滚动轴承故障诊断实例（精选9篇）
滚动轴承故障诊断实例 篇1
济南钢铁股份有限公司第一炼铁厂6#350m3高炉槽下除尘风机传动组型号Y4-73-No.18D, 叶轮型号Y4-73-No.16D (非标) 。风机运转过程中对风机系统的电机和轴承座进行振动监测, 监测点布置见图1。此风机传动组自2008年3月安装使用, 到2008年9开始出现振动大的现象。从振动值 (表1) 可看出, 测点2的垂直和水平振动较大, 超过了国家标准振动值, 初步判断是叶轮不平衡或轴承出现问题。
1. 故障频率计算
风机转速为990r/min, 电机与传动组为直接连接, 轴承为圆柱滚子轴承, 型号为22232;风机叶轮叶片数为13个。轴频率、轴承故障频率及风机叶片频率见表2。
2. 检测结果及分析
用振通903振动测量仪检测, 振动频谱如图2、3、4所示。从图2可看出, 在频率为102.5Hz处出现峰值, 与轴承故障频率对比知是轴承外圈出现问题;频率112.5Hz处为滚动体故障频率的二倍频, 在50Hz处为滚动体故障频率。从 (图3、图4) 的垂直和水平振动及频谱可以看出, 在437.5Hz处出现振动峰值, 而次频率为内环故障的3倍频, 且在峰值两侧出现以轴频率调制的边频带, 由此推断轴承内圈也出现故障。
Hz
3. 结果验证
在对风机进行检修时, 打开传动组后发现测点2处轴承单侧5个滚动体出现了局部剥落, 而轴承的外圈和内圈有几处磨损, 轴承已处于寿命末期。这证明前述的检测分析基本正确。
4. 原因分析
通过测量发现, 此风机传动组底座比标准传动组两轴承座轴向距离大11mm, 由于当时检修时间紧张, 强行把前端轴承座前移, 才与底座螺栓孔对正。这样就造成前端轴承与轴承座内部台肩挤紧, 按照原设计应该有10mm间隙 (图5) , 因此传动组安装后轴承就出现偏载, 造成内圈和外圈磨损及单边滚动体出现表皮剥落。为了避免同类问题的出现, 在安装新传动组前把前端轴承座内部台肩铣掉10mm, 使轴承与台肩留有间隙。安装找正后启动风机, 所有振动值均在正常范围内。
参考文献
[1]牛阴忠.设备故障的振动识别方法与实例[M].冶金工业出版社.
滚动轴承故障诊断实例 篇2
关键词：盾构机主轴承;润滑故障;诊断及维修
中图分类号：U455.3 文献标识码：A
随着城市交通工具的快速发展，各项交通工程成为大众关注的重点。盾构施工作为地铁隧道施工的重要办法，因其对人们的健康影响不大、施工人员劳动强度不高、安全性高等优点，促使其受到各国施工单位的喜爱。盾构机主轴承是整个盾构机的核心部位，发挥着支撑盾构刀盘的作用。
一、简述主轴承的结构
盾构机在设定的施工位置不允许失效，其核心部件主轴承的可靠性左右着盾构机施工的质量和安全性。因此，必须确保主轴承的性能。如果一台盾构机在多个工程中使用后，在开始下个工程之前，必须对主轴承进行拆解检测，判定该部件是否可以正常使用，达到相对应的节能减排功效。主轴承是支撑盾构机刀盘的重要承载部件，承载着盾构机运转时的主要荷载。盾构机主轴承主要包含滚子、内、外圈和保持架组成。滚子又可以划分为主推力、反推力和径向滚子三种形式。径向滚子承载着径向力。反推力规则承载反推力和倾覆力矩。主推力滚子则承载着刀盘推进力和刀盘自重形成的倾覆力矩。盾构机主轴承承载的最大力是轴向力。外圈作为双半套圈组合结构，依靠内六角螺栓连接起来。内圈是大齿圈，刀盘与刀盘连接体依托高强度的螺栓进行连接，主驱动马达运用减速箱驱动小齿轮运行，小齿轮与大齿圈带动刀盘运动。
二、盾构机主轴承润滑系统的工作原理
想要快速及时处理机械设备存在的故障，需要技术人员根据润滑系统的工作原理分析故障，探究导致故障的因素，随之从各个原因判断排除解决问题的办法。为防止维修系统中盲目拆卸元器件导致次生故障，根据润滑系统的工作原理及现象科学解决故障。本文以某盾构机构主轴承润滑系统为研究对象，介绍排除系统故障的方法。主轴承润滑系统是由台车补油和盾体供油系统两个部分组合而成。如果30L多点泵9的油脂桶处在低液位，该系统超音波传感器发出低液位信号。盾构机实际工作时，电动机10的油脂经过多点泵上的不同出口进入盾构机主轴承的润滑部位。必须注意：如果主轴承密封系统在供油时发生中断的情况，主要因台车油脂泵压力过大或人为因素导致气动电磁阀关闭，电磁阀7得以打开，正常发出低液位信号，等到电磁阀出现满信号后关闭所有阀门。（见图1）
三、主轴承润滑系统故障处理
（一）滤网故障
滤网堵塞主要变现为多点泵9启动指示灯一直闪烁，与润滑系统连锁的各个系统不能正常运行，盾构机也无法继续工作。导致多点泵9指示灯一直闪烁的因素为：电动机10开关跳闸或30L油脂桶处于低液位。经过检查得出：电动机10线路出现漏电但开关并未跳闸，点亮1、7两个气动电磁阀，油脂泵4不再工作，压力表6表现出高压;开启气动电磁阀1和7，30L油脂桶内油脂处于低液位。根据系统设计的相关要求，油脂桶出现低液位报警之后，补油系统应该及时向30L油脂桶进行供油，油脂桶注满时停止。从上述情况可以判定，油脂处于低液位的原因是油脂泵4出口与30L油脂桶入口之间的管路堵塞，堵塞点判断在电磁阀7及过滤器8中间。工作人员把过滤器8的滤芯拆卸，看到有2层铜滤管出现严重的堵塞情况，滤管的间隙位置被硬油脂、铁屑填满。因此把滤芯进行彻底清洗之后安装，经过调试整个系统可以正常运行。
（二）电磁阀出现的故障
本研究中电磁阀7无法开启，导致多点泵9启动指示灯一直闪烁、30L油脂桶处在低液位。这一故障的原因多数因供油管理、过滤器堵塞造成的。如果主轴承润滑系统混入杂物，整个系统的密封效果会失效。工作人员先把电磁阀7出口及过滤器8的连接点拆开，发现此处无油。随之把电磁阀7入口接口拆开，补油系统可以及时进行供油，由此可知堵塞位置在电磁阀7.通过拆开检查发现，电磁阀7的控制线路出现脱落，线圈中有油脂和铁屑，导致阀芯不能正常工作。工作人员把电磁阀7的出、入口打开一个小槽，重新组装试机之后故障消除。
结束语：总之，要快速处理主轴承润滑系统故障需要工作人员熟悉整个系统的工作原理，掌握调试系统的方法。根据故障情况判定引发故障的因素，从而由简单到复杂排除故障。文中以某盾构机主轴承润滑系统为研究对象，介绍了解决润滑系统故障的方法。
参考文献：
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[3] 陈桥，周建军，李凤远等.盾构机主轴承密封圈密封性能研究[J].润滑与密封，2014，39（7）：111-115.
[4] 司东宏，刘永刚，韩红彪等.径向载荷作用下盾构机主轴承的有限元分析[J].轴承，2013，（8）：13-16.
