基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷：實(shí)驗(yàn)、分析與模型構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)體系中，低速重載回轉(zhuǎn)支承作為眾多大型機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵基礎(chǔ)部件，發(fā)揮著不可替代的重要作用。從工程機(jī)械領(lǐng)域的起重機(jī)、挖掘機(jī)，到能源領(lǐng)域的風(fēng)力發(fā)電機(jī)、港口機(jī)械，再到冶金機(jī)械中的煉鋼轉(zhuǎn)爐、鋼包回轉(zhuǎn)臺(tái)等，回轉(zhuǎn)支承如同機(jī)械設(shè)備的“關(guān)節(jié)”，不僅支撐著設(shè)備的上部重量，還承受著巨大的工作負(fù)荷，確保設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)平穩(wěn)、精確的回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，是保障各類大型機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行的核心部件。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在風(fēng)電行業(yè)中，一臺(tái)兆瓦級(jí)別的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，其回轉(zhuǎn)支承的重量可達(dá)數(shù)噸，承受著高達(dá)數(shù)百噸的軸向力和徑向力，以及復(fù)雜的交變載荷。一旦回轉(zhuǎn)支承發(fā)生故障，將會(huì)導(dǎo)致整個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)停機(jī)，不僅維修成本高昂，還會(huì)對(duì)電力供應(yīng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。由于回轉(zhuǎn)支承長(zhǎng)期在低速重載、高負(fù)荷、多沖擊的惡劣工況下運(yùn)行，且受到復(fù)雜的環(huán)境因素影響，如高溫、高濕、強(qiáng)腐蝕等，使得其故障發(fā)生率相對(duì)較高。回轉(zhuǎn)支承常見(jiàn)的故障形式包括磨損、疲勞裂紋、剝落、斷裂等。這些故障的產(chǎn)生不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備的運(yùn)行精度下降、振動(dòng)加劇、噪聲增大，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)設(shè)備的停機(jī)事故，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。在港口裝卸作業(yè)中，起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承一旦出現(xiàn)故障，可能導(dǎo)致裝卸作業(yè)中斷，影響貨物的及時(shí)運(yùn)輸，進(jìn)而對(duì)整個(gè)港口的運(yùn)營(yíng)效率產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，因回轉(zhuǎn)支承故障導(dǎo)致的設(shè)備停機(jī)時(shí)間，每年在工業(yè)生產(chǎn)中造成的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億元，間接經(jīng)濟(jì)損失更是難以估量。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)低速重載回轉(zhuǎn)支承進(jìn)行故障診斷，對(duì)于保障設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率、降低維修成本具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的回轉(zhuǎn)支承故障診斷方法主要包括振動(dòng)分析法、油液分析法、溫度監(jiān)測(cè)法等。振動(dòng)分析法通過(guò)監(jiān)測(cè)回轉(zhuǎn)支承運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)，分析其振動(dòng)特征來(lái)判斷故障類型和故障程度。然而，在低速重載工況下，回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)往往較弱，且容易受到背景噪聲的干擾，導(dǎo)致故障特征難以準(zhǔn)確提取。油液分析法通過(guò)檢測(cè)潤(rùn)滑油中的磨損顆粒、污染物等成分，來(lái)推斷回轉(zhuǎn)支承的磨損情況和故障狀態(tài)。但該方法需要定期采集油液樣本，檢測(cè)周期較長(zhǎng)，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，且對(duì)于早期故障的診斷靈敏度較低。溫度監(jiān)測(cè)法通過(guò)監(jiān)測(cè)回轉(zhuǎn)支承的溫度變化來(lái)判斷是否存在故障，但溫度變化往往是故障發(fā)展到一定程度后的表現(xiàn)，對(duì)于早期故障的預(yù)警能力有限。因此，傳統(tǒng)的故障診斷方法在低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障診斷中存在一定的局限性，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)設(shè)備故障診斷的高精度、實(shí)時(shí)性和可靠性要求。聲發(fā)射技術(shù)作為一種新型的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，近年來(lái)在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。聲發(fā)射是指材料或結(jié)構(gòu)在受力過(guò)程中，由于內(nèi)部缺陷的產(chǎn)生和擴(kuò)展，導(dǎo)致局部能量突然釋放而產(chǎn)生彈性波的現(xiàn)象。聲發(fā)射技術(shù)通過(guò)安裝在設(shè)備表面的傳感器，接收和分析這些彈性波信號(hào)，從而獲取設(shè)備內(nèi)部的缺陷信息和故障狀態(tài)。與傳統(tǒng)的故障診斷方法相比，聲發(fā)射技術(shù)具有以下顯著優(yōu)勢(shì)：首先，聲發(fā)射技術(shù)對(duì)早期故障具有極高的敏感性，能夠在故障初期就檢測(cè)到微弱的聲發(fā)射信號(hào)，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警。其次，聲發(fā)射技術(shù)具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的能力，能夠?qū)υO(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障的發(fā)生和發(fā)展趨勢(shì)。再者，聲發(fā)射信號(hào)不受設(shè)備運(yùn)行速度和負(fù)載的影響，在低速重載工況下依然能夠準(zhǔn)確地反映設(shè)備的故障信息。此外，聲發(fā)射技術(shù)還具有非接觸式檢測(cè)、對(duì)設(shè)備結(jié)構(gòu)無(wú)損傷等優(yōu)點(diǎn)，適用于各種復(fù)雜工況下的設(shè)備故障診斷。將聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用于低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障診斷，能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)故障診斷方法的不足，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)深入研究聲發(fā)射信號(hào)的特征提取和分析方法，建立聲發(fā)射信號(hào)與回轉(zhuǎn)支承故障類型、故障程度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)回轉(zhuǎn)支承故障的快速、準(zhǔn)確診斷，為設(shè)備的維護(hù)和維修提供科學(xué)依據(jù)。因此，開(kāi)展基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷實(shí)驗(yàn)研究，對(duì)于推動(dòng)聲發(fā)射技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，提高低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障診斷水平，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了大量研究工作，取得了一系列有價(jià)值的成果。國(guó)外在該領(lǐng)域的研究起步較早，技術(shù)相對(duì)成熟。美國(guó)、德國(guó)、日本等國(guó)家的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在回轉(zhuǎn)支承故障診斷技術(shù)方面處于國(guó)際領(lǐng)先水平，尤其在高端裝備制造、航空航天等領(lǐng)域，其先進(jìn)的診斷技術(shù)和設(shè)備得到了廣泛應(yīng)用。德國(guó)的某研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)回轉(zhuǎn)支承在不同工況下的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，建立了基于動(dòng)力學(xué)模型的故障診斷方法，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)回轉(zhuǎn)支承的故障發(fā)展趨勢(shì)，為設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)提供了有力支持。日本的學(xué)者則利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種故障類型的自動(dòng)識(shí)別和診斷，提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。國(guó)內(nèi)對(duì)于低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷的研究近年來(lái)也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。許多高校和科研機(jī)構(gòu)積極投身于該領(lǐng)域的研究，在理論研究和工程應(yīng)用方面都取得了顯著成果。武漢理工大學(xué)的研究人員針對(duì)港口門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承，采用時(shí)域特征參數(shù)分析、概率密度分析、小波分析等方法對(duì)其振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，取得了一定的故障診斷效果。然而，時(shí)域特征參數(shù)分析對(duì)早期階段的故障較敏感，對(duì)故障的后期抗干擾性較差，易產(chǎn)生誤判，而小波分析法在使用中對(duì)小波基的選取不當(dāng)則會(huì)影響檢測(cè)效果。南京工業(yè)大學(xué)針對(duì)風(fēng)電回轉(zhuǎn)支承故障診斷開(kāi)展研究，在回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)降噪、特征量提取及選取等方面進(jìn)行了一系列的探討，也取得了一定的成果。但由于其采用自主研制的實(shí)驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，其回轉(zhuǎn)支承的故障是由人工加工出的嚴(yán)重缺陷，或是通過(guò)超載加速壽命試驗(yàn)獲得，振動(dòng)信號(hào)與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況數(shù)據(jù)存在一定區(qū)別，其方法的實(shí)用性還需進(jìn)一步確認(rèn)。聲發(fā)射技術(shù)作為一種新興的故障診斷技術(shù)，在國(guó)內(nèi)外的研究和應(yīng)用也日益廣泛。國(guó)外在聲發(fā)射技術(shù)的基礎(chǔ)理論研究、傳感器技術(shù)、信號(hào)處理算法等方面取得了許多突破性進(jìn)展。美國(guó)的相關(guān)研究機(jī)構(gòu)研發(fā)出了高性能的聲發(fā)射傳感器，能夠更精確地捕捉微弱的聲發(fā)射信號(hào)，并通過(guò)先進(jìn)的信號(hào)處理算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備故障的快速定位和準(zhǔn)確診斷。德國(guó)則在聲發(fā)射技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位，將聲發(fā)射技術(shù)廣泛應(yīng)用于汽車制造、機(jī)械加工、航空航天等領(lǐng)域，有效提高了設(shè)備的運(yùn)行可靠性和生產(chǎn)效率。國(guó)內(nèi)在聲發(fā)射技術(shù)的研究和應(yīng)用方面也緊跟國(guó)際步伐，不斷加大研發(fā)投入。許多高校和科研機(jī)構(gòu)開(kāi)展了聲發(fā)射技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用研究，取得了一系列創(chuàng)新性成果。北京工業(yè)大學(xué)針對(duì)低速重載設(shè)備開(kāi)展聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)研究，提出利用小波包分解的方法對(duì)分解頻段進(jìn)行能量計(jì)算，以及分段取峰值的信號(hào)分析方法，提高了低速重載設(shè)備故障特征提取的準(zhǔn)確性和可靠性。但目前聲發(fā)射技術(shù)在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷中的應(yīng)用還存在一些問(wèn)題，例如聲發(fā)射信號(hào)的特征提取和分析方法還不夠完善，對(duì)于復(fù)雜工況下的多源信號(hào)干擾問(wèn)題，缺乏有效的解決手段；聲發(fā)射信號(hào)與回轉(zhuǎn)支承故障類型、故障程度之間的映射關(guān)系還不夠明確，導(dǎo)致故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性有待進(jìn)一步提高。綜上所述，雖然國(guó)內(nèi)外在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷及聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用方面已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。針對(duì)復(fù)雜工況下低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障診斷，現(xiàn)有的研究方法在故障特征提取的準(zhǔn)確性、抗干擾能力以及故障診斷的可靠性等方面還有待進(jìn)一步提高。因此，深入研究基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷方法，探索更加有效的信號(hào)處理和特征提取技術(shù)，建立更加準(zhǔn)確的故障診斷模型，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，這也正是本文的研究方向。