焦 阳，侯 洁，李光海，吴占稳，陈 晨，米尚言

(1.河北科技大学信息科学与工程学院，河北石家庄 050018；2.中国特种设备检测研究院，北京 100013)

声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状

焦 阳1，侯 洁1，李光海2，吴占稳2，陈 晨1，米尚言1

(1.河北科技大学信息科学与工程学院，河北石家庄 050018；2.中国特种设备检测研究院，北京 100013)

声发射技术在滚动轴承的检测中得到了广泛应用，声发射信号处理是检测中的关键技术问题，常用的声发射信号处理技术有参数分析、波形分析、小波分析、模式识别等等。综述了21世纪以来声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状，国内外学者在将各种声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果。需要进一步研究的内容是规范各种工况下声发射信号处理方法并设计标准的声发射信号处理平台。

声发射；信号处理；滚动轴承；缺陷检测

滚动轴承是旋转机械中易损件之一，易出现疲劳或损伤等故障，轴承的状态直接影响整台机器的工作性能、可靠性及寿命。因此，对关键轴承进行状态监测意义重大。对于滚动轴承进行故障诊断，常用的方法有振动检测、润滑油液分析、温度检测、声发射检测等。这些方法各有其特点，能在一定程度上反映故障特性但也存在局限性。声发射检测方法具有如下优势：1) 声发射信号响应时间短，能迅速反映故障；2) 声发射信号具有较宽频率范围，信息量大，利用高频信号进行检测信噪比高；3) 可实时显示、定位故障点；4)检测设备安装操作简便。因此声发射检测方法在滚动轴承的故障诊断中得到了广泛应用[1]。

在声发射检测中，关键问题是要对声发射源的位置和性质进行识别，这个过程中，声发射信号处理是关键技术问题，它涉及的内容广泛且技术复杂程度差异很大。本文试图通过综述21世纪以来国内外学者对于声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状，提出声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测的下一步研究内容。

1 声发射检测技术与常用声发射信号处理技术

1.1声发射检测技术

材料中局部区域应力集中，快速释放能量并产生瞬态弹性波的现象称为声发射(acoustic emission，简称AE) ，有时也称为应力波发射。在对固体材料进行加工、处理以及材料的使用过程中，一些因素像位错运动、裂纹萌生与扩展、外加载荷的变化、热胀冷缩、断裂等等都会引起内应力的变化，这种直接与内应力变化机制有关的源，被称为声发射源。

声发射检测的原理如图1所示，当材料内应力变化而形成声发射源，所产生的弹性波传播到材料表面，声发射传感器即可检测到此位移信号并将其转变为电信号，通过放大器放大、记录、信号处理，最终可判断出声发射源的位置及性质。

图1 声发射检测原理图Fig.1 Acoustic emission testing principle diagram

1.2常用的声发射信号处理技术

声发射信号处理目的是利用各种方法抽取声发射源有用信息，可以通过声发射参数分析，也可以利用现代信号处理方法进行分析，以下对常用的几种方法做一简要介绍。

1.2.1 参数分析

参数分析方法是一种经典方法，它是根据声发射信号某些特征参数变化规律及各参数间相互关系判断声发射源信息[2]，包括：1)以计数分析、能量分析及幅度分析为代表的单参数分析方法；2)分布图分析法；3)经历图分析法；4)关联图分析法。此方法具有简单、直观、分析速度快、实时性好、易于理解和测量等特点，在工程检测中得到广泛应用。

1.2.2 波形分析

波形分析方法是利用声发射检测仪器所记录的时域波形进行分析，以获取声发射源信息[3]。早期波形分析方法仅限于时域波形分析及频域频谱特征分析，随着现代信号处理技术的发展，出现了以小波分析、模式识别、统计理论等为理论基础的新的波形分析方法[4]，下面简要介绍小波分析方法和模式识别方法。

1)小波分析

小波分析是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题。目前已广泛应用于声发射信号的消噪、特征提取、信号识别与定位中[5]。