滚动轴承的运行噪声故障诊断 篇3
(1) 噪声产生的原因分析与诊断。
轴承运行噪声产生的主要原因有:轴承的固有噪声;因设计、加工误差而产生的噪声;伤痕及污物引起的噪声;缺油脂引起的噪声。其中后两种属于滚动轴承运行过程中出现的异常噪声。
对噪声的度量主要有:强弱大小、噪声频率。
(2) 固有噪声 (正常噪声) 。
这是滚动轴承本身具有的一种噪声, 属正常噪声, 即使加工、装配均为理想尺寸, 也不可避免。特征:轴承旋转时发出的一种平稳、连续的声音, 声音较小。当回转速度发生变化时, 其主频率不变。
(3) 装配误差产生的噪声。
这种噪声的产生主要是轴承设计、制造加工误差所致。是轴承制造厂家在轴承制造、装配过程中产生的问题。
(4) 滚道噪声。
由于轴承加工时, 滚道和滚动体表面产生形状误差、粗糙度、波纹度, 轴承在转动时, 产生随机脉冲和滚道噪声, 它是轴承噪声的主要成分, 特点:滚道噪声会随着滚道和滚动体的加工精度的提高而降低。
(5) 滚动噪声。
滚动轴承容易产生滚动噪声, 滚动体相对于滚动面回转、滑动、摩擦、撞击时产生的噪声。特点:主要发生在滚动体进入、退出承载区的时刻;润滑油脂性能不好或黏度极大时最容易产生;滚动轴承只承受径向力, 而径向游隙比较大时容易产生。
(6) 保持架噪声。
产生原因:滚动体和保持架、保持架与引导面之间的滑动摩擦, 保持架与滚动体发生相互撞击而产生的声音。特点:具有周期性。当采用滚动体引导保持架时, 这种运动的不稳定性更加严重, 深沟球轴承的冲压保持架较薄, 径向、轴向的弯曲刚度较低, 整体稳定性差, 轴承高速旋转时, 就会因为弯曲变形而产生自激振动, 引起“蜂鸣声”。降噪措施:为使保持架运转稳定, 要求保持引导面的良好润滑;尽量减小轴承的径向游隙;装配和使用时, 提高轴承的清洁度。
(7) 伤痕、夹杂物、缺油引起的噪声 (即运行中的异常噪声) 。
此类噪声的产生原因:装配方法错误而产生的保持架、防尘盖或滚道变形、碰伤;维护的不到位而产生的磨损、疲劳剥落、锈蚀、以及夹杂物进入轴承工作面等等。特点:随着运转频率变化而变化。
(8) 夹杂物噪声。
轴承是个精密元件, 如果轴承与润滑剂不与污物分开, 难以高速运转, 大约有14%的轴承过早损毁是由于污染问题。由于润滑剂含有灰尘、污物或轴承运转时的灰尘、铁屑等杂物进入轴承工作面的非周期性振动和噪声, 可以形容为“断续的嘶哑声”。特点:随机性、不固定, 特别是小型轴承对它很敏感。对策:改善轴承的密封性能, 防止外部灰尘进入轴承工作面, 提高润滑剂 (油、脂) 和轴承清洗的洁净度, 可以降低因为夹杂物产生的轴承噪声。
(9) 伤痕噪声。
据统计, 有16%的轴承过早损毁是由于安装不当或没有使用适当的安装工具。在安装过程中因施力分配不均, 或加热 (或局部) 温度过高, 或由于轴、轴承座尺寸不当产生干涉配合而在装配时出现滚珠传递压力现象, 造成滚道、滚珠、保持架等的损毁。因为滚动轴承内外圈滚动表面的裂纹、碰伤、压坑、锈斑而产生的周期性振动和噪声。特点:当转速不变时, 噪声频率不变, 当转速降低, 周期将变长。如果使用高黏度油脂, 噪声将被覆盖。若其噪声连续不断, 则可能是滚道有伤痕;若其声音或有或无周期性的间断出现, 则为滚动体有伤痕;若滚动体碎裂时, 产生“锉齿声、冲击声”。
(10) 缺油噪声。
滚动轴承故障诊断实例 篇4
关键词：电火花 线切割 数控机床 故障 诊断
中图分类号：TG48 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）11（b）-0102-01
电火花线切割数控机床是利用电蚀加工原理，采用金属导线（钼丝）作为工具电极切割工件。机床的运动由计算机通过控制加工程序来完成，自动控制切割任意角度的直线和圆弧。这类机床非常适用于切割淬火钢、硬质合金等特殊金属材料，加工一般金属切削机床难以正常加工的细缝槽或形状复杂的零件[1]。但是，对于淬火钢及硬质合金等特殊材料的加工，电火花线切割数控机床仍有不可替代的作用。该文就实际使用非常广泛的两种数控线切割机床DK7732C数控电火花线切割机床及DK7732数控线切割机床常见的故障现象进行分析，供大家借鉴。
1 故障一
（1）故障现象：DK7732C数控电火花线切割机床在使用过程中发现X轴方向运动不均匀。
（2）故障分析及诊断过程：①X轴步进电机故障或滚珠丝杠螺母副的间隙过大;②控制X轴运动的电路板上的电容损坏。采用“分开法”单独检测步进电机，使用仪器检测滚珠丝杠螺母的间隙值在正常范围内。进一步检查发现电容参数不正常。更换后，X轴运转正常。
（3）分析原因及解决办法：设备长期使用导致线路及器件老化，更换受损元件，设备恢复正常工作。
2 故障二
（1）故障现象：DK7732数控线切割机床在启动后不执行零件加工程序。
（2）故障分析及诊断过程：①微机控制装置有故障;②微机控制装置与机床各个连接线及插头接触不良;③高频发生器没有高频输出。检查板与机床各个连接线及插头，是否有虚接现象;更换备用的微机控制板后，故障没有被排除。检测高频信号发生器，无高频信号输出，故高频发生器出现问题。检测各相关元器件，发现电路损坏，更换元件后，机床恢复正常。
3 故障三
（1）故障現象：DK7732数控线切割机床在使用后程序不能保存，且机床内原有程序也调不出来。
（2）故障分析及诊断过程：根据故障现象判断，这种现象可能是电脑主机有关或者主板上电池电压不够造成的。更换备用的电脑主机，机床故障现象没有消除;进一步测量给主板供电的电池，发现电压只有2.5 V（正常为3 V）。更换主板电池后，测试后机床恢复正常。
（3）分析原因及解决方法：电压降低，不能给主板提供足够的电量，只需更换电池即可。
4 故障四
（1）故障现象：机床开机后显示ERR，不走程序，且机床报警。
（2）故障分析及诊断过程：查阅相关技术手册，出现ERR是没有反馈信号造成的[2]。检查反馈信号联线，发现该信号线断路。更换新的信号线后，机床恢复正常。
（3）分析原因及解决方法：长期使用机床，使线路老化，或操作不当，都有可能导致信号线折断。只需更换损坏的信号线，故障自然消除。
5 故障五
（1）故障现象：DK7732数控线切割机床在加工零件时，加工出来的零件不对称。
（2）故障分析及诊断过程：出现此类现象可能是由电气控制部分故障或步进电机在工作时丢步造成的。先检查电气控制部分，没有发现问题;进一步检查步进电机，发现X轴的步进电机存在丢步现象。更换X轴驱动控制卡，故障现象依然存在。更换了有磨损痕迹的导论，并调整丝杠间隙后，启动机床试加工零件，加工精度完全符合技术要求。
（3）分析原因及解决方法：长期使用使磨损，传动精度降低。更换相同类型的导论并调整丝杠传动间隙，故障消除。
6 故障六
（1）故障现象：DK7732数控线切割机床在使用时发现切割圆形件时切割线不重合。
（2）故障分析及诊断过程：出现这种现象应该是步进电动机的相序混乱造成的。检测步进电动机各轴的驱动控制卡，发现机床X、Y轴步进电机控制卡接线相序不正常，同时检测到X控制卡上的光电耦合器也存在问题。重新测定并调整各轴的相序，用4N33替换损坏的光电耦合器，试加工零件，测量后零件精度完全符合设计要求。
（3）分析原因及解决方法：相序混乱是厂家安装调试时没有按正确的相序连接，重新测量并调整好，机床即可正常工作。
7 故障七
（1）故障现象：DK7732数控线切割机床在工作时，X轴不转动，同时声音较大;有时X轴也转动，但启动回零指令后，机床不归零点。
（2）故障分析及诊断过程：①步进电机本身出现问题;②步进电机与X轴驱动控制卡之间的连线故障;③X轴驱动控制卡出现故障。采用“分开法”单独检测步进电机，电机工作正常;检查步进电机及X轴驱动控制卡之间的信号联线及插头，没有松动及断路现象;进一步检查X轴驱动控制卡，发现集成电路TLP521-4工作异常。更换同型号集成电路后，X轴恢复正常工作。但高频发生器没有信号输出，发现集成电路7555和NE555两个元器件损坏。更换后，高频恢复正常。
（3）分析原因及解决方法：由于机床年代久远，并长期工作在恶劣环境下，元器件易发生短路现象。操作人员在使用设备过程中，要及时检查，保证机床正常工作。
在实际生产中，数控设备的完好是保证企业正常运转的保证。当数控设备发生故障时，迅速找到故障的原因和部位。一方面，修复故障不仅涉及很多的技术内容，而且许多决策更依赖于技术人员个人的经验、技术和技巧。另一方面，为了满足生产的需要，所用数控设备种类繁多，尤其对于一些早期的数控设备发生故障的概率更高。因此，建立数控设备维修档案，选择先进的诊断仪器，采取正确的诊断方法，掌握维修技巧，把数控设备修好、用好、管好。
参考文献
[1] 王平.数控机床与编程实用教程[M].北京：化学工业出版社，2007.
