机械故障诊断技术7_滚动轴承故障诊断
(完整word版)(整理)滚动轴承故障诊断分析章节
滚动轴承故障诊断
滚动轴承是应用最为广泛的机械零件质疑,同时,它也是机器中最容易损坏的元件之一。许多旋转机械的故障都与滚动轴承的状态有关。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械中,大约有30%的机械故障都是由于轴承而引起的。可见,轴承的好坏对机器工作状态影响极大。
通常,由于轴承的缺陷会导致机器产生振动和噪声,甚至会引起机器的损坏。而在精密机械中(如精密机床主轴、陀螺等),对轴承的要求就更高,哪怕是在轴承上有微米级的缺陷,都会导致整个机器系统的精度遭到破坏。
最早使用的轴承诊断方法是将听音棒接触轴承部位,依靠听觉来判断轴承有无故障。这种方法至今仍在使用,不过已经逐步使用电子听诊器来替代听音棒以提高灵敏度。后来逐步采用各式测振仪器、仪表并利用位移、速度或加速度的均方根值或峰峰值来判断轴承有无故障。这可以减少对设备检修人员的经验的依赖,但仍然很难发现早期故障。
随着对滚动轴承运动学、动力学的深化研究,对轴承振动信号中频率成分和轴承零件的几何尺寸及缺陷类型的关系有了比较清楚的了解,FFT级数的发展也使得利用频率域分析和检测轴承故障成为一种有效的途径。也是目前滚动轴承监测诊断的基础。
从发展的历程看,滚动轴承故障检测诊断技术大致经历了以下阶段:
1961年,W.F.Stokey完成了轴承圈自由共振频率公式的推导,并发表;
1964年,O.G.Gustafsson研究了滚动轴承振动和缺陷、尺寸不均匀及磨损之间的关系,这与目前诊断滚动轴承故障的方法是基本一致的;
1969年,H.L.Balderston根据滚动轴承的运动分析得出了滚动轴承的滚动体在内外滚道上的通过频率和滚动体及保持架的旋转频率的计算公式。至此,有关滚动轴承监测诊断的理论体系已经基本完成;
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承是一种很常见的机械元件,广泛用于工业和消费市场,用于
转动机械装置的旋转部件。它们的主要功能是支撑和稳定轴,允许轴在指
定的位置和方向上旋转,以及在转动时减少摩擦和重复负载。滚动轴承可
以在各种不同类型的机械设备中找到,例如汽车,风能发电机,摩托车,
电机,空调,电气箱等。
滚动轴承可以长期高效工作,但如果不适当地维护和维修它,可能会
导致故障。常见的滚动轴承故障包括损坏,轴承旋转变慢,轴承外壳发热,内部损坏,轴键变形,低速磨擦,扭矩问题等。解决这些问题的关键是找
出故障的根本原因,并根据现场条件采取正确的解决方案。
要有效诊断滚动轴承故障,可以采用以下方法。
1.检查外壳:检查轴承外壳表面,以及固定螺丝和轴承挡圈是否松动、弯曲或破损。检查底座是否正确安装,轴是否紧固,以及轴承应用的负载
是否正确。
2.状态检查:检查轴承内部和外壳的温度,查看是否有油漆和碳垢,
并检查轴承内部有无异响和异常磁性。
3.拆卸检查:仔细检查轴承内部的轴承衬套、滚珠和圆柱滚道,查看
是否有损坏、磨损或异物。
滚动轴承故障及其诊断方法
f Bi
VB lm
2
(Dm
d)
fr
Dm
1 2
(1
d Dm
)
fr
滚动轴承的特征频率
(3) 轴承内外环有缺陷时的特征频率:
如果内环滚道上有缺陷时,则Z个滚动体滚过该缺陷时的
频率为
fi
f Bi Z
1 (1 2
d Dm
) frZ
如果外环滚道上有缺陷时,则Z个滚动体滚过该缺陷时的
通常,轴的转速越高,损伤越严重,其振动的 频率就越高;轴承的尺寸越小,其固有振动频率越 高。
2.1 滚动轴承的固有振动频率
滚动轴承在工作时,滚动体与内环或外环之间 可能产生冲击而引起轴承各元件的固有振动。
各轴承元件的固有频率与轴承的外形、材料和质量有 关
与轴的转速无关。
轴承元件的固有频率值,受安装状态的影响。 一般情况下,滚动轴承的固有频率通常可达数 千赫到数十千赫。
d)
Baidu Nhomakorabeafr
Dm
1 2
(1
d Dm
)
fr
lm为滚道节圆周长
图(a)
图(b)
(2) 内环固定,外环随轴线转动时,单个滚动体(或保持
架)相对于内环的旋转频率:若外环的的旋转频率仍为fr , 则保持架相对内环的切向速度从图(b)可知为
滚动轴承故障诊断
第二组实验
轴承故障数据:
数据打开后应采用X105_DE_time作为分析数据,其他可作为参考,转速1797rpm
轴承型号:6205-2RS JEM SKF, 深沟球轴承
采样频率:12k Hz
1、确定轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率
通过以上原始数据可知次轴承的参数为:
轴承转速r=1797r/min;滚珠个数n=9;滚动体直径d=;
轴承节径D=39mm;:滚动体接触角α=0
由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为:
外圈故障频率f1=r/60 * 1/2 * n(1-d/D *cosα)=
内圈故障频率f2=r/60 * 1/2 * n(1+d/D *cosα)=
滚动体故障频率f3=r/60*1/2*D/d*[1-(d/D)^2* cos^2(α)]=
保持架外圈故障频率f4=r/60 * 1/2 * (1-d/D *cosα)=
2.对轴承故障数据进行时域波形分析
将轴承数据导入MATLAB中直接做FFT分析得到时域图如下:并求得时域信号的各项特征:
(1)有效值:;(2)峰值:;
(3)峰值因子:;(4)峭度:;
(5)脉冲因子:;(6)裕度因子::
3.包络谱分析
对信号做EMD模态分解,分解得到的每一个IMF信号分别和原信号做相关分析,找出相关系数较大的IMF分量并对此IMF分量进行Hilbert变换。
由图中可以看出经过EMD分解后得到的9个IMF分量和一个残余量。IMF分量分别和原信号做相关分析后得出相关系数如下:
由上表得:IMF1的相关系数明显最大,所以选用IMF1做Hilbert
滚动轴承故障诊断方法与技术综述
滚动轴承故障诊断方法与技术综述
引言:
滚动轴承作为机械设备中常用的零部件之一,承担着支撑和传递载荷的重要作用。然而,由于使用环境的恶劣和工作条件的复杂性,滚动轴承往往容易出现各种故障。因此,为了保证机械设备的正常运行和延长轴承寿命,对滚动轴承的故障进行准确诊断非常重要。
一、故障诊断方法
1. 观察法
观察法是最常用的故障诊断方法之一。通过观察滚动轴承的外观和运行状态来判断是否存在故障。例如,如果发现滚动轴承有异常噪声、温度升高、润滑油泡沫、振动加剧等现象,很可能是轴承出现了故障。
2. 振动诊断法
振动诊断法是一种先进的故障诊断方法,可以通过检测轴承的振动信号来判断轴承是否存在故障。通过分析振动信号的频谱图,可以确定轴承故障的类型和位置。常用的振动诊断方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
3. 声音诊断法
声音诊断法是一种通过听觉判断轴承故障的方法。通过专业人员对轴承产生的声音进行听觉分析,可以判断轴承是否存在异常。常见
的轴承故障声音包括金属碰撞声、摩擦声和振动声等。
4. 热诊断法
热诊断法是一种通过测量轴承的温度来判断轴承故障的方法。由于轴承在故障状态下会产生摩擦热,因此轴承的温度可以间接反映轴承的工作状态。通过测量轴承的温度分布,可以判断轴承是否存在异常。
二、故障诊断技术
1. 模式识别技术
模式识别技术是一种基于机器学习的故障诊断技术,可以根据轴承的振动信号和声音信号等特征,通过训练模型来识别轴承的故障类型。常用的模式识别技术包括支持向量机、神经网络和决策树等。
2. 图像诊断技术
图像诊断技术是一种通过图像处理和分析来判断轴承故障的技术。通过对轴承的外观图像进行特征提取和分类,可以实现对轴承故障的自动诊断。常用的图像诊断技术包括边缘检测、纹理分析和目标识别等。
滚动轴承寿命预测与故障诊断
滚动轴承寿命预测与故障诊断
滚动轴承是机械传动系统中常用的一种关键零部件,因其结构
简单、可靠性高、运转稳定等特点被广泛应用于工业制造、交通
运输、航天航空等领域。然而,在长期的使用中,由于负载、转速、温度等因素的影响,滚动轴承很容易出现各种故障,严重影
响机械设备的正常性能。因此,预测滚动轴承的寿命并对其故障
进行诊断具有极其重要的意义,不仅能够减少机器设备的维修成本,更能提高机器设备的运行效率和安全性。
一、滚动轴承寿命预测的基本理论
滚动轴承寿命预测是指通过对滚动轴承在特定工况下的运行情
况进行数学模型建立和系统分析,来预测滚动轴承在未来一段时
间内的使用寿命。其基本理论是寿命公式理论,即基于统计学原理,通过对有限数量的试验数据进行分析,来估计大量相似产品
