轴承方向检测（共7篇）
轴承方向检测 篇1
摘要：本文面向轴承行业的自动化生产, 实现一种基于机器视觉的自适应轴承方向检测算法, 通过主动搜索寻找最佳阈值实现图像最佳分割, 并依据轴承尺度参数快速定位轴承中心, 利用统计特征判定轴承方向。本文算法效率很高, 可以避免人工误判。
关键词：机器视觉,自适应分割,轴承方向检测,特征统计
引言
轴承检测在轴承质量控制中非常重要, 目前, 我国轴承行业制造技术水平低、行业集中度较低, 离轴承强国的标准相距甚远, 行业矛盾突出, 缺少核心技术自主知识产权, 产品结构不尽合理[1]。
考虑到现有接触式的轴承检测技术很难充分满足工业检测需求, 而基于图像的机器视觉检测方法具有非接触、实时可靠, 成本低、自动化程度高的优势, 能为该问题的解决提供了良好的替代方案和解决思路。近年来, 部分工业视觉技术被应用到轴承制造行业[2,3,4], 如测量, 计数等。本项目采用自适应分割算法, 定位轴承中心, 利用统计的特征快速计算轴承的正反方向, 减少了人工误判。
一、算法框架
一般地, 算法包括以下步骤, 下面分别介绍:
1. 图像采集:利用工业相机采集图像。2.图像预处理:利用图像处理防范去除采集到的图像中的噪音、高光或者是进行适当的亮度调节, 便于后续图像的处理和识别。3.自适应分割:自动搜索最佳的分割阈值, 避免环境光影响和机器振动导致的图像采集的不稳定的情况, 实现目标区域的最佳分割。4.轴承定位:利用区域标记算法, 查找最佳的区域, 依据轴承中心区域的面积和长宽等比约束等的约束条件, 定位轴承的中心以及半径区域。5.轴环边缘点检测:在步骤4的基础上, 确定轴环的边缘点, 构成封闭环。6.轴承方向统计、判定:逐个计算边缘点与轴承中心距离[1], 并建立一个列表。统计该列表的变化规律, 如距离增加次数, 与距离减少的次数的比较, 如果距离增加次数大于距离减小次数, 则为正方向 (顺时针) , 反之为反方向 (逆时针) 。
二、核心算法
在算法框架中, 自适应分割、轴承定位和特征判定非常重要, 下面分别介绍[2]。
2.1自适应分割。图像分割是目标识别的前提条件, 图像分割质量的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述以及图像的分析和理解, 是图像处理、分析、理解中极其重要的技术环节。基于区域的阈值的分割方法是一种应用十分广泛的图像分割技术。所谓阈值分割方法的实质是利用图像的灰度直方图信息, 按照灰度级, 对像素集合进行一个划分, 得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域, 各个区域内部具有一致的属性, 而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。它不仅可以极大地压缩数据量, 而且也大大简化了分析和处理步骤。
目前广泛采用的图像分割算法是最大类间方差法 (大律法) , 由日本学者大津于1979年提出, 按图像的灰度特性, 将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大, 说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此, 使类间方差最大的分割意味着错分概率最小[3]。
考虑到工业现场的各种干扰, 单阈值难以保证图像的有效分割, 为此, 拟采用一种渐近的阈值分割法来保证图像的有效分割, 并利用已知的条件如存在轴承区域作为分割信息反馈, 来寻找最佳的分割阈值。图1显示了算法流程, 先依据大律法获取图像的初始阈值, 判断该阈值适合合理, 如果合理则分割成功, 否则继续调整阈值[4]。
1. 阈值微调:从当前阈值开始, 轮流增加/减少阈值间隔。
2. 上下限判断:
判断调整后的阈值, 是否同时超出了上下阈值的范围, 如果超出则表明分割失败, 否则继续进行阈值分割。
3. 阈值分割:
依据当前阈值进行图像分割, 并确定中心区域是否满足轴承的约束条件, 如长宽比和范围等。实验表明, 上述方法, 可显著提高阈值判断的准确性, 为后续的轴承定位与计数提供有效支撑。选择大律算法做为分割的初始阈值, 可有效减少循环次数。
2.2轴环定位。在确定轴承中心之后, 需要确定轴环区域, 根据预先设定的尺寸参数来分割轴环区域。在定位圆心之后, 确定轴环区域。只需要通过给定的半径R1和R2就可以抽取该区域。在这里, 分割该区域主要有2个因素:一是该区域与中心的灰度阈值可能不同, 中心区域的自适应分割阈值不一定符合该区域。二是过渡曝光的轴环区域可能与其它区域相连, 不便于分割, 通过单独抽取, 就可以在形态方面避免不便分割的弊端。轴环区域的阈值选择可以类似上述的自适应分割算法。
