滾動軸承故障診斷

1、滾動軸承故障診斷分析學(xué)院名稱： 機械與汽車工程學(xué)院 專業(yè)班級： 學(xué)生姓名： 學(xué)生學(xué)號： 指導(dǎo)教師姓名： 摘要滾動軸承故障診斷本文對滾動軸承的故障形式、故障原因、常用診斷方法等診斷基礎(chǔ)和滾動軸承故障的振動機理作了研究，并建立了相應(yīng)的滾動軸承典型故障(外圈損傷、內(nèi)圈損傷、滾動體損傷)的理論模型，給出了一些滾動軸承故障診斷常見實例。通過對滾動軸承故障振動機理的研究可以幫助我們了解滾動軸承故障的本質(zhì)和特征。本文對特征參數(shù)的提取，理論推導(dǎo)，和過程都進行了詳細(xì)的闡述， 關(guān)鍵詞:滾動軸承；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生命與財產(chǎn)的損失和對環(huán)境的破壞等也是很嚴(yán)重的

6、，這就使得人們對諸如航空航天器、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)計與制造階段，通過改進可靠性設(shè)計、研究和應(yīng)用新材料、新工藝以及加強生產(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重要途徑就是對系統(tǒng)的工作狀態(tài)進行實時的監(jiān)測與診斷，從而實現(xiàn)對設(shè)備的有效控制，并對災(zāi)難性故障的發(fā)生進行預(yù)警，為采取相應(yīng)的補救措施提供有效的信息。故障診斷理論就是為了滿足對系統(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，從而可以進一步的提高系統(tǒng)運行的可

7、靠性與安全性，并由此產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟和社會效益。而滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械最重要的零部件之一,也是旋轉(zhuǎn)機械中的易損零件。據(jù)統(tǒng)計旋轉(zhuǎn)機械的故障有30%是由軸承故障引起的, 軸承的故障會導(dǎo)致機器劇烈振動和產(chǎn)生噪聲, 甚至?xí)鹪O(shè)備的損壞。因此, 對滾動軸承故障的診斷分析, 在生產(chǎn)實際中尤為重要。滾動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。振動分析是對滾動軸承進行狀態(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)場采集滾動軸承振動信號并儲存，傳送到計算機，利用振動分析軟件進行深入分析，從而得到滾動軸承各種振動參數(shù)的準(zhǔn)確數(shù)值，進而判斷這些滾動軸承是否存在故障

8、。1滾動軸承的故障形式 滾動軸承在正常情況下，長時間運轉(zhuǎn)也會出現(xiàn)疲勞剝落和磨損。而制造缺陷、對重偏差大、轉(zhuǎn)子不平衡、基礎(chǔ)松動、潤滑油變質(zhì)等因素會加速軸承的損壞。疲勞剝落滾動軸承的內(nèi)外滾道和滾動體交替進入和退出軸承區(qū)域，這些部件因長時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，繼而擴展到接觸表面在表面產(chǎn)生點狀剝落，逐步發(fā)展到大片剝落，稱之為疲勞剝落。磨損長時間運轉(zhuǎn)使軸承的內(nèi)外滾道和滾動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，振動和噪聲增加。潤滑不良和硬質(zhì)顆粒進入滾道會加速軸承的磨損。斷裂當(dāng)軸承所受載荷、震動過大時，內(nèi)外圈的缺陷位置在滾動體的反復(fù)沖擊下，缺陷逐

9、步擴展而斷裂。 銹蝕水分或酸堿性物質(zhì)直接侵入會引起軸承銹蝕。當(dāng)軸承內(nèi)部有電流通過時，在滾道和滾動體的接觸點處引起電火花而產(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從基體上撕裂。2滾動軸承的失效形式軸承失效通常劃分為四個階段：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，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頻率本身，后期表現(xiàn)為在固有頻率附近出現(xiàn)邊頻。此時，軸承仍可安全運轉(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。諧波有時會比基頻更早被發(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。此時需要停機檢修。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振動或噪音代替。能明顯聽到故障軸承產(chǎn)生的噪聲。此時軸承已處于危險狀態(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，是對信號x（t）作進一步的譜分析而得到的，通過對滾動軸承典型故障的振動信號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)生在軸承滾動體上。3.2 特征參數(shù)分析法3.2.1 時域特征參數(shù)分析時域的特征參數(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、動振幅的均方根值，表現(xiàn)滾動軸承振動的瞬時值隨著時間在不斷地進行變化，可用于檢測表面皺裂無規(guī)則振動波形的異常，但對表面剝落或傷痕等具有瞬變沖擊振動的異常是不適用的；峰值是在某個時間內(nèi)振幅的最大值，對瞬時現(xiàn)象也可得出正確的指示值，對滾動體對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振動比較敏感；峰值因子是峰值與有效值的比，該值適用于點蝕類故障的診斷。通過對峰值因子值隨時間變化趨勢的監(jiān)測,可以有效地對滾動軸承進行早期預(yù)報,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)軸承無故障運行時,能量基本上集中在低頻段;有故障時,故障引起的沖擊力或摩擦力激發(fā)起軸承的高頻振動,能量向中頻段及高頻段轉(zhuǎn)移。信號的功率譜反映了信號的能量隨頻率的分布情況,即反映了信號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）滾動軸承存在缺陷時，如有疲勞剝落、裂紋、磨損和滾道進入異物時，會發(fā)生沖擊，引起脈沖性振動。沖擊脈沖的強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)文獻中，作者對傳統(tǒng)SPM的檢測方法進行改進，成功地建立聚丙烯造粒機滾動軸承的在線監(jiān)測儀器系統(tǒng)，并在現(xiàn)場運行中成功檢測出軸承的運行故障，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信號處理方法。包絡(luò)分析在進行頻譜分析之前，首先對振動信號進行高通或帶通濾波，濾掉低頻成分，然后對信號進行包絡(luò)解調(diào)，提取附載在高頻載波信號上的低頻調(diào)制信號。最后經(jīng)過低頻濾波，濾掉高頻載波，剩下包絡(luò)之后的低頻振動信號。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)展成熟起來的一個有力的信號分析工具。滾動軸承的故障特征信號比較弱，被淹沒在高頻振動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，并且對微弱的故障特征信號不敏感，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別振動信號中的突變信號。并且小波變換的空間局部化性質(zhì)用來來分析信號的奇異性是非常有效的。小波變換可以對振動信號進行不同層度的分解,獲取信號不同尺度的輪廓信息和細(xì)節(jié)信息,其反映了信號的本質(zhì)信息從而為識別故障特

