基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷：原理、方法與實踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備廣泛應(yīng)用于各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，是保障生產(chǎn)順利進行的關(guān)鍵基礎(chǔ)。而滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中不可或缺的核心零部件，如同機械設(shè)備的“關(guān)節(jié)”，承擔著支撐軸及軸上零件、引導(dǎo)旋轉(zhuǎn)運動并降低摩擦的關(guān)鍵作用，其運行狀態(tài)的優(yōu)劣直接關(guān)乎整個機械設(shè)備的性能、可靠性與穩(wěn)定性。從日常使用的汽車發(fā)動機、電機，到大型工業(yè)設(shè)備如風力發(fā)電機、冶金軋機，再到航空航天領(lǐng)域的飛行器發(fā)動機等，滾動軸承的身影無處不在，在國民經(jīng)濟和國防事業(yè)的各個領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用。然而，由于滾動軸承在復(fù)雜多變的工況條件下運行，時刻承受著交變載荷、高速旋轉(zhuǎn)、高溫、潤滑不良以及外部環(huán)境等諸多因素的影響，使其成為機械設(shè)備中故障率較高的部件之一。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在旋轉(zhuǎn)機械的各類故障中，約有30%是由滾動軸承的損傷和缺陷所引發(fā)。一旦滾動軸承發(fā)生故障，不僅會導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)振動加劇、噪聲增大、溫度升高、精度下降等問題，嚴重時還可能引發(fā)設(shè)備停機、生產(chǎn)中斷，甚至造成重大的安全事故，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失，對人員安全和環(huán)境也會產(chǎn)生嚴重威脅。例如，在電力行業(yè)中，發(fā)電機組的滾動軸承故障可能引發(fā)大面積停電，影響社會的正常生產(chǎn)生活秩序；在化工生產(chǎn)中，關(guān)鍵設(shè)備的滾動軸承故障可能導(dǎo)致有毒有害物質(zhì)泄漏，引發(fā)嚴重的環(huán)境污染和人員傷亡事故；在航空航天領(lǐng)域，飛行器發(fā)動機滾動軸承的故障更是可能導(dǎo)致機毀人亡的災(zāi)難性后果。因此，對滾動軸承進行及時、準確的故障診斷，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并采取有效的維修措施，對于保障機械設(shè)備的安全穩(wěn)定運行、提高生產(chǎn)效率、降低維修成本、避免重大事故的發(fā)生具有至關(guān)重要的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法主要依賴于人工經(jīng)驗和簡單的儀器檢測，這種方式不僅主觀性強、效率低下，而且準確性難以保證，無法滿足現(xiàn)代工業(yè)對設(shè)備可靠性和安全性日益增長的需求。隨著信息技術(shù)、信號處理技術(shù)、機器學習技術(shù)等的飛速發(fā)展，基于各種信號的故障診斷方法應(yīng)運而生，如基于振動信號、電流信號、溫度信號等的故障診斷技術(shù)。在眾多故障診斷方法中，基于聲信號的故障診斷方法以其獨特的優(yōu)勢逐漸受到廣泛關(guān)注。聲音信號作為設(shè)備運行狀態(tài)的一種直觀反映，設(shè)備在正常運行和故障狀態(tài)下會發(fā)出截然不同特征的聲音。當滾動軸承處于正常運轉(zhuǎn)狀態(tài)時，其發(fā)出的聲音平穩(wěn)、均勻且有規(guī)律；而一旦出現(xiàn)故障，如磨損、裂紋、剝落等，就會產(chǎn)生異常的噪聲，聲音的頻率、幅值、相位等特征會發(fā)生明顯變化。通過對滾動軸承運行過程中發(fā)出的聲音信號進行采集、分析和處理，能夠提取出與故障相關(guān)的特征信息，從而實現(xiàn)對滾動軸承故障的有效診斷。基于聲信號的故障診斷方法具有非接觸式檢測的顯著優(yōu)點，無需與設(shè)備直接接觸，只需在設(shè)備周圍合理布置麥克風等聲音傳感器，即可方便快捷地獲取聲音信號，這一特性有效避免了因傳感器安裝對設(shè)備造成的損壞或?qū)υO(shè)備正常運行產(chǎn)生的影響，尤其適用于高溫、高壓、高腐蝕等惡劣環(huán)境下的設(shè)備故障診斷。此外，聲音信號包含了豐富的設(shè)備運行狀態(tài)信息，能夠全面反映設(shè)備內(nèi)部各個部件的工作情況，相比其他單一類型的信號，能為故障診斷提供更全面、更豐富的依據(jù)。同時，聲音信號的采集速度快、成本低，易于實現(xiàn)實時監(jiān)測和在線診斷，能夠及時捕捉到設(shè)備的故障隱患，為設(shè)備的維護和維修提供及時、準確的支持，有助于實現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護，提高設(shè)備的利用率和生產(chǎn)效率，降低設(shè)備的維修成本和生產(chǎn)風險。小波變換作為一種先進的時頻分析工具，具有良好的時頻局部化特性，能夠在不同的時間和頻率尺度上對信號進行精確分析，有效提取信號中的瞬態(tài)特征和微弱信號成分。將小波變換技術(shù)應(yīng)用于滾動軸承聲信號的處理與分析，能夠更好地挖掘聲信號中蘊含的故障信息，提高故障診斷的準確性和可靠性。通過小波變換，可以將滾動軸承的聲信號分解為不同頻率的子信號，從而更清晰地觀察信號在不同頻率段的特征變化，準確識別出故障發(fā)生時的特征頻率和頻率成分的變化規(guī)律，為滾動軸承故障的早期診斷和精確診斷提供有力的技術(shù)支持。綜上所述，開展基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷研究，不僅具有重要的理論意義，能夠進一步豐富故障診斷的方法體系，拓展信號處理和機器學習等技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，深入揭示設(shè)備故障與聲音信號特征之間的內(nèi)在聯(lián)系，完善故障診斷理論；而且具有廣泛的實際應(yīng)用價值，有望在工業(yè)生產(chǎn)、交通運輸、航空航天等眾多領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用，為保障各類設(shè)備的安全穩(wěn)定運行提供有效的技術(shù)手段，推動各行業(yè)的智能化發(fā)展，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟和社會效益。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀滾動軸承故障診斷技術(shù)一直是機械工程領(lǐng)域的研究熱點，隨著科技的不斷進步，眾多先進技術(shù)被應(yīng)用于該領(lǐng)域，取得了豐碩的研究成果。國內(nèi)外學者圍繞基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷開展了大量研究工作，涵蓋理論方法、技術(shù)應(yīng)用以及實踐驗證等多個層面。在國外，早期研究主要集中在基于信號處理的故障診斷方法，如自適應(yīng)濾波、小波變換等。美國學者[學者姓名1]早在[具體年份1]就將小波變換應(yīng)用于滾動軸承故障診斷，通過對振動信號進行小波分解，成功提取了故障特征頻率，有效識別出軸承的內(nèi)圈、外圈及滾動體故障，這一研究為小波變換在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。