2.3基于统计的特征判定轴承方向的方法。在通过二值化和轴承的尺寸约束等约束条件, 确定轴承中心和半径区域后, 计算轴承内圈的边缘点, 使之构成一个封闭环, 再逐个计算边缘点与轴承中心的距离, 并建立一个列表, 通过统计的方法, 统计改列表的变化规律, 假设有列表建立如下:
则, 如果记1表示距离轴承中心的距离增大, 记0表示距离轴承中心的距离减小或不变, 如果距离增大的次数大于距离减小的次数, 则为正方向, 反之则为反方向。则, 上述列表的距离增大的次数为:1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 共6次;而距离减小的次数为:0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 共2次。因为6>2, 则为正方向。
为了避免误差, 可以要求“距离增大的次数-距离减小的次数>阈值 (例如25) ”, 才可以判定轴承的方向为正方向, 反之也亦然。
依据边缘到中心的距离变化并进行概率统计, 考虑是边缘的全局而非局部特征, 更加准确, 对于零件边缘的一些毛刺或外部干扰不敏感。
三、结果与分析
通过一系列图像测试分析, 如图2所示, 均可以满足系统实时性检测的需求。
自适应分割算法, 用最大方差自动取阈值法选取出来的阈值非常理想, 对各种情况的表现都较为良好。虽然它在很多情况下都不是最佳的分割, 但是分割质量都是有一定的保障, 可以说是最稳定的分割。另外, 根据图像的灰度统计特性自动设定阈值, 使得对所需图像的分割次数减少, 从而减少处理时间, 提高了系统的实时性。
利用统计的特征分析判定轴承的方向, 通过分析轴承内圈边缘点距离轴承中心点的距离的规律, 判定轴承的方向, 该检测方法普通却巧妙, 快捷、便利地便可以确定轴承的方向。算法原理比较简单, 没有进行复杂的边缘定位和拟合, 策略简单有效。
四、总结
机器视觉检测方法具有非接触、无损伤、自动化等优势, 是未来发展趋势。本项目面向轴承行业的自动化生产和检测, 实现了一种基于区域的自适应轴承方向判定的检测方法, 通过阈值的主动搜索寻找最阈值范围, 实现图像的区域划分, 快速定位轴承中心, 并依据已知的轴承尺度信息, 对轴环区域进行二次有效分割, 通过形态学或尺寸阈值的适当控制区域标记, 并通过统计的特征来分析轴承的正反方向, 实现轴承方向的判定。
实验表明, 该算法完全可以满足工业环境实时检测的需求, 而且与同类的算法相比, 由于采用的自适应策略, 对光源的要求相对比较低, 提高了算法的鲁棒性。
参考文献
[1]中国轴承工业协会.轴承行业“十二五”发展规划[M], 2010.
[2]王晓洁, 郑晓东.机器视觉在轴承检测中的应用[J].机器与液压, 2008, 36 (10) :276-278.
[3]陈跃飞, 王恒迪, 邓四二.机器视觉检测技术中轴承的定位算法[J].BEARING, 2010 (4) :54-56.
[4]汪传民, 叶邦彦, 黄先德, 等.基于计算机视觉的轴承外径检测系统的研究[J].工业自动化, 2006, 22 (5-1) :205-207.
轴承运行状态的检测 篇2
一、滚动轴承状态检测的方式及要点
对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的实用方法是振动分析。实践中需注意选择测点的位置和采集方法。要想真实准确反映滚动轴承振动状态,必须注意采集的信号准确真实,因此要在离轴承最近的地方安排检测点。以电机为例,在电机自由端一般有后风扇罩,其测点选择在风扇罩固定螺丝有较好监测效果。另外必须注意对振动信号进行多次采集和分析,综合进行比较。才能得到准确结论。
二、滚动轴承正常运行的特点与实用诊断方法
在长期生产状态监测中发现,滚动轴承在其使用过程中表现出很强的规律性,并且重复性非常好。正常优质轴承在开始使用时,振动和噪声均比较小,但频谱有些散乱,幅值都较小,可能是由于制造过程中的一些缺陷,如表面毛刺等所致。如图1
运动一段时间后,振动和噪声维持一定水平,频谱非常单一,仅出现一、二倍频。极少出现三倍工频以上频谱,轴承状态非常稳定,进入稳定工作期。如图2
继续运行后进入使用后期,轴承振动和噪声开始增大,有时出现异响,但振动增大的变化较缓慢,此时,轴承峭度值开始突然达到一定数值。我们认为,此时轴承即表现为初期故障。如图3
这时,就要求对该轴承进行严密监测,密切注意其变化。此后,轴承峭度值又开始快速下降,并接近正常值,而振动和噪声开始显著增大,其增大幅度开始加快,当振动超过振动标准时(如IS02372标准),其轴承峭度值也开始快速增大,当既超过振动标准,而峭度值也超过正常值(可用峭度相对标准)时,通常认为轴承已进入晚期故障,需及时检修设备,更换滚动轴承。如图4