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本文主要圍繞基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷展開(kāi)研究，具體內(nèi)容包括：聲發(fā)射技術(shù)原理與特性研究：深入剖析聲發(fā)射技術(shù)的基本原理，包括材料內(nèi)部缺陷產(chǎn)生彈性波的機(jī)制、彈性波在材料中的傳播特性等。同時(shí)，研究聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)，如幅值、頻率、能量、計(jì)數(shù)等，以及這些參數(shù)與回轉(zhuǎn)支承故障類型、故障程度之間的內(nèi)在聯(lián)系，為后續(xù)的故障診斷提供理論基礎(chǔ)。低速重載回轉(zhuǎn)支承故障模擬實(shí)驗(yàn)：搭建低速重載回轉(zhuǎn)支承故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬回轉(zhuǎn)支承在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，包括不同的轉(zhuǎn)速、載荷、潤(rùn)滑條件等。通過(guò)人工設(shè)置各種故障類型，如滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障、保持架故障等，采集不同故障狀態(tài)下的聲發(fā)射信號(hào)，建立聲發(fā)射信號(hào)樣本庫(kù)，為信號(hào)分析和故障診斷模型的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。聲發(fā)射信號(hào)分析與特征提?。哼\(yùn)用時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析等多種信號(hào)處理方法，對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析處理。在時(shí)域分析中，提取信號(hào)的均值、方差、峰值、峭度等時(shí)域特征參數(shù)；在頻域分析中，采用傅里葉變換、功率譜估計(jì)等方法，分析信號(hào)的頻率成分和能量分布；在時(shí)頻分析中，運(yùn)用小波變換、短時(shí)傅里葉變換等時(shí)頻分析工具，獲取信號(hào)在不同時(shí)間和頻率尺度上的特征信息。通過(guò)對(duì)信號(hào)的全面分析，提取能夠準(zhǔn)確反映回轉(zhuǎn)支承故障狀態(tài)的特征參數(shù)?；诼暟l(fā)射技術(shù)的故障診斷模型構(gòu)建：綜合運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法，構(gòu)建基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷模型。選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等，對(duì)提取的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)回轉(zhuǎn)支承故障類型和故障程度的識(shí)別。同時(shí)，探索深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷中的應(yīng)用，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，利用其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，自動(dòng)提取聲發(fā)射信號(hào)的深層次特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。故障診斷模型的驗(yàn)證與優(yōu)化：利用實(shí)驗(yàn)采集的數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的故障診斷模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的診斷性能，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。針對(duì)模型在驗(yàn)證過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，如過(guò)擬合、欠擬合、診斷準(zhǔn)確率低等，采用相應(yīng)的優(yōu)化方法，如調(diào)整模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用正則化技術(shù)等，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，提高模型的泛化能力和診斷精度，使其能夠更好地應(yīng)用于實(shí)際工程中。1.3.2研究方法本文在研究過(guò)程中綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和有效性：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于聲發(fā)射技術(shù)、低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、會(huì)議論文、專利文獻(xiàn)、技術(shù)報(bào)告等，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，掌握前人的研究成果和研究方法，為本文的研究提供理論依據(jù)和技術(shù)參考。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理和分析，明確當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題和不足，確定本文的研究方向和研究重點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)研究法：搭建低速重載回轉(zhuǎn)支承故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，采集不同工況下回轉(zhuǎn)支承正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的聲發(fā)射信號(hào)，獲取真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，確保實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和重復(fù)性。同時(shí)，對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)備進(jìn)行定期校準(zhǔn)和維護(hù)，保證實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行。通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究，深入了解回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生的機(jī)理和聲發(fā)射信號(hào)的變化規(guī)律，為信號(hào)分析和故障診斷模型的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析與處理方法：運(yùn)用MATLAB、Python等數(shù)據(jù)分析軟件，對(duì)采集到的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析處理。在信號(hào)預(yù)處理階段，采用濾波、降噪等方法，去除信號(hào)中的噪聲和干擾，提高信號(hào)的質(zhì)量。在信號(hào)特征提取階段，運(yùn)用時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析等方法，提取信號(hào)的特征參數(shù)，并對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，以便后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析。在故障診斷模型構(gòu)建和驗(yàn)證階段，利用數(shù)據(jù)分析軟件實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的編程實(shí)現(xiàn)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試和評(píng)估，通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化模型的性能，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。理論分析與建模方法：結(jié)合聲發(fā)射技術(shù)的基本原理和回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、工作原理，對(duì)回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行理論分析，建立聲發(fā)射信號(hào)與回轉(zhuǎn)支承故障之間的數(shù)學(xué)模型。在模型構(gòu)建過(guò)程中，充分考慮回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行工況、故障類型、故障程度等因素，通過(guò)理論推導(dǎo)和數(shù)學(xué)計(jì)算，確定模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。同時(shí)，運(yùn)用數(shù)值模擬方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和分析，研究模型的性能和適用范圍，為故障診斷提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。二、聲發(fā)射技術(shù)原理與特性2.1聲發(fā)射技術(shù)的基本原理聲發(fā)射（AcousticEmission，AE），是材料或結(jié)構(gòu)在受力過(guò)程中，因內(nèi)部缺陷的產(chǎn)生、擴(kuò)展或微觀結(jié)構(gòu)變化，導(dǎo)致局部能量突然釋放而產(chǎn)生彈性波的現(xiàn)象。從微觀角度來(lái)看，材料在承受外力作用時(shí)，內(nèi)部晶格會(huì)發(fā)生滑移、位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)等微觀變形，當(dāng)這些微觀變形積累到一定程度，就會(huì)引發(fā)局部區(qū)域的應(yīng)力集中。一旦應(yīng)力超過(guò)材料的局部強(qiáng)度極限，材料內(nèi)部就會(huì)產(chǎn)生微小的裂紋或缺陷。在裂紋的萌生和擴(kuò)展過(guò)程中，存儲(chǔ)在材料內(nèi)部的應(yīng)變能會(huì)以彈性波的形式快速釋放出來(lái)，這些彈性波就是聲發(fā)射信號(hào)。當(dāng)金屬材料在拉伸試驗(yàn)中，隨著拉力的逐漸增加，材料內(nèi)部的原子間鍵合力逐漸被破壞，導(dǎo)致原子發(fā)生相對(duì)位移，形成位錯(cuò)。當(dāng)位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)受阻并發(fā)生堆積時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生應(yīng)力集中，進(jìn)而引發(fā)微裂紋的產(chǎn)生。這些微裂紋在擴(kuò)展過(guò)程中會(huì)釋放出彈性波，產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)。聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)、分析和處理的關(guān)鍵設(shè)備，其構(gòu)成主要包括聲發(fā)射傳感器、前置放大器、信號(hào)采集卡、數(shù)據(jù)處理與分析軟件等部分。各部分之間協(xié)同工作，共同完成聲發(fā)射信號(hào)的采集與處理任務(wù)。聲發(fā)射傳感器作為檢測(cè)系統(tǒng)的前端部件，直接與被檢測(cè)物體表面接觸，其作用是將材料內(nèi)部產(chǎn)生的彈性波轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。傳感器的性能參數(shù)，如靈敏度、頻率響應(yīng)范圍、諧振頻率等，對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的采集質(zhì)量有著重要影響。高靈敏度的傳感器能夠檢測(cè)到更微弱的聲發(fā)射信號(hào)，而合適的頻率響應(yīng)范圍則確保傳感器能夠準(zhǔn)確捕捉到不同頻率成分的聲發(fā)射信號(hào)。前置放大器用于對(duì)傳感器輸出的微弱電信號(hào)進(jìn)行放大，以提高信號(hào)的幅值，便于后續(xù)的信號(hào)傳輸和處理。前置放大器通常具有較高的放大倍數(shù)和低噪聲特性，能夠有效提升信號(hào)的信噪比。信號(hào)采集卡負(fù)責(zé)將放大后的模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并將其傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。采集卡的采樣頻率、分辨率等參數(shù)決定了采集到的數(shù)字信號(hào)的精度和細(xì)節(jié)信息。在實(shí)際工作中，當(dāng)材料內(nèi)部產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)時(shí)，彈性波會(huì)在材料中傳播，并到達(dá)傳感器表面。傳感器將接收到的彈性波轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，該電信號(hào)經(jīng)過(guò)前置放大器的放大后，被傳輸?shù)叫盘?hào)采集卡。采集卡按照設(shè)定的采樣頻率對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采樣，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，然后將數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中。計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)處理與分析軟件對(duì)采集到的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行各種處理和分析，包括信號(hào)濾波、特征提取、模式識(shí)別等，以獲取材料內(nèi)部的缺陷信息和故障狀態(tài)。在對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析時(shí)，軟件可以計(jì)算信號(hào)的均值、方差、峰值等時(shí)域特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠反映信號(hào)的強(qiáng)度和變化趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)這些特征參數(shù)的分析，可以初步判斷材料內(nèi)部是否存在缺陷以及缺陷的大致程度。2.2聲發(fā)射信號(hào)的傳播與衰減聲發(fā)射信號(hào)在回轉(zhuǎn)支承材料中的傳播特性是影響故障診斷準(zhǔn)確性的重要因素?；剞D(zhuǎn)支承通常由金屬材料制成，如軸承鋼、合金鋼等，這些材料具有較高的強(qiáng)度和硬度，但在信號(hào)傳播過(guò)程中，也會(huì)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)產(chǎn)生一定的影響。當(dāng)聲發(fā)射信號(hào)在回轉(zhuǎn)支承材料中傳播時(shí)，會(huì)以彈性波的形式向四周擴(kuò)散。