此后，德國學者[學者姓名2]在[具體年份2]利用改進的小波變換算法，結(jié)合時頻分析技術(shù)，對不同工況下的滾動軸承聲信號進行分析，提高了故障診斷的準確性和可靠性，進一步推動了小波變換在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用。隨著機器學習技術(shù)的興起，國外學者開始將其與小波變換相結(jié)合，以實現(xiàn)更智能化的故障診斷。例如，日本學者[學者姓名3]在[具體年份3]提出了一種基于小波變換和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法，先利用小波變換對聲信號進行特征提取，再將提取的特征輸入支持向量機進行分類識別，實驗結(jié)果表明該方法在不同故障類型和故障程度下都具有較高的診斷準確率，為滾動軸承故障診斷提供了新的思路和方法。此外，還有學者將深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，與小波變換相結(jié)合，充分發(fā)揮深度學習自動提取特征和分類的優(yōu)勢，進一步提升了滾動軸承故障診斷的性能。在國內(nèi)，滾動軸承故障診斷技術(shù)的研究也取得了顯著進展。早期主要是對國外先進技術(shù)的引進和消化吸收，近年來，國內(nèi)學者在理論研究和實際應(yīng)用方面都進行了大量的創(chuàng)新工作。國內(nèi)學者[學者姓名4]在[具體年份4]對基于聲信號的滾動軸承故障診斷技術(shù)進行了深入研究，對比分析了多種信號處理方法在聲信號特征提取中的應(yīng)用效果，指出小波變換在處理非平穩(wěn)、突變的聲信號時具有獨特優(yōu)勢，能夠有效提取故障特征信息。在此基礎(chǔ)上，[學者姓名5]在[具體年份5]提出了一種基于小波包分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法，通過小波包分解將聲信號分解為多個頻帶的子信號，提取各子信號的能量特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實現(xiàn)了對滾動軸承多種故障類型的準確診斷，該方法在實際應(yīng)用中取得了良好的效果，為國內(nèi)滾動軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供了有益的參考。此外，國內(nèi)研究人員還在小波基函數(shù)的選擇、小波變換參數(shù)的優(yōu)化以及故障診斷模型的改進等方面進行了大量研究工作。例如，[學者姓名6]在[具體年份6]針對傳統(tǒng)小波基函數(shù)在滾動軸承故障診斷中存在的局限性，提出了一種新的自適應(yīng)小波基函數(shù)選擇方法，根據(jù)聲信號的特點自動選擇最優(yōu)的小波基函數(shù)，提高了小波變換的性能和故障診斷的準確性。同時，一些學者還將多源信息融合技術(shù)與小波變換相結(jié)合，綜合利用振動信號、聲信號、溫度信號等多種信息，進一步提高了滾動軸承故障診斷的可靠性和準確性。盡管國內(nèi)外在基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷方面取得了諸多成果，但仍存在一些不足之處。一方面，在復(fù)雜工況下，如變轉(zhuǎn)速、變負載以及強噪聲干擾環(huán)境中，聲信號的特征提取和故障識別難度較大，現(xiàn)有的方法往往難以準確有效地提取故障特征信息，導(dǎo)致故障診斷的準確率和可靠性下降。另一方面，目前的研究大多集中在實驗室環(huán)境下的模擬故障診斷，與實際工業(yè)應(yīng)用場景存在一定差距，實際工業(yè)現(xiàn)場的設(shè)備運行工況更為復(fù)雜多變，噪聲干擾更為嚴重，如何將現(xiàn)有的研究成果更好地應(yīng)用于實際工業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)滾動軸承故障的實時在線診斷和預(yù)測性維護，仍是亟待解決的問題。此外，對于一些新型的滾動軸承，如高速、高精度、重載軸承等，其故障機理和故障特征與傳統(tǒng)滾動軸承有所不同，現(xiàn)有的故障診斷方法可能并不適用，需要進一步深入研究和探索新的故障診斷技術(shù)和方法。1.3研究內(nèi)容與方法本文圍繞基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷展開多方面研究，涵蓋信號特征剖析、小波變換理論與應(yīng)用、故障診斷模型搭建以及實例驗證等內(nèi)容，致力于全面、深入地探究該領(lǐng)域，以提升滾動軸承故障診斷的精準度與可靠性。在滾動軸承聲信號特征分析方面，將詳細研究滾動軸承在正常運行及不同故障類型下，如內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障時所產(chǎn)生的聲信號特征。運用時域分析方法，對聲信號的均值、方差、峰值、峭度等參數(shù)進行計算與分析，深入挖掘這些參數(shù)在不同狀態(tài)下的變化規(guī)律。同時，利用頻域分析方法，通過傅里葉變換將聲信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域，仔細研究頻譜的分布特征，識別正常與故障狀態(tài)下頻譜的差異，為后續(xù)的故障診斷提供有力的特征依據(jù)。對于小波變換原理及其在聲信號處理中的應(yīng)用，將深入剖析小波變換的基本理論，包括小波基函數(shù)的選擇、小波分解與重構(gòu)的算法原理等。針對滾動軸承聲信號非平穩(wěn)、突變的特點，系統(tǒng)研究如何選擇最合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)，以實現(xiàn)對聲信號的最優(yōu)時頻分析。通過對聲信號進行小波分解，將其分解為不同頻率的子信號，詳細觀察各子信號在不同頻率段的特征變化，從而精準提取出與滾動軸承故障相關(guān)的特征信息，為故障診斷提供關(guān)鍵的技術(shù)支持。故障診斷模型的構(gòu)建與優(yōu)化也是重要研究內(nèi)容。在深入研究機器學習和深度學習算法的基礎(chǔ)上，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，選擇并構(gòu)建適用于滾動軸承故障診斷的模型。將通過小波變換提取得到的聲信號特征作為模型的輸入，利用大量的正常和故障狀態(tài)下的聲信號數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練與優(yōu)化。在訓(xùn)練過程中，不斷調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高模型的分類準確率和泛化能力，使其能夠準確識別滾動軸承的各種故障類型和故障程度。實例驗證部分將利用實驗平臺，模擬滾動軸承的各種實際運行工況，包括不同的轉(zhuǎn)速、負載以及故障類型和程度。通過麥克風等聲音傳感器采集滾動軸承在不同工況下的聲信號，并運用前面所研究的方法和構(gòu)建的模型進行故障診斷分析。將診斷結(jié)果與實際的故障情況進行對比驗證，評估所提出方法和模型的準確性、可靠性和實用性。同時，針對實際應(yīng)用中可能遇到的問題，如噪聲干擾、工況變化等，進一步對方法和模型進行優(yōu)化和改進，使其更符合實際工業(yè)生產(chǎn)的需求。為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本文將采用多種研究方法相結(jié)合的方式。文獻研究法是基礎(chǔ)，通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)文獻、期刊論文、研究報告等資料，全面了解基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，充分吸收前人的研究成果和經(jīng)驗，為本文的研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。