滚动轴承故障诊断实例 篇5
1 滚动轴承故障常用的诊断方法
滚动轴承故障诊断的方法很多, 根据检测与诊断所采用的状态分量来分类, 即按照测取信号的性质来分类, 其诊断方法主要有温度检测法、油样分析法、噪声检测法和振动检测分析法等。下面简单介绍一下前两种常用方法。
温度检测法就是如果滚动轴承存在缺陷, 轴承的温度很快会发生变化, 对滚动轴承进行温度检测的方法很早就用到。但是, 对于表面剥落或裂纹、压痕等轴承转动面上的局部损伤, 在初期阶段几乎不可能利用温度变化检测出来。因此, 根据温度变化进行诊断, 在实践中并不理想。但是在工业现场, 对滚动轴承的材料或润滑剂等制定温度界限, 监视轴承在正常和异常状态下的温度范围, 对维持轴承正常运行至关重要。
油样分析法就是当滚动轴承在工作时, 滚道面与滚动体之间形成油膜, 导致内圈和外圈之间有很大的电阻。如果滚道面或滚动面上存在缺陷, 油膜就会遭到破坏而使电阻变小。油膜电阻法就是利用这一性质对滚动轴承的润滑状态进行诊断, 该方法对磨损、腐蚀一类缺陷比较敏感, 通常适用于旋转轴外露的工作场合。
科学技术的不断发展, 使越来越多新的检测技术和诊断方法不断出现并应用于轴承工况监视与诊断中, 例如光纤技术。但是由于种种原因和局限性, 这些技术还未能真正普及应用于实际的轴承故障诊断中。
2 基于SVM的滚动轴承故障诊断的算法设计
根据支持向量机的基本原理和算法, 结合滚动轴承故障诊断的特点, 基于SVM的故障诊断方法可以分为三个阶段。
2.1 数据处理阶段
对滚动轴承的原始振动数据提取特征向量, 得到每种状态下的数据样本, 此阶段又叫做特征提取阶段。
2.2 训练阶段
用支持向量机对处理好的数据样本进行训练, 确定各参数的值, 找到训练样本中的支持向量, 并据此确定最优分类超平面。
2.3 诊断阶段
将待分类的故障数据输入到以上训练好的SVM诊断模型中进行诊断, 确定其故障类型。
本文使用Case Western Reserve University Bearing Data Center的实验数据进行仿真验证, 分析实验数据, 假设我们简单的将轴承状况分为四大类:正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障, 并且用标签1、2、3和4分别代表四种状态类别。那么第一阶段对四份原始震动数据提取数据样本, 同时建立相应标签, 然后分成训练样本与测试样本;第二阶段建立SVM四分类模型, 同时对处理好的数据样本进行训练;第三阶段进行将待分类的故障数据输入到以上训练好的SVM诊断模型中进行诊断。
3 仿真实验
分析Case Western Reserve University B ea rin g D ata C en ter的实验数据, 可知轴承故障的类别由负载数、轴承故障位置和轴承故障大小三个因素决定。仿真验证前期设定其中两个因素不变, 第三个因素改变, 比如设定负载数为1, 轴承故障大小为0.0 0 7, 不定轴承故障位置, 这样有四个类别:正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障。分别用标签1、2、3和4代表这四个类别, 依此原则进行大量仿真实验。
根据所提供数据的完整性, 在前面的实验基础上, 定负载数不变, 轴承故障位置和故障大小改变进行仿真实验, 其中轴承故障位置有内圈、外圈和滚动体三个地方, 其中外圈故障为三点钟方向故障, 轴承故障大小取0.007、0.014和0.021三种情况, 这样就有十个类别:正常、故障大小为0.007的滚动体故障、故障大小为0.014的滚动体故障、故障大小为0.021的滚动体故障、故障大小为0.007的内圈故障、故障大小为0.014的内圈故障、故障大小为0.021的内圈故障、故障大小为0.007的外圈故障、故障大小为0.014的外圈故障、和故障大小为0.021的外圈故障。分别用标签1、2、3、4、5、6、7、8、9和10代表这十个类别, 依此原则分别取0、1、2和3负载下的数据样本进行仿真验证。
4 结语
支持向量机是统计学习理论中最年轻的部分, 它较好地解决了以往许多学习方法中小样本、非线性和高维数等实际难题, 并克服了神经网络等学习方法中网络结构难以确定、收敛速度慢、局部极小点、过学习与欠学习以及训练时需要大量数据样本等不足, 可以使在小样本情况下建立的分类器具有很强的推广能力, 这对故障诊断而言具有很强的现实意义, 为滚动轴承故障的智能诊断提供了一种新的研究方法。本文在详细叙述了统计学习理论和支持向量机算法的基础上, 将支持向量机方法成功地应用到滚动轴承故障诊断中。
摘要：滚动轴承是各种机械设备中最常见的零部件, 同时也是易损坏的零件之一。机械的许多故障都与滚动轴承有关, 它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。因此开展对滚动轴承的故障诊断具有很现实的意义。再分析了支持向量机的基本理论后, 提出了基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法, 并且进行了MATLAB仿真实验, 验证支持向量机的诊断效果, 实验结果表明此方式适用于滚动轴承故障诊断。
关键词：滚动轴承,故障诊断,支持向量机,MATLAB
参考文献
[1]袁幸, 段志善.转子一轴承系统故障非线性振动响应识别方法的研究[J].机床与液压, 2008 (4) :331-333.