轴承表现出晚期故障特征到出现严重故障(一般为轴承损坏如抱轴、烧伤、沙架散裂、滚道、珠粒磨损等)时间大都不超过一周,设备容量越大,转速越快,其间隔时间越短。因此,在实际滚动轴承故障诊断中,一旦发现晚期故障特征,应果断判断轴承存在故障,尽快安排检修。
三、滚动轴承异常运行特点及诊断方法
现在由于劣质轴承较多,难免会进入企业安装到设备上,而这些轴承造成的严重故障往往是突发的,灾难性的。如轴承保持架突然断裂、轴承内外圈突然断裂等,这些故障将造成轴承抱死,甚至导致设备报废。因此,在实际监测与诊断中,必须尽快诊断出滚动轴承状态好坏,并及时更换伪劣轴承,避免重大事故发生。此类轴承在安装后运行初期,监测其振动状态,并进行频谱分析。轴承在运行初期,其频谱有其独特特点,即设备工频一般不占主要成份。但振动总值不大,用振动标准判断振动是合格的。此时,就要引起我们警惕,这种状态即表现为轴承部件存在缺陷等,其失效往往非常快而且非常突然。在诊断这些假冒伪劣轴承故障时,要注意多积累平时优质轴承在设备上正常运行的频谱和振动时域情况,便于在出现此类异常频谱时能及时判断出轴承故障,避免设备事故。
四、实用的滚动轴承快速诊断方法
在实际状态监测中,通常只需判断滚动轴承好坏,能用多长时间,而精密分析及诊断中,诊断轴承某个部位故障往往实用性不大。实际中精密诊断由于受工况等因素影响,常常找不出滚动轴承对应的特征频率。虽然近几年发展出的小波分析与快速共振动解调分析技术比较准确,但所需设备投入较大,还需进行较多分析,现场故障诊断人员一般较少应用。在实际诊断上采取有量纲参数与无量纲参数结合判断进行轴承快速故障诊断,即采用频谱分析中频率振动速度,结合轴承峭度值进行综合诊断。当两个条件均超过标准时,我们判断轴承存在故障。这种判断方法经过长期的实践,证明对滚动轴承的故障诊断是非常实用的。诊断出来的轴承基本上均处于后期故障阶段,具有非常好的经济效益。另外,当监测到滚动轴承低频振动非常大的时候,排除机组不对中、不平衡、结构松动、基础共振结构性因素后,即使无滚动轴承特征频率,应果断判断滚动轴承故障进行检修。
起重机轴承振动检测研究 篇3
起重机是风电企业生产车间的关键设备。维修记录统计显示, 75 t驾操式起重机最易损坏部件为大车轴承。由于起重机轴承故障发生前期症状不明显, 很难在日常点检、巡检中发现。故障一旦发展到一定程度, 起重机必须停机维修, 起重机轴承维修的成本高、耗时久, 对生产有较大影响, 见表1。通过制订起重机轴承故障检测与诊断方案, 了解和掌握轴承运行状态, 及早发现故障, 及时排除故障, 延长起重机轴承使用寿命, 提高设备利用率, 降低维护成本。
1 起重机轴承故障分析
1.1 失效模式
(1) 疲劳。轴承内外滚道或滚动体表面由于承受载荷和相对滚动造成接触表面剥落或脱皮, 形成不规则的凹坑, 主要由疲劳应力、装配不当或润滑不良等因素造成。
(2) 磨损。轴承滚道、滚动体、保持架或座孔产生的表面磨损, 由于机械原因引起的表面磨损, 产生原因有滚道润滑不良、间隙存在磨料、安装松动等。
(3) 断裂。断裂及裂纹是滚动轴承严重的损伤形式, 主要由轴承负荷过大、残余应力、装配方法、装配工艺不当、磨削等引起。
(4) 腐蚀。腐蚀会形成轴承表面的锈斑、凹坑, 腐蚀的形成原因有润滑油中水分、湿气的化学腐蚀, 电流造成的电腐蚀, 微振作用形成的腐蚀。
(5) 压痕。由于过载、装配不当或撞击造成的表面局部凹陷。
(6) 胶合。指滚道和滚动体表面由于受热而局部熔合在一起的现象。主要是由滚动轴承转速过高、润滑不足、重载运行等原因导致温度急剧上升引起。
1.2 常见故障原因
(1) 油润保养。轴承润滑脂不足, 引起干磨损坏;齿轮端油封密封不足, 造成轴承油脂变质, 造成轴承烧损;润滑油内存在杂物, 导致轴承非正常磨损和卡滞。
(2) 轴承产品质量。保持架或内、外圈碎裂;轴承内圈过盈配合不当, 使内圈弛缓;滚柱有裂纹和毛刺, 滚道剥离;轴承间隙太小, 轴承过热, 导致轴承烧损;轴承间隙太大, 滚柱受力不均, 造成轴承疲劳损伤。
(3) 起重机啃轨。起重机在运行中由于某种原因受到水平方向的侧向推力, 使车轮和轨道之间产生横向滑动, 车轮轮缘和轨道侧面发生剧烈的摩擦, 致使轮缘和钢轨磨损, 造成轴承损坏。
(4) 其他附件造成的质量问题。轴承相关部件安装尺寸不合格, 使轴承载荷增加, 造成轴承外圈变形、间隙不均、滚柱与滚道与轴承表面接触不均。
1.3 故障诊断方法可行性分析
常见的起重机轴承故障诊断方法有4种, 各种诊断方法优劣见表2。
1.4 基于振动信号特征的轴承故障智能诊断系统
通过对起重机轴承上方信号的提取、识别与分离, 实现数据的实时存储、在线监测与智能诊断, 有效预测及诊断轴承故障, 避免故障扩大, 造成重大经济损失。轴承振动监测与故障诊断综合系统的构成如图1所示。
2 起重机轴承故障数据采集