理論分析則是核心，深入分析滾動軸承的故障機理、聲信號的產(chǎn)生原理以及小波變換的數(shù)學原理，從理論層面深入探討聲信號特征與故障類型之間的內(nèi)在聯(lián)系，為后續(xù)的實驗研究和模型構(gòu)建提供理論依據(jù)。實驗研究不可或缺，搭建專門的滾動軸承故障模擬實驗平臺，模擬各種實際工況，采集不同狀態(tài)下的聲信號數(shù)據(jù)。通過對實驗數(shù)據(jù)的分析和處理，驗證理論分析的結(jié)果，為故障診斷模型的訓(xùn)練和優(yōu)化提供真實可靠的數(shù)據(jù)支持，確保研究成果的實用性和可靠性。案例分析法用于將所提出的故障診斷方法和模型應(yīng)用于實際的工業(yè)生產(chǎn)案例中，進一步驗證其在實際應(yīng)用中的有效性和可行性，針對實際案例中出現(xiàn)的問題進行深入分析和改進，推動研究成果的實際應(yīng)用轉(zhuǎn)化。二、滾動軸承常見故障類型及聲信號特征2.1常見故障類型滾動軸承在長期復(fù)雜的工作環(huán)境下，極易出現(xiàn)多種故障類型，對設(shè)備的正常運行產(chǎn)生嚴重影響。其常見故障類型主要包括腐蝕、摩擦、過熱、燒傷、磨損、疲勞剝落等。這些故障類型的產(chǎn)生原因、發(fā)展過程和影響各有不同，下面將對磨損和疲勞剝落這兩種最為常見的故障進行詳細分析。磨損是滾動軸承常見的故障之一，主要是由于塵埃、異物的侵入，以及滾道和滾動體在相對運動時缺乏良好的潤滑而引起的。當設(shè)備運行環(huán)境中的塵埃、異物等微小顆粒進入軸承內(nèi)部，它們會在滾道和滾動體之間形成磨料，隨著軸承的運轉(zhuǎn)，這些磨料會不斷刮擦滾道和滾動體表面，導(dǎo)致表面材料逐漸磨損。同時，潤滑不良會使?jié)L道和滾動體之間的摩擦加劇，進一步加速磨損的進程。在一些工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，粉塵含量較高，如果軸承的密封性能不佳，粉塵就容易進入軸承內(nèi)部，從而引發(fā)磨損故障。磨損故障的發(fā)展過程通常是一個漸進的過程。在初期，磨損程度較輕，可能只會導(dǎo)致軸承表面的粗糙度略有增加，此時對設(shè)備的影響較小，設(shè)備仍能基本正常運行，但可能會出現(xiàn)輕微的振動和噪聲。隨著磨損的不斷加劇，軸承的游隙會逐漸增大，表面粗糙度進一步增加，這將導(dǎo)致軸承的運轉(zhuǎn)精度下降，設(shè)備的振動和噪聲明顯增大，同時，軸承的承載能力也會降低，可能無法滿足設(shè)備的正常工作要求。當磨損達到一定程度時，軸承可能會出現(xiàn)嚴重的損壞，甚至導(dǎo)致設(shè)備停機。磨損故障對設(shè)備的影響是多方面的。它會降低設(shè)備的運動精度，對于一些對精度要求較高的設(shè)備，如精密機床、測量儀器等，磨損可能會使加工精度或測量精度無法達到要求，從而影響產(chǎn)品質(zhì)量。磨損還會導(dǎo)致設(shè)備的振動和噪聲增大，這不僅會影響操作人員的工作環(huán)境，還可能對周圍的設(shè)備和人員造成干擾。此外，磨損會縮短軸承的使用壽命，增加設(shè)備的維修成本和停機時間，影響生產(chǎn)效率。疲勞剝落是滾動軸承另一種常見且危害較大的故障形式。它主要是由于軸承的內(nèi)外滾道和滾動體表面在承受交變載荷的作用下，材料內(nèi)部產(chǎn)生疲勞裂紋，隨著裂紋的不斷擴展，最終導(dǎo)致表面材料剝落。在設(shè)備運行過程中，滾動軸承的滾道和滾動體之間會產(chǎn)生周期性變化的接觸應(yīng)力，當這種應(yīng)力循環(huán)次數(shù)達到一定數(shù)量后，在材料內(nèi)部的薄弱部位就會產(chǎn)生微小的裂紋。這些裂紋會在交變應(yīng)力的持續(xù)作用下逐漸擴展，當裂紋擴展到一定程度時，表面材料就會發(fā)生剝落，形成剝落坑。疲勞剝落故障的發(fā)展過程可以分為三個階段：裂紋萌生階段、裂紋擴展階段和剝落階段。在裂紋萌生階段，軸承表面雖然沒有明顯的剝落現(xiàn)象，但內(nèi)部已經(jīng)開始產(chǎn)生微小裂紋，此時通過常規(guī)的檢測方法較難發(fā)現(xiàn)。在裂紋擴展階段，裂紋逐漸向表面延伸，同時也可能會有新的裂紋產(chǎn)生，軸承的振動和噪聲會逐漸增大。當裂紋擴展到表面并導(dǎo)致材料剝落時，就進入了剝落階段，此時軸承的損壞已經(jīng)較為嚴重，設(shè)備的振動和噪聲會急劇增加，運轉(zhuǎn)精度大幅下降。疲勞剝落故障對設(shè)備的影響十分嚴重。它會造成設(shè)備運轉(zhuǎn)時的沖擊載荷、振動和噪聲加劇，這不僅會影響設(shè)備的正常運行，還可能導(dǎo)致設(shè)備其他部件的損壞。疲勞剝落會降低軸承的承載能力，使軸承無法承受正常的工作載荷，進而影響整個設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性。在一些關(guān)鍵設(shè)備中，如航空發(fā)動機、風力發(fā)電機等，疲勞剝落故障如果不能及時發(fā)現(xiàn)和處理，可能會引發(fā)嚴重的安全事故，造成巨大的經(jīng)濟損失和人員傷亡。2.2聲信號特征分析滾動軸承在正常運行時，其聲信號特征呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性和穩(wěn)定性。通過大量的實驗研究和實際監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，正常滾動軸承運轉(zhuǎn)時發(fā)出的聲音通常是平穩(wěn)連續(xù)的，主要表現(xiàn)為“嘩嘩”或“轟轟”的聲音，且噪聲強度相對較低。這種平穩(wěn)的聲音是由于滾動軸承各部件之間的正常配合和相對運動所產(chǎn)生的，反映了軸承內(nèi)部的機械結(jié)構(gòu)處于良好的工作狀態(tài)。從時域角度分析，正常聲信號的幅值變化較小，信號較為平滑，其均值、方差等統(tǒng)計參數(shù)也相對穩(wěn)定。在頻域上，正常聲信號的頻譜分布較為均勻，主要能量集中在低頻段，高頻段的能量相對較弱，且頻譜中不存在明顯的異常頻率成分。然而，當滾動軸承出現(xiàn)故障時，其聲信號特征會發(fā)生顯著變化，產(chǎn)生各種異常聲音。當軸承內(nèi)加脂量不足時，會發(fā)出均勻而連續(xù)的“咝咝”聲，這種聲音包含有與轉(zhuǎn)速無關(guān)的不規(guī)則金屬振動聲響。在一些設(shè)備運行過程中，如果發(fā)現(xiàn)軸承發(fā)出持續(xù)的“咝咝”聲，經(jīng)過檢查往往是由于潤滑脂不足導(dǎo)致的。當滾動體和內(nèi)外圈滾道出現(xiàn)傷痕、溝槽、銹蝕斑時，軸承會在連續(xù)的“嘩嘩”聲中發(fā)出均勻的周期性“嗬羅”聲，且聲響的周期與軸承的轉(zhuǎn)速成正比，這表明軸承的滾道表面出現(xiàn)了損傷，影響了滾動體的正常滾動，導(dǎo)致周期性的異常聲音產(chǎn)生。當保持架或內(nèi)外圈破裂時，軸承會發(fā)出不連續(xù)的“梗?！甭?，這是一種較為明顯的故障特征，一旦出現(xiàn)這種聲音，必須立即停機對軸承進行檢查和更換，以避免設(shè)備進一步損壞。軸承內(nèi)落入鐵屑、砂粒等雜質(zhì)時，會發(fā)出不規(guī)律、不均勻的“嚓嚓”聲，這種聲音強度較小，與轉(zhuǎn)數(shù)沒有明顯聯(lián)系，是由于雜質(zhì)在軸承內(nèi)部滾動和摩擦所引起的，需要及時對軸承進行清洗和重新潤滑。若軸承內(nèi)圈與軸配合過松或者外圈與軸承孔配合過松，會發(fā)出連續(xù)而不規(guī)則的“沙沙”聲，此時需要對軸承的配合關(guān)系進行檢查和調(diào)整，以確保軸承的正常運行。而當軸承潤滑不足或缺油造成干摩擦，或者滾動體局部接觸過緊，如內(nèi)外圈滾道偏斜、軸承內(nèi)外圈配合過緊等情況時，會發(fā)出刺耳的鳴叫聲，這種聲音尖銳且明顯，是軸承故障較為嚴重的表現(xiàn)，需要立即采取措施進行處理。