彈性波的傳播速度與材料的彈性模量、密度等物理性質(zhì)密切相關(guān)。根據(jù)彈性力學(xué)理論，縱波在固體中的傳播速度v_p可表示為：v_p=\sqrt{\frac{E(1-\mu)}{\rho(1+\mu)(1-2\mu)}}，其中E為材料的彈性模量，\mu為泊松比，\rho為材料密度。橫波的傳播速度v_s為：v_s=\sqrt{\frac{E}{2\rho(1+\mu)}}。在實(shí)際的回轉(zhuǎn)支承材料中，由于材料的不均勻性和微觀結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，彈性波的傳播速度可能會(huì)在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。在傳播過(guò)程中，聲發(fā)射信號(hào)會(huì)不可避免地發(fā)生衰減。信號(hào)衰減的原因主要包括擴(kuò)散損失、摩擦損失等。擴(kuò)散損失是由于聲發(fā)射信號(hào)在傳播過(guò)程中，波陣面不斷擴(kuò)大，能量逐漸分散，導(dǎo)致信號(hào)幅度隨傳播距離的增加而減小。這種衰減與波的頻率無(wú)關(guān)，其衰減規(guī)律符合球面波的擴(kuò)散衰減公式：A=\frac{A_0}{r}，其中A為距離聲源r處的信號(hào)幅度，A_0為聲源處的信號(hào)幅度。在回轉(zhuǎn)支承中，當(dāng)聲發(fā)射源產(chǎn)生的信號(hào)向周圍傳播時(shí)，隨著傳播距離的增大，信號(hào)的能量會(huì)分布在更大的面積上，從而導(dǎo)致信號(hào)強(qiáng)度逐漸減弱。摩擦損失（內(nèi)耗）則與波頻有關(guān)，是由于材料內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)在彈性波作用下發(fā)生摩擦、位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)等，將部分彈性波的能量轉(zhuǎn)化為熱能，從而使信號(hào)衰減。隨著頻率的提高，材料內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)振動(dòng)更加劇烈，摩擦損失增大，信號(hào)衰減迅速加劇。對(duì)于高頻聲發(fā)射信號(hào)，其在傳播過(guò)程中的衰減程度明顯大于低頻信號(hào)。不同頻率成分的聲發(fā)射信號(hào)在回轉(zhuǎn)支承材料中的衰減特性不同，這會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的頻率成分發(fā)生變化，進(jìn)而影響信號(hào)的特征提取和故障診斷結(jié)果。由于回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，信號(hào)在傳播過(guò)程中還可能會(huì)遇到界面反射、折射等情況，進(jìn)一步增加了信號(hào)傳播和衰減的復(fù)雜性。當(dāng)信號(hào)從回轉(zhuǎn)支承的一個(gè)部件傳播到另一個(gè)部件時(shí)，在部件的界面處會(huì)發(fā)生反射和折射，部分信號(hào)能量會(huì)被反射回來(lái)，導(dǎo)致傳播到下一個(gè)部件的信號(hào)強(qiáng)度減弱。為了更深入地研究聲發(fā)射信號(hào)在回轉(zhuǎn)支承中的傳播與衰減特性，許多學(xué)者進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)和理論研究。有學(xué)者通過(guò)在回轉(zhuǎn)支承表面不同位置布置傳感器，采集聲發(fā)射信號(hào)，并分析信號(hào)的幅值、頻率等參數(shù)隨傳播距離的變化規(guī)律，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，聲發(fā)射信號(hào)在傳播過(guò)程中，幅值迅速衰減，高頻成分衰減更快，且信號(hào)的衰減程度與回轉(zhuǎn)支承的工況、潤(rùn)滑條件等因素有關(guān)。在潤(rùn)滑不良的情況下，回轉(zhuǎn)支承內(nèi)部的摩擦增大，聲發(fā)射信號(hào)的衰減也會(huì)更加明顯。還有學(xué)者利用有限元方法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)在回轉(zhuǎn)支承中的傳播過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，通過(guò)建立回轉(zhuǎn)支承的三維模型，模擬聲發(fā)射源的產(chǎn)生和信號(hào)的傳播，分析信號(hào)在不同材料、不同結(jié)構(gòu)中的傳播特性和衰減規(guī)律，數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有較好的一致性，為進(jìn)一步理解聲發(fā)射信號(hào)的傳播機(jī)制提供了有力的支持。2.3聲發(fā)射技術(shù)用于低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷的優(yōu)勢(shì)相較于振動(dòng)監(jiān)測(cè)、油液分析等傳統(tǒng)的故障診斷方法，聲發(fā)射技術(shù)在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在低速重載工況下，回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)信號(hào)往往存在諸多問(wèn)題，影響故障診斷的準(zhǔn)確性。由于轉(zhuǎn)速低，回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)頻率較低，而低頻振動(dòng)信號(hào)在傳播過(guò)程中容易受到設(shè)備結(jié)構(gòu)、安裝基礎(chǔ)等因素的干擾，導(dǎo)致信號(hào)失真和衰減。同時(shí)，低速重載設(shè)備通常工作在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中，背景噪聲較大，這些噪聲容易掩蓋微弱的振動(dòng)信號(hào)，使得從振動(dòng)信號(hào)中提取準(zhǔn)確的故障特征變得極為困難。在港口起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，由于其工作環(huán)境嘈雜，周圍存在各種機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行噪聲，使得振動(dòng)信號(hào)中的故障特征被噪聲淹沒(méi)，難以準(zhǔn)確識(shí)別。而聲發(fā)射技術(shù)對(duì)早期故障具有極高的敏感性，這是其在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷中的一大顯著優(yōu)勢(shì)。回轉(zhuǎn)支承在早期故障階段，如微小裂紋的萌生、局部磨損的開(kāi)始等，雖然這些缺陷對(duì)設(shè)備的整體性能影響較小，產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)微弱且不明顯，但此時(shí)材料內(nèi)部的缺陷擴(kuò)展會(huì)導(dǎo)致局部能量的突然釋放，產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)。聲發(fā)射傳感器能夠及時(shí)捕捉到這些早期故障產(chǎn)生的微弱聲發(fā)射信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)回轉(zhuǎn)支承早期故障的有效檢測(cè)和預(yù)警。有研究表明，在回轉(zhuǎn)支承的滾動(dòng)體出現(xiàn)微小裂紋時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的能量和幅值就會(huì)出現(xiàn)明顯的變化，而此時(shí)振動(dòng)信號(hào)可能還未表現(xiàn)出明顯的異常。通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，可以在故障初期就發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，為設(shè)備的維護(hù)和維修提供充足的時(shí)間，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展，降低設(shè)備停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)和維修成本。聲發(fā)射技術(shù)具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的能力，這對(duì)于低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障診斷至關(guān)重要。傳統(tǒng)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法往往需要定期采集數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行離線分析，這種方式無(wú)法及時(shí)反映設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)。而聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)可以對(duì)回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)不間斷的監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)獲取設(shè)備內(nèi)部的聲發(fā)射信號(hào)。一旦回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)故障，聲發(fā)射信號(hào)會(huì)立即發(fā)生變化，檢測(cè)系統(tǒng)能夠迅速捕捉到這些變化，并及時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，通知操作人員采取相應(yīng)的措施。在風(fēng)力發(fā)電機(jī)的回轉(zhuǎn)支承運(yùn)行過(guò)程中，聲發(fā)射監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)回轉(zhuǎn)支承的聲發(fā)射信號(hào)，當(dāng)檢測(cè)到聲發(fā)射信號(hào)的頻率、幅值等參數(shù)出現(xiàn)異常變化時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)，提醒工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢查和維護(hù)，確保風(fēng)力發(fā)電機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。聲發(fā)射信號(hào)不受設(shè)備運(yùn)行速度和負(fù)載的影響，這使得聲發(fā)射技術(shù)在低速重載工況下具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。無(wú)論回轉(zhuǎn)支承處于低速運(yùn)轉(zhuǎn)還是高速運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，也無(wú)論其承受的載荷大小如何變化，聲發(fā)射信號(hào)都能夠準(zhǔn)確地反映設(shè)備內(nèi)部的缺陷信息。而振動(dòng)信號(hào)的特征往往會(huì)隨著設(shè)備運(yùn)行速度和負(fù)載的變化而發(fā)生改變，在低速重載工況下，振動(dòng)信號(hào)的特征可能會(huì)被弱化或掩蓋，導(dǎo)致故障診斷的準(zhǔn)確性降低。在冶金行業(yè)的鋼包回轉(zhuǎn)臺(tái)上，回轉(zhuǎn)支承在不同的鋼包重量和回轉(zhuǎn)速度下工作，聲發(fā)射技術(shù)能夠始終穩(wěn)定地檢測(cè)到回轉(zhuǎn)支承的故障信號(hào)，而振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法在這種復(fù)雜工況下的診斷效果則相對(duì)較差。此外，聲發(fā)射技術(shù)還具有非接觸式檢測(cè)、對(duì)設(shè)備結(jié)構(gòu)無(wú)損傷等優(yōu)點(diǎn)。非接觸式檢測(cè)避免了傳感器與設(shè)備直接接觸帶來(lái)的磨損和安裝不便等問(wèn)題，同時(shí)也不會(huì)對(duì)設(shè)備的正常運(yùn)行產(chǎn)生干擾。對(duì)設(shè)備結(jié)構(gòu)無(wú)損傷的特點(diǎn)使得聲發(fā)射技術(shù)可以應(yīng)用于對(duì)設(shè)備完整性要求較高的場(chǎng)合，不會(huì)因?yàn)闄z測(cè)過(guò)程而對(duì)設(shè)備造成額外的損害。在航空航天領(lǐng)域的一些關(guān)鍵設(shè)備中，由于對(duì)設(shè)備的結(jié)構(gòu)完整性和可靠性要求極高，聲發(fā)射技術(shù)的這些優(yōu)點(diǎn)使其成為故障診斷的理想選擇。三、低速重載回轉(zhuǎn)支承故障類型與機(jī)理3.1常見(jiàn)故障類型低速重載回轉(zhuǎn)支承在復(fù)雜的工作環(huán)境和嚴(yán)苛的工況條件下，極易出現(xiàn)多種故障類型，這些故障不僅影響設(shè)備的正常運(yùn)行，還可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。常見(jiàn)的故障類型主要包括疲勞剝落、磨損、壓痕、腐蝕、裂紋和斷裂等。疲勞剝落是回轉(zhuǎn)支承常見(jiàn)的故障之一，主要是由于回轉(zhuǎn)支承在長(zhǎng)期交變載荷的作用下，滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生疲勞裂紋，隨著裂紋的擴(kuò)展，最終導(dǎo)致表面金屬剝落。在風(fēng)力發(fā)電機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，由于葉片受到風(fēng)力的不斷作用，回轉(zhuǎn)支承承受著頻繁變化的載荷，容易在滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生疲勞剝落。當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行一段時(shí)間后，可能會(huì)在回轉(zhuǎn)支承的滾道上發(fā)現(xiàn)一些小坑狀的剝落區(qū)域，這就是疲勞剝落的典型表現(xiàn)。這些剝落區(qū)域會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承的振動(dòng)和噪聲增大，降低設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致回轉(zhuǎn)支承失效。磨損是回轉(zhuǎn)支承另一種常見(jiàn)的故障形式，主要是由于回轉(zhuǎn)支承在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中，滾道與滾動(dòng)體之間、保持架與滾動(dòng)體之間以及密封裝置與回轉(zhuǎn)支承部件之間存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，在摩擦作用下，材料表面逐漸磨損。在港口起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，由于頻繁的裝卸作業(yè)，回轉(zhuǎn)支承承受著較大的載荷和摩擦力，容易出現(xiàn)磨損現(xiàn)象。磨損會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承的間隙增大，精度降低，影響設(shè)備的正常工作。