数据采集使用手持式振动测试仪, 根据天车轴承滚动频率 (32 r/min, 0.53 Hz) 选用低频探头 (编号:6646) 进行探测, 连接方式如图2所示, 手持式振动测试仪具体操作参照说明书, 采用数据收集方式收集数据。
3 起重机轴承故障数据分析判断
起重机轴承为滚动轴承, 故障判断方法可分为简易诊断和精确诊断。简易诊断是基于国际标准ISO 10816-1制定的滚动轴承故障诊断方法, 只需对收集的振动信号进行幅域分析, 根据信号的振动强度等级与国际标准进行对比, 诊断起重机轴承是否发生故障。精确判断是通过对收集的振动信号进行频域分析和时域分析, 并与轴承各部件 (内圈、外圈、滚动体、支持架) 的故障特征频率进行比对, 比较准确的判断出是轴承哪一个部件发生的故障。
3.1 简易诊断
3.1.1 简易诊断标准
滚动轴承故障简易诊断标准为国际标准ISO 10816-1 (表3) 。
3.1.2 振动信号的处理及故障诊断
将采集到的振动信号直接导入软件《风电机组振动状态监测分析系统》进行状态评估, 软件可直接对振动信号进行判断, 从而对轴承故障进行诊断。操作步骤: (1) 进入软件程序主界面; (2) 连接手持式振动测试仪, 回收数据; (3) 对回收的数据进行分析。在程序主界面中, 点击【数据分析】图标打开数据分析界面; (4) 对回收的数据进行状态评估。
3.2 精确诊断
3.2.1 故障特征频率
轴承发生故障时, 各零部件都会有对应的故障特征频率, 故障特征频率计算见公式 (1) ~ (4) 。
式中fr——转频, fr=n/60
n———轴承每分钟转动次数
z———滚动体个数
由上述公式可推导出公式 (5) 和 (6) 。
3.2.2 精确诊断步骤
(1) 首先根据转速n, 计算转频fr=n/60。
(2) 将采集到的振动信号导入软件《轴承振动监测与智能诊断系统》中进行频谱分析, 找到转频的非同步频率。
(3) 确认内圈和外圈的关系fo+fi=z×fr, 关键看z是不是整数。
(4) 确认保持架故障频率与转频的关系fc= (0.381~0.4) ×fr。
(5) 确认保持架故障频率与外圈故障频率的关系fo=z×fc。
(6) 确认滚动体故障频率与转频的关系fb=0.23×z×fr (z<10) , fb=0.18×z×fr (z>10) 。
(7) 用共振解调法识别故障频率。
(8) 时域图识别故障频率。
(9) 确认已经验证过的故障频率是否存在, 起重机轴承在经过一次或几次测量后, 可以确认滚动轴承某个故障特征频率, 若在以后的测试中再次出现这个已经确认的故障特征频率, 则可以不作其他验证。
4 75 t起重机轴承故障案例分析
(1) 起重机参数:电机转速20 r/min, 电机容量1.1 k W, 测点3轴承型号SKF22230, 滚动体21个。
(2) 起重机参数:转频fr=15.72 Hz, 内圈故障频率fr=198.10Hz, 外圈故障频率fo=132.02 Hz。
(3) 测点3 A低频分析, 如图3所示。
(4) 测点3 V共振解调分析, 如图4所示。
(5) 测点3 A时域分析。
(6) 诊断结论:经过两次测量比较, 轴承故障特征频率135.31 Hz增长显著, 根据计算故障频率135.31 Hz是轴承外圈特征频率, 因此可以确定轴承外圈出现故障。滚动体与内圈或外圈局部有碰磨现象, 从而造成轴承温度升高, 如图5所示。
5建立起重机轴承数据库
设备技师要熟练使用《风电机组振动状态监测分析系统》、《轴承振动监测与智能诊断系统》, 建立起重机15台轴承数据库, 对起重机轴承故障进行检测, 用于计划检修, 可以实现起重机轴承故障的预防维修, 减少设备故障率, 提高设备使用性能, 从而提高了生产效率, 降低了生产成本;后期阶段, 熟练运用振动状态监测分析方法, 对起重机轴承故障进行分析, 可以分析轴承是内圈故障、外圈故障还是保持架故障, 对起重机轴承故障改进前故障率与改进后故障率进行对比, 计算提升效率;后期推广运用振动状态监测分析方法对各种电机、液压泵进行检查, 充分利用到设备巡检、检修中去。
6 结语
起重机是比较大型的特种设备, 也是风电企业生产车间吊装、发运不可缺少的关键设备。由于起重机轴承故障出现的前期往往比较隐蔽, 很难在日常点检、检修中检查出来;这些故障发展到一定程度, 易造成起重机停机。起重机轴承维修的成本高、耗时久, 对生产效率有较大影响, 通过制订有效的轴起重机轴承故障检测与诊断方案, 了解和掌握轴承运行状态, 及早发现故障, 及时排除故障, 延长轴承使用寿命, 起到设备预防性维修作用, 提高起重机设备利用率, 从而降低维护成本。运用振动状态监测分析方法可以对各种电机、液压泵进行检查, 充分利用到设备点检、巡检、检修中去发挥更大的作用。
参考文献
[1]WIDAQce数据采集仪 (威锐达) 用户手册[Z].2013.
[2]风电机组振动分析软件说明书_V2[Z].2013.
