滾動(dòng)軸承故障診斷

1、滾動(dòng)軸承故障診斷分析學(xué)院名稱： 機(jī)械與汽車工程學(xué)院 專業(yè)班級(jí)： 學(xué)生姓名： 學(xué)生學(xué)號(hào)： 指導(dǎo)教師姓名： 摘要滾動(dòng)軸承故障診斷本文對(duì)滾動(dòng)軸承的故障形式、故障原因、常用診斷方法等診斷基礎(chǔ)和滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)機(jī)理作了研究，并建立了相應(yīng)的滾動(dòng)軸承典型故障(外圈損傷、內(nèi)圈損傷、滾動(dòng)體損傷)的理論模型，給出了一些滾動(dòng)軸承故障診斷常見實(shí)例。通過對(duì)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)機(jī)理的研究可以幫助我們了解滾動(dòng)軸承故障的本質(zhì)和特征。本文對(duì)特征參數(shù)的提取，理論推導(dǎo)，和過程都進(jìn)行了詳細(xì)的闡述， 關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承；故障診斷；特征參數(shù)；特征；   ABSTRACT ：The 

2、Rolling fault diagnosis In the thesis ,the fault types,diagnostic methods and vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic mode

3、ls of faulty rolling bearings and lists some symptom parameters which often used in fault diagnosis of rolling bearings . the study of vibration principle of rolling 

4、;bearings can help us to know the essence and feature of rolling bearings.In this paper, the parameters of the extraction, theoretical analysis, and process are described 

5、;in detail. Keywords: Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom Parameter; Distinction Index; Distinction Rate0引言：隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)正逐步向生產(chǎn)設(shè)備大型化、復(fù)雜化、高速化和自動(dòng)化方向發(fā)展，在提高生產(chǎn)率、降低成本、節(jié)約能源、減少廢品率、保證產(chǎn)品質(zhì)量等方面具有很大的優(yōu)勢。 但是，由于故障所引起的災(zāi)難性事故及其所造成的對(duì)生命與財(cái)產(chǎn)的損失和對(duì)環(huán)境的破壞等也是很嚴(yán)重的

6、，這就使得人們對(duì)諸如航空航天器、核電站、熱電廠及其他大型化工設(shè)備的可靠性、安全性提出了越來越高的要求。除了在設(shè)計(jì)與制造階段，通過改進(jìn)可靠性設(shè)計(jì)、研究和應(yīng)用新材料、新工藝以及加強(qiáng)生產(chǎn)過程中的質(zhì)檢控制措施提高系統(tǒng)的可靠性與安全性外，提高系統(tǒng)可靠性與安全性的另一個(gè)重要途徑就是對(duì)系統(tǒng)的工作狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測與診斷，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的有效控制，并對(duì)災(zāi)難性故障的發(fā)生進(jìn)行預(yù)警，為采取相應(yīng)的補(bǔ)救措施提供有效的信息。故障診斷理論就是為了滿足對(duì)系統(tǒng)可靠性和安全性要求的提高，減少并控制災(zāi)難性事故的發(fā)生而發(fā)展起來的。因此，故障診斷理論的發(fā)展必將促進(jìn)故障監(jiān)測和監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，從而可以進(jìn)一步的提高系統(tǒng)運(yùn)行的可

7、靠性與安全性，并由此產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。而滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械最重要的零部件之一,也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的易損零件。據(jù)統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障有30%是由軸承故障引起的, 軸承的故障會(huì)導(dǎo)致機(jī)器劇烈振動(dòng)和產(chǎn)生噪聲, 甚至?xí)鹪O(shè)備的損壞。因此, 對(duì)滾動(dòng)軸承故障的診斷分析, 在生產(chǎn)實(shí)際中尤為重要。滾動(dòng)軸承診斷方法有倒頻譜分析、特征參數(shù)分析法、沖擊脈沖法、包絡(luò)分析法、小波分析等。振動(dòng)分析是對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的常用方法。一般方式為：利用數(shù)據(jù)采集器在設(shè)備現(xiàn)場采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)并儲(chǔ)存，傳送到計(jì)算機(jī)，利用振動(dòng)分析軟件進(jìn)行深入分析，從而得到滾動(dòng)軸承各種振動(dòng)參數(shù)的準(zhǔn)確數(shù)值，進(jìn)而判斷這些滾動(dòng)軸承是否存在故障

