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892 2018 年 11 月

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图 2 轴承缺陷实物图
Fig. 2 The fig of the rolling bearings’ physical defects

表 1 轴承故障声发射信号采集试验参数
Table 1 Test parameters of rolling bearings AE signal acquisition

试验条件 采集卡 前置放大器/dB 传感器 采样频率/ kHz 采样点数 转速/(r·min −1 ) 测试间距/mm
美国 PAC 公司 PCI-2
具体参数 40 WD(宽频) 型传感器 200 2048 160 200
声发射信号采集卡

4.2 轴承声发射信号特征提取及诊断方法 进行EEMD分解，得到若干IMF分量c 1 ，c 2 ，· · · ，c n ；
对该轴承在转速为 160 r/min 时轴承滚子故障 结合能量矩和相关系数综合判断 IMF 真伪，从真分

部位、外圈故障部位的接触频率进行计算，分别为 量的频谱图中可以判断 EEMD 分解后是否依然存
8.96 Hz、21.85 Hz。该接触频率很低，而所采集轴 在模态混叠现象；在IMF 真分量中筛选出感兴趣的
承声发射信号为高频信号，利用频谱分析手段很难 特征分量 c j ，· · · ，c k ；最后求出感兴趣的 IMF 分量
获得，仅能换算成撞击数进行参量分析，具体参见
c j ，· · · ，c k 的局部 Hilbert 边际谱 e(f)，最后从 e(f)
文献 [10]。图3 分别为采集得到的无故障轴承、滚子
中综合判断和确定故障的部位及类型。
故障轴承和外圈故障轴承声发射原始信号及其频
按照上述方法，分别对无故障轴承、滚子故障
谱图。
轴承和外圈故障轴承三种故障模式轴承信号进行
从图 3 可以看出，三种故障轴承信号幅值有差
EEMD 分解，得出 12 个模态分量，再计算出分解后
别，但从峰值频率看，几乎无法区分三种声发射信
号，需要借助信号处理方法进行进一步的特征频率 各模态分量能量矩和自相关系数，发现后 6 个模态
提取。 分量的能量矩和自相关系数非常小，可以忽略不计，
取分解误差 e 为 0.01%，据此确定噪声信号幅 直接判定为伪分量。将前 6 个模态分量的能量矩和
值a 和集合平均次数 N。对所采集到的声发射信号 自相关系数列于表2。

表 2 分解后前 6 个模量的能量矩和自相关系数
Table 2 Correlation coefficients of the front 6 IMF

分解后模态分量 IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5 IMF6
能量矩 0.5328 0.0794 0.3327 0.0283 0.0060 0.0020
无故障轴承
自相关系数 1.0000 1.2005 0.6870 0.6202 0.4127 0.4443
能量矩 0.5391 0.2631 0.1658 0.0268 0.0034 3.5665×10 −4
滚子故障轴承
自相关系数 1.0000 0.5525 0.3797 0.1275 0.0242 0.0073
能量矩 0.5369 0.2103 0.2317 0.0143 0.0024 7.7280×10 −4
外圈故障轴承
自相关系数 1.0000 0.4061 1.3417 1.3546 0.1462 0.1187