[2]张浩然, 韩正之, 李昌刚.支持向量机[J].计算机科学, 2002, 29 (12) :135-137.
[3]韩捷, 张瑞林.旋转机械故障机理及诊断技术[M].北京:机械工业出版社, 2007:24-44.
[4]赵晓玲.滚动轴承故障振动检测方法[J].重庆科技学院院报, 2007, 9 (1) :41-4 4.
滚动轴承故障诊断实例 篇6
滚动轴承在其运转过程中必然会产生振动,当轴承元件表面出现局部损伤类故障时,损伤点与轴承其他元件表面发生接触都会产生冲击作用,这样就会使得振动加剧,同时导致轴承系统的瞬时高频共振。故障诊断的首要任务就是要将共振信号中的故障特征提取出来[1]。
小波包变换技术通过对振动信号进行小波包分解,可以得到每一频带内振动信号的变化规律,然后可以从中提取出能够真实反映轴承冲击振动现象的特征频带信号。近年来,小波包变换技术被广泛应用于振动信号故障诊断中。Wu等[2]从振动信号中提取小波包节点能量并将其作为内燃机故障诊断的特征参数,张军等[3]应用该方法对滚动轴承故障模式进行了有效识别;万书亭等[4]对滚动轴承的振动信号进行了小波包分解和重构,对重构后的信号进行Hilbert变换得到了包络信号,有效地提取出了能够表现故障特征的信息;Nikolaou等[5]则结合能量算法直接对重构信号进行FFT变换,有效地诊断出了轴承元件的故障缺陷。
由于轴承出现故障会产生明显的冲击信号,所以导致信号的能量会集中在某一频段内,且该频段内包含着最丰富的低频故障信息,将此处共振信号中的故障特征提取出来成为故障诊断的关键。本文在现有研究的基础上,提出将小波包能量法与小波包络解调法相结合的滚动轴承故障诊断方法;并针对目前故障特征提取无法自动完成的问题,提出了滚动轴承故障特征参数自动提取方法。
该小波包能量法与小波包络解调法相结合的故障诊断方法应用步骤如下:(1)根据轴承结构尺寸计算轴承故障的特征频率;(2)选择合适的小波函数和分解级数,对原始信号进行小波包分解和单支重构得到各节点的小波包系数;(3)计算小波包能量,选取能量集中的频段进行Hilbert变换,获得信号包络谱;(4)应用特征参数自动提取方法,计算各特征频率对应的包络谱值,并依此进行故障诊断。
1 小波包变换技术在滚动轴承故障分析中的应用
1.1 滚动轴承实验数据
本文用到的滚动轴承实验数据来自美国Case Western Reserve University电气工程实验室,实验轴承型号为SKF6205,采样频率为12kHz,采样点数为8192,实验转速为1730r/min。故障轴承在受载运转过程中,损伤点同与之相互作用的部件表面接触时会产生一系列的冲击脉冲力,其频率可以根据轴承的几何尺寸以及轴承的旋转频率求出,该频率称为轴承部件的故障特征频率[6]。通过计算可以得到滚动轴承的各部件的特征频率如表1所示。
Hz
滚动轴承正常工况与内圈故障信号时域波形如图1所示。为突出时域信号特征只截取其中4096个采样点。从图1可以看出,滚动轴承出现故障时,产生了幅值很大的振动信号,并且可以看到信号中存在着明显的等间隔冲击成分,但无法直接根据时域信号判断出故障产生的原因和部位。
1.2 小波包分解与节点能量分析
将原始信号进行3层小波包分解,小波函数选择db10[7]。第3层中各节点重构信号的频带范围分别为:节点(3,0)———[0,750]Hz、节点(3,1)———(750,1500]Hz、节点(3,2)———(2250,3000]Hz、节点(3,3)———(1500,2250]Hz、节点(3,4)———(5250,6000]Hz、节点(3,5)———(4500,5250]Hz、节点(3,6)———(3000,3750]Hz、节点(3,7)———(3750,4500]Hz。
图2所示为轴承振动信号进行小波包分解、重构、能量计算、归一化后的各频段能量分布情况(纵坐标采用量纲一单位)。从图2a中可以看出,轴承正常运行时,振动加速度信号的能量主要分布在低频段节点(3,0)处,其频段为(0,750]Hz,这是由周期性振源引起的响应。如图2b所示,当轴承内圈出现故障时,振动加速度信号的能量主要分布在高频段节点(3,6)处,其频段为(3000,3750]Hz,这是由于轴承的振动信号具有明显的调制特点,因此轴承的故障信号被调制在频率较高的信号中;同时,轴承出现故障时振动信号中包含了相应的冲击成分,导致信号的能量会集中在某一频段内[8,9]。以上分析表明,故障信号能量集中分布在3000~3750Hz之间,相应的故障冲击信号被调制在该频段中,为获取故障信号的频率特征,有必要对能量集中的频段信号进行进一步分析。
1.3 小波包络谱分析
通过解调能量集中频段的振动信号可得到反映故障特征频率的包络信号,对此包络信号进行分析,即可诊断出轴承的故障。为产生对比效果,将故障信号中能量分布相对少的(3,4)节点与能量相对集中的(3,6)节点的重构信号同时进行包络谱分析,得到的包络谱如图3所示。从图3中可以看出,能量分布少的节点(3,4)处功率值小且故障频率处谱线不突出,相比之下能量相对集中的节点(3,6)处,其功率值是节点(3,4)的100倍左右,而且在155.3Hz附近有一条幅值明显的谱线,对比表1所示的轴承故障的特征频率值,可知是轴承内圈发生了故障。
2 基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法
能量集中的小波包分解频段包含着滚动轴承的故障信息,故障部位不同,包络谱出现峰值的频率不同,可以提取此频段中各特征频率处的包络功率谱值并将其作为故障诊断特征参数。而在实际中,由于受轴承的制造装配误差、轴的转速不稳和滚子摇摆等很多其他因素的影响,轴承的实际特征频率会在一个小范围内波动甚至会有一个跳跃,计算出的故障特征频率与实际包络谱中的故障特征频率总是存在差异[10],小波包络谱特征值需要进行人工提取,这给滚动轴承的故障诊断带来了较大的难度。
针对这一问题,提出一种从小波包络谱中自动计算特征参数的方法,其步骤如下。
(1)计算各频段信号能量。各频段能量E(3,i)可表示为
式中,dik为小波包节点(3,i)的各离散点的幅值(i=0,1,…,7;k=1,2,…,n)。
本例中采样点数为8192,分解到第3层离散点数n=1024。
(2)选择能量相对集中的节点(3,x)。节点(3,x)的能量为
(3)自动计算故障特征参数。对各种工况中能量集中的节点的重构信号进行Hilbert变换,获得小波包络谱。设包络谱为W(f),按特征频率从小到大顺序:F1为保持架频率包络谱值;F2为旋转频率包络谱值;F3为外圈频率包络谱值;F4为滚动体包络谱值;F5为内圈包络谱值。由于计算出的故障特征频率与实际包络谱中的故障特征频率总是存在差异,所以特征值需要在一定范围内寻找,设特征频率差异为δf,包络频谱间隔为Δf,令m=δf/Δf[11]。在能量集中的节点(3,x)的包络谱中自动计算旋转频率及各故障特征频率处的特征参数,计算公式为
(4)特征参数归一化。为了增强各个模式下的样本的聚类性,进行特征参数归一化处理:
表2所示为滚动轴承表面损伤故障诊断结果。当滚动轴承无故障时,小波包络谱上旋转频率处特征值F2最大,所对应的滚动轴承元件故障特征频率处的取值F3、F4和F5均较小;而当出现内圈故障时,小波包络谱表现出了内圈故障特征频率,此时,特征值F5最大;其他故障类型同理。
3 实际诊断应用
应用基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法,笔者在燕山大学轧机研究所的减速箱故障中提取到了滚动轴承点蚀故障信息,并成功地对其进行了故障识别。故障轴承型号为6406,转速为900r/min,采样频率为5000Hz,采样点数为8192。经计算得出该轴承各种类型的故障特征频率:外圈故障特征频率为37.9Hz,内圈故障特征频率为67.1Hz,滚动体故障特征频率为49.8Hz。图4a给出了该减速箱在故障运转状态下,减速箱底座上某点测得的振动信号的时域波形,时域波形中为突出信号特征,只截取了4096个采样点,故障信号被各种其他周期信号和噪声信号淹没,无法判断故障类型。
对时域信号进行小波包能量计算得到故障信号频段能量分布如图4b所示,可以看出故障信号在节点(3,4)处能量最大,其共振频段的频率范围为[2187.5,2500]Hz。对该频段的小波包重构信号进行Hilbert变换得到的小波包络谱如图4c所示,观察到该谱图在38.9Hz频率处有明显峰值,这与计算得出的外圈故障特征频率37.9Hz相近,初步推断该齿轮箱的故障类型为外圈故障。打开减速箱机盖后发现轴承外圈发生点蚀,与分析结果一致。
4 结论
(1)滚动轴承出现表面损伤类故障时,轴承振动信号的能量会在一些频带内增强,故障信号被调制在了能量集中的频段中。
(2)选取小波包能量集中的频段,通过对该频段的小波包重构信号进行包络解调,能够得到只含故障信息的低频包络信号,其频谱为小波包络谱;从小波包络谱中可以观察滚动轴承特征故障。
(3)提出了滚动轴承特征参数提取无法自动完成的解决方案,实现了滚动轴承特征参数的自动提取。
(4)实际减速箱故障诊断结果表明,小波包能量法与小波包络解调法相结合可以有效识别滚动轴承表面损伤的故障模式。
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滚动轴承故障诊断实例 篇7
现场对用电机作原动力带动泵的振动检测, 通常是将电机与泵脱离, 然后单独测试, 初步判断故障是否来自于电机端, 但电机脱开联轴器后处于非负载状态, 有些振动症状无法表现出来, 即便能感觉到振动, 也不是真实情况下的振动烈度。同时, 单凭人工判断, 无法给出具体故障来源, 只能将电机或泵送修, 大大增加了维修成本, 同时影响正常的生产, 导致不必要的损失。
滚动轴承故障诊断原始的方法是将听音棒 (或螺丝刀) 接触轴承座部位, 靠听觉来判断有无故障。虽然训练有素的人能觉察到轴承刚发生的疲劳剥落与损伤部位, 但受主观因素的影响较大。滚动轴承产生的冲击脉冲信号不同于一般机器的振动信号, 它的振动信号频率范围很宽, 信噪比很低, 信号传递路径上的衰减量大, 提取它的特征信息必须采用一些特殊的检测技术和处理方法。冲击脉冲法就是诸多方法中的一种, 既快速、简单又准确, 再结合其他的振动诊断技术, 就可较准确地判断出轴承故障了。
冲击脉冲法可在轴承正常工作下测定轴承的状况而不受机械的原始设计、大小、振动或噪声的影响, 其仪器在测试时能排除机器和轴承本身的振动影响, 直接判断轴承的状态和寿命。并能早期发现和识别滚动轴承因制造不良、装配不良、润滑不良及使用中旋转面产生伤痕等与轴承寿命有关的异常原因、劣化程度和发展趋势。通过冲击脉冲传感器检测振动值进行FFT分析, 得出轴承的振动频率, 据此可判断轴承状态。冲击脉冲值dBm、dBc以分贝为单位, dBm是在时间窗中最大的冲击脉冲值, 代表滚动轴承的最大损坏程度;dBc代表轴承的润滑情况, 通过这两个数据能够直观判断轴承存在的是自身或润滑问题。
轴承故障频率评定参数包括外环故障频率 (BPFO) 、内环故障频率 (BPFI) 、保持架故障频率 (FTF) 和滚动体故障频率 (BSF) , 只要知道滚动轴承实际尺寸及转速, 通过冲击脉冲仪器就可以读出这些故障频率数据, 但为确认是否有其他原因导致, 一般在实际故障诊断中还结合测量轴承的水平、垂直、轴向三个方向的振动频谱, 进行振动分析来确定问题所在。下面的实例中就应用了EVAM软件进行谱频分析, 只需要在该软件的故障征兆选单中选择轴承损坏, 即可实时测量显示出轴承各故障频率值。
二、滚动轴承故障诊断实例
中海油深圳分公司某油田的2021原油外输管线泵在2010年5月28日更换电机后出现较大振动, 现场人员通过脱开电机和管线泵, 单独运转电机时发现有轻微振动, 但不明显, 无法准确判断振动来源, 故而不可能盲目的拆掉设备送陆地检修, 但由于该设备用于原油输送, 一旦因故障引起火灾, 后果不堪设想, 因此必须及时诊断出问题来源。
通过冲击脉冲法测量了电机驱动端轴承 (型号6216、转速3575r/min、60Hz、空载) 处振动情况, 振动频谱如图1所示, 冲击脉冲值 (dBm/dBc=11/0) 较小, 由于该轴承空载时基本不受力, 故空载时的冲击脉冲值较小不能反映负载受力时的情况, 负载时冲击脉冲值会更大;冲击脉冲频谱中存在明显的轴承外圈故障频率 (BPFO) 及轴承内圈故障频率 (BPFI) 的信号及其高次谐波, 并且外圈故障频率值较大, 问题应该是在轴承外圈处, 但该轴承为新换, 这就令人感到不解。又测量了该处水平方向振动速度有效值分别为1.64mm/s和2.38mm/s, 虽然不大, 但频谱中都出现有60Hz振动频率及其谐波, 同时还出现305.625Hz的振动频率, 该频率为轴承外圈故障频率 (图2) 。接着又测量了垂直方向振动速度有效值为7.76mm/s, 振动较大, 频谱中振动幅值较高的频率成分主要为305.625Hz (图3) , 进一步说明电机驱动端轴承存在问题。
同时还测量了电机非驱动端轴承状况, 冲击脉冲值dBm d Bc=10/2, 软件显示绿色状态, 润滑良好, 轴承水平方向振动有效值分别为1.5m/s和2.10mm/s, 垂直方向振动有效值为1.34mm/s, 均不高。
综合以上分析认为2021管线泵电机驱动端垂直方向振动较大, 垂直方向振动频谱中主要为轴承外圈信号, 冲击脉冲频谱中同时出现有明显的轴承外圈、内圈信号及其高次谐波, 说明该轴承存在问题, 主要是轴承外圈, 还有可能存在安装不良、轴承磨损或轴承间隙过大引起的松动。
三、拆解结果及处理效果
拆解结果发现电机驱动端轴承座内孔失圆并且带一定的锥度, 电机转动时不带负载振动不明显, 当有较大转矩时, 电机驱动端轴承跑外圈很严重, 导致转子不平衡, 引起比较明显的振动, 尤其是垂直方向的振动。
滚动轴承故障诊断实例 篇8
支持向量机 (SupportVectorMachine, SVM) 是数据挖掘中的一项新技术, 是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它最初于20世纪90年代由Vapnik提出, 近年来在其理论研究和算法实现方面都取得了突破性进展, 开始成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段。SVM通过结构风险最小化原理来提高泛化能力, 较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小等实际问题[1]。