8、。1滾動(dòng)軸承的故障形式 滾動(dòng)軸承在正常情況下，長時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)也會(huì)出現(xiàn)疲勞剝落和磨損。而制造缺陷、對(duì)重偏差大、轉(zhuǎn)子不平衡、基礎(chǔ)松動(dòng)、潤滑油變質(zhì)等因素會(huì)加速軸承的損壞。疲勞剝落滾動(dòng)軸承的內(nèi)外滾道和滾動(dòng)體交替進(jìn)入和退出軸承區(qū)域，這些部件因長時(shí)間承受交變載荷的作用，首先從接觸表面以下最大交變切應(yīng)力處產(chǎn)生疲勞裂紋，繼而擴(kuò)展到接觸表面在表面產(chǎn)生點(diǎn)狀剝落，逐步發(fā)展到大片剝落，稱之為疲勞剝落。磨損長時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)使軸承的內(nèi)外滾道和滾動(dòng)體表面不可避免的產(chǎn)生磨損，持續(xù)的磨損使軸承間隙增大，振動(dòng)和噪聲增加。潤滑不良和硬質(zhì)顆粒進(jìn)入滾道會(huì)加速軸承的磨損。斷裂當(dāng)軸承所受載荷、震動(dòng)過大時(shí)，內(nèi)外圈的缺陷位置在滾動(dòng)體的反復(fù)沖擊下，缺陷逐

9、步擴(kuò)展而斷裂。 銹蝕水分或酸堿性物質(zhì)直接侵入會(huì)引起軸承銹蝕。當(dāng)軸承內(nèi)部有電流通過時(shí)，在滾道和滾動(dòng)體的接觸點(diǎn)處引起電火花而產(chǎn)生電腐蝕，在表面上形成搓板狀的凹凸不平。擦傷由于軸承的內(nèi)外滾道和滾動(dòng)體表面上的微觀凸起或硬質(zhì)顆粒使接觸面受力不均，在潤滑不良、高速重載工況下，因局部摩擦產(chǎn)生的熱量造成接觸面局部變形和摩擦焊合，嚴(yán)重時(shí)表面金屬可能局部融化，接觸面上作用力將局部摩擦焊接點(diǎn)從基體上撕裂。2滾動(dòng)軸承的失效形式軸承失效通常劃分為四個(gè)階段：第一階段：在軸承失效的初始階段，故障頻率出現(xiàn)在超聲頻段。有多種信號(hào)處理手段能夠檢測到這些頻率，如峰值能量gSE、應(yīng)力波PeakVue、包絡(luò)譜ESP、沖擊脈沖SPM等。

10、此時(shí)，軸承故障頻率在加速度譜和速度頻譜圖上均無顯示。 第二階段：輕微的軸承故障開始激起軸承元件的固有頻段，一般在5002KHz范圍內(nèi)。同時(shí)該頻率還作為載波頻率調(diào)制軸承的故障頻率。起初只能觀察到這個(gè)頻率本身，后期表現(xiàn)為在固有頻率附近出現(xiàn)邊頻。此時(shí)，軸承仍可安全運(yùn)轉(zhuǎn)。第三階段：軸承故障頻率的諧波開始出現(xiàn)，邊頻帶數(shù)目逐漸增多。諧波有時(shí)會(huì)比基頻更早被發(fā)現(xiàn)。峰值能量gSE、應(yīng)力波PeakVue、包絡(luò)譜ESP、沖擊脈沖SPM所測故障頻率幅值顯著升高。加速度頻譜圖上也可能觀察到軸承故障的高次諧波。此時(shí)需要停機(jī)檢修。第四階段：在加速度和速度頻譜圖上均能看到軸承故障頻率的基頻和高次諧波，并伴隨有轉(zhuǎn)速頻率的邊頻帶