不同故障類型所對應(yīng)的聲信號特征存在明顯差異。磨損故障初期，聲信號的變化可能并不明顯，但隨著磨損的加劇，聲信號的幅值會逐漸增大，噪聲強度增加，信號的不規(guī)則性增強，頻譜中高頻成分逐漸增多，這是由于磨損導(dǎo)致軸承表面粗糙度增加，摩擦增大，從而產(chǎn)生更多的高頻噪聲。疲勞剝落故障發(fā)生時，由于剝落坑的存在，滾動體經(jīng)過時會產(chǎn)生周期性的沖擊，導(dǎo)致聲信號出現(xiàn)周期性的脈沖特征，在時域上表現(xiàn)為波形相隔一段時間就出現(xiàn)峰值極大的尖頂，在頻域上則會出現(xiàn)與故障相關(guān)的特征頻率，且這些特征頻率的幅值會隨著疲勞剝落的發(fā)展而逐漸增大。三、小波變換原理及其在故障診斷中的優(yōu)勢3.1小波變換基本原理小波變換是一種全新的信號時頻分析方法，它在繼承短時傅里葉變換局部化思想的基礎(chǔ)上，成功克服了窗口大小不隨頻率變化的缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口，是信號時頻分析和處理的理想工具。其核心思想是通過伸縮和平移等運算功能對函數(shù)或信號進行多尺度的細化分析，從而實現(xiàn)對信號的局部特征提取和分析，有效解決了傅里葉變換在處理非平穩(wěn)信號時面臨的困境。從數(shù)學角度來看，小波變換可分為連續(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform，CWT）和離散小波變換（DiscreteWaveletTransform，DWT）。連續(xù)小波變換的定義為：設(shè)函數(shù)\psi(t)\inL^2(R)（L^2(R)表示平方可積的實數(shù)空間，即能量有限的空間），若滿足容許性條件C_{\psi}=\int_{-\infty}^{\infty}\frac{|\hat{\psi}(\omega)|^2}{|\omega|}d\omega\lt\infty（其中\(zhòng)hat{\psi}(\omega)為\psi(t)的傅里葉變換），則稱\psi(t)為基本小波或母小波。對于任意信號f(t)\inL^2(R)，其連續(xù)小波變換為W_f(a,b)=\frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^{\infty}f(t)\overline{\psi(\frac{t-b}{a})}dt。在這個公式中，a\gt0是尺度參數(shù)，它與頻率成反比，決定了小波函數(shù)的伸縮程度，進而影響時間分辨率和頻率分辨率。當a取值較小時，小波函數(shù)在時間域上的窗口變窄，能夠更細致地觀察信號的高頻部分，具有較高的時間分辨率，但頻率分辨率較低；當a取值較大時，窗口變寬，適合觀察信號的低頻部分，頻率分辨率較高，時間分辨率較低。b為位移參數(shù)，代表小波函數(shù)沿時間軸的平移位置，用于確定信號在時間上的局部特征。連續(xù)小波變換通過不斷改變尺度參數(shù)a和位移參數(shù)b，對信號進行全面的時頻分析，能夠展現(xiàn)信號在不同時間和頻率尺度下的特征。離散小波變換則是將尺度參數(shù)a和位移參數(shù)b進行離散化處理，以降低計算復(fù)雜度，提高計算效率，更便于計算機實現(xiàn)。通常將尺度參數(shù)a按a=a_0^j（j為整數(shù)，a_0\gt1，常用a_0=2）進行離散化，位移參數(shù)b按b=k\cdotb_0\cdota_0^j（k為整數(shù)，b_0為常數(shù)）離散化。此時，離散小波基函數(shù)\psi_{j,k}(t)可表示為\psi_{j,k}(t)=\frac{1}{\sqrt{a_0^j}}\psi(\frac{t-k\cdotb_0\cdota_0^j}{a_0^j})，離散小波變換定義為W_f(j,k)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)\overline{\psi_{j,k}(t)}dt。離散小波變換在實際應(yīng)用中，常采用Mallat算法進行快速計算。Mallat算法基于多分辨率分析理論，將信號分解為不同頻率的子帶信號，通過一組低通濾波器和高通濾波器對信號進行迭代分解，實現(xiàn)高效的信號處理。在小波變換中，小波基函數(shù)的選取至關(guān)重要，它直接影響著小波變換的效果和故障特征的提取精度。不同的小波基函數(shù)具有各自獨特的時頻特性，因此在選擇小波基函數(shù)時，需要綜合考慮多個因素。信號特性是首要考慮因素，若信號具有明顯的突變特征或瞬態(tài)成分，應(yīng)選擇具有較好局部化特性和高頻響應(yīng)能力的小波基函數(shù)，以準確捕捉信號的突變信息。例如，對于滾動軸承故障產(chǎn)生的沖擊性聲信號，宜選用能夠突出瞬態(tài)特征的小波基函數(shù)。噪聲類型也不容忽視，不同的小波基函數(shù)對不同類型的噪聲有不同的抑制能力。若信號中存在高斯白噪聲，某些小波基函數(shù)可能通過其自身的特性對噪聲進行有效抑制，從而提高信號的信噪比。去噪需求和實時性要求同樣關(guān)鍵。若對信號的去噪效果要求較高，希望在去除噪聲的同時最大程度保留信號的細節(jié)信息，需選擇在去噪方面表現(xiàn)出色的小波基函數(shù)。而在實時性要求較高的應(yīng)用場景中，如在線監(jiān)測系統(tǒng)，需要考慮小波基函數(shù)的計算復(fù)雜度，選擇計算效率高的小波基函數(shù)，以確保能夠快速處理大量的實時數(shù)據(jù)。常見的小波基函數(shù)包括Daubechies小波（dbN）、Symlet小波（symN）、Coiflet小波（coifN）、Haar小波、Morlet小波等。Daubechies小波具有緊支集和較高的消失矩，適用于處理具有一定光滑性的信號，在信號去噪、數(shù)據(jù)壓縮等方面應(yīng)用廣泛。Symlet小波是Daubechies小波的一種變體，具有近似對稱的特性，在圖像處理和信號分析中表現(xiàn)出較好的性能。Coiflet小波具有緊支撐性和對稱性，對信號的高頻細節(jié)部分有較好的分析能力，常用于對信號的奇異性檢測和故障診斷。Haar小波是最簡單的小波基函數(shù)，具有方波形狀，計算簡單，適用于對信號進行初步的分析和處理，如信號的粗提取和邊界檢測。Morlet小波是一種復(fù)小波，由高斯包絡(luò)下的單頻率復(fù)正弦函數(shù)構(gòu)成，在時頻分析和處理包含頻率變化的信號方面具有獨特優(yōu)勢，常用于分析具有頻率調(diào)制特性的信號。3.2小波變換在滾動軸承故障診斷中的優(yōu)勢小波變換作為一種先進的時頻分析方法，在滾動軸承故障診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢使其成為解決滾動軸承故障診斷難題的有力工具。小波變換能夠有效處理非平穩(wěn)信號，這是其在滾動軸承故障診斷中最為突出的優(yōu)勢之一。滾動軸承在實際運行過程中，由于受到各種復(fù)雜因素的影響，如負載變化、轉(zhuǎn)速波動、潤滑狀態(tài)變化以及外部沖擊等，其產(chǎn)生的聲信號往往呈現(xiàn)出非平穩(wěn)特性，信號的頻率和幅值隨時間不斷變化。傳統(tǒng)的傅里葉變換基于全局變換的思想，假設(shè)信號在整個時間范圍內(nèi)具有平穩(wěn)的統(tǒng)計特性，對于非平穩(wěn)信號，傅里葉變換只能給出信號在整個時間段內(nèi)的平均頻率信息，無法反映信號在局部時間內(nèi)的頻率變化情況。例如，當滾動軸承出現(xiàn)故障時，會產(chǎn)生瞬態(tài)沖擊信號，這些沖擊信號在時域上表現(xiàn)為短暫的脈沖，在頻域上則表現(xiàn)為頻率成分的突然變化。如果使用傅里葉變換對包含這些瞬態(tài)沖擊信號的聲信號進行分析，由于傅里葉變換的全局性，會將這些瞬態(tài)沖擊信號的能量分散到整個頻域中，導(dǎo)致無法準確捕捉到故障信號的特征頻率和時間位置，從而難以有效地診斷出滾動軸承的故障。相比之下，小波變換具有良好的時頻局部化特性，能夠在不同的時間和頻率尺度上對信號進行精確分析。