滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法

张 颖，苏宪章，刘占生

(1.哈尔滨工业大学 能源科学与工程学院，哈尔滨 150001;2.东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆 163318)

滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法

张 颖1，2，苏宪章2，刘占生1

(1.哈尔滨工业大学 能源科学与工程学院，哈尔滨 150001;2.东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆 163318)

针对移动滚动轴承非接触声发射检测中，一个故障源信号可能被多个传感器采集，致使这些声信号包含故障信息不完整且存在重叠的问题，综合考虑声波传播理论、多传感器声信号时差关系、滚动轴承典型故障撞击频率等，建立滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法。建立滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台，分别采集移动滚动轴承滚动体、外圈和内圈故障声信号。采用融合方法对同声源信号进行处理，利用信号相似理论证明了融合信号与故障源信号的相似程度高于各传感器声信号。采用声发射累计撞击计数法对融合处理后的滚动轴承不同故障声信号进行分析。结果表明，该融合算法能有效地处理多传感器接收的同声源信号，可利用融合后信号进行准确的故障识别。

滚动轴承故障;非接触声发射;多传感器;融合信号;相似理论;撞击计数

滚动轴承是各工业领域的重要基本元件，使用范围十分广泛［1］。据统计，我国每年约有30%的机械故障是由于轴承的损坏造成的，开展滚动轴承故障研究工作对国民经济的发展具有重要意义。故障滚动轴承工作时伴随有异常响声产生，属于广义声发射范畴，因而可以利用声发射技术对其进行检测［2］。目前，采用声发射技术对轴承进行检测时，多为接触式［3－7］，主要对做定轴转动的轴承进行检测。而在实际应用中，滚动轴承经常与设备一起运动，轴承既做定轴转动又做水平直线运动，致使接触式检测无法实施。因此，需要开展滚动轴承故障非接触声发射检测技术的研究工作［8－9］。

在非接触声发射检测中，除须去除噪声干扰外，单一传感器不能获取完整的滚动轴承故障信息，须采用多个传感器组成阵列进行检测。这种检测状态下，一个故障声源可能同时被多个传感器采集到，在这些传感器采集到的信号中，每个信号所包含的故障信息并不完整，且各信号间存在重叠故障信息。因此如何将不同传感器接收到的同声源信号片段信息，融合成一个完整的滚动轴承故障声信号，是准确进行故障诊断的关键问题。为此，本文建立了滚动轴承故障多传感器声信号融合方法，对滚动轴承滚动体、外圈、内圈故障状态下的声信号进行了融合，运用信号相似理论证明了融合信号与故障源信号的相似程度更高。采用滚动轴承故障声信号撞击计数识别方法，利用融合后的声信号进行了故障识别，结果表明故障识别准确率较高。

1 滚动轴承非接触声发射检测技术原理

声发射检测技术的原理是通过灵敏的仪器接收和处理采集到的声发射信号，分析研究声发射源的特征参数，推断材料或结构内部活动缺陷的位置、状态变化的程度及发展趋势等［10－11］。在滚动轴承非接触声发射检测过程中，当滚动轴承处于无故障状态时，检测到的信号是平稳的连续型信号;当滚动轴承处于故障状态时，检测到的是转动过程中在其缺陷位置产生的突发型撞击信号。因此，可采用非接触声发射检测的方式对滚动轴承的运行状态进行检测，其原理示意图如图 1 所示［12］。

图1 滚动轴承非接触声发射检测技术原理Fig.1 The principle of non－contact acoustic emission testing technology for rolling bearing

2 滚动轴承故障多传感器声信号融合方法

2.1 多传感器间同声源信号时间相关判别法

对滚动轴承故障多传感器接收到的同声源信号进行融合时，首先需要判别不同传感器采集的故障信号中哪些来自同一声源。本文根据滚动轴承典型故障撞击频率及多传感器在接收同声源信号时的时差关系，建立时间相关判别法。

滚动轴承由滚动体、外圈、内圈、保持架等部件组成，当某一部件出现故障时(如破裂、点蚀等)，运行中其他部件会撞击损伤点，产生声发射信号。根据缺陷部位的不同，接触点经过缺陷的频率也不相同。在外圈固定，内圈与轴一起旋转的情况下，当滚动体、外圈和内圈上分别出现一处局部缺陷时，滚动轴承典型故障撞击频率可分别按下述公式计算［13］：

滚动体上一处缺陷的撞击频率fb为：

其中：fα为主轴旋转频率，fα=n/60，Hz;z为滚动体个数;d为滚动体直径，mm;α为接触角;D为滚动轴承节径，mm。

图2为滚动轴承故障非接触多传感器声信号采集示意图，各传感器等间距布置于滚动轴承相对一侧，考虑到缺陷碰撞产生的声发射波传播具有指向性，为保证接收效果，传感器阵列与被测滚动轴承轴心等高布置。当滚动轴承进入采集范围并产生故障信号时，其故障信息被全部或部分传感器接收。考虑到各传感器间位置关系，以滚动体故障为例，分别由传感器S1、S2接收的相邻两次撞击信号的理论时间间隔Δtb为：