11、，各種手段所測頻譜圖的基底噪音水平升高，繼而軸承故障頻率開始消失被隨機(jī)振動(dòng)或噪音代替。能明顯聽到故障軸承產(chǎn)生的噪聲。此時(shí)軸承已處于危險(xiǎn)狀態(tài)。3故障分析方法 3.1 倒頻譜分析法倒頻譜分析也稱為二次頻譜分析，是對(duì)信號(hào)x（t）作進(jìn)一步的譜分析而得到的，通過對(duì)滾動(dòng)軸承典型故障的振動(dòng)信號(hào)功率譜和倒頻譜的比較分析,可知倒頻譜能將主要的信息從復(fù)雜的頻率成分和噪聲中識(shí)別出來,能較好地辨別出故障特征頻率和其它特征頻率。在相關(guān)文獻(xiàn)中采用倒頻譜分析技術(shù)準(zhǔn)確，快速地判定故障發(fā)生在軸承滾動(dòng)體上。3.2 特征參數(shù)分析法3.2.1 時(shí)域特征參數(shù)分析時(shí)域的特征參數(shù)分析包括有效值、峰值、峰值因子、峭度指標(biāo)等方法。有效值是指振

12、動(dòng)振幅的均方根值，表現(xiàn)滾動(dòng)軸承振動(dòng)的瞬時(shí)值隨著時(shí)間在不斷地進(jìn)行變化，可用于檢測表面皺裂無規(guī)則振動(dòng)波形的異常，但對(duì)表面剝落或傷痕等具有瞬變沖擊振動(dòng)的異常是不適用的；峰值是在某個(gè)時(shí)間內(nèi)振幅的最大值，對(duì)瞬時(shí)現(xiàn)象也可得出正確的指示值，對(duì)滾動(dòng)體對(duì)保持架的沖擊及突發(fā)性外界干擾或灰塵等原因引起的瞬時(shí)振動(dòng)比較敏感；峰值因子是峰值與有效值的比，該值適用于點(diǎn)蝕類故障的診斷。通過對(duì)峰值因子值隨時(shí)間變化趨勢的監(jiān)測,可以有效地對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行早期預(yù)報(bào),并能反映故障的發(fā)展趨勢；峭度指標(biāo)Kv 定義為歸一化的4 階矩，對(duì)于其振幅滿足正態(tài)分布規(guī)律的無故障軸承，其峭度指標(biāo)值約為3，隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展，峭度指標(biāo)值具有與峰值因子類似

13、的變化趨勢；3.2.2 頻域特征參數(shù)分析當(dāng)軸承無故障運(yùn)行時(shí),能量基本上集中在低頻段;有故障時(shí),故障引起的沖擊力或摩擦力激發(fā)起軸承的高頻振動(dòng),能量向中頻段及高頻段轉(zhuǎn)移。信號(hào)的功率譜反映了信號(hào)的能量隨頻率的分布情況,即反映了信號(hào)中的頻率成分以及各頻率成分的能量大小情況。由此可以看出,通過描述功率譜中主頻帶位置的變化及譜能量分布的分散程度,可以較好地描述信號(hào)頻域特征的變化。頻域參數(shù)主要有重心頻率、均方頻率、均方根頻率、頻率方差、頻率標(biāo)準(zhǔn)差等。3.3 沖擊脈沖法（SPM 法）滾動(dòng)軸承存在缺陷時(shí)，如有疲勞剝落、裂紋、磨損和滾道進(jìn)入異物時(shí)，會(huì)發(fā)生沖擊，引起脈沖性振動(dòng)。沖擊脈沖的強(qiáng)弱反映了故障的程度，它還和