它通過伸縮和平移小波基函數(shù)，在時間-頻率平面上提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口。當分析高頻信號時，小波變換自動采用窄窗口，從而具有較高的時間分辨率，能夠準確地捕捉到信號在高頻段的快速變化，清晰地展現(xiàn)信號在高頻部分的細節(jié)特征。而在分析低頻信號時，小波變換則采用寬窗口，具有較高的頻率分辨率，能夠更準確地分析信號在低頻段的緩慢變化，更好地反映信號的整體趨勢和低頻特征。這種時頻局部化特性使得小波變換能夠聚焦到信號的任意細節(jié)，對于滾動軸承故障產(chǎn)生的非平穩(wěn)聲信號，小波變換可以將信號分解為不同頻率的子信號，并在每個子信號中準確地定位故障發(fā)生的時間和頻率，從而有效地提取出與故障相關(guān)的特征信息。當滾動軸承內(nèi)圈出現(xiàn)局部剝落故障時，會產(chǎn)生周期性的沖擊聲信號，這些沖擊信號包含了豐富的高頻成分。利用小波變換的時頻局部化特性，可以將聲信號中的高頻成分準確地分離出來，并確定這些高頻成分出現(xiàn)的時間點，進而根據(jù)這些特征信息判斷出滾動軸承內(nèi)圈的故障。小波變換能夠增強隱藏在機械信號中的瞬態(tài)信息。滾動軸承故障產(chǎn)生的瞬態(tài)信號往往比較微弱，容易被背景噪聲和其他干擾信號所淹沒。傳統(tǒng)的信號處理方法在處理這類信號時，很難從復(fù)雜的背景噪聲中提取出有效的瞬態(tài)信息。而小波變換通過對信號進行多尺度分解，能夠?qū)⑿盘栔械牟煌l率成分分離出來，同時抑制噪聲和干擾信號的影響。在小波變換過程中，選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)，可以使小波變換對瞬態(tài)信號具有更高的敏感性，從而有效地增強瞬態(tài)信號的特征，使其更容易被檢測和分析。通過小波變換對滾動軸承聲信號進行處理后，可以在時頻圖上清晰地觀察到瞬態(tài)信號的特征，如沖擊脈沖的位置、頻率和幅值等，為滾動軸承故障的早期診斷提供重要依據(jù)。小波變換還具有多分辨率分析的能力。它可以將信號分解為不同分辨率的子信號，從粗到細地對信號進行分析。在滾動軸承故障診斷中，不同分辨率的子信號包含了不同層次的故障信息。低分辨率的子信號反映了信號的整體趨勢和低頻成分，有助于初步判斷滾動軸承是否存在故障；而高分辨率的子信號則包含了信號的細節(jié)特征和高頻成分，能夠更準確地識別故障的類型、位置和程度。通過對不同分辨率子信號的綜合分析，可以全面、深入地了解滾動軸承的運行狀態(tài)，提高故障診斷的準確性和可靠性。四、基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷方法4.1聲信號采集方法聲信號采集是滾動軸承故障診斷的首要環(huán)節(jié)，其采集質(zhì)量直接關(guān)系到后續(xù)故障診斷的準確性和可靠性。在實際操作中，通常使用聲發(fā)射傳感器和麥克風等設(shè)備來實現(xiàn)聲信號的采集。聲發(fā)射傳感器是一種能夠檢測材料內(nèi)部應(yīng)力波發(fā)射的裝置。當滾動軸承出現(xiàn)故障時，如疲勞剝落、磨損等，會導(dǎo)致材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而產(chǎn)生應(yīng)力波，這些應(yīng)力波以聲發(fā)射信號的形式傳播。聲發(fā)射傳感器能夠?qū)⑦@些微弱的聲發(fā)射信號轉(zhuǎn)換為電信號，以便后續(xù)的處理和分析。在選擇聲發(fā)射傳感器時，需要考慮其靈敏度、頻率響應(yīng)范圍、動態(tài)范圍等性能指標。較高的靈敏度能夠保證傳感器對微弱的聲發(fā)射信號具有良好的檢測能力，而合適的頻率響應(yīng)范圍則能確保傳感器準確捕捉到與滾動軸承故障相關(guān)的頻率成分。在一些高速旋轉(zhuǎn)的滾動軸承故障診斷中，由于故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號頻率較高，因此需要選擇頻率響應(yīng)范圍較寬的聲發(fā)射傳感器。麥克風也是采集滾動軸承聲信號的常用設(shè)備。它能夠?qū)⒖諝庵械穆曇粽駝愚D(zhuǎn)換為電信號，具有使用方便、成本較低等優(yōu)點。在選擇麥克風時，同樣需要關(guān)注其靈敏度、頻率響應(yīng)、指向性等參數(shù)。靈敏度高的麥克風可以更有效地采集到微弱的聲音信號，而頻率響應(yīng)范圍則決定了麥克風能夠準確捕捉的聲音頻率范圍。指向性參數(shù)則對于在復(fù)雜環(huán)境中準確采集滾動軸承的聲信號至關(guān)重要。如果需要在嘈雜的工業(yè)環(huán)境中采集滾動軸承的聲信號，選擇具有較強指向性的麥克風，可以減少周圍環(huán)境噪聲的干擾，更準確地獲取滾動軸承發(fā)出的聲音信號。傳感器的布置位置對聲信號的采集效果有著顯著影響。一般來說，會選擇在軸承座、外殼等位置進行傳感器的布置。將傳感器安裝在軸承座上，可以更直接地接收到滾動軸承傳遞過來的振動和聲信號，因為軸承座與滾動軸承緊密相連，能夠有效地傳遞軸承的運行狀態(tài)信息。在外殼上布置傳感器時，需要考慮外殼的結(jié)構(gòu)和材料特性，選擇能夠使聲信號有效傳播且干擾較小的位置。在一些大型機械設(shè)備中，由于外殼結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要通過多次試驗和分析，確定最佳的傳感器布置位置，以確保采集到的聲信號能夠準確反映滾動軸承的運行狀態(tài)。為了確保傳感器能夠準確地采集到滾動軸承的聲信號，還需要采取一系列抗干擾措施。在硬件方面，可以采用屏蔽電纜來傳輸信號，屏蔽電纜能夠有效地阻擋外界電磁干擾對信號傳輸?shù)挠绊?，保證信號的完整性和準確性。合理設(shè)計接地系統(tǒng)也是至關(guān)重要的，良好的接地可以將設(shè)備中的干擾電流引入大地，減少干擾對聲信號采集的影響。在軟件方面，可以運用濾波算法對采集到的信號進行處理，去除噪聲和干擾信號。常用的濾波算法包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波等。低通濾波可以去除信號中的高頻噪聲，高通濾波則能去除低頻干擾，帶通濾波可以根據(jù)滾動軸承故障信號的頻率范圍，只保留有用的頻率成分，進一步提高信號的質(zhì)量。4.2信號預(yù)處理在采集到滾動軸承的聲信號后，由于實際工況中存在各種干擾因素，如環(huán)境噪聲、電磁干擾以及設(shè)備自身的背景噪聲等，這些噪聲會嚴重影響聲信號的質(zhì)量，使信號中的故障特征信息變得模糊不清，增加后續(xù)故障診斷的難度。因此，必須對采集到的聲信號進行預(yù)處理，以去除噪聲干擾，提高信噪比，使信號更適合后續(xù)的分析。去噪是信號預(yù)處理的關(guān)鍵步驟之一。在眾多去噪方法中，小波閾值去噪法憑借其良好的時頻特性，能夠有效地對信號的不同頻率成分進行分解，在信號去噪領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。其基本原理基于這樣一個假設(shè)：疊加噪聲的信號模型中，噪聲通常表現(xiàn)為高頻信號，而實際中的有用信號通常為低頻信號或者是較為平穩(wěn)的信號?；谛〔ㄗ儞Q的去噪方法利用小波變換中的變尺度特性，對確定信號有一種“集中”能力。如果一個信號的能量集中于小波變換域少數(shù)小波系數(shù)上，那它們的值必然大于在小波變換域內(nèi)能量分散后大量信號和噪聲的小波系數(shù)。這時可通過選取合適的閾值，大于閾值的小波系數(shù)被認為是信號產(chǎn)生的，予以保留；小于閾值的則認為是噪聲產(chǎn)生的，予以置零，從而達到去噪的目的。一般來說，一維信號的小波閾值降噪按照以下三個步驟進行。首先是選擇合適的小波基函數(shù)并確定小波分解層數(shù)，對信號進行N層小波分解，得到各尺度小波分解系數(shù)Wj,k。在選擇小波基函數(shù)時，通常希望所選取的小波同時滿足正交性、高消失矩、緊支性、對稱性或反對稱性等條件。