2)模式识别与人工神经网络

模式识别是研究如何从庞大的信息中提取特征，根据特征识别不同事物的技术。模式识别的方法很多，人工神经网络是实现模式识别的方法之一。人工神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。人工神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等[6]。

2 声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用

2.1参数分析方法在滚动轴承检测中应用

在AE技术发展初期，参数分析方法应用最为广泛，从简单参数分析方法到复杂参数分析方法经历了漫长过程。CHOUDHURY等利用参数分析方法对不同工况下轴承内圈和滚子故障进行研究，得出AE信号的振铃计数是检测轴承内部及滚柱的缺陷有效参数，对于极小缺陷，计数值很敏感，可用于早期故障检测。但对于大缺陷，振铃计数不能提供缺陷扩展的任何信息。另外，由事件数随振铃计数和峰值的分布规律也可实现轴承的故障诊断与状态监测[7]。ABDULLAH等对不同工况下深沟球轴承外圈故障进行振动检测与声发射检测，研究两种信号的RMS值和幅值与缺陷大小的关系，结论是声发射检测可识别轴承早期故障，并能提供轴承损坏程度信息[8]。ABDULLAH等指出与振动检测方法相比，AE可实现早期故障诊断，还可确定缺陷尺寸，使用户可以监测轴承剥蚀率，而振动分析是做不到的[9]。AE最大幅度及峭度对缺陷的发生及扩展很灵敏(较振动法)，建立了AE事件持续时间与缺陷长度的关系。SAAD等研究缺陷尺寸与声发射特定参数间的联系，确定了AE持续时间与滚子缺陷几何尺寸之间的关系，并指出由波形可以确定外圈缺陷的尺寸[10]。

振动方法对于低速滚动轴承的故障检测，特别是对于其早期的故障检测，检测结果不理想。但利用声发射技术进行低速滚动轴承故障检测可行。JAMALUDIN指出利用振动方法检测转速低于2 r/min的滚动轴承困难重重，而利用声发射技术可确定轴承的状态，采用AR系数进行AE特征分类为声发射源的识别提供了有效手段[11]。

张颖等利用声发射技术对工作状态下滚动轴承的外圈、内圈及滚子进行检测，研究获取了不同类型故障的特征频率与AE累积撞击数间的关系，此结果可用于区分不同类型的故障[12]。

2.2早期波形分析方法在滚动轴承检测中的应用

早期波形分析技术常用的有信号时频分析、高阶统计分析、现代谱分析等，KILUNDU指出循环谱相关函数对于外圈缺陷的识别很有效(对应于传统包络谱)，但对于内圈缺陷监测不成功[13]。与传统声发射参数(RMS，峭度，波峰因数)相比，该方法对于连续监测缺陷具有高灵敏度。

郝如江等为有效诊断轴承早期的微弱故障，将形态滤波方法用于轴承故障声发射信号的处理，提出采用多尺度形态开闭和闭开组合的滤波器对信号降噪处理，采用闭运算对降噪后的信号进行形态滤波解调得到明显的故障特征频率，并对比故障振动信号和声发射信号的处理效果[14]。

2.3小波分析在滚动轴承检测中的应用

在20世纪90年代小波分析被用于声发射信号处理领域， PINEYRO等分别采用二阶能量谱密度、倒谱和Haar小波变换技术进行滚动轴承故障的早期诊断，其中，应用Haar小波变换技术进行故障诊断效果不理想[15]。

赵美云等选用dB10正交小波函数对信号进行5层小波分解， 根据各小波尺度在时域和频域中所占总能量的百分比重构信号；通过Hilbert变换对重构信号进行包络分析，分析包络信号的功率谱图，可以识别出故障信息[16]。

2.4模式识别与人工神经网络在滚动轴承检测中的应用

模式识别在声发射信号处理领域的应用始于20世纪80年代，JAMALUDIN等利用采集AE信号的持续时间、峰值和能量在三维空间内进行模糊C值聚类分析，通过训练其判断准确率高达97%，有效地实现了轴承的故障模式识别[17]。JAMALUDIN等采用声发射技术可成功监测低速旋转滚动轴承，试验设备检测结果表明由于轴承滑动摩擦而产生声发射信号，利用AR系数作为缺陷特征进行分类可用于确定轴承的机械完整性，这些具有AR系数的AE特征分类为识别可能的声发射源提供了一种方法[18]。文献[19]提出多变量-多尺度数据驱动统计监测方法(EEMD-MSPCA)，采用此方法可识别轴承上很小缺陷，确保轴承缺陷监测高可靠性。

