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第 37 卷 第 6 期 余永增： 滚动轴承声信号特征提取和诊断试验研究 891
3 基于能量矩和相关分析的IMF伪分量判 4 滚动轴承故障的声发射信号特征提取
别方法
4.1 近声场声发射信号采集实验
EEMD分解虽然可避免EMD 分解时出现的各 传统的声发射检测均采用探头与被检测体的
模态分量频率相互交叉弊端，但分解后部分能量很 接触式测量，但 Li 等 [8] 提出，对比滚动轴承声发射
小的模量与原信号出现背离，仍需进行甄别，可从分
信号和振动信号的衰减，在离开轴承 300 mm 内，声
解后模量的能量矩、各分量与原信号的相关性两方 发射信号可以捕捉采集到轴承故障特征。可见，测
面综合判断IMF分量是否能够代表原信号的特征。 量故障声发射信号可在近声场利用非接触式方法
3.1 基于能量矩的IMF伪分量判别方法 进行，从而避免接触式测量时引入一些额外噪声，降
IMF 能量的大小可直接反映原信号的频率分 低信噪比 [9] 。
布范围，噪声信号和伪分量信号能量恰恰通常都很 实验选取 32217 型圆锥滚子轴承，按图 1 所示
小或接近零。利用 IMF 能量矩代替 IMF 能量或能 建立了非接触式声发射检测试验装置。为模拟轴
量熵组成特征向量，可达到甄别真伪的目标。能量 承不同部位故障，测试前轴承外圈和滚动体上分
矩是一种基于时间来计算 IMF 能量特征值的方法， 别预制出深 1.0 mm、宽 0.5 mm 的长条形人工缺
因所采集声发射信号为离散信号，用式 (4) 来计算 陷 (图 2)。试验时先用两个传感器 (一个用于接触
IMF能量矩 [5] ： 式检测，另一个用于非接触式检测) 对不同故障轴
n
∑ 2 承进行检测，验证和对比接触与非接触式检测方
E i = (k · ∆t) |c i (k · ∆t)| . (4)
法的实验特性，以便确定非接触式检测的有效性。
k=1
IMF 能量矩综合考虑到了 IMF 能量大小和随 先对某一特定故障轴承进行 60 r/min、90 r/min、
时间参数的分布规律，能更好地揭示能量的分布特 120 r/min、160 r/min、200 r/min、240 r/min 六种
征，有利于故障特征的提取。据此，最后构造特征向 不同转速以及 75 mm、100 mm、200 mm、300 mm、
量并按式(5)进行归一化处理： 400 mm、500 mm 六种不同测试距离下的声学接触
/ n 式及非接触式检测实验，采集声发射信号数据，利
∑
T = [E 1 , E 2 , E 3 · · · , E] E i . (5)
用参量分析信号随转速、距离变化的衰减及有效性。
i=1
3.2 基于相关分析的IMF伪分量判别方法 发现六种转速均可获知声发射信号，但测试距离超
过300 mm后，信号衰减很大。最终确定试验转速为
依据文献[7]，从各IMF分量与原信号之间的相
160 r/min，测试距离为 200 mm。依次分别测试无
关性来分析和判定其真伪。假定 n 个基本模式分量
故障轴承、滚子故障轴承和外圈故障轴承声发射信
组成了原信号s，用式(6)表示：
号。具体试验条件及参数如表1所示。
n
∑
s = c i . (6)
ႃ ᤌᣉ٨ ᴑᣃኸ ͜ਖ٨ ᧔ᬷˁѬౢጇፒ
i=1
对原信号进行 EEMD分解，理论上会得出 n 个
基本模式分量c i ，因分解过程的误差不可避免，分解
后除得到 n 个基本模式分量 c i 外，还得到了 m 个伪
ᣉ
分量x k ，x k 就是c i 和c i 的差值，即 ᣉ
n m ᣉऐ
∑ ∑
s = c i + x k . (7)
i=1 k=1
既有文献计算表明，分解后各IMF 分量与原信
ࣱԼ
号的相关性与各分量的自相关大致相同，而伪分量
与原信号之间的相关性很小。据此判断出各IMF分 图 1 轴承声发射检测装置图
量的真伪。评定各基本模式分量可靠性的指标选用 Fig. 1 The diagram of rolling bearings acoustic
分解后各分量与原信号的相关系数的大小来衡量。 emission test device
