(tài)性和易受干擾的特點(diǎn)，為有效地提取早期故障特征、提高在線監(jiān)測(cè)效率，采用關(guān)聯(lián)維數(shù)作為判斷滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑故障的特征值。首先基于310 MW汽輪發(fā)電機(jī)組滑動(dòng)軸承現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)獲得的聲發(fā)射信號(hào)，分析滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的分形特性并將其與傳統(tǒng)的聲發(fā)射特征值進(jìn)行對(duì)比；然后利用關(guān)聯(lián)維數(shù)對(duì)滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)進(jìn)行定量分析；最后針對(duì)經(jīng)典的G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法計(jì)算量較大的問(wèn)題，對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，并通過(guò)計(jì)算時(shí)間的對(duì)比證明改進(jìn)后的算法計(jì)算效率更高。結(jié)果表明:關(guān)聯(lián)維數(shù)不僅與滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)具有正相關(guān)性和一一對(duì)應(yīng)性，而且更能敏感地表征滑動(dòng)軸承的早期故障；采用改進(jìn)后的關(guān)聯(lián)維數(shù)算法能有效地提高監(jiān)測(cè)效率，更適用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以保證機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行。

滑動(dòng)軸承；聲發(fā)射信號(hào)；分形特性；關(guān)聯(lián)維數(shù)；算法改進(jìn)；故障診斷

滑動(dòng)軸承是電廠汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組重要支撐部件，利用聲發(fā)射 (Acoustic Emission，簡(jiǎn)稱AE)技術(shù)對(duì)其潤(rùn)滑狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)是目前有效可靠的方法，目前較為廣泛應(yīng)用的聲發(fā)射信號(hào)特征值有聲發(fā)射信號(hào)能量〔1〕、振鈴計(jì)數(shù)、事件計(jì)數(shù)〔2〕以及時(shí)域特征值 (均方根值、峭度因子、振幅因子)，也常根據(jù)頻域變化、振幅包絡(luò)〔3〕、信號(hào)周期特性〔4〕來(lái)判斷碰磨狀態(tài)。由于聲發(fā)射信號(hào)對(duì)滑動(dòng)軸承的狀態(tài)非常敏感，不同類別的軸承聲發(fā)射特征不完全一樣，用傳統(tǒng)的聲發(fā)射信號(hào)分析方法難以準(zhǔn)確及時(shí)地判斷特定工況下的滑動(dòng)軸承工作狀態(tài)，因此提取新的特征值是聲發(fā)射信號(hào)故障診斷領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。

自從Mandelbrot在20世紀(jì)70年代提出分形的概念以來(lái)，分形在物理、天文、地理、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等科學(xué)領(lǐng)域得到應(yīng)用，后來(lái)在 80年代初由Crassberger為代表的專家系統(tǒng)地提出了多重分形理論，用廣義維數(shù)和多重分形譜來(lái)描述分形客體〔5〕，使得分形理論得到了更為廣泛的應(yīng)用。由于分形學(xué)是以局部和整體具有自相似性的復(fù)雜事物為研究對(duì)象來(lái)，探索其復(fù)雜性的科學(xué)，因此可以用來(lái)描述機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的不規(guī)則性和復(fù)雜性，特別適用于分析復(fù)雜系統(tǒng)〔6－9〕。根據(jù)分形維數(shù)數(shù)值判別機(jī)械故障類型〔10－11〕和建立廣義維數(shù)譜并通過(guò)敏感維數(shù)判定機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)是分形原理在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的主要應(yīng)用。在軸承故障判別方面，通過(guò)分形維數(shù)來(lái)準(zhǔn)確判定滾動(dòng)軸承各故障已經(jīng)有比較成熟的研究〔12－15〕。但是由于滑動(dòng)軸承相對(duì)于滾動(dòng)軸承而言，其工況更加復(fù)雜。滑動(dòng)軸承的聲發(fā)射信號(hào)具有隨機(jī)性、瞬態(tài)性、時(shí)變性、多態(tài)性和易干擾性，加之復(fù)雜的工作環(huán)境導(dǎo)致了滑動(dòng)軸承的AE故障信號(hào)特征提取成為研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。目前將分形原理應(yīng)用于滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑故障的定量判別以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)還有待研究。