的寿命。该理论最早由Weibull提出,现广泛应用于各种设备的寿命预测中。
滚动轴承的寿命是指在一定的负载、转速、温度等工况条件下,维持基本性能的使用寿命。通常将运转时间作为寿命评定标准,
其评定方法有两种,即L10寿命和L50寿命。其中L10寿命是指
在有10%以上的滚动轴承失败的情况下所需要的运转时间,L50
寿命则是指在有50%以上的滚动轴承失败的情况下所需的运转时间。
滚动轴承寿命预测的方法一般有以下几种:
1、基于模型的预测法
该方法是在通过对相关参数的观测和测量得到大量样本数据的基础上,建立滚动轴承故障模型,对其进行数学分析和计算,从而提出一定的预测理论。该方法的优点是可以快速准确地预测滚动轴承的寿命,缺点是在模型建立过程中,需要考虑多种因素的影响,模型的建立难度较高。
滚动轴承故障诊断附MATLAB程序
第二组实验
轴承故障数据:
数据打开后应采纳X105_DE_time作为剖析数据,其余可作为参照,
转速1797rpm
轴承型号:6205-2RSJEMSKF,深沟球轴承
采样频次:12kHz
1、确立轴承各项参数并计算各零件的故障特点频次
经过以上原始数据可知次轴承的参数为:
轴承转速r=1797r/min;滚珠个数n=9;转动体直径d=;轴承节径D=39mm;:转动体接触角α=0由以上数据计算转动轴承不一样零件故障的特点频次为:
外圈故障频次f1=r/60*1/2*n(1-d/D*cosα)=
内圈故障频次f2=r/60*1/2*n(1+d/D*cosα)=
转动体故障频次f3=r/60*1/2*D/d*[1-(d/D)^2*cos^2( α)]=
保持架外圈故障频次f4=r/60*1/2*(1-d/D*cosα)=
对轴承故障数据进行时域波形剖析
将轴承数据导入MATLAB中直接做FFT剖析获得时域图以下:
并求得时域信号的各项特点:
1〕有效值:;〔2〕峰值:;
3〕峰值因子:;〔4〕峭度:;
(5〕脉冲因子:;〔6〕裕度因子::
3.包络谱剖析
对信号做EMD模态分解,分解获得的每一个IMF信号分别和原信号
做有关剖析,找出有关系数较大的IMF重量并对此IMF重量进行
Hilbert变换。
l a
n
EmpiricalModeDecomposition
g i
s
f1
mi
f2
m i
f3
m i
f4
m i
f5
m i
6
f
m i
f7
m i
f8
m i
.
s
re
由图中能够看出经过EMD分解后获得的9个IMF重量和一个节余量。IMF重量分别和原信号做有关剖析后得出有关系数以下:
基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断
基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断
引言
滚动轴承作为机械设备中重要的零部件,一旦出现故障会给机械设备带来严重影响,甚至造成事故。因此,及早发现和诊断滚动轴承的故障就显得非常重要。目前,基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断成为工业界和研究领域的热门话题。本文将介绍基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断技术。
一、时频分析方法
基于时频分析方法是一种在时间和频率域中同时分析信号的方法。它能够准确地反映信号在时间和频率上的变化规律,对于复杂信号的分析有很好的效果。
时频分析方法的主要思想是将信号在不同时间上分解为一系列窄带信号,并计算这些信号在频域上的功率谱密度。常用的时频分析方法有短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)、小波变换(Wavelet Transform, WT)等。
二、滚动轴承的故障特征
滚动轴承的故障通常表现为以下几种特征:
(1)局部损伤。轴承表面出现磨痕、划痕、龟裂等现象。
(2)疲劳裂纹。因长时间使用或负载过高造成轴承材料疲劳、塑性变形等现象,导致轴承出现裂纹。
(3)卡滞。轴承在旋转过程中无明显的摩擦或滚动。
(4)松动。轴承内部零件出现松动现象。
(5)内部故障。包括球、滚道和保持架的断裂、脱落等。
以上故障通常表现为轴承内部振动信号的变化。因此,我们可
以通过对轴承振动信号的时频分析来判断轴承是否存在故障。