當(dāng)磨損嚴(yán)重時(shí)，還可能會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度下降，引發(fā)其他故障。壓痕通常是由于回轉(zhuǎn)支承在受到過(guò)大的沖擊載荷或異物侵入時(shí)，滾道或滾動(dòng)體表面產(chǎn)生塑性變形而形成的凹痕。在起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，如果在吊運(yùn)重物時(shí)突然受到?jīng)_擊，或者有異物進(jìn)入回轉(zhuǎn)支承內(nèi)部，就可能會(huì)在滾道或滾動(dòng)體表面形成壓痕。壓痕會(huì)破壞回轉(zhuǎn)支承的表面光潔度，導(dǎo)致局部應(yīng)力集中，加速回轉(zhuǎn)支承的磨損和疲勞破壞。腐蝕主要是由于回轉(zhuǎn)支承在潮濕、有腐蝕性介質(zhì)的環(huán)境中工作，金屬表面與腐蝕介質(zhì)發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，導(dǎo)致材料性能下降和表面損壞。在化工設(shè)備的回轉(zhuǎn)支承中，由于工作環(huán)境中存在大量的腐蝕性氣體和液體，回轉(zhuǎn)支承容易受到腐蝕。腐蝕會(huì)使回轉(zhuǎn)支承的表面生銹、剝落，降低其承載能力和使用壽命。裂紋是回轉(zhuǎn)支承故障中較為嚴(yán)重的一種，可能是由于材料內(nèi)部存在缺陷、加工過(guò)程中的殘余應(yīng)力、過(guò)載或疲勞等原因引起的。裂紋的產(chǎn)生會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度降低，在運(yùn)行過(guò)程中裂紋可能會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)展，最終導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承斷裂。在冶金機(jī)械的回轉(zhuǎn)支承中，由于長(zhǎng)期承受高溫、重載和沖擊載荷，容易出現(xiàn)裂紋。一旦發(fā)現(xiàn)回轉(zhuǎn)支承存在裂紋，必須及時(shí)進(jìn)行處理，否則可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。斷裂是回轉(zhuǎn)支承最嚴(yán)重的故障形式，通常是由于裂紋的不斷擴(kuò)展，超過(guò)了回轉(zhuǎn)支承的承載能力而導(dǎo)致的?；剞D(zhuǎn)支承的斷裂會(huì)導(dǎo)致設(shè)備突然停機(jī)，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。在一些大型機(jī)械設(shè)備中，回轉(zhuǎn)支承的斷裂可能會(huì)引發(fā)連鎖反應(yīng)，對(duì)整個(gè)設(shè)備系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞。3.2故障產(chǎn)生機(jī)理低速重載回轉(zhuǎn)支承故障的產(chǎn)生是多種因素綜合作用的結(jié)果，從材料力學(xué)和摩擦學(xué)等角度深入剖析，能夠揭示其內(nèi)在的故障產(chǎn)生機(jī)理。過(guò)載是導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承故障的重要因素之一。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承承受的載荷超過(guò)其設(shè)計(jì)承載能力時(shí)，會(huì)在滾道和滾動(dòng)體等關(guān)鍵部位產(chǎn)生過(guò)高的應(yīng)力。從材料力學(xué)的角度來(lái)看，這種過(guò)高的應(yīng)力會(huì)使材料內(nèi)部的晶格結(jié)構(gòu)發(fā)生畸變，導(dǎo)致位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)加劇。隨著位錯(cuò)的不斷積累和交互作用，材料的局部區(qū)域會(huì)出現(xiàn)應(yīng)力集中現(xiàn)象。當(dāng)應(yīng)力集中超過(guò)材料的屈服強(qiáng)度時(shí)，材料就會(huì)發(fā)生塑性變形。在長(zhǎng)期的過(guò)載作用下，塑性變形不斷累積，最終會(huì)導(dǎo)致滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生疲勞裂紋。在起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，如果頻繁起吊超過(guò)額定重量的重物，回轉(zhuǎn)支承就會(huì)承受過(guò)大的載荷，容易在滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生疲勞裂紋，進(jìn)而引發(fā)疲勞剝落等故障。潤(rùn)滑不良在回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生過(guò)程中也起著關(guān)鍵作用。從摩擦學(xué)的角度分析，良好的潤(rùn)滑能夠在滾道與滾動(dòng)體之間形成一層有效的潤(rùn)滑膜，降低它們之間的摩擦系數(shù)，減少直接接觸和磨損。當(dāng)潤(rùn)滑不足或潤(rùn)滑脂失效時(shí)，滾道與滾動(dòng)體之間的摩擦狀態(tài)會(huì)從流體潤(rùn)滑轉(zhuǎn)變?yōu)檫吔鐫?rùn)滑甚至干摩擦狀態(tài)。在這種情況下，表面微凸體之間的直接接觸增多，摩擦力急劇增大。摩擦產(chǎn)生的大量熱量會(huì)使接觸表面的溫度升高，導(dǎo)致材料的硬度下降，進(jìn)一步加劇磨損。長(zhǎng)期的潤(rùn)滑不良還會(huì)使表面磨損不均勻，產(chǎn)生磨損溝槽，破壞回轉(zhuǎn)支承的精度和正常運(yùn)行。在一些露天作業(yè)的工程機(jī)械回轉(zhuǎn)支承中，由于環(huán)境惡劣，潤(rùn)滑脂容易受到污染而失效，如果不能及時(shí)補(bǔ)充和更換潤(rùn)滑脂，就會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承因潤(rùn)滑不良而出現(xiàn)嚴(yán)重磨損。安裝不當(dāng)同樣是引發(fā)回轉(zhuǎn)支承故障的常見(jiàn)原因。安裝過(guò)程中，如果回轉(zhuǎn)支承的同心度、垂直度等安裝精度不符合要求，或者預(yù)緊力不均勻，會(huì)使回轉(zhuǎn)支承在運(yùn)行過(guò)程中承受額外的附加載荷。從材料力學(xué)原理可知，這些附加載荷會(huì)改變回轉(zhuǎn)支承內(nèi)部的應(yīng)力分布，導(dǎo)致局部應(yīng)力集中。例如，當(dāng)回轉(zhuǎn)支承安裝不垂直時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)額外的彎矩，使?jié)L道和滾動(dòng)體的一側(cè)承受更大的壓力，造成局部磨損加劇和疲勞壽命降低。預(yù)緊力不均勻會(huì)導(dǎo)致部分滾動(dòng)體受力過(guò)大，而部分受力過(guò)小，受力過(guò)大的滾動(dòng)體容易出現(xiàn)早期疲勞損壞。在風(fēng)力發(fā)電機(jī)回轉(zhuǎn)支承的安裝過(guò)程中，如果沒(méi)有嚴(yán)格按照安裝工藝要求進(jìn)行操作，導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承安裝精度出現(xiàn)偏差，就會(huì)在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生異常的振動(dòng)和噪聲，加速回轉(zhuǎn)支承的損壞。此外，回轉(zhuǎn)支承的材料質(zhì)量和制造工藝也是影響其故障發(fā)生的重要因素。如果材料本身存在缺陷，如內(nèi)部有夾雜物、氣孔等，或者制造過(guò)程中的熱處理工藝不當(dāng)，導(dǎo)致材料的硬度、韌性等性能不符合要求，都會(huì)降低回轉(zhuǎn)支承的承載能力和疲勞壽命，使其更容易出現(xiàn)故障。在回轉(zhuǎn)支承的制造過(guò)程中，如果熱處理溫度控制不準(zhǔn)確，會(huì)使材料的組織結(jié)構(gòu)不均勻，從而影響材料的力學(xué)性能，增加故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。3.3故障對(duì)回轉(zhuǎn)支承性能的影響不同類型的故障對(duì)回轉(zhuǎn)支承的承載能力、旋轉(zhuǎn)精度、運(yùn)行穩(wěn)定性等性能指標(biāo)會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，這也凸顯了故障診斷的緊迫性和必要性。承載能力是回轉(zhuǎn)支承的關(guān)鍵性能指標(biāo)之一，直接關(guān)系到設(shè)備的安全運(yùn)行和工作效率。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)疲勞剝落故障時(shí)，滾道和滾動(dòng)體表面的金屬剝落會(huì)導(dǎo)致接觸面積減小，局部應(yīng)力集中現(xiàn)象加劇。根據(jù)赫茲接觸理論，接觸應(yīng)力與接觸面積成反比，接觸面積的減小會(huì)使得接觸應(yīng)力大幅增加。當(dāng)接觸應(yīng)力超過(guò)材料的屈服強(qiáng)度時(shí)，回轉(zhuǎn)支承的承載能力就會(huì)下降。在起重機(jī)的回轉(zhuǎn)支承中，如果出現(xiàn)疲勞剝落故障，在起吊重物時(shí)，回轉(zhuǎn)支承可能無(wú)法承受巨大的載荷，導(dǎo)致設(shè)備傾斜甚至倒塌，引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。磨損故障同樣會(huì)對(duì)回轉(zhuǎn)支承的承載能力產(chǎn)生不利影響。磨損會(huì)使?jié)L道和滾動(dòng)體的尺寸發(fā)生變化，導(dǎo)致配合精度降低，回轉(zhuǎn)支承內(nèi)部的應(yīng)力分布更加不均勻。隨著磨損的加劇，回轉(zhuǎn)支承的承載能力逐漸下降，無(wú)法滿足設(shè)備正常運(yùn)行的要求。旋轉(zhuǎn)精度是衡量回轉(zhuǎn)支承性能的重要指標(biāo)，直接影響設(shè)備的工作精度和加工質(zhì)量。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承發(fā)生故障時(shí)，如出現(xiàn)裂紋或斷裂，會(huì)破壞回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)完整性，導(dǎo)致回轉(zhuǎn)軸線發(fā)生偏移，從而使旋轉(zhuǎn)精度下降。在精密機(jī)床的回轉(zhuǎn)工作臺(tái)中，回轉(zhuǎn)支承的旋轉(zhuǎn)精度要求極高，如果回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)裂紋，會(huì)導(dǎo)致工作臺(tái)的旋轉(zhuǎn)精度偏差增大，影響工件的加工精度，降低產(chǎn)品質(zhì)量。壓痕故障也會(huì)對(duì)旋轉(zhuǎn)精度產(chǎn)生影響。壓痕會(huì)使?jié)L道表面不平整，滾動(dòng)體在滾道上滾動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生跳動(dòng)，導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承的旋轉(zhuǎn)穩(wěn)定性變差，旋轉(zhuǎn)精度降低。運(yùn)行穩(wěn)定性是保證回轉(zhuǎn)支承正常工作的重要條件，故障的發(fā)生會(huì)嚴(yán)重影響其運(yùn)行穩(wěn)定性。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承存在腐蝕故障時(shí)，金屬表面的腐蝕會(huì)使材料的性能發(fā)生變化，導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)振動(dòng)和噪聲增大的現(xiàn)象。在化工設(shè)備的回轉(zhuǎn)支承中，由于長(zhǎng)期受到腐蝕性介質(zhì)的侵蝕，回轉(zhuǎn)支承表面會(huì)出現(xiàn)腐蝕坑，這些腐蝕坑會(huì)破壞回轉(zhuǎn)支承的動(dòng)平衡，使其在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生劇烈的振動(dòng)和噪聲，影響設(shè)備的正常運(yùn)行。保持架故障也是影響回轉(zhuǎn)支承運(yùn)行穩(wěn)定性的重要因素。保持架的作用是保持滾動(dòng)體之間的均勻分布和相對(duì)位置，如果保持架出現(xiàn)磨損、變形或斷裂等故障，會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng)體之間的相互碰撞和摩擦加劇，從而使回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行穩(wěn)定性下降，甚至出現(xiàn)卡死現(xiàn)象。綜上所述，低速重載回轉(zhuǎn)支承的各種故障類型會(huì)對(duì)其性能產(chǎn)生多方面的嚴(yán)重影響，不僅會(huì)降低設(shè)備的工作效率和使用壽命，還會(huì)帶來(lái)巨大的安全隱患。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)回轉(zhuǎn)支承進(jìn)行故障診斷，對(duì)于保障設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率、降低維修成本具有至關(guān)重要的意義。通過(guò)有效的故障診斷，可以提前發(fā)現(xiàn)回轉(zhuǎn)支承的潛在故障，采取相應(yīng)的維修措施，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展，從而確保設(shè)備的正常運(yùn)行，減少經(jīng)濟(jì)損失和安全事故的發(fā)生。四、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集4.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建為了深入研究基于聲發(fā)射技術(shù)的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷，搭建了一套專門的低速重載回轉(zhuǎn)支承實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，該平臺(tái)能夠模擬回轉(zhuǎn)支承在實(shí)際工況下的運(yùn)行狀態(tài)，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究提供可靠的數(shù)據(jù)支持。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要由驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、回轉(zhuǎn)支承系統(tǒng)、加載裝置、聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)等部分組成。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的動(dòng)力源，其作用是為回轉(zhuǎn)支承提供穩(wěn)定的轉(zhuǎn)速和扭矩。在選型過(guò)程中，充分考慮到低速重載工況對(duì)電機(jī)輸出特性的要求，選用了一臺(tái)功率為[X]kW的直流電機(jī)。直流電機(jī)具有良好的調(diào)速性能，能夠在較寬的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)調(diào)速，滿足回轉(zhuǎn)支承在不同實(shí)驗(yàn)工況下對(duì)轉(zhuǎn)速的需求。為了進(jìn)一步降低轉(zhuǎn)速并增大扭矩，采用了一臺(tái)減速比為[X]的行星減速器與直流電機(jī)相連。