14、軸承的線速度有關(guān)。目前，基于該原理的故障診斷設(shè)備還廣泛應(yīng)用于工廠之中。在有關(guān)文獻(xiàn)中，作者對(duì)傳統(tǒng)SPM的檢測方法進(jìn)行改進(jìn)，成功地建立聚丙烯造粒機(jī)滾動(dòng)軸承的在線監(jiān)測儀器系統(tǒng)，并在現(xiàn)場運(yùn)行中成功檢測出軸承的運(yùn)行故障，避免重大事故的發(fā)生。3.4 包絡(luò)分析法包絡(luò)分析是目前診斷軸承和齒輪故障的最有效方法。包絡(luò)分析是一種基于濾波檢波的振動(dòng)信號(hào)處理方法。包絡(luò)分析在進(jìn)行頻譜分析之前，首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行高通或帶通濾波，濾掉低頻成分，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，提取附載在高頻載波信號(hào)上的低頻調(diào)制信號(hào)。最后經(jīng)過低頻濾波，濾掉高頻載波，剩下包絡(luò)之后的低頻振動(dòng)信號(hào)。目前，常用的包絡(luò)解調(diào)分析方法有:寬帶解調(diào)技術(shù)、共振解調(diào)技術(shù)、

15、選頻解調(diào)技術(shù)、Hilbert 解調(diào)技術(shù)等。3.5 小波分析小波分析是繼傅里葉分析之后，在20世紀(jì)80年代開始逐漸發(fā)展成熟起來的一個(gè)有力的信號(hào)分析工具。滾動(dòng)軸承的故障特征信號(hào)比較弱，被淹沒在高頻振動(dòng)和噪聲中不容易分辨，然而經(jīng)典的功率譜方法又難以檢測出信噪比較低的故障特征信號(hào)，并且對(duì)微弱的故障特征信號(hào)不敏感，影響了診斷的可靠性和精確性。小波分析具有多尺度性和“數(shù)學(xué)顯微鏡”特性，這使得小波分析能識(shí)別振動(dòng)信號(hào)中的突變信號(hào)。并且小波變換的空間局部化性質(zhì)用來來分析信號(hào)的奇異性是非常有效的。小波變換可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行不同層度的分解,獲取信號(hào)不同尺度的輪廓信息和細(xì)節(jié)信息,其反映了信號(hào)的本質(zhì)信息從而為識(shí)別故障特

16、征信號(hào)和其干擾信號(hào)提供了可能。四、案例分析 4.1電力機(jī)車滾動(dòng)軸承診斷案例分析 當(dāng)一個(gè)發(fā)生局部損傷的軸承運(yùn)行時(shí)，由于滾動(dòng)體的不斷滾動(dòng)，在接觸損傷時(shí)會(huì)發(fā)生周期性的沖擊信號(hào)，但在故障的早期階段，這些特征往往淹沒于噪聲之中，很難分辨，這為更大的故障發(fā)生留下了隱患。因此需要及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并排除，保證機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行。本節(jié)中將基于改進(jìn)相鄰系數(shù)法的多小波降噪方法應(yīng)用于機(jī)車滾動(dòng)軸承的早期故障診斷中，致力于提取強(qiáng)噪聲背景下的微弱故障特征。     這里所檢測的客運(yùn)型電力機(jī)車走行部的滾動(dòng)軸承與1節(jié)中為同一軸承，軸承參數(shù)如表1所示，損傷如圖1所

17、示。測試時(shí)，采樣頻率為12800Hz，軸承轉(zhuǎn)速為481rrain?？捎?jì)算外圈的故障特征頻率f=53Hz，而相應(yīng)的周期即為189ms。     采集到的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)如圖1所示?？梢钥吹剑肼晱?qiáng)度很大，淹沒了特征信息，通過時(shí)域信號(hào)很難分辨出存在沖擊。 首先采用FFT與譜峭度方法分析信號(hào)。其中，譜峭度方法是近年來發(fā)展起來 的一種有效提取故障特征的方法，該方法通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解獲得多個(gè)不同頻率 中心與帶寬的頻帶，并在這樣的頻帶中依據(jù)峭度選擇敏感頻帶，并濾波獲得所關(guān)心的信號(hào)，從時(shí)域及頻域分別檢測故障。圖2為信號(hào)的頻譜。圖2中顯示頻譜中