何沿江等提出一种利用ICA提取故障向量，由多个SVM进行故障分类的滚动轴承AE信号识别与分类方法，实验证明该方法有效[20]。

2.5混合信号处理技术在滚动轴承检测中的应用

每种声发射信号处理方法各有千秋，如果能够根据具体研究对象，取各种信号处理技术之长，即可达到更好的信号处理效果。ELFORJANI等指出信号的能量水平与轴承缺陷的产生与形成有明显联系[21]；采用能量分析、频谱分析、连续小波变换等多种信号处理方法，利用声发射技术可以检测裂纹的出现与扩展；采用声发射技术还可以确定轴承上缺陷的尺寸。

戴光等采用小波技术对采集的AE信号消噪，然后对消噪后信号进行EMD分解，对分解后的部分IMF做边界谱分析，可实现对轴承故障频率的识别[22]。于江林等根据滚动轴承声发射信号特征，采用参数分析法提取故障特征参量[23]。所提取的9个声发射信号参数完全涵盖轴承声发射信号特征，可用于神经网络模式识别的输入向量。采用BP，RBF和PNN神经网络能比较准确地诊断滚动轴承故障，BP网络的正确识别率略低于其余2种识别率， RBF和PNN网络的分类结果相同。戴光等利用小波包的分解与重构方法消除故障AE信号中的噪声，用小波包各层高频系数序列能量作为BP神经网络的输入向量，对信号做模式识别，可实现有效的轴承故障诊断[24]。赵元喜等提出利用谐波小波包分解采集的AE信号，由各频段能量构成特征向量，将此特征向量输入BP神经网络实现轴承故障类型的判断，具有较高识别率[25]。余永增等在实验室条件下对各类故障模式滚动轴承进行声信号采集，并对故障轴承声信号进行参量分析和波形分析的基础上，得出结论：单一故障可利用声发射撞击数识别；轴承故障的模式可采用基于小波包分析与神经网络的模式识别技术来实现[26]。赵一帆等利用能量分析法对采集的声发射信号进行初步故障诊断，对自相关处理后的声发射信号进行FFT变换得到频域信号，并采用模糊识别法中的“择近原则”，通过建立隶属函数和贴近度函数来识别轴承的故障类型[27]。

3 滚动轴承声发射信号处理技术的研究展望

自20世纪60年代至今，国内外学者应用声发射技术对滚动轴承进行缺陷检测，取得很多成果。21世纪以来，在声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面取得了丰硕的成果，归结如下：

1)参数分析、波形分析、小波分析、模式识别、人工神经网络等以及上述信号处理方法的部分组合在滚动轴承声发射检测中都有成功应用案例，利用有效的声发射信号处理方法可以预测轴承有无故障、判断故障大小并预测其发展趋势；

2)在低速滚动轴承故障诊断中，采用振动方法采集的故障信号幅值较小，尤其是在轴承的早期故障阶段，该方法结果不理想。但采用声发射检测可取得好的效果。

需要进一步研究的内容如下。

一是针对特定的轴承及其工作条件，规范行之有效的声发射信号处理方法，为标准信号处理平台的产生奠定基础；获取各种故障类型的声发射信号，并能做出故障类型及故障严重程度的判断。二是利用先进计算机软件研制标准信号处理平台。根据各类轴承工作的特点，研制专用的故障采集仪器和在线检测识别工具。

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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；责任编辑：李 穆

国家质量监督检验检疫总局“质检公益性行业性科研专项项目”(201110032)

焦 阳(1963-)，女，山东日照人，教授，博士，主要从事电工电子及无损检测方面的研究。

E-mail:jiaoyang@hebust.edu.cn