三、基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断
滚动轴承振动信号的瞬时频率在动态过程中会发生变化。因此,利用短时傅里叶变换或小波变换对滚动轴承振动信号进行时频分析,可以得到滚动轴承振动信号的时频谱图。时频谱图反映了振
滚动轴承故障诊断
第三阶段(轴承缺陷间隔频率及其倍频) 在第三阶段的初期,轴承缺陷间隔频率开始显现;随着 故障缺陷的发展,更多的缺陷间隔频率的倍频出现,围 绕这些间隔频率及其倍频以及固有频率的边频带的数量 也逐步增多,冲击包络值继续增大;尤其当缺陷间隔频 率周围的许多边频带清晰可见时,或者通过包络值加以 确认已进入第三阶段的后期,表明此时的轴承缺陷已肉 眼可见,并向周围扩展,应在此时更换轴承。 第三阶段频谱图的特点是间隔频率及其倍频的显现,尤 其是间隔频率和固有频率及其倍频周围的边频带增多及 清晰可见。
第二阶段(轴承固有频率) 轴承产生轻微缺陷,缺陷产生的冲击激起了轴 承元件固有频率的振动或轴承支承部件的共振, 其频率范围一般为500Hz~20kHz。到第二阶 段末期,在固有频率的周围开始出现边频带, 冲击包络值也有所增大,从0.5g增长到1.0g。 第二阶段频谱图的特点是仅显现出轴承的固有 频率成分,后期附有边频带。
第一阶段,即轴承开始出现故障的萌芽阶段,
这时温度正常,噪声正常,振动速度总量及频 谱正常,但尖峰能量总量及频谱有所征兆,反 映轴承故障的初始阶段。这时真正的轴承故障 频率出现在超声段大约20~60kHz范围。
第二阶段,温度正常,噪声略增大,振动速 度总量略增大,振动频谱变化不明显,但尖峰 能量有大的增加,频谱也更加突出。这时的轴 承故障频率出现在大约500Hz~2kHz范围。
滚动轴承常见故障及故障程度诊断方法
滚动轴承常见故障及故障程度诊断方法滚动轴承是一种常见的机械传动部件,广泛应用于各种设备和机器中。然而,由于长期的运转和使用,滚动轴承可能会出现各种故障。及早诊断
并解决这些故障,可以提高设备的工作效率和寿命。下面将介绍一些常见
的滚动轴承故障以及相应的故障程度诊断方法。
1.磨损故障:磨损是滚动轴承最常见的故障之一、它可能是由于振动、超负荷、不当润滑或外部杂质等因素引起的。磨损故障的特点是滚道、轴
承座和滚珠表面的磨损或变形。在诊断方面,可以使用肉眼观察滚道和滚
珠表面的磨损情况,并通过手感判断是否存在磨损故障。
2.疲劳故障:疲劳是滚动轴承的另一种常见故障。它通常是由高载荷、频繁起停、轴向冲击或轴承内部结构缺陷等因素引起的。疲劳故障的特点
是滚珠或滚道出现裂纹或剥落。在诊断方面,可以使用显微镜观察滚珠和
滚道表面的裂纹或剥落情况,或者进行动态振动分析以检测是否存在疲劳
故障。
3.温升故障:温升是滚动轴承的常见故障之一,通常是由于不当润滑、过高的润滑脂粘度、轴承过紧或过松、内部结构问题等因素引起的。温升
故障的特点是轴承运行时温度升高。在诊断方面,可以使用红外热像仪测
量轴承温度,或使用测温仪对轴承不同部位进行温度测量,以判断是否存
在温升故障。
4.噪声故障:噪声是滚动轴承常见的故障之一,通常是由于轴承松动、滚珠损坏、滚子不对中、不正确的润滑或外部冲击等因素引起的。噪声故
障的特点是轴承运行时产生噪声。在诊断方面,可以使用听诊器或声音分
析仪对轴承的运行声音进行监测和分析,以判断是否存在噪声故障。
5.润滑故障:滚动轴承的润滑是保证轴承正常运行的重要因素,不当
浅析滚动轴承故障诊断技术及其应用
浅析滚动轴承故障诊断技术及其应用
摘要:文章简要论述了在塑料薄膜生产设备的维护保养中运用滚动轴承故障诊断技术的意义,说明了在塑料薄膜生产中由滚动轴承的故障而引起设备故障的模式,分析了一些可用的滚动轴承故障诊断技术,以期供从事塑料薄膜生产设备维护保养工程技术人员参考及借鉴。
关键词:塑料薄膜生产设备;滚动轴承;故障诊断技术;发展应用滚动轴承较之滑动轴承有许多优点,在轴承领域也占有主要地位。滚动轴承不仅是机械设备中重要的旋转零件,而且也是机械设备中重要的故障来源之一。因此,在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中就需要有有效的滚动轴承故障诊断技术方法来检测滚动轴承的运行状态来确定机械是否能正常地工作。
1滚动轴承故障诊断技术运用的意义