文中在分析滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)分形特性的基礎(chǔ)上，對(duì)滑動(dòng)軸承各個(gè)潤(rùn)滑狀態(tài)的關(guān)聯(lián)維數(shù)進(jìn)行了定量分析，并改進(jìn)G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法，將其關(guān)聯(lián)維數(shù)用于滑動(dòng)軸承聲發(fā)射實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中，并證明了關(guān)聯(lián)維數(shù)對(duì)滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)判別的準(zhǔn)確性。

1 關(guān)聯(lián)維數(shù)算法

相空間重構(gòu)是混沌時(shí)間序列處理中非常重要的第一步，普遍采用的是坐標(biāo)延遲的相空間重構(gòu)方法〔16〕。重構(gòu)相空間參數(shù)有2個(gè):嵌入維數(shù)和時(shí)間延遲τ。在G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法中，常采用漸增嵌入維數(shù)直至關(guān)聯(lián)維數(shù)達(dá)到飽和的方法得到關(guān)聯(lián)維數(shù)。

有時(shí)間序列{xi，i＝1，2，…，N}，采用延時(shí)法對(duì)其進(jìn)行相空間重構(gòu)，得到:

式中 Yj＝{xj， xj＋τ， …， xj＋(m－1)τ}； Nm＝N －(m－1)τ； τ＝kΔt為時(shí)間延遲；Δt為信號(hào)的采樣間隔；m為重構(gòu)相空間嵌入維數(shù)；Nm為重構(gòu)相空間向量個(gè)數(shù)。

重構(gòu)后時(shí)間序列的相關(guān)積分C(r)為:

式中 j≠k；r為標(biāo)度；‖Yj－Yk‖為2個(gè)向量間的距離。

H為單位階梯 (Heaviside)函數(shù):

相關(guān)積分C(r)與標(biāo)度r之間存在如下關(guān)系:

式中 Dc為關(guān)聯(lián)維數(shù)。

式 (4)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，得:

無(wú)標(biāo)度區(qū)間 [r2－r1]的確定是關(guān)聯(lián)維數(shù)計(jì)算過(guò)程中重要的一步，它的選取直接影響到最終的關(guān)聯(lián)維數(shù)值。常用的方法有:目測(cè)判定法、相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法、擬合誤差法、自相似比法、三折線逼近擬合法、曲線－直線－曲線擬合法。文中選擇曲線－直線－曲線擬合法，中間直線部分即是無(wú)標(biāo)度區(qū)間，其斜率就是該嵌入維數(shù)下的關(guān)聯(lián)維數(shù)值。

1983年Grassberger和Ptzcaccia〔17〕提出的G－P算法采用漸增的嵌入維數(shù):在確定了時(shí)間延遲τ之后，先給定一個(gè)較小的嵌入維數(shù)m0，算出對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)維數(shù)值 D(m0)，然后逐次增加嵌入維數(shù)使得mi＋1＞mi，直到關(guān)聯(lián)維數(shù)估計(jì)值不再隨m增長(zhǎng)，而是在一定的誤差范圍內(nèi)保持不變，此時(shí)得到的關(guān)聯(lián)維數(shù)即為吸引子的關(guān)聯(lián)維數(shù)。

2 滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑故障診斷實(shí)例分析

2.1 滑動(dòng)軸承聲發(fā)射檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

課題組前期現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)的滑動(dòng)軸承為某310 MW汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組的低壓缸后軸承 (4號(hào))，具體試驗(yàn)過(guò)程參見(jiàn)文獻(xiàn)〔18〕。該軸承為圓筒瓦結(jié)構(gòu)，試驗(yàn)時(shí)聲發(fā)射信號(hào)的采樣頻率為3 M sample/s，采樣點(diǎn)數(shù)為32 K。

在本次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中機(jī)組于某日17:33開(kāi)始對(duì)汽輪機(jī)進(jìn)行沖轉(zhuǎn)，沖轉(zhuǎn)30 min后瓦溫升高速度加快，但還在可控范圍內(nèi)，當(dāng)汽輪機(jī)沖轉(zhuǎn)達(dá)1 800 r/min時(shí)，瓦溫偏高，機(jī)組保持1 800 r/min轉(zhuǎn)速并對(duì)機(jī)組采取相應(yīng)的瓦溫調(diào)節(jié)措施，但難以調(diào)節(jié)到正常狀況，直至18:25前后瓦溫還在持續(xù)升高，于是選擇打閘停機(jī)，后經(jīng)解體軸承，發(fā)現(xiàn)4號(hào)軸承發(fā)生軸瓦磨損現(xiàn)象，軸瓦及軸頸磨損情況如圖1所示。