航空发动机是一个非常复杂的非线性系统, 而滚动轴承又是该系统中常用的部件之一, 由于其经常在高温、高压、高负荷等十分恶劣工作环境中运行, 所以极易出现故障。尤其是当某种损伤还处于早期阶段时, 由它们引起的故障信号常常隐藏在轴承正常振动信号之中而难以被发现, 传统的频谱分析根本无法将其判断出来[2]。而小波包由于其细微的频率分辨力, 可将这些早期微弱的故障信号分离出来, 从而发现轴承的早期故障。采用支持向量机对滚动轴承进行故障诊断的方法以统计学习理论为基础, 具有简洁的数学形式, 能进行直观的几何解释, 可以有效的克服神经网络诊断方法中的算法收敛速度慢、受网络结构复杂性和样本复杂性的影响较大、容易出现“过学习”或泛化能力低等缺陷, 在样本很少的情况下具有较好的分类推广能力。本文应用小波包分解的方法进行滚动轴承的故障特征向量提取, 并采用SVM方法对其进行的故障诊断, 取得了良好的诊断效果。
1支持向量机原理
支持向量机是一种建立在统计学习理论和结构风险最小化原理基础上的新型学习机器[3,4]。
SVM的基本思想为:首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间, 然后在这个新空间中求取最优线性分类面, 采用该最优分类面对要进行分类的两类样本进行分类。最优分类面是一种分类超平面, 它不但能够将所有训练样本正确分类, 而且使样本中离分类面最近的点到分类面的距离 (定义为分类间隔) 最大, 如图1所示。
设线性可分样本集为: (xi, yi) , i=1, …, n, xi∈Rd, 其中y∈{+1, -1}是类别符号, d维空间中线性判别函数的一般形式为f (x) =wx+b, 相应的分类面方程为wx+b=0, 其中w是分类面的法向量。当该分类面为最优分类面时, 即分类间隔最大时, 处于wx+b=1和wx+b=-1上的训练样本点就称为支持向量。
对于非线性分类, 可使用一个非线性映射Φ把数据样本从原空间R映射到一个高维特征空间Ω, 再在高维特征空间Ω上求最优分类面。为了避免因为高维特征空间Ω的维数过高带来的复杂的直接计算, 支持向量机选取一种核函数K (xi, yi) 来对应某一变换空间的内积, 即K (xi, yi) =Φ (xi) Φ (xj) , 而这种内积运算是可以用原空间中的函数实现的。因此, 在最优分类面中采用适当的内积函数就可以实现某一非线性变换后的线性分类, 而且没有增加额外的复杂计算, 这样原空间分类面的方程就可以写成w·Φ (xi) +b=0。此时, 分类面应满足的约束为
yi (wΦ (xi) +b) ≥1-ξi;i=1, 2, …, n (1)
(1) 式中: ξi≥0为松弛变量, 用于“软化”对线性可分问题间隔的要求, 即允许有不满足约束条件的样本点存在。因此, 构造最优分类面的问题被转化为在式 (1) 的约束下, 求最优化问题
(2) 式中常数C>0是一个惩罚参数。这是一个凸二次优化问题, 能够保证找到的极值解就是全局最优解, 可利用Lagrange函数使原问题转化为较简单的对偶问题, 即在约束条件
按式 (3) 求出优化系数αi后, 对于给定的测试样本x, 支持向量机分类器的分类函数的一般形为
由分类函数的正负即可判定所属的类别。
常用的核函数有
多项式核函数
K (x, xi) =[ (xi, x) +1]d (5)
径向基核函数 (RBF)
Sigmoid核函数
K (x, xi) =tanh[v (xi, x) +c] (7)
本文中所使用的SVM算法选取的是径向基核函数。
2基于SVM的故障诊断算法
采用支持向量机方法对发动机滚动轴承的早期故障进行诊断, 首先根据选取的早期故障特征向量样本建立相对应的轴承运行状态的分类器;然后将采集到的轴承振动信号进行小波包分解, 提取信号各频带的能量作为信号的特征向量;再将这些建立起来的特征向量序列输入利用支持向量机建立起来分类器, 通过输出结果对发动机轴承系统的早期故障进行识别, 从而实现对发动机轴承系统早期故障状态的检测和诊断[5]。
2.1基于小波包分解的特征向量的选取
当轴承的内圈、外圈出现点蚀等故障时, 会产生一定 (特征) 频率的冲击, 引起轴承振动。该振动信号经m层小波包分解后, 原振动信号的能量被分解到2m个正交频带上。信号在2m各频带上的能量总和与原信号的能量一致, 每个频带内的振动信号表征原信号在该频率范围内的振动信息[6]。当滚动轴承发生早期故障时, 虽然故障信号十分微弱, 但是由于小波包细微的频率分辨力, 可以显示故障信号各个频带能量分布的明显变化, 即滚动轴承振动信号经小波包分解后在各频带上的投影与正常状态下的不同。因此可将振动信号在各频带投影序列的能量或与能量对应的值作为特征向量。这种基于“频带—能量—运行状态”的特征提取步骤如下[7]。
(1) 将采样信号进行小波包分解 (分解层数视信号的复杂程度而定) , 对小波包分解系数重构, 提取各频带范围的信号。Sij表示第i层的第j个结点的重构信号。
(2) 求各频带信号的总能量。设信号Sij对应的能量为Eij, 则有:
(8) 式中d
(3) 构造特征向量。以信号各频带能量为元素构造一组特征向量T:
T=[Ei0, Ei1, …, Eik];k=2i-1 (9)
(4) 特征向量的归一化。由于各频段的能量值可能会比较大, 为了方便数据上的分析, 需要对特征向量T进行归一化处理:
P=[Ei0, Ei1, …, Eik]
2.2SVM诊断模型的建立
支持向量机诊断方法在解决多类故障诊断的问题上通常的方法是构造一系列两类故障分类机, 每一种SVM分类器将一类故障与剩下的所有故障区分开, 这样需要构造的SVM故障分类器的数目就等于故障模式个数。
我们可以利用获得的αi, b以及支持向量 (xi, yli) 根据 (4) 式建立如下的分类函数, 得到第l类故障的诊断模型:
利用该诊断模型, 即可根据故障输入模式, 判断故障类型。若第l个诊断模型的输出等于1, 则有第l类故障发生;若第l个诊断模型的输出等于-1, 则无第l类故障发生。
3诊断实例
选取型号为6203Z/Z1的滚动轴承为实验对象, 采用人工方法分别对该型号的轴承内圈和外圈进行加工以产生直径为φ、深度为d的早期点蚀故障。这样可以得到轴承的四种状态:正常、内圈损伤 (φ=0.7 mm, d= 0.7 mm) 、外圈损伤Ⅰ (φ=0.7 mm, d= 0.7 mm) 、外圈损伤Ⅱ (φ=0.6 mm, d=0.6 mm) , 在实验台轴转速为960 r/min下进行试验。采用加速度传感器, 以5 kHz的采样频率对以上各种状态下的轴承振动信号进行采样。
将采集到的振动信号用db4小波基进行3层小波包分解, 得到23=8组小波系数, 每组小波系数所描述的信号频带宽度为:5 000/2/8=312.5 Hz。分别提取第3层这8组从低频到高频的特征信号, 这样可以得到一组与振动信号相对应的能量序列{Ej|j=0, 1, …, 7}, 由此确定以此能量序列对应的特征向量P= (Ej0, Ej1, …, Ej7) 作为设计的支持向量机分类器的训练样本, 以此确定特征向量与滚动轴承运转状态之间的关系。
