基于运转噪声识别数控机床主轴轴承状态的研究*

皮智谋 李 强 任成高

(湖南工业职业技术学院，湖南长沙 410208)

数控机床是高精度、高效率的自动化加工设备。切削过程中，润滑、密封失效，或过载切削、撞刀、主轴碰撞等异常状况均可能引起主轴轴承变形、磨损、疲劳点蚀。主轴单元装配时轴承间隙过大、预紧不当或润滑脂加入过多也影响轴承正常运转。主轴轴承运转状态直接影响主轴运转精度和机床正常加工，特别是大型工件持续加工过程中更不能出现因轴承故障而停机检修主轴的现象。因此，做好主轴轴承工作状态监测与故障诊断是保证整台机床加工精度的重要环节［1］。

1 监测方法概述

轴承健康状态的监测方法可分为直接检测法和间接检测法两大类。直接检测法是直接检测轴承磨损量大小，变形量，滚道和滚动体表面是否点蚀、剥落，润滑是否有效等。这种方法准确有效，但需要拆卸主轴部件，通常是在发现主轴轴承运转异常后才进行。间接检测法则通过检测振动、运转噪声、温升或润滑油中磨损颗粒情况来判断轴承运转正常与否。与直接检测法相比，间接检测方法的最大优点是能够实现在线检测，通过检测系统实时收集的信号与正常或最优运转状态的参考信号的比较，一旦实际信号的改变超过阈值，就发出报警，以提示维修者注意或进行检修。这种间接检测有利于及早发现设备异常，预测检修周期，减少加工过程中出现停机检修造成的损失。

在数控机床主轴轴承间接检测中，最常用的方法是振动检测法，但其传感器的安装以及故障特征频率的提取都很繁琐［2］。温度监测分析法对轴承早期点蚀与剥落、轻微磨损等故障识别效果不明显，只有当轴承故障累积到一定程度才能够有效监测。声发射检测也因传感器比较昂贵，需要专门的数据采集卡进行A/D转换，因此获得检测信号的成本较高。油样铁谱检测方法则难实现对脂润滑轴承的检测，且易受来自其他零件损伤、脱落颗粒干扰，而影响识别准确性。

相比而言，主轴运转过程中的噪声信号则比较容易采集，所需设备也相对简单。并且现代数控机床，特别是数控铣床和加工中心从电动机到主轴一般较少用齿轮传动，而采用同步齿形带传动，电动机也安装在主轴单元末端，只要信号采样位置选择得当，主轴运转噪声主要源自轴承运转。相关研究表明，不同的轴承磨损状态，其声辐射也有所不同［3］。因此可选定主轴运转噪声信号来对主轴轴承工况进行监测。

2 实验装置

以数控铣床主轴轴承为研究对象，通过检测主轴运转噪声信号来研究主轴轴承运转状态，实验装置如图1所示。

传声器置于主轴前端，在垂直方向上与主轴承处于同一高度，距离主轴单元壳体150 mm，用磁性表座固定。采集信号时只开动待测的数控铣床，并尽量保持周围环境的安静。主轴运转噪声信号经电容传声器转变为电信号，通过声级计放大后进入A/D采样转换为数字信号并保存在计算机上。本实验采用计算机自带的声卡作为A/D转换装置，用WINDOWS操作系统自带的录音机软件即可获得主轴运转噪声信号。

3 实验条件

实验场地:数控设备装调实验室。

铣床类型:床身式数控铣床MV59，主轴轴承为滚动球轴承。

采样频率:考虑主轴的最高转速一般在 8 000 r/min以内，且机械加工过程中最大的固有频率多在2～8 kHz之间。根据奈奎斯特采样定律，本研究的采样频率至少要达到16 kHz，另外考虑到采样效果，实际采用的采样频率为44.1 kHz。

采样条件:经确诊为轴承磨损过大，主轴回转精度修复前代表故障状态;经更换轴承，调整并恢复正常加工精度后代表正常状态。两种状态下，主轴在 30 r/min到3 000 r/min范围内，在低、中、高3个转速段内各取3种转速进行实验，共采集正常和故障状态各9组主轴运转噪声信号。