浅谈轴承成品检测与故障分析 篇4
1 常用轴承检测方法
1.1 传统的方法, 是靠有经验的工人用手摸用耳听来判断机械设备内部轴承的工况。虽然简单快捷, 但存在以下弊端, 一是只能做出一个定性的判断结果;二是检测人员本身的技能、经验和精神状态等因素对检测的结果影响较大;三是没有预见性, 不能及早进行安排处理, 极易造成突发事故, 从而影响生产。
1.2 轴承温度检测法, 通过检测轴承座处的温度来判断轴承工作是否正常。温度检测对轴承载荷、速度和润滑情况的变化反映比较敏感, 尤其是对润滑不良而引起的轴承过热现象很敏感。但当轴承出现诸如早期点蚀、剥落、轻微磨损等比较小的故障时, 温度检测基本没有反映, 只有当故障达到一定的严重程度时 (往往轴承已经发生比较严重的损伤, 甚至事故已经发生) , 用这种方法才能检测到。滑动轴承金属测温包括:插入式热电阻和埋入式热电阻两种安装方式。
1.3 声发射检测法, 是指滚动轴承在运行过程中, 其故障 (不管是表面损伤、裂纹还是磨损故障) 会引起接触面的弹性冲击而产生声发射信号, 该信号蕴涵了丰富的碰摩信息, 因此可利用声发射来监测和诊断滚动轴承故障。声发射传感器将轴承释放出的AE (A-coustic Emission) 转换成电信号然后进行检测分析。
1.4 振动诊断技术
轴承元件的工作表面出现疲劳剥落、压痕或局部腐蚀时, 轴承运行中会出现周期性的脉冲信号。这种周期性的信号可有安装在轴承座上的传感器 (速度型或加速度型) 来接收, 通过对振动信号的分析来诊断轴承的故障。特点:振动诊断技术应用广泛;可实现在线监测;诊断快, 诊断理论已成熟。应用范围:特别适合旋转机械中轴承的故障监测。
1.5 压力波检测法, 有研究发现, 向动载滑动轴承供油的机油管内存在着压力波, 轴承从正常工作状态到擦伤过程中, 压力波峰值都存在一个临界点。它为用压力波检测动载荷轴承故障提供了依据。在任何工况下, 用压力波检测轴承故障, 尤其是早期故障是一种十分方便的方法。轴承从轻度擦伤到中度擦伤有一段潜伏期。只要在潜伏期内改善轴承工作条件, 轴承擦伤程度就不至于加剧。
2 轴承无损检测技术
美国NASA认为可分为六大类约七十余种, 在实际应用中比较常见的有十几种, 常规无损检测方法除直接目视检测外还有:超声检测Ultrasonic Testing-UT, 射线检测Radiographic Testing-RT, 磁粉检测Magnetic particle Testing-MT, 渗透检测Penetrant Testing-PT, 涡流检测Eddy current Testing-ET。
2.1 射线检测法
利用x、γ、中子射线穿透物体过程中具有一定的衰减规律, 根据通过被测物体各部位衰减后射线强度检测其内部结构或缺欠。
x射线照相检测法就是将强度均匀的射线照射在被检物体上, 透过的射线在照相胶片上感光, 将胶片显影后就可得到与物体内部结构相对应的黑度不同的底片, 通过对底片的观察来判断缺欠种类、尺寸、分布等。
2.2 超声波检测法
利用压电换能器 (由电磁振荡转变为机械振动) 在被检材料表面激发声脉冲信号, 该声束导入材料后被内部缺欠反射回换能器。通过测定信号返回时间间隔来确定缺欠部位;测量回波幅度与换能器位置可得知材料内部或表面缺欠尺寸和部位。纵波、横波、表面波、兰姆波连续波、脉冲波、单探头、双探头。
2.3 涡流检测法
交变磁场在金属材料内产生相同频率的涡电流, 利用涡电流大小与金属材料比电阻之间的关系变化来检测缺欠。利用通有射频电流的线圈在被测材料表面激发涡流, 当材料表面存在缺欠 (裂纹、气孔、夹渣等) , 该处比电阻会增大, 涡电流便相应减小。通过测量涡流的变化量来进行试件探伤、材质检测、形状测试等。
2.4 渗透检测法
以毛细现象为基础, 检查物体表面开口缺欠。包括荧光和着色两种方法。将被检物体浸入荧光液中, 其缺欠内吸满液体。除掉表面液体后, 由于光致效应, 荧光液在紫外线照射下发出可见光而显现缺欠。被检物体可以是铁磁性材料, 也可以是非铁磁性及非金属材料。
3 轴承检测的其他问题
轴承与轴的配合间隙必须合适, 径向间隙的检测可采用下列方法。
3.1 赛尺检测法
对于直径较大的轴承, 间隙较大, 应用较窄的塞尺直接检测。对于直径较小的轴承, 间隙较小, 不便用塞尺测量, 但轴承的侧隙, 必须用厚度适当的塞尺测量。
3.2 压铅检测法
用压铅法检测轴承间隙较用塞尺检测准确, 但较费事。检测所用的铝丝应当柔软, 直径不宜太大或太小, 最理想的直径为间隙的1.5~2倍, 实际工作中通常用软铅丝进行检测。