其中：vs为声信号在空气中的传播速度，m/s;s为滚动轴承端面与传感器阵列所在端面的垂直距离，m;瞬时相位角θ1、θ2为相对于传感器而言，信号源传播方向与水平方向的顺时针夹角。

图2 滚动轴承故障非接触多传感器声信号采集示意图Fig.2 The collection schematic diagram of non－contact multi－sensor acoustic signals for rolling bearing fault

式(4)可推广到任意两个传感器采集信号时间间隔的计算。在滚动体故障声信号采集过程中，设由某一传感器采集的声信号的采集时间为tx，另一传感器采集的声信号的采集时间为ty，则判断两声信号是否为同声源信号的时间相关判别条件为：

外圈故障、内圈故障的同声源信号判别法也可参照此方法进行。

2.2 多传感器间同声源信号融合算法

对多传感器接收的信号，采用时间相关判别法确定为同声源信号后，综合考虑位置因素和幅值因素对融合信号的影响，建立了多传感器间同声源信号融合算法。该算法为各传感器信号计算瞬时权系数，通过加和的方式计算融合信号。瞬时权系数包含位置系数和幅值系数两个部分，各部分间用一定的权值来确定其对融合信号的影响程度，瞬时权系数的取值大小反映了各传感器信号与故障源信号的相似程度。

当滚动轴承产生一个撞击信号时，若传感器Si接收到信号，则瞬时权系数Ki按下式计算：

其中：ε为权值，可在0至1间取值，为充分保留滚动轴承故障信号的峰值特征，本文取0.3;Z为接收到信号的传感器个数;Am(Si)为传感器Si采集信号的峰值，V;传感器Si的瞬时相位角θi=ωt+φi;角度增幅系数ω=(π－2φi)v0/L;v0为滚动轴承的行进速度，m/s;L为预先设定的采集范围，m;φi为Si的初始相位角，即滚动轴承刚进入采集范围时的相位角。

因此，在t时刻撞击产生的滚动轴承故障信号经多传感器接收并融合生成的融合信号X(t)为：

2.3 多传感器间同声源信号融合算法相似理论验证

信号相似理论是一种从时域上描述信号统计分布特性的方法，可以证明两信号间的相似程度。对于多传感器间同声源信号来说，采用信号相似理论，通过计算各传感器采集信号及其融合信号与故障源信号的相关系数，可以验证同声源信号融合算法的有效性。

设任意两同声源信号为Xk(tx)，Xk(ty)，选择适当倍数a使aXk(tx)趋近于Xk(ty)，通过计算两信号误差能量来表征两波形的相似程度。误差能量是Xk(tx)－aXk(ty)的平方在时域上的积分，选择倍数a时必须保证误差能量最小，于是当a为Xk(tx)Xk(ty)在其时域积分与Xk(ty)Xk(ty)在其时域积分的比值时可达到要求［14－15］。因此，定义两同声源信号 Xk(tx)与Xk(ty)的相关系数P为：

其中：N为信号长度，很明显，有0≤P≤1。当Xk(tx)与Xk(ty)完全无关时，P=0;当Xk(tx)与Xk(ty)相等时，有P=1，两信号完全相关;当Xk(tx)与Xk(ty)在某种程度上相似时，P在0和1间取值，P越接近于1，说明两信号越相似，反之则越不相似。

3 滚动轴承故障非接触声信号融合实例

3.1 试验

建立滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台，其示意图如图3所示。试验台采用美国PAC公司生产的SAMOS PCI－8声发射检测系统，选用DP3I型传感器，经过试验确定门槛值为30 dB以屏蔽外界噪声，详细声发射采集参数设置见表1。在实验室条件下，试验台采用滚动轴承只做定轴转动而传感器阵列做水平直线运动的方式来模拟移动中滚动轴承故障多传感器声信号的采集过程，其中多个传感器等间距排列在传感器阵列上，由直流电机牵引沿着滑道做匀速运动。

图3 滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台Fig.3 The non－contact multi－sensor acoustic emission testing test－bed for rolling bearing fault

表1 声发射检测系统参数设置Tab.1 The parameters setting of acoustic emission detection system

试验选用32217型圆锥滚子轴承，其结构参数为：滚动轴承节径D=115.8 mm，滚动体个数z=19，滚动体节圆直径de=16.9 mm，接触角α=14.6°。分别在滚动轴承内圈、外圈以及滚动体上制作一个长度为10 mm、宽度为 1 mm、深度分别为 0.5 mm、1.0 mm、1.5 mm和2 mm的长条形缺陷。

分别选取2个、3个、5个传感器组成不同阵列采集各种试验条件下的滚动轴承故障声信号，这些试验条件是：滚动轴承与滑道的垂直距离s分别取100 mm、200 mm、300 mm、400 mm、500 mm，各距离转速 n分别取60 r/min、90 r/min、120 r/min、160 r/min、200 r/min，对预制不同类型故障缺陷的滚动轴承进行非接触声发射测试。另外，为与故障源信号进行对比，在试验进行