由于不同的小波基函數(shù)在處理信號時各有特點，且沒有任何一種小波基函數(shù)可以對所有類型信號都取得最優(yōu)的去噪效果，所以應(yīng)用時一般選取具有緊支的小波，并根據(jù)信號的特征來選取較為合適的小波。分解層數(shù)的選擇也至關(guān)重要，分解層數(shù)越大，噪聲和信號表現(xiàn)的不同特性越明顯，越有利于二者的分離，但同時重構(gòu)到的信號失真也會越大，在一定程度上又會影響最終去噪的效果。因此，在應(yīng)用時要格外注意處理好兩者之間的矛盾，選擇一個合適的分解尺度。其次是設(shè)定閾值，保留所有的低頻系數(shù)，確保信號的整體形狀不變，對每一層的高頻系數(shù)Wj,k進行閾值函數(shù)處理。目前主要有通用閥值(VisuShrink)、SureShrink閥值、Minimax閥值、BayesShrink閥值等多種閾值選取準則。不同的閾值選取準則適用于不同的信號特點和應(yīng)用場景，需要根據(jù)實際情況進行選擇。例如，通用閥值適用于噪聲為高斯白噪聲且信號能量相對集中的情況；SureShrink閥值則通過對信號的局部統(tǒng)計特性進行分析，自適應(yīng)地確定閾值，在去除噪聲的同時能夠較好地保留信號的細節(jié)信息。閾值函數(shù)的設(shè)計也會對去噪效果產(chǎn)生影響，常用的閾值函數(shù)有軟閾值和硬閾值方法。硬閾值法將絕對值小于閾值的小波系數(shù)變?yōu)榱?，而將絕對值大于閾值的小波系數(shù)不加任何處理予以保留，這種方法可以很好地保留原始信號邊緣等局部特征，但由于其收縮函數(shù)是不連續(xù)的，重構(gòu)得到的信號可能會產(chǎn)生一些振蕩。軟閾值法將絕對值大于閾值的小波系數(shù)不完全保留，而是做收縮處理，采用軟閾值算法處理，雖然整體連續(xù)性好，但分解系數(shù)之間總存在恒定的偏差，會影響重構(gòu)信號與真實信號的逼近程度。最后是根據(jù)閾值處理后的小波系數(shù)，進行一維信號的小波重構(gòu)，得到去噪后的信號估計值f(t)。通過這三個步驟，小波閾值去噪法能夠有效地去除聲信號中的噪聲，保留與滾動軸承故障相關(guān)的特征信息。濾波也是信號預(yù)處理中常用的方法，通過濾波可以進一步去除信號中的特定頻率干擾，使信號更加純凈。常見的濾波方法包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。低通濾波可以去除信號中的高頻噪聲，保留低頻信號成分，適用于去除高頻干擾噪聲，如電子設(shè)備內(nèi)部的高頻電磁干擾等。高通濾波則相反，它去除信號中的低頻成分，保留高頻信號，常用于去除低頻背景噪聲，如環(huán)境中的低頻振動噪聲等。帶通濾波只允許特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，其他頻率的信號被衰減或阻斷，適用于提取特定頻率段的故障特征信號。當滾動軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時，會在特定的頻率范圍內(nèi)產(chǎn)生特征信號，通過帶通濾波可以將該頻率范圍內(nèi)的信號提取出來，便于后續(xù)的分析和診斷。帶阻濾波則是阻止特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，保留其他頻率的信號，用于去除特定頻率的干擾信號。歸一化是將信號的幅值映射到一個特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除不同信號之間幅值差異對后續(xù)分析的影響。在滾動軸承故障診斷中，不同工況下采集到的聲信號幅值可能會有很大差異，這會影響到后續(xù)故障診斷模型的訓(xùn)練和診斷結(jié)果的準確性。通過歸一化處理，可以使不同幅值的聲信號處于同一數(shù)量級，提高數(shù)據(jù)的可比性和模型的穩(wěn)定性。常見的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-分數(shù)歸一化。最小-最大歸一化是將信號的幅值線性映射到[0,1]區(qū)間，公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x為原始信號幅值，x_{min}和x_{max}分別為原始信號的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的信號幅值。Z-分數(shù)歸一化則是基于信號的均值和標準差進行歸一化，公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}其中，\mu為信號的均值，\sigma為信號的標準差。這種歸一化方法使歸一化后的信號均值為0，標準差為1，能夠有效消除數(shù)據(jù)的量綱影響，在一些對數(shù)據(jù)分布有要求的算法中應(yīng)用廣泛。通過去噪、濾波和歸一化等預(yù)處理操作，可以有效地去除滾動軸承聲信號中的噪聲干擾，提高信號的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的故障特征提取和故障診斷奠定良好的基礎(chǔ)。4.3小波變換分析過程在完成對滾動軸承聲信號的采集與預(yù)處理后，下一步便是運用小波變換技術(shù)對預(yù)處理后的聲信號進行深入分析，以提取其中蘊含的故障特征信息。這一過程中，選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它們直接決定了小波變換的效果以及故障診斷的準確性。小波基函數(shù)的選擇是小波變換分析的關(guān)鍵。不同的小波基函數(shù)具有各異的時頻特性，如緊支性、對稱性、消失矩等，這些特性會對信號的分解和特征提取產(chǎn)生顯著影響。在滾動軸承故障診斷中，需依據(jù)聲信號的特點來精心挑選小波基函數(shù)。若聲信號中存在較多的突變成分，如在軸承發(fā)生疲勞剝落或磨損時產(chǎn)生的沖擊性信號，具有良好局部化特性和高頻響應(yīng)能力的小波基函數(shù)，如Daubechies小波（dbN）、Symlet小波（symN）等，能更有效地捕捉這些突變信息，準確提取故障特征。其中，Daubechies小波具有緊支集和較高的消失矩，能夠在有限的時間區(qū)間內(nèi)對信號進行分析，且隨著階數(shù)N的增加，消失矩增大，對信號的逼近能力增強，更適合處理具有一定光滑性且包含突變特征的滾動軸承聲信號。Symlet小波是Daubechies小波的一種變體，具有近似對稱的特性，在處理聲信號時，其對稱性能夠減少相位失真，更準確地還原信號的真實特征，尤其在對信號的細節(jié)特征提取方面表現(xiàn)出色。分解層數(shù)的確定同樣不容忽視。分解層數(shù)過多，雖能更細致地分析信號，但會增加計算量，且可能導(dǎo)致信號過度分解，丟失有用信息；分解層數(shù)過少，則無法充分挖掘信號的特征，難以準確識別故障。通常，可根據(jù)聲信號的采樣頻率、感興趣的頻率范圍以及實際的計算資源來確定分解層數(shù)。一種常用的方法是通過多次試驗，觀察不同分解層數(shù)下小波變換的結(jié)果，比較各層小波系數(shù)對故障特征的反映程度，結(jié)合實際的故障診斷需求，選擇能使故障特征最明顯且計算效率較高的分解層數(shù)。在確定了小波基函數(shù)和分解層數(shù)后，即可對預(yù)處理后的聲信號進行小波變換。以離散小波變換為例，運用Mallat算法對聲信號進行分解。Mallat算法基于多分辨率分析理論，通過一組低通濾波器和高通濾波器對信號進行迭代分解。具體來說，首先將聲信號通過低通濾波器和高通濾波器，得到近似系數(shù)（低頻分量）和細節(jié)系數(shù)（高頻分量）。近似系數(shù)代表了信號的整體趨勢和低頻特征，而細節(jié)系數(shù)則包含了信號的高頻細節(jié)信息，如噪聲、突變等。然后，對得到的近似系數(shù)再次進行低通和高通濾波，進一步分解為下一層的近似系數(shù)和細節(jié)系數(shù)。