3.3 轴承与轴润滑检测
对设备的运转检查及外围零件更换时被拆卸下来的轴承进行检查, 以此判断可否再次使用或使用情况的好与坏。要在考虑轴承损伤的程度, 机器性能、重要性、运行条件、检查周期等以后再来决定检查结果, 如果发现轴承有损伤和异常情况时, 对损伤的内容查明原因, 制定对策。另外, 检查结果, 如果有下面几种缺陷的话, 轴承就不能再用了, 需要更换新的轴承。
3.4 滑动轴承的安装
汽车车桥轴承预紧的设计和检测 篇5
轴承作为易损件和保安件, 是汽车上重要零部件之一。汽车前后桥上的轴承按安装部位分为主减速器轴承和轮毂轴承, 无论哪个部位成对使用的轴承, 使用之前 (安装时) 均需进行一定程度的预紧。
滚动轴承的预紧是指采用适当的方法使轴承滚动体和内、外圈之间产生一定的预变形, 以保持轴承内、外圈均处于压紧状态。预紧之后的轴承增加了自身和系统的刚度, 降低了系统的振动和噪声, 补偿轴承在运行中的磨损, 延长轴承和所在系统的使用寿命。
轴承预紧的设计
预紧按受力方向分为轴向预紧和径向预紧, 通常采用的都是轴向预紧。轴向预紧按施加预紧力的方法又分为定位预紧和定压预紧。在此分别对主减速器轴承和轮毂轴承预紧力的设计做介绍 (均指定位预紧) 。
驱动桥主减速器内部工作条件恶劣, 轴承承载着相当大的轴向和径向载荷, 使用时需兼顾刚性和易拆装要求。前、后桥轮毂轴承承载要求相对没有主减速器轴承工作条件恶劣, 但其润滑条件相对较差, 使用时也需兼顾刚性和易拆装, 故两种结构均常布置两个小端朝内相向、大端朝外的圆锥滚子轴承。主减速器轴承安装如图1所示, 轮毂轴承安装如图2所示。
预紧力可以从一些成熟的设计中借鉴, 也可通过查表和计算得出, 再辅以实际装配和试验修正。
1.查表法
目前国外优秀的轴承厂商参考试验测试结果推荐了轴向负荷与轴向变位表和轴承寿命与间隙表。通过轴承寿命与间隙表, 大致可估算轴承允许的最大负游隙 (变位) 约为0.01~0.02mm;再查轴向负荷与轴向变位表, 可预估某型轴承一定变位下所受的轴向力 (如32210轴承在轴向变位0.01mm时所受轴向载荷约2.7k N) 。
2.计算法
可根据之前人们总结的经验算法 (见表1) 推算预紧力。
使用表1中算法计算预紧力时, 应计算主减速器在变速器位于4/5挡或轮毂轴承在直线行驶状态下的预紧力, 以剔除变速器位于高挡位或汽车转弯时所产生轴向力的影响 (后文介绍预紧力检测时所附的表4和表5中所列“计算采用的轴向力F”即是按表1纯轴向载荷下预紧力计算所得数值) 。
值得注意的是, 某些轴承的外形尺寸完全一致, 加大其锥角却能延长轴承使用寿命约3倍。结合表2的实例计算和表3中一些成熟产品主动齿轮轴承锥角实测值对比发现:主减速器输入扭矩越大, 对应的主动齿轮轴承锥角也应加大。故对外形尺寸完全一致、锥角不同的轴承, 因锥角越大的轴承所受轴向力也越大, 所施加的预紧力也应适宜加大。
轴承预紧的检测
轴承预紧的检测可分为直接法和间接法测量。考虑测量的便捷性和有效性, 目前国内主要几家车桥厂一般通过人工或设备采用监控以下一种或几种指标来测量轴承的预紧:测量系统的旋转力矩、测量螺母的拧紧力矩和测量位移。
1.直接法
轴承预紧的主要因素是预负荷, 预负荷可以用预紧力表示, 也可以用预紧量 (位移) 来表示, 因此可以通过直接测量预紧力或预紧量。这种方法最直接最精确, 但因轴承所在系统空间小且封闭, 这种方法只适用于少量的测试验证, 可以在设计阶段用以辅助修正设计值。
测量预紧量因初始受压时的测量基准难找、预紧过程的振动对测量影响大、测量工具精度要求高等原因一般不予使用。下面分别介绍应用直接法测量主减速器轴承和轮毂轴承的即时预紧力。
(1) 主减速器轴承即时预紧力的测量。采用一种专用于测量的性能稳定型弹性隔套 (见图3, 在0.5~1.5mm的压缩区间内, 其屈服压力波动量在±0.2k N内) , 按图4所示结构测量并记录相关数据 (见图5) 。参考公式F=Fa+F0 (其中F为压力传感器测得数值即螺母提供的轴向力, Fa为轴承预紧力, F0为测量用的弹性隔套稳定时的屈服压力) , 便可测算某位移或力矩下轴承的预紧力。
(2) 轮毂轴承即时预紧力的测量。仿照主减速器轴承即时预紧力测量的原理和计算方法 (不装配弹性隔套) , 可测算某位移或力矩下轴承的预紧力 (计算中F0取值为0) 。
曲线1为压力传感器测量值, 曲线2为弹性隔套压力值, 曲线3为凸缘或轮毂旋转力矩值
2.间接法