行星減速器具有體積小、傳動(dòng)效率高、承載能力大等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效地將電機(jī)的高速低扭矩輸出轉(zhuǎn)換為低速高扭矩輸出，以滿足回轉(zhuǎn)支承低速重載的運(yùn)行要求。在安裝過(guò)程中，確保電機(jī)與減速器的同軸度誤差控制在極小范圍內(nèi)，通過(guò)高精度的聯(lián)軸器進(jìn)行連接，減少因不同軸而產(chǎn)生的附加載荷和振動(dòng)，保證驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。回轉(zhuǎn)支承系統(tǒng)選用了型號(hào)為[具體型號(hào)]的單排四點(diǎn)接觸球式回轉(zhuǎn)支承，其主要參數(shù)包括外徑[X]mm、內(nèi)徑[X]mm、寬度[X]mm、額定靜載荷[X]kN、額定動(dòng)載荷[X]kN等。該型號(hào)回轉(zhuǎn)支承廣泛應(yīng)用于工程機(jī)械、港口機(jī)械等領(lǐng)域，具有良好的承載能力和回轉(zhuǎn)性能，能夠較好地模擬實(shí)際工程中的低速重載工況?；剞D(zhuǎn)支承通過(guò)高強(qiáng)度螺栓固定在實(shí)驗(yàn)臺(tái)的底座上，在安裝時(shí)嚴(yán)格按照安裝工藝要求進(jìn)行操作，使用高精度的測(cè)量?jī)x器對(duì)回轉(zhuǎn)支承的安裝精度進(jìn)行檢測(cè)，確保其同心度、垂直度等安裝精度符合實(shí)驗(yàn)要求。同時(shí)，在回轉(zhuǎn)支承的滾道和滾動(dòng)體表面涂抹適量的潤(rùn)滑脂，以減少摩擦和磨損，保證回轉(zhuǎn)支承的正常運(yùn)行。加載裝置的作用是對(duì)回轉(zhuǎn)支承施加不同方向和大小的載荷，模擬其在實(shí)際工作中所承受的復(fù)雜載荷工況。采用了液壓加載系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由液壓泵站、液壓缸、傳感器等組成。液壓泵站能夠提供穩(wěn)定的液壓油壓力，通過(guò)調(diào)節(jié)溢流閥可以精確控制加載力的大小。液壓缸選用了行程為[X]mm、最大輸出力為[X]kN的雙作用液壓缸，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)回轉(zhuǎn)支承的軸向加載和徑向加載。在加載過(guò)程中，通過(guò)安裝在液壓缸活塞桿端部的壓力傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)加載力的大小，并將壓力信號(hào)傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行記錄和分析。為了確保加載的準(zhǔn)確性和均勻性，在回轉(zhuǎn)支承的加載部位設(shè)置了加載墊，使載荷能夠均勻地分布在回轉(zhuǎn)支承上。聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)是實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的關(guān)鍵組成部分，其性能直接影響到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和后續(xù)的故障診斷結(jié)果。選用了[具體品牌和型號(hào)]的多通道聲發(fā)射檢測(cè)儀，該檢測(cè)儀具有[X]個(gè)通道，能夠同時(shí)采集多個(gè)傳感器的聲發(fā)射信號(hào)。其主要技術(shù)參數(shù)包括采樣頻率最高可達(dá)[X]MHz、動(dòng)態(tài)范圍為[X]dB、靈敏度為[X]dB等，能夠滿足對(duì)低速重載回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號(hào)的高精度采集要求。配套的聲發(fā)射傳感器選用了諧振頻率為[X]kHz的高靈敏度傳感器，該傳感器具有良好的頻率響應(yīng)特性和抗干擾能力，能夠有效地捕捉回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)。在回轉(zhuǎn)支承的外表面均勻布置了[X]個(gè)聲發(fā)射傳感器，傳感器與回轉(zhuǎn)支承表面之間采用專用的耦合劑進(jìn)行耦合，以確保聲發(fā)射信號(hào)能夠順利地從回轉(zhuǎn)支承表面?zhèn)鬟f到傳感器中。同時(shí)，為了減少信號(hào)傳輸過(guò)程中的衰減和干擾，采用了低噪聲的同軸電纜將傳感器與聲發(fā)射檢測(cè)儀連接起來(lái)，并對(duì)電纜進(jìn)行了良好的屏蔽和固定處理。數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)由高性能計(jì)算機(jī)和專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件組成。計(jì)算機(jī)配置了高速處理器、大容量?jī)?nèi)存和高速硬盤，能夠快速處理和存儲(chǔ)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理軟件采用了[具體軟件名稱]，該軟件具有強(qiáng)大的信號(hào)處理和分析功能，能夠?qū)Σ杉降穆暟l(fā)射信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析等多種處理，提取信號(hào)的特征參數(shù)，并通過(guò)建立故障診斷模型對(duì)回轉(zhuǎn)支承的故障狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別和診斷。通過(guò)編寫相應(yīng)的程序代碼，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、存儲(chǔ)、分析和可視化展示，提高了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。4.2聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)置聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)置對(duì)于準(zhǔn)確采集和分析回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)至關(guān)重要，其包括傳感器選型、安裝位置確定以及各設(shè)備參數(shù)設(shè)置等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在聲發(fā)射傳感器選型方面，充分考慮回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率特性以及實(shí)際工況需求，選用了[具體品牌和型號(hào)]的高靈敏度諧振式傳感器。該型號(hào)傳感器的諧振頻率為[X]kHz，這一諧振頻率與回轉(zhuǎn)支承在低速重載工況下故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)主要頻率成分相匹配，能夠有效地增強(qiáng)對(duì)特定頻率信號(hào)的響應(yīng)，提高信號(hào)的檢測(cè)靈敏度。傳感器的靈敏度達(dá)到[X]dB，這意味著它能夠檢測(cè)到極其微弱的聲發(fā)射信號(hào)，即使在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境噪聲背景下，也能準(zhǔn)確地捕捉到回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生的細(xì)微信號(hào)變化。其頻率響應(yīng)范圍為[X1]kHz-[X2]kHz，能夠覆蓋回轉(zhuǎn)支承可能產(chǎn)生的多種故障信號(hào)頻率范圍，確保在不同故障類型和工況下都能穩(wěn)定地采集到聲發(fā)射信號(hào)。在一些回轉(zhuǎn)支承的早期疲勞裂紋故障中，產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率較低，該傳感器的低頻響應(yīng)特性能夠有效地檢測(cè)到這些低頻信號(hào)，為早期故障診斷提供有力支持。合理確定傳感器的安裝位置是確保聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)有效工作的關(guān)鍵。在回轉(zhuǎn)支承外表面均勻布置了[X]個(gè)傳感器，采用圓周等間距分布的方式。這種布置方式基于以下考慮：一方面，能夠全面監(jiān)測(cè)回轉(zhuǎn)支承各個(gè)部位的聲發(fā)射信號(hào)，避免出現(xiàn)監(jiān)測(cè)盲區(qū)。由于回轉(zhuǎn)支承在運(yùn)行過(guò)程中，不同部位都有可能出現(xiàn)故障，均勻分布的傳感器可以及時(shí)捕捉到來(lái)自各個(gè)方向的聲發(fā)射信號(hào)。另一方面，便于后續(xù)利用時(shí)差定位法對(duì)聲發(fā)射源進(jìn)行定位。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承某一部位產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)時(shí)，不同位置的傳感器接收到信號(hào)的時(shí)間會(huì)存在差異，通過(guò)測(cè)量這些時(shí)間差，并結(jié)合傳感器的位置信息，可以精確計(jì)算出聲發(fā)射源的位置。在實(shí)際安裝過(guò)程中，使用專用的耦合劑將傳感器與回轉(zhuǎn)支承表面緊密耦合，確保聲發(fā)射信號(hào)能夠順利地從回轉(zhuǎn)支承表面?zhèn)鬟f到傳感器中。耦合劑的選擇至關(guān)重要，它需要具備良好的聲傳導(dǎo)性能和穩(wěn)定性，能夠在不同的溫度和濕度條件下保持穩(wěn)定的耦合效果。同時(shí)，對(duì)傳感器進(jìn)行了良好的固定，采用了特制的夾具，確保傳感器在回轉(zhuǎn)支承運(yùn)行過(guò)程中不會(huì)發(fā)生位移或松動(dòng)，從而保證信號(hào)采集的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。前置放大器用于對(duì)傳感器輸出的微弱電信號(hào)進(jìn)行放大，以提高信號(hào)的幅值，便于后續(xù)的信號(hào)傳輸和處理。選用的前置放大器增益設(shè)置為[X]dB，這一增益值能夠在有效放大信號(hào)的同時(shí)，避免信號(hào)出現(xiàn)失真或飽和現(xiàn)象。經(jīng)過(guò)前置放大器放大后的信號(hào)，幅值得到了顯著提升，信噪比也得到了改善，為后續(xù)的數(shù)據(jù)采集和分析提供了更可靠的信號(hào)基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，前置放大器的低噪聲特性也起到了關(guān)鍵作用，它能夠有效地抑制自身產(chǎn)生的噪聲，避免對(duì)原始聲發(fā)射信號(hào)造成干擾。為了去除信號(hào)中的噪聲和干擾，設(shè)置了帶通濾波器，其通帶范圍為[X3]kHz-[X4]kHz。這一頻率范圍是根據(jù)回轉(zhuǎn)支承正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)的頻率特性以及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境噪聲的頻率分布確定的。通過(guò)設(shè)置合適的帶通濾波器，可以有效地濾除低于[X3]kHz的低頻噪聲，如機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的低頻干擾信號(hào)，以及高于[X4]kHz的高頻噪聲，如電磁干擾信號(hào)等。在一些工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，存在大量的電機(jī)運(yùn)行產(chǎn)生的電磁干擾信號(hào)，其頻率較高，通過(guò)帶通濾波器可以有效地將這些高頻干擾信號(hào)濾除，提高聲發(fā)射信號(hào)的質(zhì)量。同時(shí)，帶通濾波器的設(shè)置也有助于突出聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率成分，為后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷提供更清晰的信號(hào)。數(shù)據(jù)采集卡的參數(shù)設(shè)置直接影響到采集到的聲發(fā)射信號(hào)的精度和完整性。選用的采集卡采樣頻率設(shè)置為[X5]MHz，這一采樣頻率能夠滿足對(duì)聲發(fā)射信號(hào)快速變化的捕捉需求，確保在信號(hào)的高頻段也能準(zhǔn)確地采集到信號(hào)的細(xì)節(jié)信息。根據(jù)采樣定理，采樣頻率應(yīng)至少為信號(hào)最高頻率的兩倍，以避免信號(hào)混疊失真。在實(shí)際應(yīng)用中，考慮到聲發(fā)射信號(hào)的復(fù)雜性和不確定性，適當(dāng)提高采樣頻率可以更好地保證信號(hào)的采集質(zhì)量。采樣精度設(shè)置為[X6]位，較高的采樣精度能夠更精確地量化信號(hào)的幅值，提高信號(hào)的分辨率，從而更準(zhǔn)確地反映聲發(fā)射信號(hào)的特征。在處理微弱的聲發(fā)射信號(hào)時(shí)，高采樣精度可以有效地減少量化誤差，提高信號(hào)的可靠性。采集卡的存儲(chǔ)深度設(shè)置為[X7]，這一存儲(chǔ)深度能夠確保在連續(xù)采集過(guò)程中，不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量過(guò)大而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，保證了信號(hào)采集的完整性。在長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，需要連續(xù)采集大量的聲發(fā)射信號(hào)，足夠的存儲(chǔ)深度可以滿足這一需求，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供充足的數(shù)據(jù)支持。4.3實(shí)驗(yàn)工況設(shè)定為全面模擬回轉(zhuǎn)支承在實(shí)際運(yùn)行中的各種工作狀態(tài)，設(shè)定了不同的轉(zhuǎn)速、載荷、潤(rùn)滑條件等實(shí)驗(yàn)工況，以便更深入地研究聲發(fā)射信號(hào)與回轉(zhuǎn)支承故障之間的關(guān)系。在轉(zhuǎn)速方面，考慮到回轉(zhuǎn)支承在實(shí)際應(yīng)用中的低速運(yùn)行特點(diǎn)，設(shè)置了[X1]r/min、[X2]r/min、[X3]r/min三個(gè)不同的轉(zhuǎn)速工況。這些轉(zhuǎn)速涵蓋了回轉(zhuǎn)支承常見(jiàn)的低速運(yùn)行范圍，能夠反映其在不同轉(zhuǎn)速下的運(yùn)行特性。在[X1]r/min的極低轉(zhuǎn)速工況下，回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)動(dòng)較為緩慢，滾道與滾動(dòng)體之間的接觸時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，摩擦力和磨損情況與較高轉(zhuǎn)速時(shí)有所不同。這種低速工況模擬了一些大型設(shè)備在啟動(dòng)、停止或進(jìn)行精細(xì)操作時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)回轉(zhuǎn)支承可能會(huì)承受較大的靜載荷和啟動(dòng)沖擊。而在[X3]r/min的相對(duì)較高轉(zhuǎn)速工況下，回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)動(dòng)速度加快，離心力和慣性力的影響逐漸增大，會(huì)導(dǎo)致滾道和滾動(dòng)體之間的接觸應(yīng)力分布發(fā)生變化，更容易產(chǎn)生疲勞磨損和振動(dòng)。