如此反復(fù)，直至達到預(yù)定的分解層數(shù)。經(jīng)過小波變換后，聲信號被分解為不同尺度和頻率的小波系數(shù)。這些小波系數(shù)包含了豐富的時頻特征信息，通過對它們的分析，可以深入了解滾動軸承的運行狀態(tài)。在時域上，觀察小波系數(shù)的幅值變化，能夠發(fā)現(xiàn)信號中的瞬態(tài)沖擊成分，這些沖擊往往與滾動軸承的故障密切相關(guān)。當滾動軸承的滾動體出現(xiàn)剝落故障時，在小波系數(shù)的時域圖上會出現(xiàn)明顯的脈沖狀幅值變化，其位置和幅度能夠反映故障發(fā)生的時間和嚴重程度。在頻域上，通過對小波系數(shù)進行傅里葉變換或其他頻域分析方法，得到其頻譜分布，從而確定信號的主要頻率成分以及故障特征頻率。在滾動軸承外圈故障時，會在特定的頻率處出現(xiàn)峰值，通過分析小波系數(shù)的頻譜，能夠準確識別出這些故障特征頻率，為故障診斷提供有力依據(jù)。還可以利用小波系數(shù)構(gòu)建時頻圖，如小波尺度圖或小波能量譜圖。在小波尺度圖中，橫坐標表示時間，縱坐標表示尺度（與頻率成反比），圖中的顏色或灰度表示小波系數(shù)的幅值大小。通過觀察時頻圖，可以直觀地看到信號在不同時間和頻率尺度上的能量分布情況，清晰地展示出故障信號的時頻特征，如故障發(fā)生的時間、頻率變化趨勢等。小波能量譜圖則反映了信號在不同頻率段的能量分布，通過比較正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下的小波能量譜圖，能夠發(fā)現(xiàn)故障狀態(tài)下某些頻率段的能量異常變化，從而判斷滾動軸承是否存在故障以及故障的類型和嚴重程度。4.4故障特征提取與識別在對滾動軸承聲信號完成小波變換分析后，關(guān)鍵的下一步是從得到的小波系數(shù)中精準提取故障特征，并通過有效的方法識別故障類型和程度，這是實現(xiàn)滾動軸承故障診斷的核心環(huán)節(jié)。利用小波系數(shù)重構(gòu)信號是提取故障特征的重要基礎(chǔ)。通過對小波變換得到的各層小波系數(shù)進行重構(gòu)，可以恢復(fù)出不同頻率成分的信號，這些重構(gòu)信號包含了豐富的設(shè)備運行狀態(tài)信息。在重構(gòu)過程中，根據(jù)實際需求選擇合適的重構(gòu)方式，如直接重構(gòu)、部分重構(gòu)等。直接重構(gòu)是將所有的小波系數(shù)進行重構(gòu)，得到完整的信號；部分重構(gòu)則是選擇某些特定層的小波系數(shù)進行重構(gòu)，突出信號的某些特征。對于滾動軸承故障診斷，常常采用部分重構(gòu)的方式，重點關(guān)注與故障相關(guān)的高頻成分或特定頻率段的信號，以更清晰地展現(xiàn)故障特征。從重構(gòu)信號中提取故障特征是故障診斷的關(guān)鍵步驟。能量特征是常用的故障特征之一，不同故障類型和程度會導(dǎo)致滾動軸承聲信號在不同頻率段的能量分布發(fā)生變化。通過計算重構(gòu)信號在各個頻率段的能量，可以得到能量特征向量。具體計算方法是對重構(gòu)信號在每個頻率段的幅值進行平方求和，再除以信號的總采樣點數(shù)，得到該頻率段的能量值。對于滾動軸承的內(nèi)圈故障，在某些特定頻率段的能量會顯著增加，通過分析這些頻率段的能量變化，能夠判斷內(nèi)圈是否存在故障以及故障的嚴重程度。頻率特征也是重要的故障特征。滾動軸承發(fā)生故障時，會產(chǎn)生與故障相關(guān)的特征頻率，這些特征頻率的出現(xiàn)和變化能夠反映故障的類型和位置。在疲勞剝落故障中，由于剝落坑的存在，滾動體經(jīng)過時會產(chǎn)生周期性的沖擊，導(dǎo)致聲信號出現(xiàn)特定的頻率成分。通過對重構(gòu)信號進行傅里葉變換或其他頻域分析方法，能夠準確識別出這些特征頻率。還可以計算信號的頻率帶寬、中心頻率等參數(shù)，作為頻率特征的補充，進一步豐富故障診斷的信息。將提取到的故障特征與正常狀態(tài)下的特征進行對比，是識別故障的重要依據(jù)。在正常運行狀態(tài)下，滾動軸承聲信號的能量分布和頻率特征具有一定的穩(wěn)定性和規(guī)律性。通過大量的實驗和實際監(jiān)測，建立正常狀態(tài)下的特征庫。當采集到實時聲信號并提取其故障特征后，將這些特征與特征庫中的正常特征進行比較。如果發(fā)現(xiàn)能量特征或頻率特征與正常特征存在顯著差異，超出了正常的波動范圍，就可以判斷滾動軸承可能存在故障。在故障識別過程中，采用閾值判斷、模式識別等方法來確定故障類型和程度。閾值判斷是一種簡單直觀的方法，根據(jù)故障特征與正常特征的差異程度，設(shè)定相應(yīng)的閾值。當故障特征超過閾值時，判定為存在故障，并根據(jù)超過閾值的幅度初步判斷故障的嚴重程度。設(shè)定能量特征的閾值，如果某頻率段的能量值超過閾值的2倍，則認為該頻率段存在故障，且超過閾值的倍數(shù)越大，故障越嚴重。模式識別方法則更加智能化和準確，通過建立故障模式庫，將提取到的故障特征與模式庫中的模式進行匹配，從而識別出故障類型。常用的模式識別方法包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同故障類型的特征向量進行分類，具有良好的泛化能力和分類性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，學習不同故障類型的特征模式，能夠?qū)?fù)雜的故障特征進行準確識別。在滾動軸承故障診斷中，可以將能量特征和頻率特征組成特征向量，輸入到支持向量機或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練和分類，實現(xiàn)對滾動軸承多種故障類型的準確識別。五、應(yīng)用案例分析5.1案例一：某電機滾動軸承故障診斷某電機作為工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵動力設(shè)備，在長期運行過程中承擔著重要的工作任務(wù)。該電機型號為Y2-160M-4，屬于三相異步電動機，具有結(jié)構(gòu)簡單、運行可靠、維護方便等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于各類工業(yè)場景。其額定功率為11kW，額定轉(zhuǎn)速為1460r/min，額定電壓為380V，額定電流為22.6A，在工業(yè)生產(chǎn)中主要負責驅(qū)動某生產(chǎn)線的關(guān)鍵設(shè)備運轉(zhuǎn)。在電機持續(xù)運行一段時間后，操作人員察覺到電機運行時發(fā)出的聲音異常，與正常運行時平穩(wěn)、連續(xù)的聲音不同，此時的聲音中夾雜著明顯的“嗡嗡”聲和周期性的“咯噔”聲。這些異常聲音的出現(xiàn)，表明電機可能存在故障隱患，為確保生產(chǎn)的安全穩(wěn)定進行，需要及時對電機的運行狀態(tài)進行深入檢測和分析。針對電機出現(xiàn)的異常聲音，技術(shù)人員迅速采用專業(yè)的聲信號采集設(shè)備對電機滾動軸承的聲信號進行采集。選用了高靈敏度的麥克風作為聲信號采集傳感器，該麥克風的頻率響應(yīng)范圍為20Hz-20kHz，能夠準確捕捉到滾動軸承發(fā)出的各種頻率的聲音信號。為了確保采集到的聲信號能夠全面、準確地反映滾動軸承的運行狀態(tài)，在電機的軸承座附近對稱布置了兩個麥克風，分別采集不同位置的聲信號。同時，為了減少外界環(huán)境噪聲的干擾，對采集設(shè)備進行了嚴格的屏蔽處理，并采用了高質(zhì)量的屏蔽電纜進行信號傳輸。采集到聲信號后，技術(shù)人員對其進行了預(yù)處理。首先運用小波閾值去噪法對信號進行去噪處理，根據(jù)信號的特點，選擇了具有良好局部化特性和高頻響應(yīng)能力的Daubechies小波（db4）作為小波基函數(shù)，并通過多次試驗確定了合適的分解層數(shù)為5。經(jīng)過去噪處理后，有效地去除了聲信號中的噪聲干擾，提高了信噪比。