大量的文献和资料表明, 力矩M近似正比于轴向力F, 有公式M=m F;因此预紧力Fa完全可以用凸缘或轮毂的旋转力矩M来等效、还可利用螺母的拧紧力矩M来等效;该间接法受轴承周边附属零部件 (如主动齿轮或轴管螺纹精度、螺母精度、壳体精度、隔套性能、润滑条件) 的影响, 力矩系数m波动范围大 (尤其是螺纹系间的m值更难获得, 在此不做论述) 。使用该测量方法应根据试验检测情况和实际使用情况进行修正。
(1) 摩擦力矩的理论计算。滚动轴承摩擦力矩中, 密封圈摩擦占10%~30%、润滑脂的阻力占50%~60%、轴承自身滚动和滑动阻力占20%~30%;据此, 总结一种较准确的摩擦力矩计算方法。
按照上述计算方法, 选取主减速器轴承在汽车位于4挡/5挡时外轴承的轴向力作为计算摩擦力矩时每个轴承的受力F, 对几款主减速器主动齿轮轴承组的摩擦力矩验算结果见表4;选取直线下轮毂轴承的轴向力做为计算摩擦力矩时每个轴承的受力F, 对几款轮毂轴承组的摩擦力矩验算结果见表5。
(2) 摩擦力矩的测试验证。按表4中主减速器轴承摩擦力矩验算结果, 与实际使用中主减速器轴承摩擦力矩的控制值相比较, 上述算法非常接近实际控制值。
按表5中轮毂轴承摩擦力矩验算结果, 选取32213/32215轴承组做测试, 测试台架如图6所示, 测试结果见表6。按实际测量结果32213/32215轴承组每个轴承受2.2~5.2k N轴向力时, 摩擦力矩为3~5N·m, 这显然要比经验公式估算的摩擦力矩值要小。因此, 上述计算方法应用于轮毂轴承摩擦力矩的计算时 (尤其是中大型轴承) 有较大的误差, 使用时应根据试验测试数据进行修正。
注:试验条件:10~20r/min, 系统阻滞力矩4N·m
结语
使用查表法和计算法是现行估算轴承组间预紧力的两种较可行方法。
浅谈数控机床主轴轴承温度的检测 篇6
关键词：数控机床主轴轴承,检测
0 引言
数控机床可用测量法对主轴轴承温度进行监测。通过测量主轴轴承运转中的温升, 来了解主轴轴承是否正常。轴承温度一般限制在温度升高不超过45℃, 监测中若发现轴承的温度超过70-80℃, 应立即停机检查。
1 安装及接线
数控机床可利用热电阻、多通道数字仪表及PLC控制系统的结合, 来实现主轴轴承温度的检测。
如图一所示, 在主轴前、中、后轴承处, 安装4个热电阻。PLC控制系统采集4个测量点的温度, 来监测不同位置处轴承温升情况。
仪表接线图, 如图二所示。
2 控制要求及原理
温度控制系统利用热电阻进行测量点的温度测量, 利用多通道数字仪表来显示主轴轴承的温度值。PLC实现参数设定、远程监控、数据存储和报警处理等功能。在实际编程过程中, 不需要编写读写PLC寄存器的程序, 通过数据定义的方法, 在定义了I/O变量后, 可直接使用变量名用于系统控制、操作显示、数据记录和报警等。
系统设置一个启动按钮来启动控制程序, 设置红、绿2个指示灯来显示温度状态。4个测量点的温度在要求范围内, 绿灯亮, 表示主轴可正常运转;当某一个被测点温度达到上限时, 即便主轴转速还未达到要求, 则红灯亮, 同时数控系统显示器上相对应的轴承报警。操作者将主轴立即停止运转, 并根据对应报警号检查主轴轴承对应位置处的状况, 从而避免主轴轴承研伤现象。
3 结束语
轴承方向检测 篇7
实用中需注意选择测点的位置和采集方法, 要想真实准确地反映滚动轴承振动状态, 必须注意采集信号的准确、真实, 因此要在离轴承最近的地方安排测点, 其测点选择在轴承座固定螺丝处有较好的监测效果。另外需注意对振动信号进行多次采集和分析, 综合比较, 才能得到准确结论。
二、滚动轴承的运行特点
在长期的设备状态监测中发现, 滚动轴承在使用过程中表现出很强的规律性。正常优质轴承在开始使用时, 振动和噪声比较小, 但频谱有些散乱, 幅值都较小, 如图1所示, 可能是由于制造中的缺陷所致。
运动一段时间后, 振动和噪声维持一定水平, 频谱单一, 仅出现1~2倍频。极少出现3倍工频以上频谱, 见图2, 轴承状态非常稳定, 进入稳定工作期。
继续运行后进入使用后期, 轴承振动和噪声开始增大, 有时出现异响, 但振动增大得较缓慢, 此时, 轴承峭度值开始突然达到一定数值, 如图3所示。此时轴承表现为初期故障。
这时要求对该轴承进行严密监测。此后, 轴承峭度值又开始快速下降, 并接近正常值, 而振动和噪声开始显著增大, 其增大幅度开始加快, 当振动超过振动标准 (如ISO2372标准) 时, 其轴承峭度值也开始快速增大, 当超过振动标准, 而峭度值超过正常值 (可用峭度相对标准) 时, 如图4所示, 认为轴承已进入晚期故障, 需及时检修设备, 更换滚动轴承。