通過(guò)對(duì)不同轉(zhuǎn)速工況下聲發(fā)射信號(hào)的采集和分析，可以研究轉(zhuǎn)速對(duì)回轉(zhuǎn)支承故障產(chǎn)生和發(fā)展的影響規(guī)律。載荷工況的設(shè)置包括軸向載荷和徑向載荷。軸向載荷分別設(shè)置為[F1]kN、[F2]kN、[F3]kN，徑向載荷分別設(shè)置為[F4]kN、[F5]kN、[F6]kN。通過(guò)組合不同的軸向載荷和徑向載荷，模擬回轉(zhuǎn)支承在實(shí)際工作中承受的復(fù)雜載荷情況。在[F1]kN軸向載荷和[F4]kN徑向載荷的工況下，回轉(zhuǎn)支承主要承受較小的軸向力和徑向力，這種工況類似于回轉(zhuǎn)支承在空載或輕載運(yùn)行時(shí)的情況。而在[F3]kN軸向載荷和[F6]kN徑向載荷的工況下，回轉(zhuǎn)支承承受著較大的軸向力和徑向力，模擬了回轉(zhuǎn)支承在重載工作時(shí)的情況，如起重機(jī)在吊運(yùn)重物時(shí)回轉(zhuǎn)支承所承受的載荷。不同的載荷工況會(huì)導(dǎo)致回轉(zhuǎn)支承內(nèi)部的應(yīng)力分布發(fā)生顯著變化，從而影響其故障產(chǎn)生的機(jī)理和聲發(fā)射信號(hào)的特征。隨著載荷的增加，回轉(zhuǎn)支承滾道和滾動(dòng)體表面的接觸應(yīng)力增大，更容易產(chǎn)生疲勞裂紋和磨損，聲發(fā)射信號(hào)的幅值和能量也會(huì)相應(yīng)增加。通過(guò)研究不同載荷工況下的聲發(fā)射信號(hào)，可以建立起載荷與聲發(fā)射信號(hào)特征之間的關(guān)系，為實(shí)際工況下的故障診斷提供依據(jù)。潤(rùn)滑條件對(duì)回轉(zhuǎn)支承的性能和故障發(fā)展有著重要影響。為了研究潤(rùn)滑條件對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的影響，設(shè)置了良好潤(rùn)滑、中等潤(rùn)滑和潤(rùn)滑不良三種工況。在良好潤(rùn)滑工況下，使用優(yōu)質(zhì)的潤(rùn)滑脂，并按照推薦的潤(rùn)滑周期和潤(rùn)滑量進(jìn)行潤(rùn)滑，確?；剞D(zhuǎn)支承的滾道和滾動(dòng)體之間形成良好的潤(rùn)滑膜，降低摩擦和磨損。在這種工況下，回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行較為平穩(wěn)，聲發(fā)射信號(hào)相對(duì)較弱，主要是由于正常的摩擦和微觀結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生的。在中等潤(rùn)滑工況下，適當(dāng)減少潤(rùn)滑脂的使用量或延長(zhǎng)潤(rùn)滑周期，使?jié)櫥瑮l件處于一般水平，此時(shí)回轉(zhuǎn)支承的摩擦和磨損有所增加。在潤(rùn)滑不良工況下，大幅減少潤(rùn)滑脂的使用量或完全停止?jié)櫥?，模擬回轉(zhuǎn)支承在缺乏潤(rùn)滑的情況下運(yùn)行。在這種工況下，回轉(zhuǎn)支承的滾道和滾動(dòng)體之間直接接觸，摩擦力急劇增大，磨損加劇，容易產(chǎn)生大量的熱量和磨損顆粒，導(dǎo)致聲發(fā)射信號(hào)的幅值和頻率明顯增加。通過(guò)對(duì)比不同潤(rùn)滑條件下的聲發(fā)射信號(hào)，可以了解潤(rùn)滑條件對(duì)回轉(zhuǎn)支承故障的影響機(jī)制，以及如何通過(guò)聲發(fā)射信號(hào)判斷潤(rùn)滑狀態(tài)是否正常。此外，為了更全面地模擬實(shí)際工況，還考慮了不同的故障類型和故障程度。在回轉(zhuǎn)支承上人工設(shè)置了滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障、保持架故障等常見(jiàn)故障類型，并通過(guò)控制故障的尺寸和深度來(lái)模擬不同的故障程度。在滾動(dòng)體故障模擬中，在滾動(dòng)體表面加工出不同尺寸的裂紋和凹坑，以模擬不同程度的滾動(dòng)體故障。通過(guò)對(duì)不同故障類型和故障程度下的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析，可以建立起聲發(fā)射信號(hào)特征與故障類型、故障程度之間的映射關(guān)系，為故障診斷提供準(zhǔn)確的依據(jù)。4.4數(shù)據(jù)采集過(guò)程與方法在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，針對(duì)不同工況下的低速重載回轉(zhuǎn)支承，嚴(yán)格按照設(shè)定的參數(shù)和流程進(jìn)行聲發(fā)射信號(hào)的采集。在正常工況下，首先確保回轉(zhuǎn)支承安裝調(diào)試完畢且處于良好的運(yùn)行狀態(tài)，各部件連接牢固，潤(rùn)滑充分。啟動(dòng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，將回轉(zhuǎn)支承轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在設(shè)定的[X1]r/min，同時(shí)通過(guò)加載裝置施加[F1]kN的軸向載荷和[F4]kN的徑向載荷，使回轉(zhuǎn)支承處于模擬的正常工作載荷狀態(tài)。在回轉(zhuǎn)支承穩(wěn)定運(yùn)行[5]分鐘后，開(kāi)始利用聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。設(shè)置采集時(shí)間為[10]分鐘，這一時(shí)間長(zhǎng)度能夠充分獲取回轉(zhuǎn)支承在穩(wěn)定工況下的聲發(fā)射信號(hào)特征，避免因采集時(shí)間過(guò)短而遺漏重要信息。采樣頻率設(shè)定為[X5]MHz，根據(jù)采樣定理，較高的采樣頻率能夠保證采集到的聲發(fā)射信號(hào)具有較高的保真度，準(zhǔn)確捕捉信號(hào)的快速變化，為后續(xù)的信號(hào)分析提供更豐富的細(xì)節(jié)信息。在采集過(guò)程中，聲發(fā)射檢測(cè)儀實(shí)時(shí)接收來(lái)自各個(gè)傳感器的信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，通過(guò)數(shù)據(jù)線傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ)。對(duì)于故障工況，以滾動(dòng)體故障為例，首先在回轉(zhuǎn)支承的滾動(dòng)體表面人工加工出深度為[X]mm、寬度為[X]mm的裂紋，模擬滾動(dòng)體出現(xiàn)故障的情況。然后按照與正常工況相同的方式啟動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，將轉(zhuǎn)速調(diào)整為[X2]r/min，加載[F2]kN軸向載荷和[F5]kN徑向載荷，使回轉(zhuǎn)支承在故障狀態(tài)下運(yùn)行。同樣在運(yùn)行穩(wěn)定[5]分鐘后開(kāi)始采集數(shù)據(jù)，采集時(shí)間設(shè)定為[15]分鐘，由于故障狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)的變化較為復(fù)雜，適當(dāng)延長(zhǎng)采集時(shí)間有助于全面分析信號(hào)特征。采樣頻率保持為[X5]MHz，以確保能夠準(zhǔn)確采集到故障信號(hào)的細(xì)微變化。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，密切關(guān)注聲發(fā)射信號(hào)的變化情況，實(shí)時(shí)觀察信號(hào)的幅值、頻率等參數(shù)的波動(dòng)，若發(fā)現(xiàn)異常情況及時(shí)記錄并檢查設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。為了保證數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，在每次采集前，對(duì)聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行全面的檢查和校準(zhǔn)。檢查傳感器的安裝是否牢固，耦合劑是否涂抹均勻，確保傳感器與回轉(zhuǎn)支承表面良好接觸；對(duì)前置放大器、濾波器、數(shù)據(jù)采集卡等設(shè)備的參數(shù)進(jìn)行核對(duì)，確保其設(shè)置正確無(wú)誤。在采集過(guò)程中，同時(shí)記錄實(shí)驗(yàn)的相關(guān)參數(shù)，如回轉(zhuǎn)支承的轉(zhuǎn)速、載荷大小、潤(rùn)滑條件、環(huán)境溫度、濕度等信息，這些參數(shù)對(duì)于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和故障診斷具有重要的參考價(jià)值。在分析聲發(fā)射信號(hào)與故障之間的關(guān)系時(shí)，結(jié)合環(huán)境溫度和濕度等因素，可以判斷環(huán)境因素對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的影響程度，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別故障特征。采集到的數(shù)據(jù)以特定的格式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的硬盤中，建立專門的數(shù)據(jù)文件夾，按照不同的工況和采集時(shí)間進(jìn)行分類存儲(chǔ)。每個(gè)數(shù)據(jù)文件都包含詳細(xì)的元數(shù)據(jù)信息，如采集時(shí)間、工況參數(shù)、傳感器編號(hào)等，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)管理和檢索。為了防止數(shù)據(jù)丟失，定期對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，存儲(chǔ)在外部硬盤和云端存儲(chǔ)平臺(tái)中。在數(shù)據(jù)管理方面，建立了數(shù)據(jù)索引表，記錄每個(gè)數(shù)據(jù)文件的關(guān)鍵信息，方便快速查找和調(diào)用所需的數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、查詢和更新，為后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷模型的構(gòu)建提供有力的數(shù)據(jù)支持。五、聲發(fā)射信號(hào)分析方法5.1參數(shù)分析法參數(shù)分析法是聲發(fā)射信號(hào)分析中一種常用且基礎(chǔ)的方法，它通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行提取和分析，來(lái)獲取回轉(zhuǎn)支承的故障信息。這種方法具有直觀、計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單、處理速度快等優(yōu)點(diǎn)，能夠快速地對(duì)回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行初步判斷，為后續(xù)更深入的分析提供基礎(chǔ)。計(jì)數(shù)法是參數(shù)分析法中的重要組成部分，其中事件計(jì)數(shù)和振鈴計(jì)數(shù)是常用的兩種計(jì)數(shù)方式。事件計(jì)數(shù)是指統(tǒng)計(jì)聲發(fā)射信號(hào)中超過(guò)設(shè)定閾值的信號(hào)個(gè)數(shù)，每一個(gè)超過(guò)閾值的信號(hào)被視為一個(gè)事件。在回轉(zhuǎn)支承故障診斷實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)回轉(zhuǎn)支承處于正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)相對(duì)平穩(wěn)，事件計(jì)數(shù)較少。而當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)故障，如滾動(dòng)體表面產(chǎn)生裂紋時(shí)，裂紋的擴(kuò)展會(huì)導(dǎo)致能量的突然釋放，產(chǎn)生更多的聲發(fā)射信號(hào)，從而使事件計(jì)數(shù)顯著增加。振鈴計(jì)數(shù)則是統(tǒng)計(jì)聲發(fā)射信號(hào)的振蕩次數(shù)，通常是對(duì)信號(hào)的過(guò)零次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，振鈴計(jì)數(shù)能夠反映信號(hào)的頻率特性。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)磨損故障時(shí)，由于表面粗糙度增加，摩擦加劇，聲發(fā)射信號(hào)的頻率會(huì)發(fā)生變化，振鈴計(jì)數(shù)也會(huì)相應(yīng)改變。通過(guò)對(duì)不同工況下回轉(zhuǎn)支承的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行事件計(jì)數(shù)和振鈴計(jì)數(shù)分析，可以初步判斷回轉(zhuǎn)支承是否存在故障以及故障的大致類型。能量分析法是基于聲發(fā)射信號(hào)的能量特征來(lái)進(jìn)行故障診斷的方法。聲發(fā)射信號(hào)的能量反映了材料內(nèi)部缺陷擴(kuò)展時(shí)釋放能量的大小，與故障的嚴(yán)重程度密切相關(guān)。在實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行積分運(yùn)算，可以得到信號(hào)的能量值。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)輕微磨損時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的能量相對(duì)較低；而當(dāng)磨損加劇，出現(xiàn)大面積剝落時(shí)，材料內(nèi)部缺陷擴(kuò)展更加劇烈，釋放的能量增多，聲發(fā)射信號(hào)的能量值會(huì)顯著增大。在對(duì)某低速重載回轉(zhuǎn)支承進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，隨著加載載荷的逐漸增加，回轉(zhuǎn)支承的磨損不斷加劇，聲發(fā)射信號(hào)的能量值呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，從初始的[X1]J逐漸增加到[X2]J。通過(guò)對(duì)能量值的監(jiān)測(cè)和分析，可以有效地判斷回轉(zhuǎn)支承故障的發(fā)展趨勢(shì)，為設(shè)備的維護(hù)提供依據(jù)。幅度分析法主要關(guān)注聲發(fā)射信號(hào)的幅值大小及其分布情況。信號(hào)幅值與故障的類型和嚴(yán)重程度有著緊密的聯(lián)系，不同類型的故障會(huì)產(chǎn)生不同幅值的聲發(fā)射信號(hào)。在回轉(zhuǎn)支承的故障實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)幅值通常比滾動(dòng)體故障產(chǎn)生的信號(hào)幅值要大。這是因?yàn)閮?nèi)圈在回轉(zhuǎn)支承中承受著較大的載荷和應(yīng)力，當(dāng)內(nèi)圈出現(xiàn)故障時(shí)，能量釋放更為劇烈，導(dǎo)致聲發(fā)射信號(hào)幅值較大。通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)幅值的統(tǒng)計(jì)分析，可以繪制出幅值分布直方圖，進(jìn)一步了解信號(hào)幅值的分布規(guī)律。如果幅值分布呈現(xiàn)出明顯的異常，如出現(xiàn)高幅值信號(hào)的概率增加，可能意味著回轉(zhuǎn)支承存在較為嚴(yán)重的故障。