圖1 磨損軸瓦和軸頸

2.2 滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的分形特征分析

分形理論的研究基于整體與局部的相似性，對(duì)信號(hào)的時(shí)域特征變化反應(yīng)十分敏感。信號(hào)的延遲時(shí)間是體現(xiàn)信號(hào)分形特性的一個(gè)重要參數(shù)，因?yàn)樵趯?duì)信號(hào)進(jìn)行分形分析時(shí)為了真實(shí)地反映出信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特性，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)，只有選擇了適當(dāng)?shù)难舆t時(shí)間，才能在拓?fù)涞葍r(jià)意義下再現(xiàn)原系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性。在試驗(yàn)過(guò)程中分別同時(shí)采集了系統(tǒng)在發(fā)生磨瓦事故狀態(tài)下經(jīng)過(guò)形態(tài)濾波器濾波后的信號(hào)和未經(jīng)過(guò)形態(tài)濾波器濾波的原始含噪信號(hào)，濾波前后信號(hào)的時(shí)域波形如圖2所示。采用自相關(guān)法求信號(hào)的延遲時(shí)間，當(dāng)信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)值下降到初始值的1－1/e時(shí)，所得對(duì)應(yīng)的延遲時(shí)間即為重構(gòu)相空間的最佳延遲時(shí)間。從圖3中可以看出滑動(dòng)軸承AE信號(hào)的分形特性對(duì)時(shí)域波形的改變反應(yīng)十分靈敏，未經(jīng)過(guò)形態(tài)濾波的信號(hào)最佳延遲時(shí)間為67個(gè)時(shí)間點(diǎn)，而經(jīng)過(guò)形態(tài)濾波后的最佳延遲時(shí)間為6個(gè)時(shí)間點(diǎn)。

圖2 形態(tài)濾波前后滑動(dòng)軸承實(shí)測(cè)AE信號(hào)時(shí)域波形圖

圖3 濾波前后信號(hào)的延遲時(shí)間點(diǎn)數(shù)對(duì)比圖

分別對(duì)這兩段經(jīng)過(guò)濾波處理和未經(jīng)過(guò)濾波處理的滑動(dòng)軸承故障潤(rùn)滑狀態(tài)下的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分形處理，繪制雙對(duì)數(shù)曲線并計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)如圖 4所示。

圖4 濾波前后信號(hào)的雙對(duì)數(shù)曲線對(duì)比圖

從圖5中可以看出:經(jīng)形態(tài)濾波后，聲發(fā)射實(shí)測(cè)信號(hào)的雙對(duì)數(shù)曲線和含噪信號(hào)的雙對(duì)數(shù)曲線走勢(shì)有很大的差別，兩者的關(guān)聯(lián)維數(shù)分別為11.395和6.357，降噪后信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)明顯增大，這是由于滑動(dòng)軸承工作環(huán)境復(fù)雜，無(wú)濾波處理的滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)存在嚴(yán)重的噪聲干擾，雖然發(fā)生潤(rùn)滑故障時(shí)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)特征有變化，但是被噪聲信號(hào)所掩蓋，導(dǎo)致其時(shí)域波形變化不明顯。

2.3 滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)診斷

滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)變差時(shí)，軸承潤(rùn)滑不良，此時(shí)就有可能存在軸頸與軸瓦之間的碰磨，此時(shí)軸承與潤(rùn)滑油之間摩擦產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)由正常潤(rùn)滑時(shí)的連續(xù)型聲發(fā)射信號(hào)逐漸轉(zhuǎn)化為突發(fā)型和連續(xù)型的混合型聲發(fā)射信號(hào)；隨著潤(rùn)滑狀態(tài)的惡化逐漸演化為燒瓦事故，聲發(fā)射信號(hào)則轉(zhuǎn)變?yōu)椴▌?dòng)特征的連續(xù)型聲發(fā)射信號(hào)。

