王燕燕，鲁五一

(中南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410075)

重载运输已被国际公认为铁路货运发展的方向，伴随重载运输的快速发展，对货车在安全性和可靠性方面提出了更高的要求，而货车关键部位的滚动轴承恰恰与货车的安全性和可靠性紧密相关。滚动轴承在高速重载下运行若出现了故障，则其故障会迅速扩大，在短时间内容易造成热轴、燃轴、切轴以至于最后导致列车发生颠覆等重大行车事故，产生重大的经济损失［1］。因此，对轴承的运行状态进行实时监测及故障诊断，防患于未然就显得尤为重要。

1 滚动轴承故障声发射诊断机理

当材料受外力作用内部产生错位运动、发生塑性变形、断裂或者有其他缺陷形成和增长时，都会产生瞬态弹性波以快速释放出能量，这种现象称为声发射(Acoustic Emission，简称 AE)［2］。声发射是一种常见的物理现象，大多数材料变形和断裂时都有声发射发生，材料内部每发生一次能量释放就会产生一个弹性波，弹性波在结构中传播时携带有大量结构或材料缺陷处的信息，通过用仪器检测、分析声发射信号可以对结构或材料中的缺陷进行检测和定位。

货车的滚动轴承是在承受载荷和彼此相对运动的零件间作滚动运动的支承件，主要由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。滚动轴承在运行过程中，受到制造因素和使用维护因素的影响，其承载能力、旋转精度等性能会发生变化，即使在安装、润滑和使用维护都正常的情况下，使用一段时间后，轴承也会出现疲劳剥落和磨损而不能正常工作［3］。滚动轴承的疲劳剥落，主要是由于滚动轴承经常受到交变载荷作用，使滚动轴承金属件内部产生错位运动和塑性变形;而疲劳磨损是由于循环接触应力周期性地作用在摩擦表面上，使表面材料疲劳而产生微粒脱落的现象，一般发生在滚动轴承的内、外圈滚道上。这些故障的发生与扩展，都伴随着声发射信号的产生。这种声发射信号来自于缺陷本身，是故障的载体，更能反映出缺陷的活动性和严重性。因此，通过采集滚动轴承转动中的声发射信号对其进行分析与处理就可以对轴承故障作出早期预报和故障诊断。

2 小波包分析

重载货车滚动轴承故障所产生的声发射信号是由高频突发脉冲信号和长周期准平稳噪声信号组成的一种非平稳的随机信号［4］，通常频率在10～500kHz之间，包含了噪声信号的实测AE信号的频带会更宽［5］。实测的声发射信号包含着丰富的声发射源信息，因此需要从声发射信号提取能反映滚动轴承故障的特征信息。而对于声发射信号若能获取其每一个时间点所对应的信号及其特征，就能快速分析与识别出滚动轴承的故障。小波分析通过对信号进行变时窗处理，即对信号中的低频分量采用较宽的时窗，对高频分量采用较窄的时窗，对信号的时域和频域同时具有良好的局部分析特性。但是小波分析对信号的高频部分不再进行分解，因而不能很好的表示出包含大量细节信息的信号。而小波包变换可以对信号的高频部分进行无冗余、无疏漏的分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，每个频带里信号的能量对于故障诊断都是十分有用的信息。其分解和重构的具体过程如下:将实测声发射信号经低通滤波器后得到的信号为近似部分，属于低频分量;经高通滤波器后得到的信号为细节部分，属于高频分量。接下来又对低频分量和高频分量分别进行低通和高通滤波，依次类推，直到达到所需要的分解层数为止。随着分解层数的增加，频率段划分的越来越细，各个频率段上的时域分辨率就越低。如要观察信号某一频率段上的时域波形，就把这一频率段的数据保留下来，把其它频率段的数据置为零，利用重构式，把信号一层一层进行重构。经过重构后就可以把这一频率段上的信号的时域分辨率提高到原来信号的大小。通过对重构后的信号作进一步的时频分析，便可获取滚动轴承故障的准确信息［6］。

小波包分解算法［7］:

小波包重构算法:

式中ujm(n)为声发射信号f(n)经过j层小波包分解所得到的第m个分解序列分别为h和g的对偶算子，u01为声发射信号f(n)。

如图1～3所示，通过采用db10小波包3层小波包分解与重构声发射信号后，大大减少了其噪声干扰，滚动轴承三种状态下相同节点的波形不相同，能量特征信息明显，因此用小波包提取滚动轴承故障的声发射信息具有明显的优势。

图1 正常滚动轴承声发射信号时域波形和db10小波包3层分解重构信号

图2 滚动轴承内圈故障声发射信号时域波形和db10小波包3层分解重构信号

图3 滚动轴承外圈故障声发射信号时域波形和db10小波包3层分解重构信号

3 基于小波包和神经网络的轴承故障AE信号模式识别

3.1 滚动轴承故障AE信号的模式识别方法

对于降噪处理后的重载货车滚动轴承的声发射信号还需要进行定性模式识别，研究声发射信号是由什么性质的声发射源产生的，确定故障的类型。目前应用于声发射信号模式识别的方法有幅值、频率、统计模式、人工神经网络、支持向量机等。在实际应用中，前三种方法对滚动轴承声发射信号能进行一定程度的的识别，但在具体操作过程中要求研究者有丰富的背景知识、长期的声发射现场检测、数据分析经验［7］。而神经网络作为一种新的模式识别方法，有非线性映射、自学习、自组织、自适应和大规模并行分布处理能力的优点，具有更好的学习外推性，是研究声发射信号模式识别的有效方法［8－9］。

