声发射技术在设备故障诊断中的应用

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1、声发射技术在设备故障诊断中的应用张玉奎，周火青（武汉钢铁集团股份公司炼铁厂）摘要：介绍了小波技术在声发射信号处理中的应用和研究。用轴承试验台验证了小波技术诊断轴承故障的对行性。木文结合声发射在国内某钢厂设备检测诊断的实例与传统的振动信号进行了对比，进一步验证了声发射技术。关键词：声发射；波形分析；频域分析；谐波小波包1介绍在设备临测诊断研究屮振动临测已经取得了很好的效果，但声发射在低速重载设备的诊断中可以弥补振动在设备监测诊断屮的不足山。钢厂屮的设备在高温、重载、低速、噪声等复杂工况的环境下运行，所以钢厂设备的故障诊断比一般的工况条件下要困难。振动信号检测并非在任何场合都很适用，钢厂中低速

2、匝载轴承系统中，轴承早期的微弱故障就会导致严虫的牛产事故，因此需耍对早期故障进行有效的监测，而早期故障的振动信号会被周由相对幅度较大的、低频的环境噪声所淹没，从而无法有效检测出故障存在。2国内外研究现状沈功山，耿荣生，刘时风系统的介绍了声发射信号简化波形特征参数的定义以及分析方法，包括列表显示和分析、单参数分析、经历图分析、分布图分析和关联图分析等理华，徐春广，肖左国等人利用小波包对滚动轴承故障声发射信号进行基于特征频率的滤波，解决了山噪声引起的滚动轴承故障误判的问题，为下•步的信号特征提取打下了基础⑶。赵美云,李力，陈保家利川小波分析及重构技术消除声发射信号的背景噪声，然后利用小波包络谱

3、分析方法识别滚动轴承故障。试验结果证明，小波包络谱分析可以冇效的检测出滚动轴承故障⑷。清华大学的张新明对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。対不同工况下滚动轴承声发射的特征进行了分析。针对连续小波变换的尺度和基小波波形参数选择，提出棊于遗传算法的优化选取方法，有效提高了Morlet连续小波尺度谱对滚动轴承声发射信号分析的吋频性能，并结合希尔伯特谱分析，详细地分析了滚动轴承声发射的吋频特性⑸。3实验方案实验计划采集止常轴承以及说种故常见故障类世滚动轴承的芦发射信号，包扌舌：1（外圈裂纹），2（外圈点蚀），3（内圈裂纹），4（内圈点蚀），5（滚动体点蚀）。通过对轴承内、外圈做线切割

4、加工模拟裂纹故障⑹：対轴承内圈、外圈、滚动体做腐蚀加工模拟点蚀故障，点蚀缺陷为直径2mm,深0.1mm的小凹坑。以上所有故障轴承均只有一个故障点。实验台工作时,滚动轴承丄要承受径向载荷，为了更加容易的采集到声发射信号，将声发射传感器固定在轴承座径向方向上，利用SAEU2S声发射采集仪和笔记木电脑采集声发射数据，传感器的布置位置如图一1所示。在信号采集开始之前需要对传感器进行灵敏度校准，铅笔芯断裂时产心的信号与金属裂纹扩展产牛的信号I•分相似，因此利川铅笔芯作为模拟声发射信号源进行检测，采集到的信号如图2所示。从图中可以明显看到铅笔芯折断时产牛的突发型声发射信号，说明传感器灵敏度达到要求，可

5、以进行数据的采集。图2箱笔芯侨断声发射值号波於图分别采集六种不同模式滚动轴承的声发射信号。设置采样频率为800kHz,采样点数为262144。滚动轴承声发射信号的谐波小波包分析。如图3所示为外圈裂纹轴承的声发射信号经过五层谐波小波包分解后，节点(5,1)的时域波形图和频谱图，从经过局部放人后的频谱图屮可以明显看到仃76.29Hz的外圈故障特征频率存在。S3外■袈仪納承声发财信号的小波包分解如图4所示为外圈点蚀轴承的声发射信号经过五层谐波小波包分解后得到的时域波形图和频谱图，从经过局部放人后的频谱图屮可以看到令51.88Hz的滚动体故障特征频率和76.29Hz的外圈故障特征频率存在。K4升■

6、点读納承事发射信号的小波包分篇如图5所示为内圈裂纹轴承的声发射信号经过五层谐波小波包分解后得到的时域波形图和频谱图，从经过局部放人后的频谱图中可以看到有24.41Hz的内圈转频存在。42024ttoQ4A/V皀3052oMa何it5时坝Ka3520001000X2<41"U0601001S0200250SO1001S02002S0300«®H:s5内■裂纹納承声发射信号的小波包分解如图6所示为内圈点蚀轴承的声发射信号经过五层谐波小波包分解后得到的时域波形图和频谱图，从经过局部放大后的频谱图中可以看到有24.41Hz的内圈转频存在。042024O-Q-O、>s90.05t/>ffl何谓15I

7、TAI25O3&O20016010050s901001502002603033M40)450500图6内BB点烛紬承声发射信号的小波包分解如图7所示为滚动体点蚀轴承的声发射信号经过五层谐波小波包分解后得到的时域波形图和频谱图，从经过局部放人后的频谱图小可以看到仃54.93Hz的滚动体故障特征频率和76.29Hz的外圈故障频率存在。G5OO5o0501CD15020025030035040045010n[1丄‘丄，丄上I0