可見(jiàn)隨著滑動(dòng)軸承的潤(rùn)滑狀態(tài)轉(zhuǎn)變，其聲發(fā)射信號(hào)分形特性也會(huì)隨之發(fā)生改變。根據(jù)大量現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，選取滑動(dòng)軸承處于正常潤(rùn)滑狀態(tài)、潤(rùn)滑不良狀態(tài)以及磨瓦故障狀態(tài)下的3段聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)，得出其雙對(duì)數(shù)曲線擬合圖，如圖5所示。從圖5可以看出:3種狀態(tài)下的雙對(duì)數(shù)曲線各不相同；隨著滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)的惡化，聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)值也呈增加趨勢(shì)。

圖5 滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)雙對(duì)數(shù)曲線中段擬合圖

根據(jù)課題組的前期現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，從17:30到18:30，機(jī)組從正常潤(rùn)滑到潤(rùn)滑不良，并最終演化為磨瓦事故。在這個(gè)過(guò)程中采集的傳統(tǒng)聲發(fā)射特征值振鈴計(jì)數(shù)隨時(shí)間的變化如圖6所示。計(jì)算整個(gè)過(guò)程的滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)值，其變化趨勢(shì)如圖7所示。兩者相對(duì)比也可看出關(guān)聯(lián)維數(shù)不僅能正確的表征滑動(dòng)軸承的潤(rùn)滑狀態(tài)，而且在滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)發(fā)生進(jìn)一步惡化的初期 (17:40～17:55)，關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化更為明顯，更有利于潤(rùn)滑狀態(tài)的早期判斷。

圖6 碰磨階段聲發(fā)射振鈴計(jì)數(shù)隨時(shí)間變化圖

圖7 碰磨階段關(guān)聯(lián)維數(shù)隨時(shí)間變化趨勢(shì)圖

2.4 針對(duì)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)算法改進(jìn)

從理論上講，關(guān)聯(lián)維數(shù)是信號(hào)的幾何不變量〔6〕。隨著嵌入維數(shù)的增大，關(guān)聯(lián)維數(shù)逐漸增大，已達(dá)到飽和，因此在G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法中采用漸增嵌入維數(shù)的方法來(lái)得到關(guān)聯(lián)維數(shù)，但是這樣每一次嵌入循環(huán)都會(huì)帶入相空間重構(gòu)，無(wú)標(biāo)度區(qū)間擬合等計(jì)算量很大。為提高汽輪機(jī)組滑動(dòng)軸承在線狀態(tài)檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確率，根據(jù)對(duì)大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)段的分析，對(duì)經(jīng)典G－P算法進(jìn)行了改進(jìn):

1)從滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)增量隨嵌入維數(shù)的變化情況 (如圖8所示)可以看出:隨著嵌入維數(shù)的增加，關(guān)聯(lián)維數(shù)的增量逐漸減小，在嵌入維數(shù)達(dá)到16以后逐漸趨近于0。同時(shí)隨著嵌入維數(shù)的增加，無(wú)標(biāo)度區(qū)間也趨于飽和。如圖9所示:已擬合部分所對(duì)應(yīng)區(qū)間為無(wú)標(biāo)度區(qū)間，無(wú)標(biāo)度區(qū)間在嵌入維數(shù)達(dá)到4以后保持固定。根據(jù)無(wú)標(biāo)度區(qū)間總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)先于關(guān)聯(lián)維數(shù)達(dá)到飽和的特點(diǎn)，可以提早固定無(wú)標(biāo)度區(qū)間以減少計(jì)算量。

圖8 關(guān)聯(lián)維數(shù)隨嵌入維數(shù)變化圖

圖9 無(wú)標(biāo)度區(qū)間隨嵌入維數(shù)變化圖

2)在現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)的整個(gè)磨瓦事故過(guò)程中(17:30—18:30)，計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)最佳嵌入維數(shù)基本在20～25之間 (變化趨勢(shì)如圖10所示)，并且在嵌入維數(shù)較小的時(shí)候關(guān)聯(lián)維數(shù)的增量比較大，因此可以增大嵌入維數(shù)的初始值，并加入關(guān)聯(lián)維數(shù)增量的判斷，若增量大于δ(δ取值可在0.2～0.35之間)，則可以跳過(guò)下一個(gè)循環(huán)，以減少循環(huán)計(jì)算量。