轴承表现出晚期故障特征到出现严重故障 (如抱轴、烧伤、滚珠支架散裂、滚道及珠粒磨损等) 时间大都不超过1周, 设备容量越大, 转速越快, 其间隔时间越短。因此, 在实际滚动轴承故障诊断中, 一旦发现晚期故障特征, 应果断判断轴承存在故障, 尽快安排检修。
三、实用的滚动轴承频谱分析与诊断
对于振动不大、轴承峭度不大、频谱复杂的振动信号, 在现场难以判断有无故障时, 采集振动信号, 输入计算机。先进行常规分析, 检查振动速度频谱和轴承峭度是否接近标准, 而后用功率谱考察振动能量是否超标, 若功率谱不大, 观察频谱中各种频率成分。若谱线频率是工频频率的整数倍, 则应着重查找机组结构方面故障;若为工频分数倍, 出现较多小数位频率, 则应着重查找轴承特征频率, 若有, 则轴承存在故障, 若无, 排除其他部件故障后需引起警惕, 加强监测。实际发现许多振动不超标, 而出现轴承故障的事例。一旦出现轴承特征频率或接近轴承特征频率频谱, 则应判断轴承存在故障, 而后根据幅值大小, 可作趋势分析或安排检修, 如图5所示。
四、振动数据采集分析实例
1. 专家诊断系统简介
专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序。但是, 这种智能程序与传统的计算机应用程序有本质的不同。在专家系统中, 求解问题的知识已不再隐含在程序和数据结构中, 而是单独构成一个知识库。这种分离为问题的求解带来极大的便利和灵活性。实际上, 常规的计算机应用程序也有知识, 也可解决“专家级水平”的问题, 但是这些知识隐含在程序结构之中, 由于结构是固定的, 不易修改, 适用范围受到限制, 对不同类型的问题, 必须编写不同的程序。而在专家系统中, 专家的知识用分离的知识进行描述, 每一个知识单元描述一个比较具体的情况, 以及在该情况下应采取的措施, 专家系统在总体上提供了一种机制———推理机制。这种推理机制使其可根据不同的处理对象, 从知识库中选取不同的知识元构成不同的求解序列, 或者说生成不同的应用程序, 以完成某一指定任务。一旦推理机制和某个专业领域知识库已经建成, 该系统就可处理本专业领域中各种不同的问题, 就好像为每一具体问题都编制了具体程序, 而这些程序的修改调试也只需修改相应的知识元, 其推理机制可保持不变。这就使系统具有很强的适应性和灵活性, 而常规的计算机应用程序很难做到这一点。
由于专家系统是一类相当广泛的系统, 其技术还处于不断发展时期, 因此, 专家系统的结构也没有一个固定不变的模式, 通常设备故障诊断专家系统主要由知识库、数据库、推理机、学习系统、上下文、症兆提取器和解释器组成。
2. 设备参数
设备型号Y4-73-11n028D, 功率800kW, 转速730r/min, 轴承3644 (两套) 。
3. 数据库设定
在专家振动诊断系统中, 在诊断软件中设定相关设备的数据库, 包括设备名称、转速、采集点, 并将建好的数据下传到数据采集器, 进行现场测量。
4. 数据采集分析
数据采集按照设定的周期进行, 可根据不同的设备运行情况, 设定采集周期 (一般15天或30天) , 但对劣化倾向明显的设备, 数据采集和分析的周期要适当调整。
在2007年12月27日对6#风机进行数据采集后, 专家振动诊断系统分析的振动频谱和波型见图6。从频谱图中可以看出, 振动峰值PK=8.86mm/s, 振动是否超标, 除了按照经验值判断外, 也可套用ISO10816国际振动标准。根据标准规定, 柔性联结且功率大于300kW的大型设备, 设备运行性能判别界限如表1。
由表1可知, PK大于7.1mm/s, 小于11.1mm/s, 即设备运行处于不平稳状态, 存在劣化倾向。根据频谱图可知, 振动极限值的振动频率为89.49Hz, 离心锅炉引风机的工频频率为12.167Hz, 振动的倍频关系为89.49/12.167=7.355>3, 为高次谐波, 该轴承已进入晚期故障, 需及时检修设备, 在更换轴承后, 故障消除, 设备运转正常。
五、结论
机械振动的分析诊断非常复杂, 由于设备种类繁多, 故障千差万别, 进行分析的方法也多种多样, 因此在进行经验积累的同时, 经过大量的数据采集分析, 可绘制同一设备的故障典型波型图, 进行倍频故障类型分类等工作, 为准确分析故障提供参考, 并不断向理论化提升, 这是设备精密点检员必做的一项工作, 是实现设备预知维修的基础工作。
摘要：提出了运用振动分析状态监测技术对滚动轴承的故障进行监测, 以做到早期发现和处理。
关键词：状态监测,振动,轴承
参考文献
[1]刘家信.理论力学[M].北京:机械工业出版社, 1996.