滚动轴承具有装配方便、效率高、容易实现润滑、摩擦阻力小等优点,在机械设备中有着承受和传递载荷的作用,它运行状态的正常与否直接影响着整台塑料薄膜生产设备的包括精度、可靠性及寿命的动态性能的高低。轴承故障轻则会设备异响、振动或者产生较大噪音,重则会造成严重的设备故障导致生产临时中断等。由此可知,在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中也需要有效的滚动轴承故障诊断技术。塑料薄膜生产机械设备安全、有效的运行需要有运行状态的检测和故障诊断的前提为保证,那么,滚动轴承故障诊断技术作为机械设备故障诊断技术的重要组成部分,对其进行深入地研究在保障机械设备的安全、保证机械设备的稳定运行、消除潜在的事故等方面有着十分重要的意义。
2滚动轴承故障引发设备故障的模式
塑料薄膜生产设备由滚动轴承故障而引发故障的模式主要是有六种,分别为疲劳、磨损、腐蚀、电蚀磨损、塑性变形和裂痕。
滚动轴承常见故障及故障程度诊断方法
轴承的噪声检测可用仪器S0910- 1型,分为Z1、Z2、Z3、Z4级别; 振动检测用仪器BVT-1型,分为
V1、V2、V3、V4级别。
有条件时,可以用带架的百分表 测量径向和轴向间隙。检验径向 间隙时,轴承应放在平板上,百 分表量头抵住滚动轴承外圈外圆 侧面,然后用一只手压紧轴承内 圈,另一只手径向推动轴承外圈, 表针变动的数字,即表示轴承的
如止推轴承在轴承盖处振动信号 最强,利用听到的声音即可判断 其状态:“嗡嗡”声表示状态较 好;“梗梗”声是内外圈或滚动 体破裂;“骨碌碌”声是轴承缺
油。
还可利用手对温度和振动的感觉 对轴承做出判断:若手只能在轴 承处放3s,说明轴承温度已达60℃; 轴承压盖过热可能是轴承走外圈; 如果轴承局部发热或有撞击振动 现象,说明轴承装配不当或紧固
(1)人工简单检测
滚动轴承故障引起的冲击振动从 冲击点以半球面波方式向外传播, 通过轴承零件、轴承座传到箱体 或机架,由于冲击振动的频率很 高,通过零件的界面传递一次其 能量损失80%。因此,在听振动声 音时要正确选择测定点,应尽可 能地靠近被测轴承承载区,减少 中间环节,离轴承外圈的距离越
短越直接越好。
如果使用高黏度油脂,噪声将减 弱。原因分析:若其噪声连续不 断,则可能是滚道有伤;若其噪 声或有或无周期性,则为滚动体
受损;若滚动体碎裂,会产生 “锉齿声、冲击声”。
滚动轴承的状态监测与故障判断
滚动轴承是旋转机械的重要组成部分,同时也是旋转机械中最容易出现故障的部件之一。它具有造价较低、润滑冷却方便、运行灵敏、使用效率较高、维修便捷等优点,在机械行业应用广泛。据有关统计显示,在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的,所以,对滚动轴承的状态监测和故障诊断进行研究势在必行。
监测与诊断的目的和意义
滚动轴承正常运行与否,对于整机的可靠性、精度以及寿命等性能有很大的影响。据有关统计显示,在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的,在将故障诊断技术运用到生产中以后,事故率降低近70%,同时降低的维修费用也有近40%。
利用轴承状态监测技术可以了解轴承的使用性能,并对可能发生的故障进行早期检测,分析和预测可能发生的故障,进一步提高设备的管理水平和维修效率,经济效益十分显著。
轴承故障诊断的发展历程
轴承故障诊断刚开始主要是依靠人工听觉来诊断,再有就是利用探听棒,这种方法在许多企业中目前仍在使用,不过一些工具已经被改进到电子听诊器等。
例如,当使用电子听诊器检测轴承故障时,具有经验丰富的人员可以凭经验诊断轴承疲劳剥落,有时还可以诊断出损伤发生的位置,但由于其它的外部原因,这种方法的可靠性有时会无法得到保证。
随着科技的发展,越来越多的振动仪器被运用到滚动轴承的状态监测工作中。这些仪器利用振动位移、速度和加速度的均方根值(RMS)或峰值来判断轴承是否有故障。这些仪器减少了我们对经验的依赖,使得监测和诊断的准确性有了很大的提高,但是在故障发生的初始阶段仍然很难及时做出准确的诊断。
滚动轴承故障诊断
滚动轴承故障诊断
第1页
滚动轴承故障诊疗 概述 滚动轴承故障形式与原因 滚动轴承振动机理 滚动轴承故障诊疗技术
滚动轴承故障诊断
第2页
2
概述
滚动轴承是旋转机械中主要零件 滚动轴承优点