3.2 BP 网络

BP网络又称为误差回传神经网络(Back－PropagationNeuralNero.)，实 质 上 就 是 1986 年Runelhart提出的误差反传算法［10］。它是一种无反馈的前向网络，主要由输入层、隐蔽层、输出层组成，学习过程按梯度算法进行，由输入信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。在正向传播过程中，将训练样本的信息输入到神经网络中，经过逐层处理后若在输出层得到的输出与期望的输出不一致，则将计算出的误差信号沿原连接通路返回。通过不断调节各层神经元的连接权值，使得最终产生的误差信号最小。

3.3 基于小波包和神经网络的滚动轴承故障诊断过程

图4 基于小波包和神经网络的滚动轴承故障诊断过程

基于小波包和神经网络的轴承故障诊断过程如图4所示，通过将采集到的滚动轴承的AE信号进行小波包分解与重构，在分解前需要先选择好小波包基函数，确定小波包的分解层次，本次实验选择Daubechies小波基对轴承声发射信号进行分解，小波包分解层数为三层。然后再对每一层的小波包分解系数重构，提取每个频带范围内的信号。以各频带能量为元素构造特征向量，再对特征向量进行归一化处理，将处理后的特征向量输入到神经网络进行滚动轴承故障模式识别，进而判断轴承是否发生故障。

4 实验研究

4.1 实验方案

右包括一个2马力的电动机，一个扭矩传感器，一个功率测试计。待检测的轴承支撑着电动机的转轴，驱动端的轴承型号是SKF6205，其参数如下:轴承转速 =1750 r/min，旋转频率 =29.2 Hz，滚动体数目n=9，滚动体直径d=7.94mm，轴承节径D=39.04mm，滚动体接触角α=90°。通过计算可知，外圈故障频率=104.56Hz，内圈故障频率 =157.94Hz。在轴承的内圈和外圈上分别用电火花加工单点损伤，损伤直径分为011778mm，013556 mm，在电动机驱动端的轴承座上方放置一个声发射传感器用来采集故障轴承的声发射信号，其信号由16通道数据记录仪采集得到，在主轴转速960r/min，选用150KHz的采样频率分别检测正常轴承、内圈故障、外圈故障三种状态的滚动轴承的声发射信号，对采集到的声发射信号选用dbl0小波，进行三层分解，提取声发射信号的特征向量并输入到神经网络进行模式识别。

图5 滚动轴承实验台

4.2 BP神经网络模式识别

选用通过小波包分解与重构后的8个特征向量作为BP神经网络的输入节点，选取正常轴承、内圈故障、外圈故障轴承的训练样本各3个(见表1)，测试样本各2个;输出有3个节点，(0，0，1)代表轴承正常，(0，1，0)代表内圈故障，(1，0，0)代表外圈故障;为尽可能减少网络模型的规模和网络的训练时间，选择BP神经网络隐含层数为1，隐含层选用6个节点。输入和输出层选用线性传递函数purelin，隐含层选用双曲正切S型传递函数tan2sig。

实验所采用的数据全部来自美国Case Western Reserve University电气工程实验室的滚动轴承实验数据，其滚动轴承实验台如图5所示，从左至

表1 小波包能量法提取特征向量列表

将提取的三种状态的滚动轴承声发射信号分别进行3层小波包分解，再将计算出的各频带信息的能量进行归一化处理后，就可得到表1的数据。从表1可以看出，不同状态轴承的声发射信号在不同频段的能量分布存在差异。通过对多组声发射信号进行小波包分解后发现，同种故障轴承的声发射能量分布几乎相同，因此可将声发射信号能量分布组成特征向量作为神经网络的输入向量，对轴承故障类型进行识别。

BP网络的训练参数设置如下:最大训练次数为5000，训练精度为0.0001。采用Levenberg Marquardt算法对BP神经网络进行训练，当训练次数为84次时神经网络的训练误差E＜0.0001，如图6所示，训练结束，从训练误差曲线上可以看出，该算法的收敛速度较快，经过训练后的BP神经网络可以作为滚动轴承故障声发射信号的模式识别网络。

图6 神经网络的训练误差曲线

利用训练好的BP神经网络模型对训练样本进行检验，其结果如下表2所示。

表2 BP神经网络故障诊断结果

通过表2分析发现，经过BP神经网络后的实际输出与理想输出值非常接近，说明采用小波包分解后提取的特征向量基本上都包涵了滚动轴承故障声发射信号的全部特征，采用小波包分析和BP神经网络的有效结合能区别出正常轴承和各类故障轴承，具有很好的实用性。

5 结论

1)在检测滚动轴承故障的声发射信号时容易受到周围环境的干扰，采集到的声发射信号往往夹杂着不同程序的噪声信息。通过采用小波包分析方法对采集到的声发射信号进行分解和重构，特别是对高频部分信号的细分，提取了故障轴承声发射信号的能量信息，通过仿真分析发现该能量信息能更突出轴承故障特征信息，其基本上涵盖了滚动轴承故障声发射信号的全部特征。因此用小波包分析方法提取滚动轴承故障的声发射信号的特征向量是可行的。

2)将提取到的滚动轴承故障的声发射信号的特征向量输入到 BP神经网络，采用美国 Case Western Reserve University电气工程实验室轴承数据对该网络进行验证，其实际输出与理想输出值非常接近，能有效的判别出正常轴承和各类故障轴承。因此将小波包和神经网络结合起来使用可以大大提高重载货车滚动轴承故障诊断的有效性和准确性。

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