18、頻率內(nèi)容非常豐富，覆蓋了從低頻到高頻的范圍，而這其中沒有太突出的頻率成分，因此很難通過頻域直接獲得故障的特征信息。圖2為采用譜峭度方法濾出的峭度最高的頻段，帶寬為800Hz，中心頻率為6000Hz。從圖2中可以看到，在o03s，008s以及o16s，023s之間存在較為明顯的沖擊，而其他位置的沖擊并沒有被準(zhǔn)確地提取。因而，在圖2中出現(xiàn)了53Hz中的譜線，但譜峰并不是很突出，而且由于譜峭度運(yùn)算中的下抽樣運(yùn)算影響了平方包絡(luò)譜的精度，造成頻率分辨率下降，因此，通過該結(jié)果來判斷故障存在并不嚴(yán)密。 其次，采用Db8單小波分別結(jié)合硬閾值、軟閾值及傳統(tǒng)相鄰系數(shù)法來對(duì)該信 號(hào)進(jìn)行降噪。圖3為采用Db

19、8單小波硬閾值的降噪結(jié)果。盡管圖3中沖擊特征較為突出，但在 o1ls，015s之間的特征卻在閾值處理時(shí)被誤認(rèn)為是噪聲而置零了。而且，在t=021s附近出現(xiàn)了一條干擾線，這是對(duì)噪聲不能合理抑制造成的。圖3為Db8單小波軟閾值降噪的結(jié)果。在圖3中005s，015s-內(nèi)的沖擊均不能分辨出來，結(jié)果比較模糊。圖3中采用Db8單小波傳統(tǒng)相鄰系數(shù)法降噪的結(jié)果要好于上面兩種方法，沒有出現(xiàn)無關(guān)的干擾沖擊，但o1ls，017s區(qū)間內(nèi)的沖擊仍然比較微弱，難以識(shí)別。接下來GHM多小波用于對(duì)該軸承信號(hào)分解并降噪。  閾值降噪的結(jié)果。圖4中沖擊較為明顯，但無關(guān)的沖擊也較多，這些無關(guān)信息干擾了對(duì)故障的判

20、斷。其中，采用GHM多小波軟閾值的結(jié)果與圖4中類似，由于軟閾值對(duì)系數(shù)的收縮作用，特征不夠突出。而圖4中相鄰系數(shù)法有效地抑制了無關(guān)沖擊，但對(duì)于幾個(gè)微弱沖擊的提取仍然不夠好。     最后，采用基于改進(jìn)相鄰系數(shù)法的多小波降噪方法對(duì)該信號(hào)進(jìn)行分析，如 圖4所示。可以看到，該方法不僅準(zhǔn)確地提取出所有的沖擊特征，而且對(duì)于無關(guān)的干擾信息的抑制也很成功，清晰地體現(xiàn)出外圈故障造成的周期性沖擊特征，周期189ms也驗(yàn)證了該方法的有效性。4.2軸承振動(dòng)分析實(shí)例在長期生產(chǎn)過程的狀態(tài)監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，滾動(dòng)軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)在其使用過程中有一定的規(guī)律性，并且重復(fù)性非常好