分别对滚动轴承的4种运行状态建立4个两分类器F1, F2, F3, 和F4。F1用于区分正常状态与其他状态 (内圈损伤、外圈损伤I和外圈损伤Ⅱ) ;F2用于区分内圈损伤状态与其他状态 (正常、外圈损伤I和外圈损伤Ⅱ) ;F3用于区分外圈损伤状态与其他状态 (正常、内圈损伤和外圈损伤Ⅱ) ;F4用于区分外圈损伤II状态与其他状态 (正常、内圈损伤和外圈损伤Ⅰ) 。取试验台得到的这4种轴承运行状态的特征向量各30组, 其中20组作为训练样本, 用于生成相应的分类器, 如表1。
注:其中各能量序列所代表的频带宽度如下:E30 (0—312.5 Hz) , E31 (312.5—625 Hz) , E32 (625—937.5 Hz) , E33 (937.5—1 250 Hz) , E34 (1 250—1 562.5 Hz) , E35 (1 562.5—1 875 Hz) , E36 (1 875—2 187.5 Hz) , E37 (2 187.5—2 500 Hz) 。
其余10组作为测试样本, 用于验证该分类器的正确性, 实验结果如表2。
从表2可以看出, 对于输入的测试样本, 分类器F1的输出结果中共有两个样本被错分;分类器F2和F4的输出结果中各有一个样本被错分;而F3则对所有样本都进行了正确分类, 所有分类器的诊断正确率达到了95%以上。可见, 在本文所建立的实验条件下利用支持向量机建立的早期故障诊断分类器能够准确地对所选择滚动轴承的早期故障进行诊断, 这也说明使用小波包和支持向量机相结合的方法在滚动轴承的早期故障诊断中是可行、有效的。
摘要：针对航空发动机故障诊断过程缺乏大量实际故障数据的问题, 提出了一种基于支持向量机和小波包相结合的滚动轴承的早期故障诊断方法。该方法利用有限的故障样本, 以结构风险最小原理为基础, 建立滚动轴承早期故障特征与其运行状态之间的对应函数关系, 即故障分类器, 并以该函数的输出判定轴承的早期故障类型。实验结果表明, 小波包分析能够有效的提取滚动轴承中微弱的早期故障特征, 支持向量机可以对这些早期故障特征进行准确识别。
关键词：早期故障诊断,支持向量机,滚动轴承,小波包
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滚动轴承故障诊断实例 篇9
滚动轴承是机械设备中应用最广泛的零部件,许多机械的故障都与滚动轴承的状态有关。与别的机械零件相比,滚动轴承有一个很大的特点,这就是其寿命离散性很大,即用同样的材料,同样的加工工艺,同样的生产设备,同样的工人加工出一批轴承,其寿命相差很大。由于轴承的这个特点,在实际使用中就出现这样一种情况,即有的轴承已大大超过设计寿命而依然完好地工作,而有的轴承远未达到设计寿命就出现各种故障。
由此看来,轴承虽然很重要,但对轴承定时维修是很不科学的,要进行工况监测与故障诊断,改传统的定时维修为视情维修或预知维修,这不但可以防止机械工作精度下降,减少或杜绝事故发生,而且可以最大限度地发挥轴承的工作潜力,节约开支,具有重要意义。因此,滚动轴承的工况监测与故障诊断引起了国内外许多科技人员的重视。
1 滚动轴承典型故障机理
滚动轴承在工作时,一般是外圈与轴承座或机壳相联接,固定或相对固定;内圈与机械的传动轴相联接,随轴一起转动。在机械运转时,由于轴承本身的结构特点、加上装配误差及运行过程中出现的故障等内部因素,以及传动轴上其他零部件的运动和力的作用等外部因素,当轴以一定的速度并在一定载荷下运转时对轴承和轴承座或外壳组成的振动系统产生激励,使该系统振动,其振动产生的机理可用图1表示。
在实际诊断中,人们通过在轴承座或外壳适当位置布置传感器拾取的振动信号是上述各种内部和外部激励源施加于轴承以及轴承座和外壳组成的振动系统的综合振动。在这综合振动中,最感兴趣的是运行故障这一内部因素所引起的振动信号。为了能够更有效的把故障特征从综合振动中提取出来,首先需要研究滚动轴承内部3种因素引起的振动信号各自的特征。根据振动的起因,以及目前的研究成果,大致可分为3种形式:一是与结构有关的轴承振动。这种振动主要是由来自滚动体接触方向的作用力引起轴承套圈的弹性变形以及受径向载荷的作用,轴承旋转时其刚度的变化而引起的。二是与轴承制造有关的振动。这种振动主要由轴承在制造过程中的缺陷而造成的,如轴承零件的圆度、波纹度、粗糙度、伤痕、缺陷及保持架引起的振动。三是与使用有关的振动。这种振动主要由轴承在装配、安装及使用过程中在轴承零件表面产生伤痕或疲劳剥落点,引起轴承的异常振动和噪声。
2 振动信号的幅域参数指标
利用幅域参数指标对滚动轴承早期故障进行监测和诊断是轴承故障的简易诊断法,其目的是初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障。对信号的幅域进行统计分析可以得到的参数指标有:均方根值、峰值、峰值因子、峭度、脉冲因子、裕度因子和波形因子等[1]。这些指标对故障和缺陷足够敏感,对信号的幅值和频率不敏感,即与机器的运行工况无关,只依赖于信号的幅值概率密度函数,能直观的反应出机械设备的故障特征。
2.1 有量纲参数指标
对轴承振动信号进行幅域处理最常用的有量纲指标是均方根值(RMS)和峰值(PEAK)。
1) 均方根值信号{xi}(i=1～N,N为采样点数)的振幅瞬时值随着时间不断变化,作为表现这种振动变化大小的方法广泛地使用均方根值,其表达式为:
用均方根值度量滚动轴承的振动量既考虑到振动时间变化的经历过程,同时又表示出机械振动能量的大小,如速度有效值与动能有关,加速度有效值的大小,将直接关系到惯性力的大小。由于均方根值是对时间的平均,所以对具有表面裂纹无规则振动波形的异常,可用其测量值作为恰当的评价。但对于表面剥落或伤痕等具有瞬时冲击振动的异常是不适用的。因为冲击波峰的振幅大,但持续时间短,如作时间平均,则有无峰值的差异几乎表现不出来。对于这种形态的异常,可用峰值进行判断。
2) 峰值把振动信号{xi}分成n段,找出n个峰值{Xpj}(j=1～n),则振动信号的峰值为:
瞬时现象,特别对早期轴承表面损伤,非常容易由峰值的变化检测出来。它对滚动体和保持架的冲击及突发性外界干扰等原因引起的瞬时振动比较敏感。比起均方根值,峰值的变化可能很大。测量滚动轴承振动峰值的实际意义在于它表示轴承振动某一时刻的最大值。当检查一个轴承的好坏时,表面损伤类故障与峰值大小有直接的关系。
2.2 无量纲参数指标
无量纲幅值参数只受概率密度函数的影响,不受轴承的结构参数和运转速度影响,这些优点使之可以较好地完成轴承的疲劳诊断[2]。
1) 峰值因子C(crest factor) 峰值因子定义为峰值与均方根值之比,表示波形是否有冲击的指标,其表达式为:
C=XPEAK/XRMS (3)
从理论上可知,正常轴承的振动信号的峰值因子大约为2.5～3.5,一般来说,高于3.5的峰值因子即预示着损伤。但在失效之前,有时可记录到高达7左右的峰值因子,所以峰值因子只是在信号有明显的脉动性时才可靠。