摩擦系数小,运动精度高 对润滑剂黏度不敏感,多数滚动轴承可使用润滑脂 低速下也能承受载荷 产品已经国际标准化,易于大批量生产,成本低廉,
交换性好
滚动轴承缺点
承受冲击能力差 滚动体上载荷分布不均匀
滚动轴承故障诊断
第3页
3
概述
滚动轴承组成
外圈 内圈 滚动体 保持架
按承载方向分类
向心轴承 推力轴承 向心推力轴承
滚动轴承故障诊断
第4页
4
概述
滚动轴承安装
冷压法和热套法 压力机、手锤和套筒、润滑剂、加热器等
滚动轴承拆卸
测量点应尽可能靠近被测轴承承载区,应尽可能降低中间传 递步骤,探测点离轴承外圈距离越近越直接越好
应尽可能考虑在水平(x)、垂直(y)和轴向(z)三个方向 上进行振动检测
滚动轴承故障诊断
向心轴承
止推轴承
第27页
27
振动测量
测点选择
振动传递路径会对测量结果造成影响
滚动轴承故障诊疗 故障诊疗技术
后果 • 高精度轴承因为表面锈蚀造成精度丧失而不能正常工作
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轴承运转时,一旦发生疲劳剥落,其振动和噪声将急剧
3. 滚动轴承的腐蚀失效
轴承零件表面的腐蚀分三种类型。
a. 化学腐蚀,当水、酸等进入轴承或者使用含酸的润 滑剂,都会产生这种腐蚀。
f3
3)
滚12动d c体Dos自 转1 频( d率cDƒo3s: )
2
f1
f4
f1
图7—3 向心推力球轴承结构简图
(内圈旋转,外圈固定)
f2
1 (1 2
d D
cos )
f1
f5
zf 4
z 2
(1
d D
cos )
f1
4) 保持架过内圈频率ƒ4:
f6
zf 2
z 2
(1
d D
cos )
f1
5) 滚动体通过内圈频率ƒ5:
轴承元件的固有频率取决于本身的 材料、结构形式和质量,根据某些资料
图7-4 滚动轴承内缺陷所激发的振动波形
利用低频段信号诊断轴承故障的要点
轴承缺陷所激发的周期性脉冲的频率与轴承结构和运动关系相联系,处于振动 信号的低频段内,在这个频段内还有轴的振动、齿轮的啮合振动等各种零件的振动 。
由于这些振动具有更强的能量,轴承早期缺陷所激发的微弱周期性脉冲信号往 往淹没在这些强振信号中,给在线故障监测系统带来困难,但是,滚动轴承故障在 低频段的特征还是可以得到的。
因为滚动轴承在机器设备中的作用是支撑传动轴的旋转,所以滚动轴承故障所 激发的振动必然对轴及轴上的机械零件产生影响。
对于转轴上的零件为齿轮等非转子类零件的轴而言,其动不平衡量是不随时间 变化的。滚动轴承影响到轴的空间定位,
轴承故障将使轴的空间定位出现波动,当轴的工作状态处于非重载时,轴的转 频振动幅值升高,有时还表现为转频的2X、3X…5X频率的振幅升高。这种情况往往 预示着滚动轴承出现早期故障。当轴的转频振动幅值再次降低时,滚动轴承故障已 进入晚期,到了必需更换的程度。
7.2 滚动轴承的振动机理与信号特征
引起滚动轴承振动的因素很多。有与部件有关的振动,也有与制造 质量有关的振动,还有与轴承装配以及工作状态有关的振动。
如图7-1所示,我们通过对轴承振动的剖析,找出激励特点,并通过 不同的检测分析方法的研究,从振动信号中,获取振源的可靠信息,用 以进行滚动轴承的故障诊断。
7.1 滚动轴承的失效形式
1.滚动轴承的磨损失效
磨损是滚动轴承最常见的一种失效形式。
在滚动轴承运转中,滚动体和套圈之间均存在滑动,这些滑动会引 起零件接触面的磨损。尤其在轴承中侵入金属粉末、氧化物以及其他硬 质颗粒时,则形成严重的磨料磨损,使之更为加剧。 另外,由于振动和磨料的共同作用,对于处在非旋转状态的滚动轴 承,会在套圈上形成与钢球节距相同的凹坑,即为摩擦腐蚀现象。 如果轴承与座孔或轴颈配合太松,在运行中引起的相对运动,又会 造成轴承座孔或轴径的磨损。
图7—2滚动轴承刚度的变化
从而使其恢复力呈现非线性的特征。
由此便产生了分数谐波振动。
此外,当滚动体处于载荷下非对
称位置时,转轴的中心不仅有垂直方向的,而且还有水平方向的移动。这
类参数的变化与运动都将引起轴承的振动,也就是随着轴的转动,滚动体
2. 由滚动轴承的运动副引起的振动
当轴承运转时,滚动体便在内外圈之间滚动。轴承的滚 动表面虽加工得非常平滑,但从微观来看,仍高低不平,特 别是材料表面产生疲劳斑剥时,高低不平的情况更为严重。 滚动体在这些凹凸面上转动,则产生交变的激振力。所产生 的振动,既是随机的,又含有滚动体的传输振动,其主要频 率成分为滚动轴承的特征频率。