，非接触固定式检测，其检测结果作为对应试验条件下的故障源信号。

3.2 多传感器间同声源信号融合实例

对试验采集的信号进行了判别、融合，现举例说明融合效果。举例试验条件为：传感器阵列由3个传感器组成，滚动轴承转速n=90 r/min，传感器阵列行进速度v0=0.05 m/s，滚动轴承与滑道的垂直距离 s=200 mm。

按式(4)计算上述试验条件滚动体故障的撞击时间间隔Δtb为0.22 s，图4所示为某一故障源信号被各传感器接收的数据片断，其中 S1采集时间为31.306 005 7 s，S2采集时间为 31.304 242 7 s，S3采集时间为31.304 973 7 s，经判别为同声源信号。图5至图7所示为它们的时域波形图，图8所示为按式(6)融合生成的融合信号时域波形图，图9所示为与之相对应的非接触固定式声发射信号的时域波形图。

根据融合信号的时域波形图显示，融合信号的时域波形与各传感器信号的时域波形相近，变化趋势一致，都属于突发型的撞击信号，波形能量分布一致。按式(7)计算该故障状态下各组同声源信号及融合信号与相应非接触固定式测试信号间的相关系数，并取其平均值列入表2。

表2 滚动体故障不同声信号相关系数Tab.2 The correlation coefficients of different acoustic signals for rolling element fault

从表2数据中可以看出：当滚动轴承处于滚动体故障状态时，融合信号的相关系数平均值高于各传感器信号的相关系数平均值，这说明与各传感器采集的同声源信号相比，融合信号集合了各传感器信号的故障信息，在波形、能量特征上更接近于对应的非接触固定式测试信号。因此，经融合算法处理生成的融合信号与故障源信号的相似程度更高。

另对其它各组试验数据进行处理，结果与上述分析类似，在此不再赘述。

4 滚动轴承故障融合信号撞击计数识别

根据文献［12］所述方法，滚动轴承故障的声发射累计撞击计数与故障特征频率间存在着对应关系。对3.1节各种滚动轴承故障非接触声发射检测信号进行处理，处理过程中用滚动体节圆直径de代替滚动体直径进行计算，对同声源信号采用本文方法进行融合。对滚动轴承不同故障在上述试验条件下采集的多周期声发射信号进行分析，对满足融合条件的同声源信号进行融合，采用声发射累计撞击计数法对试验轴承不同故障进行识别，具体分析结果见表3所示。

表3 滚动轴承故障声发射累计撞击计数统计结果Tab.3 The statistical results of acoustic emission cumulative impact count for rolling bearing fault

表3中数据说明，在上述试验条件下，不同故障的滚动轴承，转1圈、3圈的声发射累计撞击计数测算值与理论值完全符合;而转5圈时，滚动体、外圈、内圈故障的声发射累计撞击计数测算值依次为16个、39个和50个，均低于理论撞击数，与理论值存在偏差，误差率分别为5.88%、4.88%和7.41%，均低于10%，在允许的范围内。以上分析结果说明，采用声发射累计撞击计数方法，利用本文建立的多传感器同声源信号融合算法，可实现对滚动轴承故障的非接触声发射检测和故障识别，且小周期检测时准确率较高。

5 结论

本文在滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台上完成了移动中滚动轴承滚动体、外圈、内圈故障的声发射检测。建立多传感器同声源信号融合方法，并对试验数据进行了判别、融合。试验结果表明经该方法处理获得的融合信号与滚动轴承故障源信号相似程度高于相应状态下各传感器接收的同声源信号片段信息，能够有效地处理滚动轴承故障非接触声发射检测时，多传感器间同源声信号的融合问题。

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Fusion method for processing non-contact multi-sensor acoustic signals in rolling bearing fault diagnosis

ZHANG Ying1，2，SU Xian－zhang2，LIU Zhan－sheng1
(1.School of Energy Science and Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China;2.College of Mechanical Science and Engineering，Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China)

Aiming at the problem that there are overlaps in the signals collected by multi－sensor from a fault source and the fault information of these signals are incomplete when mobile rolling bearing is tested with non－contact acoustic emission，a non－contact multi－sensor acoustic signals fusion method for rolling bearing fault was presented based on the theory of acoustic wave propagation.The time difference relationship between multi－sensor acoustic signals and the impact frequency of the typical faults for rolling bearing were comprehensively considered.A test bed for acoustic emission testing regarding rolling bearing fault was established to collect the acoustic signals of rolling element，outer ring and inner ring faults of mobile rolling bearings.The signals emitted from the same sound source were processed with the fusion method.The fused signals were proved to be more tightly eorrelated with the fault source than the individual signal of each sensor.By means of the fusion processing，the acoustic signals of different rolling bearing faults were analyzed with the acoustic emission cumulative impact counting method.The results show that with the fusion method，the signals emitted from the same sound source

by multi－sensor can be processed effectively，and the faults can be diagnosed accurately using the signals after fusion.

rolling bearing fault;non－contact acoustic emission;multi－sensor;fusion signal;similarity theory;impact counting

TH133.3;TN911.71

A

国家自然科学基金(50875056)

2011－11－16 修改稿收到日期：2012－03－20

张 颖 男，博士，副教授，1972年生