在某回轉(zhuǎn)支承故障診斷實(shí)驗(yàn)中，正常工況下聲發(fā)射信號(hào)幅值主要集中在[X3]-[X4]mV之間，而當(dāng)出現(xiàn)外圈故障時(shí)，幅值在[X5]-[X6]mV之間的信號(hào)數(shù)量明顯增多，通過(guò)對(duì)幅值分布的分析，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出故障類型和故障程度。在實(shí)際的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，往往需要綜合運(yùn)用多種參數(shù)分析方法，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)對(duì)計(jì)數(shù)法、能量分析法和幅度分析法得到的結(jié)果進(jìn)行綜合分析，可以更全面地了解回轉(zhuǎn)支承的故障狀態(tài)，為故障診斷提供更有力的支持。在某大型港口起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承的故障診斷中，首先通過(guò)事件計(jì)數(shù)發(fā)現(xiàn)聲發(fā)射事件數(shù)量明顯增加，初步判斷回轉(zhuǎn)支承可能存在故障；然后利用能量分析法，發(fā)現(xiàn)聲發(fā)射信號(hào)的能量值也顯著增大，表明故障較為嚴(yán)重；最后通過(guò)幅度分析法，觀察到信號(hào)幅值分布出現(xiàn)異常，高幅值信號(hào)增多，結(jié)合回轉(zhuǎn)支承的結(jié)構(gòu)和工作原理，判斷出是滾動(dòng)體出現(xiàn)了嚴(yán)重的磨損和剝落故障。通過(guò)綜合運(yùn)用多種參數(shù)分析方法，準(zhǔn)確地診斷出了回轉(zhuǎn)支承的故障，為起重機(jī)的維修提供了重要依據(jù)，避免了因故障導(dǎo)致的停機(jī)事故，保障了港口裝卸作業(yè)的正常進(jìn)行。5.2波形分析法波形分析法是一種深入剖析聲發(fā)射信號(hào)的重要手段，它通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的波形進(jìn)行詳細(xì)記錄和全面分析，能夠獲取更為豐富和準(zhǔn)確的故障信息。這種方法不僅能夠直觀地展示信號(hào)隨時(shí)間的變化情況，還能通過(guò)對(duì)波形的精細(xì)分析，揭示出信號(hào)中蘊(yùn)含的深層次特征，為回轉(zhuǎn)支承的故障診斷提供更有力的支持。在實(shí)驗(yàn)中，利用高精度的數(shù)據(jù)采集設(shè)備對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的波形進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄。通過(guò)設(shè)置合適的采樣頻率和采樣精度，確保能夠準(zhǔn)確捕捉到信號(hào)的每一個(gè)細(xì)節(jié)變化。以某一次故障實(shí)驗(yàn)為例，當(dāng)回轉(zhuǎn)支承的滾動(dòng)體出現(xiàn)裂紋故障時(shí)，采集到的聲發(fā)射信號(hào)波形呈現(xiàn)出明顯的特征變化。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，聲發(fā)射信號(hào)的波形較為平穩(wěn)，幅值波動(dòng)較小，且具有一定的周期性。而當(dāng)滾動(dòng)體出現(xiàn)裂紋后，波形變得雜亂無(wú)章，幅值出現(xiàn)突然的尖峰，這些尖峰代表著裂紋擴(kuò)展時(shí)能量的瞬間釋放。同時(shí)，波形的周期也發(fā)生了明顯的改變，不再具有規(guī)則的重復(fù)性，這是由于裂紋的存在導(dǎo)致滾動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)發(fā)生了變化，進(jìn)而影響了聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生和傳播。為了更深入地分析聲發(fā)射信號(hào)的頻率特性，采用傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)。傅里葉變換的基本原理是將任何一個(gè)周期函數(shù)表示為一系列不同頻率的正弦和余弦函數(shù)的疊加。對(duì)于聲發(fā)射信號(hào)x(t)，其傅里葉變換X(f)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：X(f)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)e^{-j2\pift}dt，其中f為頻率，j為虛數(shù)單位。通過(guò)傅里葉變換，可以得到信號(hào)的頻譜圖，直觀地展示信號(hào)中不同頻率成分的分布情況。在回轉(zhuǎn)支承正常運(yùn)行時(shí)，頻譜圖中的主要頻率成分集中在某個(gè)特定的頻段內(nèi)，且幅值相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)故障時(shí)，頻譜圖會(huì)發(fā)生顯著變化，可能會(huì)出現(xiàn)新的頻率成分，或者某些頻率成分的幅值明顯增大。在某回轉(zhuǎn)支承外圈故障實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)傅里葉變換分析發(fā)現(xiàn)，在高頻段出現(xiàn)了一個(gè)新的頻率峰值，且該峰值隨著故障的發(fā)展逐漸增大，這表明該高頻成分與外圈故障密切相關(guān)，可能是由于外圈表面的磨損或裂紋導(dǎo)致的。小波變換作為一種時(shí)頻分析方法，在聲發(fā)射信號(hào)分析中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。與傅里葉變換不同，小波變換能夠同時(shí)在時(shí)域和頻域?qū)π盘?hào)進(jìn)行分析，通過(guò)伸縮和平移小波基函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的多分辨率分析。小波變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：W(a,\tau)=\frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^{\infty}x(t)\psi^*(\frac{t-\tau}{a})dt，其中a為尺度參數(shù)，控制小波函數(shù)的伸縮；\tau為平移參數(shù)，控制小波函數(shù)的平移；\psi(t)為小波基函數(shù)，\psi^*(\cdot)表示其共軛函數(shù)。在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，小波變換能夠根據(jù)信號(hào)的局部特征自動(dòng)調(diào)整分析窗口的大小和位置，從而更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)在不同時(shí)刻的頻率變化。在回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，利用小波變換對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析，可以得到信號(hào)在不同時(shí)間和頻率尺度上的能量分布情況，即小波時(shí)頻圖。在某回轉(zhuǎn)支承內(nèi)圈故障實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)小波變換得到的時(shí)頻圖顯示，在故障發(fā)生時(shí)刻，特定頻率范圍內(nèi)的能量明顯增加，且這種能量增加在時(shí)間上具有一定的持續(xù)性，這為準(zhǔn)確判斷內(nèi)圈故障的發(fā)生時(shí)間和發(fā)展過(guò)程提供了重要依據(jù)。相關(guān)函數(shù)分析也是波形分析法中的重要組成部分，它主要用于研究信號(hào)之間的相似性和相關(guān)性。對(duì)于兩個(gè)聲發(fā)射信號(hào)x(t)和y(t)，其互相關(guān)函數(shù)R_{xy}(\tau)的定義為：R_{xy}(\tau)=\lim_{T\rightarrow\infty}\frac{1}{T}\int_{-T/2}^{T/2}x(t)y(t+\tau)dt?；ハ嚓P(guān)函數(shù)可以反映兩個(gè)信號(hào)在不同時(shí)間延遲\tau下的相似程度，當(dāng)\tau=0時(shí)，互相關(guān)函數(shù)的值最大，表示兩個(gè)信號(hào)在此時(shí)刻最為相似。在回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，通過(guò)計(jì)算不同傳感器采集到的聲發(fā)射信號(hào)之間的互相關(guān)函數(shù)，可以判斷聲發(fā)射源的位置和傳播路徑。如果兩個(gè)傳感器接收到的信號(hào)具有較高的相關(guān)性，且互相關(guān)函數(shù)的峰值出現(xiàn)在特定的時(shí)間延遲處，那么可以根據(jù)這個(gè)時(shí)間延遲和傳感器之間的距離，計(jì)算出聲發(fā)射源到兩個(gè)傳感器的距離差，進(jìn)而利用三角定位法確定聲發(fā)射源的位置。在實(shí)際的低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，往往需要綜合運(yùn)用多種波形分析方法，以充分挖掘聲發(fā)射信號(hào)中的故障信息。通過(guò)對(duì)信號(hào)波形的直觀觀察、傅里葉變換分析頻率成分、小波變換獲取時(shí)頻特征以及相關(guān)函數(shù)分析信號(hào)之間的相關(guān)性，可以從多個(gè)角度全面了解回轉(zhuǎn)支承的運(yùn)行狀態(tài)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在某大型起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承的故障診斷中，首先通過(guò)觀察聲發(fā)射信號(hào)的波形，發(fā)現(xiàn)信號(hào)存在異常的尖峰和波動(dòng)；然后利用傅里葉變換分析頻譜，發(fā)現(xiàn)高頻段出現(xiàn)了異常的頻率成分；接著通過(guò)小波變換得到時(shí)頻圖，進(jìn)一步確定了故障發(fā)生的時(shí)間和頻率范圍；最后通過(guò)相關(guān)函數(shù)分析，準(zhǔn)確地定位了故障源的位置。通過(guò)綜合運(yùn)用多種波形分析方法，成功地診斷出了回轉(zhuǎn)支承的故障類型和故障位置，為起重機(jī)的維修提供了重要依據(jù)，保障了起重機(jī)的安全運(yùn)行。5.3小波包分解與能量計(jì)算小波包分解是一種更為精細(xì)的信號(hào)分析方法，它能夠?qū)π盘?hào)進(jìn)行全方位的頻帶劃分，從而更準(zhǔn)確地提取信號(hào)的特征。相較于傳統(tǒng)的小波分解，小波包分解不僅對(duì)低頻部分進(jìn)行分解，還對(duì)高頻部分進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分，這使得它在處理復(fù)雜信號(hào)時(shí)具有更高的分辨率和更強(qiáng)的適應(yīng)性。在低速重載回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，聲發(fā)射信號(hào)往往包含豐富的頻率成分，且故障特征可能隱藏在不同的頻帶中，小波包分解能夠有效地將這些不同頻率的信號(hào)成分分離出來(lái)，為后續(xù)的能量計(jì)算和故障特征提取提供更精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。假設(shè)采集到的聲發(fā)射信號(hào)為x(t)，對(duì)其進(jìn)行小波包分解時(shí)，首先選擇合適的小波基函數(shù)，如常用的Daubechies小波、Symlets小波等。以dbN小波基為例，N表示小波的階數(shù)，不同階數(shù)的小波基具有不同的時(shí)頻特性。選擇db4小波基對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，它在時(shí)域和頻域上具有較好的局部化特性，能夠更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)的細(xì)節(jié)信息。然后確定分解層數(shù)n，分解層數(shù)的選擇需要綜合考慮信號(hào)的頻率特性和計(jì)算復(fù)雜度。一般來(lái)說(shuō)，分解層數(shù)越高，頻帶劃分越精細(xì)，但計(jì)算量也會(huì)相應(yīng)增加。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)多次試驗(yàn)和分析，確定合適的分解層數(shù)，在保證頻帶劃分精度的前提下，盡量減少計(jì)算量。對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行n層小波包分解后，會(huì)得到2^n個(gè)不同頻帶的小波包系數(shù)。這些系數(shù)代表了信號(hào)在不同頻率段的成分，每個(gè)系數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的頻帶范圍。第j個(gè)頻帶的小波包系數(shù)為d_{n,j}(k)，其中n為分解層數(shù)，j=0,1,\cdots,2^n-1表示不同的頻帶，k表示離散時(shí)間點(diǎn)。通過(guò)對(duì)這些小波包系數(shù)進(jìn)行處理，可以提取出信號(hào)在各個(gè)頻帶的特征信息。在得到小波包系數(shù)后，需要計(jì)算每個(gè)頻帶的能量。能量是聲發(fā)射信號(hào)的一個(gè)重要特征，它能夠反映信號(hào)在不同頻帶的強(qiáng)度和變化情況，與回轉(zhuǎn)支承的故障類型和故障程度密切相關(guān)。計(jì)算第j個(gè)頻帶的能量E_{n,j}的公式為：E_{n,j}=\sum_{k=1}^{N}|d_{n,j}(k)|^2，其中N為信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)。該公式通過(guò)對(duì)小波包系數(shù)的平方和進(jìn)行計(jì)算，得到每個(gè)頻帶的能量值。以某低速重載回轉(zhuǎn)支承故障實(shí)驗(yàn)為例，當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)滾動(dòng)體故障時(shí)，采集到的聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)小波包分解后，發(fā)現(xiàn)第3層第5個(gè)頻帶（n=3，j=5）的能量明顯增加。通過(guò)對(duì)正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下該頻帶能量的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)正常狀態(tài)下該頻帶能量值穩(wěn)定在E_{3,5}^{normal}=[X1]，而在滾動(dòng)體故障狀態(tài)下，能量值迅速上升至E_{3,5}^{fault}=[X2]，增長(zhǎng)幅度達(dá)到了[X3]\%。這表明該頻帶的能量變化與滾動(dòng)體故障存在密切關(guān)聯(lián)，通過(guò)監(jiān)測(cè)該頻帶的能量變化，可以有效地診斷回轉(zhuǎn)支承的滾動(dòng)體故障。將各個(gè)頻帶的能量值組成能量向量\mathbf{E}=[E_{n,0},E_{n,1},\cdots,E_{n,2^n-1}]，這個(gè)能量向量包含了信號(hào)在不同頻帶的能量分布信息，是回轉(zhuǎn)支承故障診斷的重要特征向量。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)不同工況下回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號(hào)的能量向量進(jìn)行分析和比較，可以建立起能量向量與故障類型、故障程度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為故障診斷提供有力的依據(jù)。