16、征信號和其干擾信號提供了可能。四、案例分析 4.1電力機車滾動軸承診斷案例分析 當(dāng)一個發(fā)生局部損傷的軸承運行時，由于滾動體的不斷滾動，在接觸損傷時會發(fā)生周期性的沖擊信號，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。因此需要及時發(fā)現(xiàn)故障并排除，保證機械設(shè)備的安全運行。本節(jié)中將基于改進相鄰系數(shù)法的多小波降噪方法應(yīng)用于機車滾動軸承的早期故障診斷中，致力于提取強噪聲背景下的微弱故障特征。     這里所檢測的客運型電力機車走行部的滾動軸承與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，采樣頻率為12800Hz，軸承轉(zhuǎn)速為481rrain?？捎嬎阃馊Φ墓收咸卣黝l率f=53Hz，而相應(yīng)的周期即為189ms。     采集到的時域振動信號如圖1所示?？梢钥吹剑肼晱姸群艽?，淹沒了特征信息，通過時域信號很難分辨出存在沖擊。 首先采用FFT與譜峭度方法分析信號。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，該方法通過對信號進行分解獲得多個不同頻率 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，從時域及頻域分別檢測故障。圖2為信號的頻譜。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，而且由于譜峭度運算中的下抽樣運算影響了平方包絡(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)法來對該信 號進行降噪。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，難以識別。接下來GHM多小波用于對該軸承信號分解并降噪。  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，但對于幾個微弱沖擊的提取仍然不夠好。     最后，采用基于改進相鄰系數(shù)法的多小波降噪方法對該信號進行分析，如 圖4所示?？梢钥吹剑摲椒ú粌H準(zhǔn)確地提取出所有的沖擊特征，而且對于無關(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也驗證了該方法的有效性。4.2軸承振動分析實例在長期生產(chǎn)過程的狀態(tài)監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，滾動軸承的運轉(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，振動幅值和 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運行一段時間后，振動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，進入穩(wěn)定工作期。 圖2繼續(xù)運行一段時間后，軸承幅值和噪聲開始增大(圖3)，有時出現(xiàn)異響 ，但振動增大的變化較緩慢，此時，軸承峭度值由2.303突然達到33.47，可認(rèn)為軸承出現(xiàn)初期故障。這時，就要對該軸承進行嚴(yán)密監(jiān)測，密切注意其變化。 圖3 4.3滾動軸承實際診斷要點在實際狀態(tài)監(jiān)測中，往往只需判斷滾動軸承好壞，能用多長時間。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，即采用振動速度結(jié)合軸承峭度值進行綜合診斷。當(dāng)兩個條件均超過標(biāo)準(zhǔn)時，我們判斷軸承存在故障。另外，當(dāng)監(jiān)測到滾動軸承低頻振動非常大時，排除機組不對中、不平衡、結(jié)構(gòu)松動 、基礎(chǔ)共振等結(jié)構(gòu)性因素后，即使無滾動軸承特征頻率，也應(yīng)對滾動軸承進行檢修。4.4軸承滾動體故障診斷案例     圖11為含有一個滾動體損傷時采集的振動數(shù)據(jù)波形，此時滾動體的損傷程 度是直徑018mm、深028mm。此時，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)計算得到的

23、滾動體損傷特征頻率f=11949Hz。 圖12為振動信號分解到尺度3的8個第二代小波包的能量分布。圖12中序號為8的小波包能量最大，它所對應(yīng)的頻帶為52506000Hz，圖13為該小波包的包絡(luò)譜，最大譜峰對應(yīng)的頻率正是滾動體損傷特征頻率廠f。當(dāng)滾動體表面出現(xiàn)損傷時，如點蝕，損傷部分通過軸承內(nèi)圈和外圈滾道時，會產(chǎn)生沖擊振動，由  于滾動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，會發(fā)生振幅調(diào)制。 4.5軸承滾動體故障定量診斷案例 一滾動軸承在軸承試驗臺上進行測試，滾動軸承型號為552732QT，振動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)方法進行三層分解分析測得的振動信號。圖14為振動信號八個分解頻帶的時域重構(gòu)信號，d31、d32、d38分別表示第三層的第一個頻帶、第二個頻帶、第八個頻帶的重構(gòu)信號。圖15為振動信號由小到大依次為軸承保持架、輪對踏面、軸承滾動體、軸承外圈和軸承內(nèi)圈故障特征頻率處對應(yīng)的解調(diào)譜分貝值。由圖15可以看出，在第六