4 数据分析

首先从获得的主轴运转噪声信号中提取能够反映轴承工况的特征参数，然后建立人工神经网络作为识别主轴轴承健康状态的识别器。从主轴运转噪声信号中提取的特征参数作为神经网络的输入矢量，神经网络的输出为主轴轴承健康状态。其识别流程如图2所示。

轴承在正常状态和处于磨损状态时用传声器采集到的主轴运转噪声信号(即原始信号)所包含的功率有较大差别，因而可以把原始信号的功率作为神经网络输入的特征量。同时还选取原始信号中能反映信号本身特性的参数:信号的绝对值均值、方差一并作为神经网络的输入特征量。因此，神经网络的输入特征向量可表示为:［信号的绝对值均值、功率、方差］3个值。

多层前馈神经网络模型由于采用误差反传的BP学习算法，被称为 BP网络，因其有高度非线性映射能力，被大量应用于模式识别、分类等问题。本研究也采用BP网络作为模式识别分类器，它由输入层、隐含层和输出层3层构成，其结构如图3所示。

利用MATLAB环境，可方便地完成BP神经网络的建立、输入参数的训练和主轴工况的识别任务。其输入层节点数为3，输入矢量为主轴运转噪声信号的绝对值均值、功率和方差3个特征值。输出层节点数为1，目标输出矢量含有1个元素，其值为0或1，0代表正常状态，1代表故障状态。网络学习速度为0.01，误差函数采用误差平方和函数，目标误差为0.001。隐含层激活函数为双曲正切函数，节点数的确定没有成熟算法，只能根据试验结果选取。隐含层节点数太多会导致学习时间过长、误差不一定最佳，也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本，因此一定存在一个最佳的隐含层节点数［4］。实际应用中，常用以下两公式之一来确定隐含层节点数L的初始值，然后逐步增加隐含层节点数到合适为止［5］。

式中:m、n分别为输入层节点数和输出层节点数。

本研究共取网络训练样本12个，正常和故障状态各6个，如下变量P。测试仿真样本6个，正常和故障状态各3个，如下变量PNEW。

用测试样本对已经训练好的神经网络分类器进行仿真，得出表1所示不同网络结构下测试样本的识别准确率。从表1结果对比可知，隐含层节点数为5时，训练次数较少，且识别准确率高。

利用3－5－1结构的BP神经网络的仿真测试结果如表2。比较表中样本实际状态和预测结果，可以看出以BP神经网络仿真预测值和样本的实际值是一致的，实验收到了较好的效果。

表1 不同网络结构识别率

表2 识别结果比较

5 结语

主轴运转噪声信号可以作为监测主轴轴承健康状态的途径之一。由实验可知，通过提取主轴运转噪声信号的特征参数，建立、训练神经网络，可有效识别主轴轴承工作状态。可在主轴转速上下限值内以更多的主轴转速值进行采样，以获得更多样本信号，将其输入神经网络进行训练，并验证其识别结果。此外，还应从主轴运转噪声信号中提取更为有效的特征参数，建立更为有效的神经网络，从而提高识别效果。

［1］冯冬芳，郑鹏，滕立波.用故障诊断方法判断机床主轴轴承的工作状态［J］.组合机床与自动化加工技术，2005(11):33－35.

［2］邓三鹏，徐小力，张建新，等.基于噪声小波包络谱的数控机床主轴故障诊断研究［J］.机床与液压，2009，37(12):219 －221.

［3］吕琛，王桂增，叶昊，等.基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断［J］.中南工业大学学报:自然科学版，2003，34(4):489 －492.

［4］飞思科技研发中心.神经网络理论与MATLAB7实现［M］.北京:电子工业出版社，2005.

［5］桂现才.BP神经网络在MATLAB上的实现与应用［J］.湛江师范学院学报，2004(3):79－83.