由于波峰的值不受轴承尺寸、转速及载荷的影响,所以正常异常的判断可非常单纯地进行;通过对波峰因数值随时间变化趋势的监测,可以有效地对滚动轴承故障进行早期预报,并能反映故障的发展变化趋势。
2) 峭度K(kurtosis) 峭度是概率密度分布尖峭程度的度量,表示振动波形中是否有冲击或尖峭程度的值[3]。定义如下:
峭度指标是信号的四次矩,对于信号中存在的微小冲击成分比较敏感,能够反映信号概率密度函数的不对称程度和陡峭程度,反映振动信号中大幅值成分的影响。
振幅满足正态分布规律的无故障轴承,其峭度值约为3。随着故障的出现和发展,峭度值具有与波峰因子类似的变化趋势。此参数指标与轴承的转速、尺寸和载荷无关,主要适用于点蚀类故障的诊断。峭度是不够敏感的低阶矩与较敏感的高阶矩之间的一个折中特征量,如果轴承圈出现裂纹,滚动体或轴承边缘剥裂等在时域波形中都可能引起相当大的脉冲度,用峭度作为故障诊断特征量是有效的。
以下3个无量纲指标要用到另外两个有量纲指标:
绝对平均值:
均方根值:
3) 脉冲因子I(impulse factor)脉冲因子定义为峰值与绝对平均值之比。脉冲因子的表达式为:
I=XPEAK/Xav (5)
当脉冲因子值较大时,表明滚动轴承可能有点蚀;而其值过小时,则有可能发生了磨损。
4) 裕度因子L(clearance factor)裕度因子定义为为峰值与均根方值之比,其表达式为:
L=XPEAK/Xr (6)
裕度指标和峭度指标对于冲击脉冲类故障比较敏感,特别是故障早期时,它们有明显的增加;但上升到一定程度后,随着故障的逐渐发展,反而会下降,表明它们对早期故障有较高的敏感性,但稳定性不好。
5) 波形因子S(shape factor)波形因子定义为均方根值与绝对平均值之比。该值也是用于滚动轴承简易诊断的有效指标之一,其表达式为:
S=XRMS/Xav (7)
表1是无量纲参数指标的比较。
用无量纲参数指标判断滚动轴承故障基本上不受轴承型号、转速和载荷等因素的影响,无需考虑相对标准值或与以前的数据进行比较[4];另外,它们不受信号绝对水平的影响,所以即使测点较以往的地方略有变动,也不至于对诊断产生太大的影响。
3 滚动轴承故障模拟实验
3.1 试验台介绍
图2为轴承故障试验台结构,试验轴承直接安装在电动机输出轴上,由电动机直接带动轴承转动。电动机固定在轴支座上。轴承内圈靠轴向挡圈定位。轴承外圈安装在一个轴承室内,两边用端盖定位。轴承室下端联接一个载荷预调机构,可以通过调整旋纽改变加在轴承上的载荷大小。
电动机参数:ADBE-56-N4型交流电动机,额定功率0.09kW,额定转速1350r/min(22.5r/s)。
轴承参数:型号6305,几何尺寸及有关特征频率见表2。
表2 试验用轴承参数和特征频率
3.2 测量系统
测量系统传感器、信号调理、计算机数据采集分析系统等几部分组成(图3)。传感器测量的振动信号经过放大滤波处理后送到采集板进行模数转换,得到的数字信号存入计算机进行分析处理。测量系统由软件控制实现测量和数据分析。
试验台上安装4个振动加速度传感器(丹麦B&K公司4371型),两个传感器安装在支承座上垂直和水平方向,两个传感器安装在轴承室上垂直和水平方向,安装位置和传感器编号如图2所示。在电机轴自由端安装一个红外传感器,利用其每转输出的脉冲信号进行数据采集板的外触发测量控制,实现转速同步测量。
3.3 模拟故障
选用4个轴承进行试验,其中一个轴承为无故障轴承,另外3个轴承为故障轴承,利用电刻笔在金属表面认为制作点蚀和凹坑的方法,分别模拟生成外圈故障、内圈故障和滚动体故障,如图4所示。
将上述4个轴承分别安装在轴承室内,开启电动机在额定转速下运转,以三种不同采样频率各测量一组振动信号。测量过程由试验台上红外传感器生成的转速同步脉冲信号进行外部触发控制,实现转速同步数据采集。三种采样频率列于表3。
所有测量信号及其相应的分析结果数据均以数据文件形式存储,数据文件的文件名符合DOS系统下的文件名规定,即8位文件名加3位扩展名。文件名中每一位用不同的字母编号表示不同的测量,编号说明见表4。
3.4 测量程序
运用Matlab软件对幅域参数指标(均方根值、峰值、峰值因子、峭度、脉冲因子、裕度因子和波形因子)编程。程序如下:
上述程序计算各参数指标,其计算结果分别见表5(a),(b),(c),(d),(e),(f),(g)。
由表5(a)可以看出:LAHFEZ和LIHFEZ两项中均方根值变化很大,表明有故障;LUHFEZ中均方根值变化不大,表明故障不明显;LRHFEZ中均方根值变化很小,表明没有故障,实验体现了均方根值对内、外圈比较敏感,而对滚动体故障不适用。
由表5(b)可以看出:LAHFEZ和LIHFEZ两项中峰值变化很大,LUHFEZ中峰值相对前两项变化较小,但仍然很明显,均能反映出有故障;LRHFEZ中峰值变化很小,表明没有故障,实验体现了峰值对内、外圈和滚动体故障都很敏感,可以弥补用均方根值进行诊断的缺陷。
振幅满足正态分布规律的无故障轴承,其峭度值约为3。由表5(c)可以看出:LAHFEZ,LIHFEZ和LUHFEZ中的峭度值均大于3.5,其中LUHFEZ中的峭度值明显比LAHFEZ和LIHFEZ中的大,反映出有故障。LRHFEZ1,2,3通道中峭度值都接近于3,表明没有故障,通道4中的峭度值却大于3,这说明:峭度值在没有故障的情况下,可能会出现误报。所以峭度值能反映出各种故障,相对于均方根值和峰值,它对滚动体故障更敏感。
由表5(d),(e),(f)可以看出:峰值因子、脉冲因子和波形因子在有故障和无故障时的值基本没多大差异,反映不出故障;而由裕度因子得出的结果均为复数,处理比较繁琐,且不能很直观的反映故障。
由于各参数指标具有不同的灵敏度和分辨率,单个指标很容易出现误报或者不报。由实验可以看出,在轴承故障诊断中,将均方根值、峰值和峭度3个参数指标综合起来加以考虑,同时进行判断,效果非常明显。
5 结论
本文详细论述了振动数字信号的预处理和检验,并重点研究了振动信号的幅域参数指标的计算及其意义,以及其用于滚动轴承故障诊断的理论依据,重点总结了各参数指标等用于故障诊断的判断依据,并成功应用到3605型轴承的模拟故障诊断中,取得了较好的效果。通过这些实例,可以清楚地看到利用域指标,能检测出系统故障的突变信号。但无量纲参数的某些参数指标对于细小的突变振动信号检测很迟钝。
参考文献
[1]傅勤毅,王峰林,等.滚动轴承故障诊断中的多参数综合判别方法[J].哈尔滨工业人学学报.1997(3):57-60.
[2]Kaewkongka T.,Joe Au Y.H.,Rakowski R.et al.Continuouswavelets transform and neural network for condition monitoring ofrotor-dynamic machinery.IEEE Instrumentation and MeasurementTechnology Conference.2001:1962-1966.
[3]袁云龙.基于峭度-小波包分析的滚动轴承故障诊断[J].新技术新工艺,2008(5):43-46.