利用支持向量機(jī)（SVM）等分類算法，將能量向量作為輸入特征，對(duì)回轉(zhuǎn)支承的正常狀態(tài)和故障狀態(tài)進(jìn)行分類。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM模型，使其能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同的故障類型和故障程度。在對(duì)某一組未知狀態(tài)的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)，計(jì)算其能量向量并輸入到訓(xùn)練好的SVM模型中，模型輸出的結(jié)果準(zhǔn)確地判斷出該回轉(zhuǎn)支承處于外圈故障狀態(tài)，且故障程度為中度，與實(shí)際情況相符。5.4分段取峰值方法分段取峰值方法是一種針對(duì)低速重載設(shè)備故障信號(hào)分析的有效手段，其原理基于對(duì)聲發(fā)射信號(hào)在不同時(shí)間段內(nèi)峰值特征的提取與分析。在低速重載回轉(zhuǎn)支承運(yùn)行過(guò)程中，聲發(fā)射信號(hào)會(huì)隨著設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障的發(fā)展而發(fā)生變化，而信號(hào)的峰值往往能夠反映出故障的嚴(yán)重程度和發(fā)生頻率。該方法的具體實(shí)施步驟如下：首先，將采集到的聲發(fā)射信號(hào)按照一定的時(shí)間長(zhǎng)度進(jìn)行分段，時(shí)間長(zhǎng)度的選擇需要綜合考慮信號(hào)的特征和分析目的，一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或通過(guò)多次試驗(yàn)確定，以確保能夠充分捕捉到信號(hào)的變化特征。假設(shè)將信號(hào)分為N段，每段的時(shí)間長(zhǎng)度為\Deltat。然后，在每一段信號(hào)中，找出該時(shí)間段內(nèi)聲發(fā)射信號(hào)的峰值P_i，i=1,2,\cdots,N。這些峰值代表了該時(shí)間段內(nèi)信號(hào)的最大幅值，反映了信號(hào)的強(qiáng)度變化。對(duì)得到的峰值序列\(zhòng){P_i\}進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算峰值的均值\overline{P}、方差\sigma^2等統(tǒng)計(jì)參數(shù)。均值\overline{P}可以反映信號(hào)峰值的平均水平，方差\sigma^2則能夠體現(xiàn)峰值的離散程度。如果峰值的方差較大，說(shuō)明信號(hào)的峰值波動(dòng)較大，可能意味著設(shè)備存在不穩(wěn)定的故障狀態(tài)。在將分段取峰值方法引入低速重載設(shè)備故障信號(hào)分析時(shí)，充分考慮了低速重載設(shè)備的運(yùn)行特點(diǎn)。由于低速重載設(shè)備的轉(zhuǎn)速低，信號(hào)變化相對(duì)緩慢，傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法可能難以準(zhǔn)確捕捉到故障特征。而分段取峰值方法能夠有效地提取信號(hào)在不同時(shí)間段內(nèi)的峰值特征，這些特征對(duì)于識(shí)別低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障具有重要意義。在某低速重載回轉(zhuǎn)支承的故障實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)內(nèi)圈故障時(shí)，通過(guò)分段取峰值方法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)峰值序列的均值和方差都出現(xiàn)了明顯的變化。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，峰值均值為\overline{P}_{normal}=[X1]，方差為\sigma_{normal}^2=[X2]；而在出現(xiàn)內(nèi)圈故障后，峰值均值迅速上升至\overline{P}_{fault}=[X3]，方差也增大到\sigma_{fault}^2=[X4]。通過(guò)對(duì)這些峰值特征的分析，可以準(zhǔn)確地判斷出回轉(zhuǎn)支承出現(xiàn)了故障，并且能夠初步判斷故障的嚴(yán)重程度。與其他信號(hào)分析方法相比，分段取峰值方法在故障特征提取方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。它能夠突出信號(hào)的峰值信息，對(duì)于故障引起的信號(hào)強(qiáng)度變化更加敏感，能夠在故障初期就檢測(cè)到信號(hào)的異常變化。在回轉(zhuǎn)支承的早期磨損故障中，雖然信號(hào)的整體能量變化可能不明顯，但峰值特征已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)異常，通過(guò)分段取峰值方法可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些早期故障特征，為設(shè)備的維護(hù)提供早期預(yù)警。此外，該方法計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)變換和模型建立，能夠快速地對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析處理，提高故障診斷的效率。在實(shí)際工程應(yīng)用中，對(duì)于大量的聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)，分段取峰值方法可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成分析，及時(shí)為設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估提供依據(jù)。六、故障診斷模型構(gòu)建與驗(yàn)證6.1基于聲發(fā)射特征的故障診斷模型構(gòu)建在獲取了充分的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)后，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，構(gòu)建起能夠準(zhǔn)確識(shí)別回轉(zhuǎn)支承故障類型和程度的故障診斷模型。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛且性能卓越的算法，在故障診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因此被選用為本研究故障診斷模型的構(gòu)建算法。支持向量機(jī)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本盡可能準(zhǔn)確地分開(kāi)。在低維空間中，線性可分的樣本集可以通過(guò)一個(gè)線性分類超平面實(shí)現(xiàn)分類，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為w^Tx+b=0，其中w是超平面的法向量，b是偏置項(xiàng)，x是樣本向量。然而，在實(shí)際的回轉(zhuǎn)支承故障診斷中，聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)所構(gòu)成的樣本集往往在低維空間中線性不可分。為解決這一問(wèn)題，SVM引入核函數(shù)，將低維空間中的樣本映射到高維空間，使得在高維空間中能夠找到一個(gè)線性分類超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)樣本的分類。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)K(x_i,x_j)=x_i^Tx_j、多項(xiàng)式核函數(shù)K(x_i,x_j)=(\gammax_i^Tx_j+r)^d、徑向基核函數(shù)K(x_i,x_j)=e^{-\gamma\|x_i-x_j\|^2}等，其中\(zhòng)gamma、r、d為核函數(shù)參數(shù)。在本研究中，通過(guò)對(duì)不同核函數(shù)的性能進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)徑向基核函數(shù)在處理回轉(zhuǎn)支承聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)時(shí)，能夠更好地適應(yīng)樣本數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，提高分類準(zhǔn)確率。在構(gòu)建基于SVM的故障診斷模型時(shí)，首先對(duì)提取的聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，以消除不同特征參數(shù)之間量綱和取值范圍的差異，提高模型的訓(xùn)練效率和分類精度。設(shè)原始特征參數(shù)為x，歸一化后的特征參數(shù)為x'，則歸一化公式為x'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{min}和x_{max}分別為原始特征參數(shù)的最小值和最大值。然后，將歸一化后的特征參數(shù)作為SVM模型的輸入，故障類型和故障程度作為輸出標(biāo)簽，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法選擇最優(yōu)的模型參數(shù)，如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)\gamma。交叉驗(yàn)證是將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)互不相交的子集，每次使用K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩余的一個(gè)子集作為測(cè)試集，重復(fù)K次，最后將K次測(cè)試結(jié)果的平均值作為模型的評(píng)估指標(biāo)。通過(guò)不斷調(diào)整C和\gamma的值，尋找使模型在交叉驗(yàn)證中表現(xiàn)最佳的參數(shù)組合，從而構(gòu)建出最優(yōu)的SVM故障診斷模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和連接這些節(jié)點(diǎn)的權(quán)重組成，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征和模式。在本研究中，采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障診斷模型，它包含輸入層、隱藏層和輸出層，各層之間通過(guò)權(quán)重連接。輸入層接收聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)，隱藏層對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行非線性變換和特征提取，輸出層根據(jù)隱藏層的輸出結(jié)果進(jìn)行分類判斷，輸出回轉(zhuǎn)支承的故障類型和故障程度。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，采用反向傳播算法（BackPropagation，BP）來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，以最小化模型的預(yù)測(cè)誤差。反向傳播算法的基本思想是將輸出層的誤差通過(guò)權(quán)重矩陣反向傳播到隱藏層和輸入層，根據(jù)誤差對(duì)權(quán)重和偏置進(jìn)行調(diào)整，不斷迭代更新，直到模型的預(yù)測(cè)誤差達(dá)到設(shè)定的閾值或訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到最大值。在訓(xùn)練過(guò)程中，為了避免過(guò)擬合現(xiàn)象，采用了正則化技術(shù)，如L1正則化和L2正則化。L2正則化通過(guò)在損失函數(shù)中添加權(quán)重的平方和項(xiàng)，即\lambda\sum_{i=1}^{n}w_i^2，其中\(zhòng)lambda是正則化參數(shù)，w_i是權(quán)重，來(lái)限制權(quán)重的大小，防止模型過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。同時(shí)，為了提高訓(xùn)練效率，采用了隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）算法，它每次從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而不是使用整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，這樣可以減少計(jì)算量，加快訓(xùn)練速度。在構(gòu)建基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型時(shí)，首先確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)和層數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)的數(shù)量確定，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)故障類型和故障程度的類別數(shù)確定。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)和層數(shù)的選擇則需要通過(guò)多次試驗(yàn)和分析來(lái)確定，一般來(lái)說(shuō)，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合，過(guò)少則會(huì)影響模型的學(xué)習(xí)能力。在本研究中，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，確定采用一個(gè)隱藏層，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為[X]的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)在保證模型學(xué)習(xí)能力的同時(shí)，有效地避免了過(guò)擬合現(xiàn)象。然后，對(duì)聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，將其歸一化到[-1,1]區(qū)間，以適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入要求。最后，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，使模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)回轉(zhuǎn)支承的故障類型和故障程度進(jìn)行分類。6.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)構(gòu)建的故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化模型性能。以支持向量機(jī)（SVM）模型為例，在訓(xùn)練階段，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集按照70%用于訓(xùn)練、30%用于驗(yàn)證的比例進(jìn)行劃分。采用5折交叉驗(yàn)證的方式，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)一步劃分為5個(gè)互不相交的子集