b. 电腐蚀,由于轴承表面间有较大电流通过使表面产 生点蚀。
c. 微振腐蚀,为轴承套圈在机座座孔中或轴颈上的微 小相对运动所至。结果使套圈表面产生红色(Fe2O3)或 黑色的锈斑。轴承的腐蚀斑则是以后损坏的起点。
4. 滚动轴承的塑变失效
压痕主要是由于滚动轴承受负荷后,在滚动体和滚道接触处产 生塑性变形。载荷过大时会在滚道表面形成塑性变形凹坑。另外,若 装配不当,也会由于过载或撞击造成表面局部凹陷。或者由于装配敲 击,而在滚道上造成压痕。
*当轴承故障进入晚期,由于剥落斑点充满整个滚道,峭度指标反而下
➢ 4.冲击脉冲法(SPM)
冲击脉冲法是利用轴承故障所激发的轴承元件固有频率的 振动信号,经加速度传感器的共振放大、带通滤波及包络检波 等信号处理,所获得的信号振幅正比于冲击力的大小。
在冲击脉冲技术中,所测信号振幅的计量单位是dB。测到
b).高频段:位于Ⅱ区,这个频段的信号是轴承故障所激 发的轴承自振频率的振动。
c). 超高频段:位于Ⅲ区,它们是轴承内微裂纹扩张所产 生的声发射超声波信号。
信号拾取方式: 针对不同的信号所处频段,需采用不同的信号拾取方式。
a)监测低频段的信号,通常采用加速度传感器,由于同时也 要拾取其它零件的故障信号,因此采用通用的信号处理电路( 仪器)。
3. 滚动轴承的早期缺陷所激发的振动特征
滚动轴承内出现剥落等缺陷,滚动 体以较高的速度从缺陷上通过时,必然 激发两种性质的振动。见图7-4, 第一类振动是上节所讲的以结构和运动关 系为特征的振动,表现为冲击振动的周 期性; 第二类振动是被激发的以轴承元件固有频 率的衰减振荡,表现为每一个脉冲的衰 减振荡波。
传感器和感应频率段的选择
轴承故障信号分布的频段
传感器和感应频率段的选择,如图7-5所示,这是一个航空轴承通过故 障实验得到的频谱图。轴承的故障信号分布在3个频段,即图中阴影部分。
图7-5 滚动轴承的振动频谱
a). 低频段:在8kHz以下,滚动轴承中与结构和运动关系 相联系的故障信号在这个频率段,少数高速滚动轴承 的信号频段能延展到B点以外。因为轴的故障信号、 齿轮的故障信号也在这个频段,因而这也是绝大部分 在线故障监测与诊断系统所监测的频段。
当磨损量较大时,轴承便产生游隙噪声,振动增大。
2. 滚动轴承的疲劳失效
在滚动轴承中,滚动体或套圈滚动表面由于接触载荷 的反复作用,表层因反复的弹性变形而致冷作硬化,下层 的材料应力与表层出现断层状分布,导致从表面下形成细 小裂纹,随着以后的持续负荷运转,裂纹逐步发展到表面 ,致使材料表面的裂纹相互贯通,直至金属表层产生片状 或点坑状剥落。轴承的这种失效形式称为疲劳失效。
的轴承冲击dBi值与轴承基准值dB0相减(dB0是良好轴承的测
定值)。
dBN = dBi-dB0
冲击脉冲计的刻度就是用dBN值表示的。轴承的状况分为 三个区:
(0~20)dBN 表示轴承状况良好
(20~35)dBN 表示轴承状况已经劣化,属发展中的损伤期
➢ 5.共振解调法
共振解调法也称为包络检波频 谱分析法,是目前滚动轴承故障诊 断中最常用的方法之一。
滚动轴承故障信号分析方法
➢ 1.有效值与峰值判别法
有效值:滚动轴承振动信号的有效值反映了振动的能量大小,当轴承产 生异常后,其振动必然增大。因而可以用有效值作为轴承异常的判断 指标。
峰值:有效值指标对具有瞬间冲击振动的异常是不适用的。因为冲击波 峰的振幅大,并且持续时间短。用有效值来表示故障特征,其特征并 不明显,对于这种形态异常的故障特征,用峰值比有效值更适用。
实现包络检波的方法有多种,常 用的有两种方法:希尔伯特 (Hilbett)变换法和检波滤波法。
图 7—7 为 204 型 轴 承 加 了 30N 轴 向 力,在试验装置上进行测试分析的结 果。图7—7(a)为原信号直接用低频 信号接收法得到的频谱,图中谱峰密 集,较难寻找出故障的特征频率。
滚动轴承的特征频率(即接触激发的基频),完全可以根 据轴承元件之间滚动接触的速度关系建立的方程求得。计算 的特征频率值往往十分接近测量数值,所以在诊断前总是先 算出这些值,作为诊断的依据。
滚动轴承的特征频率(内圈旋转,外圈固定时)
1) 内圈旋转频率ƒ1: f1 n / 60 Hz
2) f保2 持12 (架1旋Dd 转cos频 )率f1 ƒ2:
b)监测高频段的信号,其目的是要获取唯一的轴承故障信号 ,采用自振频率在25~30KHz的加速度传感器,利用加速度传 感器的共振效应,将这个频段的轴承故障信号放大,再用带通 滤波器将其它频率的信号(主要是低频信号)滤除,获得唯一 的轴承故障信号。
c)监测超高频段的信号,则采用超声波传感器,将声发射信 号检出并放大。仪表统计单位时间内声发射信号的频度和强度
共振解调法的基本原理可用图 7—6所示信号变换过程中的波形特 征来说明。
图 (a)为理想的故障微冲击脉 冲信号F(t)(原始脉冲波),它在 时域上的脉宽极窄,幅值很小,而 脉冲的频率成分很丰富。虽然这种 脉冲是以T为周期,但在频谱上却 直接反映不出对应的频率1/T成分
图7—6 共振解调法的信号变换过程
第七章 滚动轴承故障诊断
7.1 滚动轴承的失效形式 7.2 滚动轴承的振动机理与信号特征 7.3 滚动轴承信号分析方法 7.4 滚动轴承故障诊断案例
实例1 宣化钢铁公司高速线材轧机26架 实例2 宣化钢铁公司高速线材轧机20架 实例3 唐山钢铁公司高速线材轧机的增速箱 实例4 安阳钢铁公司高速线材轧制线上吐丝机
由于轴的空间位置波动,也必然影响齿轮等零件的 振动。滚动轴承故障在某种条件下(如轻载、空载)也会 在齿轮啮合频率的振幅升高中反映出来。因此其特征为齿 轮啮合频率的边频很微弱,几乎看不见。
7.3 滚动轴承信号分析方法
轴承故障信号的拾取实际上是传感器及安装部位和感 应频率段的选择。传感器的安装部位往往选择轴承座部位 ,并按信号传动的方向选择垂直、水平、轴向布置。这里 距故障信号源最近,传输损失最小,也是轴、齿轮等故障 信号传输路径必经的最近位置。所以几乎所有的在线故障 监测与诊断系统都选择轴承座作为传感器的安装部位。
图(d)为对图(c)所示振荡波再进行包络检波处理后的波形,也就是取振 荡波形的包络线。这个包络波形就把高频成分和其他机械干扰频率剔 除掉了,成为纯低频的周期波,波的周期T仍与原始冲击频率相对应
图(e)为将图(d)所示的纯低周期包络波作为新的振动波形进行频谱分析
例:共振解调法Hale Waihona Puke Baidu包络检波频谱 分析法)
图7-1 滚动轴承振动的时域信号 (a) 新轴承的振动波形 (b)表面劣化后的轴承振动波形
1. 轴承刚度变化引起的振动
当滚动轴承在恒定载荷下运转时
(如图7—2),由于其轴承和结构所决
定,使系统内的载荷分布状况呈现周
期性变化。如滚动体与外圈的接触点
的变化,使系统的刚度参数形成周期 的变化,而且是一种对称周期变化,
图(b)是脉冲信号由传感器接收后,经过电子高频谐振器谐振,产生的 一组组共振响应波。这是一种振幅被放大了的高频自由衰减振荡波, 振荡频率就是谐振器的谐振频率ƒn(ƒn=1/Tn),它的最大振幅与故障冲 击的强度成正比,而且每组振荡波在时域上得到了展宽,振荡波的重 复频率与故障冲击的重复频率相同。
图(c)为振荡波经过绝对值处理后留下了对应的频率,但它还不是完全 的周期信号,在频谱上不能形成简单波形那样的离散谱线。
1 N
N
( xi x)4
i 1
X4 rms
峭度指标Cq对信号中的冲击特征很敏感,正常情况下其值应该在3左 右,如果这个值接近4或超过4,则说明机械的运动状况中存在冲击性 振动。
*当轴承出现初期故障时,有效值变化不大,但峭度指标值已经明显增 加,达到数十甚至上百,非常明显。它的优势在于能提供早期的故障 预报。
5. 滚动轴承的断裂失效
造成轴承零件的破断和裂纹的重要原因是由于运行时载荷过大 、转速过高、润滑不良或装配不善而产生过大的热应力,也有的是由 于磨削或热处理不当而导致的。
6. 滚动轴承的胶合失效
滑动接触的两个表面,当一个表面上的金属粘附到另 一个表面上的现象称为胶合。
对于滚动轴承,当滚动体在保持架内被卡住或者润滑不 足、速度过高造成摩擦热过大,使保持架的材料粘附到滚 子上而形成胶合。其胶合状为螺旋形污斑状。还有的是由 于安装的初间隙过小,热膨胀引起滚动体与内外圈挤压, 致使在轴承的滚道中产生胶合和剥落。
2.峰值系数法
所谓峰值系数,是指峰值与有效值之比。
用峰值系数进行诊断的最大特点,是由于它的值不受轴承尺寸、 转速及负荷的影响。
正常时,滚动轴承的峰值系数约为5,当轴承有故障时,可达到几十。 轴承正常、异常的判定可以很方便判别。
➢ 3.峭度指标法
峭度指标Cq反映振动信号中的冲击特征。
峭度指标Cq
Cq