21、。正常優(yōu)質(zhì)軸承在開始使用時(shí)，振動(dòng)幅值和 噪聲均比較小，但頻譜有些散亂(圖1)這可能是由于制造過程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。 圖1運(yùn)行一段時(shí)間后，振動(dòng)幅值和噪聲維持一定水平，頻譜非常單一， 僅出現(xiàn)一、二倍頻。極少出現(xiàn)三倍工頻以上頻譜(圖2)，軸承狀態(tài)非常穩(wěn)定，進(jìn)入穩(wěn)定工作期。 圖2繼續(xù)運(yùn)行一段時(shí)間后，軸承幅值和噪聲開始增大(圖3)，有時(shí)出現(xiàn)異響 ，但振動(dòng)增大的變化較緩慢，此時(shí)，軸承峭度值由2.303突然達(dá)到33.47，可認(rèn)為軸承出現(xiàn)初期故障。這時(shí)，就要對(duì)該軸承進(jìn)行嚴(yán)密監(jiān)測，密切注意其變化。 圖3 4.3滾動(dòng)軸承實(shí)際診斷要點(diǎn)在實(shí)際狀態(tài)監(jiān)測中，往往只需判斷滾動(dòng)軸承好壞，能用多長時(shí)間。我們在現(xiàn)場

22、診斷中，采用有量綱參數(shù)與無量綱參數(shù)相結(jié)合，可快速判斷出軸承故障，即采用振動(dòng)速度結(jié)合軸承峭度值進(jìn)行綜合診斷。當(dāng)兩個(gè)條件均超過標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，我們判斷軸承存在故障。另外，當(dāng)監(jiān)測到滾動(dòng)軸承低頻振動(dòng)非常大時(shí)，排除機(jī)組不對(duì)中、不平衡、結(jié)構(gòu)松動(dòng) 、基礎(chǔ)共振等結(jié)構(gòu)性因素后，即使無滾動(dòng)軸承特征頻率，也應(yīng)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行檢修。4.4軸承滾動(dòng)體故障診斷案例     圖11為含有一個(gè)滾動(dòng)體損傷時(shí)采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)波形，此時(shí)滾動(dòng)體的損傷程 度是直徑018mm、深028mm。此時(shí)，軸承的回轉(zhuǎn)速度為1798rmin，則軸承回轉(zhuǎn)頻率f=2997Hz，根據(jù)式(3417)計(jì)算得到的

23、滾動(dòng)體損傷特征頻率f=11949Hz。 圖12為振動(dòng)信號(hào)分解到尺度3的8個(gè)第二代小波包的能量分布。圖12中序號(hào)為8的小波包能量最大，它所對(duì)應(yīng)的頻帶為52506000Hz，圖13為該小波包的包絡(luò)譜，最大譜峰對(duì)應(yīng)的頻率正是滾動(dòng)體損傷特征頻率廠f。當(dāng)滾動(dòng)體表面出現(xiàn)損傷時(shí)，如點(diǎn)蝕，損傷部分通過軸承內(nèi)圈和外圈滾道時(shí)，會(huì)產(chǎn)生沖擊振動(dòng)，由  于滾動(dòng)軸承通常具有徑向間隙，根據(jù)損傷部分與內(nèi)圈或外圈發(fā)生的位置不同，會(huì)發(fā)生振幅調(diào)制。 4.5軸承滾動(dòng)體故障定量診斷案例 一滾動(dòng)軸承在軸承試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行測試，滾動(dòng)軸承型號(hào)為552732QT，振動(dòng)加速度傳感器安裝于軸承外圈的垂直朝上位置，軸的轉(zhuǎn)速為503rmin，采樣頻率為128kHz。用341節(jié)的第二代小波包解調(diào)方法進(jìn)行三層分解分析測得的振動(dòng)信號(hào)。圖14為振動(dòng)信號(hào)八個(gè)分解頻帶的時(shí)域重構(gòu)信號(hào)，d31、d32、d38分別表示第三層的第一個(gè)頻帶、第二個(gè)頻帶、第八個(gè)頻帶的重構(gòu)信號(hào)。圖15為振動(dòng)信號(hào)由小到大依次為軸承保持架、輪對(duì)踏面、軸承滾動(dòng)體、軸承外圈和軸承內(nèi)圈故障特征頻率處對(duì)應(yīng)的解調(diào)譜分貝值。由圖15可以看出，在第六