圖10 最佳嵌入維數(shù)隨時(shí)間變化圖

改進(jìn)效果:選取整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中的幾段滑動(dòng)軸承聲發(fā)射數(shù)據(jù)，分別采用傳統(tǒng)G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法和改進(jìn)后的算法分別計(jì)算數(shù)據(jù)段的關(guān)聯(lián)維數(shù)值，計(jì)算時(shí)間對(duì)比如表1所示。從表1可以看出:經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的算法能節(jié)省計(jì)算時(shí)間，計(jì)算效率有一定程度的提高。

表1 算法改進(jìn)前后計(jì)算時(shí)間對(duì)比表s

3 結(jié)論

為提高汽輪機(jī)組滑動(dòng)軸承早期故障診斷效率，文中應(yīng)用分形原理對(duì)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析，將關(guān)聯(lián)維數(shù)作為判斷軸承潤(rùn)滑狀態(tài)的特征值，并對(duì)傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)維數(shù)算法進(jìn)行了改進(jìn)，得出以下結(jié)論:

1)分析了現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的分形特征，將滑動(dòng)軸承含噪聲發(fā)射信號(hào)與降噪后聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，證明了信號(hào)的延遲時(shí)間與雙對(duì)數(shù)點(diǎn)列對(duì)噪聲信號(hào)反應(yīng)敏感，可以靈敏地表征出信號(hào)時(shí)域波形的變化。

2)采用關(guān)聯(lián)維數(shù)作為滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)判定的特征值，對(duì)一段含有滑動(dòng)軸承磨瓦故障的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析，并與傳統(tǒng)聲發(fā)射特征值進(jìn)行對(duì)比，證明關(guān)聯(lián)維數(shù)不僅能準(zhǔn)確的表征滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)，而且在滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)惡化的初期變化更靈敏，更適用于滑動(dòng)軸承早期的故障診斷，在滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

3)針對(duì)滑動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)，根據(jù)工程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)信號(hào)處理及時(shí)性的需要，對(duì)傳統(tǒng)G－P關(guān)聯(lián)維數(shù)算法進(jìn)行了改進(jìn)，減少了循環(huán)計(jì)算量，有利于提高監(jiān)測(cè)效率。

滑動(dòng)軸承潤(rùn)滑狀態(tài)常直接影響到整個(gè)機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，準(zhǔn)確及時(shí)地判斷出軸承的潤(rùn)滑狀態(tài)，能提高滑動(dòng)軸承早期故障的診斷效率，有利于避免不必要的事故，從而保證整個(gè)機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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Study on fractal features extracted from acoustic emission signals and fault diagnosis of journal bearing

LU Xuxiang，LIU Yujia，TANG Shengkun，SU Yiming，WU Jiateng，LI Luping
(Changsha University of Science and Technology，Changsha 410114，China)

For the acoustic emission signals of journal bearings are with of the characteristics of random，transient，timevarying，polymorphism and susceptible to interference，the correlation dimension has been taken as characteristic value to diagnose the lubricating fault in order to extract early failure characteristics effectively and improve the efficiency of online monitoring.Firstly，the acoustic emission signals of 310 MW turbo-generator set by mean of field test is analyzed to obtain its fractal characteristics，and then compared with traditional acoustic emission characteristic value.Then the lubricating condition of the journal bearing is quantitatively analyzed by means of correlation dimension.Finally，the algorithm of classic G－P correlation dimension is improved due to larger computational complexity.The proved algorithm is of more efficient than the classic by comparing the calculation time between them.The results show that correlation dimension not only have positive correlation and correspondence with the lubricating condition of the journal bearing， but also is more sensitive to characterization of journal bearing early faults.The improved correlation dimension algorithm can effectively improve the monitoring efficiency，more suitable for the real-time monitoring field to ensure the safe and stable operation of the unit.

journal bearing；acoustic emission signal； fractal characteristics； correlation dimension；improvement of algorithm；fault diagnosis

10.3969/j.issn.1008-0198.2015.04.016

TK263.4

B

1008-0198(2015)04-0064-05

2015-06-16

“能源高效清潔利用”湖南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目 (2011NGQ008)；湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目 (CX2012B363)