接著，采用帶通濾波方法對信號進行濾波，根據(jù)滾動軸承故障特征頻率的范圍，設(shè)置帶通濾波器的通帶范圍為100Hz-5000Hz，進一步去除了信號中的低頻和高頻干擾成分，使信號更加純凈。最后，對濾波后的信號進行歸一化處理，采用最小-最大歸一化方法，將信號的幅值映射到[0,1]區(qū)間，消除了不同信號之間幅值差異對后續(xù)分析的影響。對預(yù)處理后的聲信號進行小波變換分析。根據(jù)聲信號的特點和故障診斷的需求，選擇了db4小波作為小波基函數(shù)，確定分解層數(shù)為5。運用Mallat算法對聲信號進行離散小波變換，將聲信號分解為不同尺度和頻率的小波系數(shù)。通過對小波系數(shù)的分析，在時域上發(fā)現(xiàn)信號存在明顯的周期性沖擊成分，這些沖擊成分的出現(xiàn)時間間隔具有一定的規(guī)律性。在頻域上，通過對小波系數(shù)進行傅里葉變換，得到其頻譜分布，發(fā)現(xiàn)信號在1500Hz和3000Hz附近出現(xiàn)了明顯的峰值，這些頻率與滾動軸承內(nèi)圈故障的特征頻率相吻合。從重構(gòu)信號中提取故障特征。計算了重構(gòu)信號在不同頻率段的能量，得到能量特征向量。發(fā)現(xiàn)1000Hz-2000Hz和2000Hz-3000Hz這兩個頻率段的能量明顯高于正常狀態(tài)下的能量值，分別超出正常能量值的3倍和2.5倍。同時，通過對重構(gòu)信號進行傅里葉變換，準確識別出了與滾動軸承內(nèi)圈故障相關(guān)的特征頻率，如1500Hz和3000Hz。將提取到的故障特征與正常狀態(tài)下的特征進行對比，發(fā)現(xiàn)能量特征和頻率特征均與正常特征存在顯著差異，超出了正常的波動范圍。通過上述故障特征提取與分析，判斷該電機滾動軸承內(nèi)圈存在故障。為了驗證診斷結(jié)果的準確性，技術(shù)人員對電機進行了解體檢查。解體后發(fā)現(xiàn)，滾動軸承內(nèi)圈確實出現(xiàn)了明顯的疲勞剝落現(xiàn)象，剝落區(qū)域呈現(xiàn)出不規(guī)則的形狀，表面粗糙，有明顯的金屬剝落痕跡。這一實際檢查結(jié)果與基于聲信號小波變換的故障診斷結(jié)果完全一致，充分驗證了該診斷方法的準確性和可靠性。經(jīng)過進一步分析，確定故障原因主要是電機長期在高負載、頻繁啟停的工況下運行，導(dǎo)致滾動軸承內(nèi)圈承受的交變載荷過大，超過了材料的疲勞極限，從而引發(fā)疲勞剝落故障。針對這一故障，采取了更換新的滾動軸承的處理措施。在更換過程中，嚴格按照操作規(guī)程進行安裝，確保新軸承的安裝精度和配合間隙符合要求。同時，對電機的潤滑系統(tǒng)進行了檢查和維護，更換了潤滑脂，保證軸承在良好的潤滑條件下運行。更換軸承后，電機重新投入運行，運行聲音恢復(fù)正常，各項性能指標均達到要求，設(shè)備運行穩(wěn)定可靠。5.2案例二：某機械設(shè)備滾動軸承故障診斷某機械設(shè)備是某生產(chǎn)線的關(guān)鍵設(shè)備，型號為XX-100，主要用于物料的輸送和加工。該設(shè)備在長期運行過程中，承受著較大的負載和頻繁的啟停操作。其滾動軸承型號為6208，屬于深溝球軸承，內(nèi)徑40mm，外徑80mm，寬度18mm。在設(shè)備運行一段時間后，操作人員發(fā)現(xiàn)設(shè)備運行時的噪聲明顯增大，且伴有異常的振動，設(shè)備的運行穩(wěn)定性受到影響，生產(chǎn)效率也有所下降。為了準確判斷設(shè)備故障原因，技術(shù)人員首先利用專業(yè)的聲信號采集系統(tǒng)對滾動軸承的聲信號進行采集。該采集系統(tǒng)采用了高精度的聲發(fā)射傳感器，其頻率響應(yīng)范圍為50kHz-1MHz，能夠有效捕捉到滾動軸承故障產(chǎn)生的高頻聲發(fā)射信號。在設(shè)備的軸承座周圍均勻布置了4個聲發(fā)射傳感器，以確保能夠全面、準確地采集到聲信號。為了減少環(huán)境噪聲和電磁干擾對采集信號的影響，對采集系統(tǒng)進行了嚴格的屏蔽處理，并采用了低噪聲電纜進行信號傳輸。同時，設(shè)置采樣頻率為2MHz，以保證能夠準確捕捉到聲信號的細節(jié)特征。采集到聲信號后，技術(shù)人員對其進行了預(yù)處理。采用小波閾值去噪法進行去噪處理，根據(jù)信號的特點和多次試驗結(jié)果，選擇了Symlet小波（sym6）作為小波基函數(shù)，分解層數(shù)確定為6。通過去噪處理，有效地去除了聲信號中的噪聲干擾，提高了信號的信噪比。接著，運用帶通濾波方法對信號進行濾波，根據(jù)滾動軸承故障特征頻率的范圍和設(shè)備的運行工況，設(shè)置帶通濾波器的通帶范圍為100kHz-500kHz。經(jīng)過濾波處理，進一步去除了信號中的低頻和高頻干擾成分，使信號更加純凈。最后，對濾波后的信號進行歸一化處理，采用Z-分數(shù)歸一化方法，將信號的幅值進行標準化處理，使其均值為0，標準差為1，消除了不同信號之間幅值差異對后續(xù)分析的影響。對預(yù)處理后的聲信號進行小波變換分析。根據(jù)聲信號的特點和故障診斷的需求，選擇sym6小波作為小波基函數(shù)，分解層數(shù)為6。運用Mallat算法對聲信號進行離散小波變換，將聲信號分解為不同尺度和頻率的小波系數(shù)。通過對小波系數(shù)的分析，在時域上發(fā)現(xiàn)信號存在明顯的脈沖狀沖擊成分，這些沖擊成分的出現(xiàn)時間間隔具有一定的規(guī)律性。在頻域上，通過對小波系數(shù)進行傅里葉變換，得到其頻譜分布，發(fā)現(xiàn)信號在200kHz和400kHz附近出現(xiàn)了明顯的峰值，這些頻率與滾動軸承滾動體故障的特征頻率相吻合。從重構(gòu)信號中提取故障特征。計算了重構(gòu)信號在不同頻率段的能量，得到能量特征向量。發(fā)現(xiàn)150kHz-250kHz和350kHz-450kHz這兩個頻率段的能量明顯高于正常狀態(tài)下的能量值，分別超出正常能量值的2.8倍和2.3倍。同時，通過對重構(gòu)信號進行傅里葉變換，準確識別出了與滾動軸承滾動體故障相關(guān)的特征頻率，如200kHz和400kHz。將提取到的故障特征與正常狀態(tài)下的特征進行對比，發(fā)現(xiàn)能量特征和頻率特征均與正常特征存在顯著差異，超出了正常的波動范圍。通過上述故障特征提取與分析，判斷該機械設(shè)備滾動軸承的滾動體存在故障。為了驗證診斷結(jié)果的準確性，技術(shù)人員對設(shè)備進行了解體檢查。解體后發(fā)現(xiàn)，滾動軸承的滾動體表面出現(xiàn)了多處剝落和磨損的痕跡，剝落區(qū)域呈現(xiàn)出不規(guī)則的形狀，表面粗糙，有明顯的金屬剝落和磨損跡象。這一實際檢查結(jié)果與基于聲信號小波變換的故障診斷結(jié)果完全一致，充分驗證了該診斷方法的準確性和可靠性。經(jīng)過進一步分析，確定故障原因主要是設(shè)備長期在高負載、頻繁啟停的工況下運行，導(dǎo)致滾動軸承滾動體承受的交變載荷過大，同時潤滑系統(tǒng)存在一定的問題，潤滑不足，使得滾動體與滾道之間的摩擦加劇，從而引發(fā)滾動體的剝落和磨損故障。針對這一故障，采取了更換新的滾動軸承和對潤滑系統(tǒng)進行全面檢修和維護的處理措施。在更換滾動軸承時，嚴格按照操作規(guī)程進行安裝，確保新軸承的安裝精度和配合間隙符合要求。同時，對潤滑系統(tǒng)進行了檢查和清洗，更換了潤滑脂，保證軸承在良好的潤滑條件下運行。更換軸承和維護潤滑系統(tǒng)后，設(shè)備重新投入運行，運行噪聲和振動明顯降低，設(shè)備的運行穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率得到了顯著提高，各項性能指標均達到要求。通過對這兩個案例的分析，可以看出基于聲信號小波變換的滾動軸承故障診斷方法能夠準確地識別滾動軸承的故障類型和故障部位，具有較高的準確性和可靠性。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)不同的設(shè)備和工況條件，合理選擇聲信號采集設(shè)備和傳感器布置位置，優(yōu)化信號預(yù)處理和小波變換分析的參數(shù)，