风力发电机轴承振动监测故障诊断分析

简析滚动轴承故障诊断方法及要点

简析滚动轴承故障诊断方法及要点 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。 滚动轴承在设备中的应用非常广泛，滚动轴承状态好坏直接关系到旋转设备的运行状态，尤其在连续性大生产企业，大量应用于大型旋转设备重要部位，因此，实际生产中作好滚动轴承状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。我们经过长期实践与摸索，积累了一些滚动轴承实际故障诊断的实用技巧。 一、滚动轴承故障诊断的方式及要点： 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。 实用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测点，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技巧： 我们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。 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。 继续运行后进入使用后期，轴承振动和噪声开始增大，有时出现异音，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。

风力发电机用轴承大致可以分为三类

风力发电机用轴承大致可以分为三类，即：偏航轴承、变桨轴承、传动系统轴承(主轴和变速箱轴承)。偏航轴承安装在塔架与座舱的连接部，变桨轴承安装在每个叶片的根部与轮毂连接部位。每台风力发电机设备用一套偏航轴承和三套变桨轴承(部分兆瓦级以下的风力发电机为不可调桨叶，可不用变桨轴承)。 1代号方法 风力发电机偏航、变桨轴承代号方法采用了JB／T10471—2004中转盘轴承的代号方法，但是在风力发电机偏航、变桨轴承中出现了双排四点接触球式转盘轴承，而此结构轴承的代号在JB／T10471—2004中没有规定，因此，在本标准中增加了双排四点接触球转盘轴承的代号。由于单排四点接触球转盘轴承的结构型式代号用01表示，而结构型式代号02表示的是双排异径球转盘轴承结构，因此规定03表示双排四点接触球转盘轴承结构。 2技术要求 2．1材料 本标准规定偏航、变桨轴承套圈的材料选用42CrMo，热处理采用整体调质处理，调质后硬度为229HB—269HB，滚道部分采用表面淬火，淬火硬度为55HRC-62HRC。由于风力发电机偏航、变桨轴承的受力情况复杂，而且轴承承受的冲击和振动比较大，因此，要求轴承既能承受冲击，又能承受较大载荷。风力发电机主机寿命要求20年，轴承安装的成本较大，因此要求偏航、变桨轴承寿命也要达到20年。这样轴承套圈基体硬度为229HB-269HB，能够承受冲击而不发生塑性变形，同时滚道部分表面淬火硬度达到55HRC-62HRC，可增加接触疲劳寿命，从而保证轴承长寿命的使用要求。 2．2低温冲击功 本标准对偏航、变桨转盘轴承套圈低温冲击功要求：—20℃Akv不小于27J，冷态下的Akv值可与用户协商确定。风力发电机可能工作在极寒冷的地区，环境温度低至—40吧左右，轴承的工作温度在—20~C左右，轴承在低温条件下必须能够承受大的冲击载荷，因此，要求轴承套圈的材料在调质处理后必须做低温冲击功试验，取轴承套圈上的一部分做成样件或者是与套圈同等性能和相同热处理条件下的样件，在—20~C环境下做冲击功试验。 2．3轴承齿圈 由于风力发电机轴承的传动精度不高，而且齿圈直径比较大，齿轮模数比较大，因此，一般要求齿轮的精度等级按GB／T10095．2---2001中的9级或者10级。但是由于工作状态下小齿轮和轴承齿圈之间有冲击，因此，轴承齿圈的齿面要淬火，小齿轮齿面硬度一般在60HRC，考虑到等寿命设计，大齿轮的齿面淬火硬度规定为不低于45HRC。 2．4游隙 偏航、变桨轴承在游隙方面有特殊的要求。相对于偏航轴承，变桨轴承的冲击载荷比较大，风吹到叶片上震动也大，所以要求变桨轴承的游隙应为零游隙或者稍微的负游隙值，这

滚动轴承故障诊断分析

滚动轴承故障诊断分析 学院名称：机械与汽车工程学院专业班级： 学生姓名： 学生学号： 指导教师姓名：

摘要 滚动轴承故障诊断 本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障(外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤)的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常见实例。通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征。本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述， 关键词:滚动轴承；故障诊断；特征参数；特征； ABSTRACT ： The Rolling fault diagnosis In the thesis ,the fault types,diagnostic methods an d vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic m odels of faulty rolling bearings and lists some sym ptom parameters which often used in fault diagnosis of rolling bearings . the study of vibration prin ciple of rolling bearings can help us to know the essence and feature of rolling bearings.In this pa

浅谈风力发电机专用的轴承(20200521122350)

浅谈风力发电机专用的轴承 风力发电机常年在野外工作，工况条件比较恶劣，温度、湿度和轴承载荷变化很大， 风速最高可达23m/s，有冲击载荷，因此要求轴承有良好的密封性能和润滑性能、耐冲 击、长寿命和高可靠性，发电机在2-3级风时就要启动，并能跟随风向变化，所以轴承结 构需要进行特殊设计以保证低摩擦、高灵敏度，大型偏航轴承要求外圈带齿，因此轴承设 计、材料、制造、润滑及密封都要进行专门设计。 1. 风机轴承技术要点分析 1.1 偏航轴承总成（660PME047） 偏航轴承总成是风机及时追踪风向变化的保证。风机开始偏转时，偏航加速度ε将产 生冲击力矩M=Iε（I为机舱惯量）。偏航转速Ω越高，产生的加速度ε也越大。由于I非常大，这样使本来就很大的冲击力成倍增加。另外，风机如果在运动过程中偏转，偏航齿 轮上将承受相当大的陀螺力矩，容易造成偏航轴承的疲劳失效。 根据风机轴承的受力特点，偏航轴承采用“零游隙”设计的四点接触球轴承，沟道进行 特别设计及加工，可以承受大的轴向载荷和力矩载荷。偏航齿轮要选择合适的材料、模 数、齿面轮廓和硬度，以保证和主动齿轮之间寿命的匹配。同时，要采取有针对性的热处 理措施，提高齿面强度，使轴承具有良好的耐磨性和耐冲击性。 风机暴露在野外，因此对该轴承的密封性能有着严格的要求，必须对轴承的密封形式 进行优化设计，对轴承的密封性能进行模拟试验研究，保证轴承寿命和风机寿命相同。风 机装在40m的高空，装拆费用昂贵，因此必须有非常高的可靠性，一般要求20年寿命，再加上该轴承结构复杂，因此在装机试验之前必须进行计算机模拟试验，以确保轴承设计参 数无误。 1.2 风叶主轴轴承（24044CC） 风叶主轴由两个调心滚子轴承支承。由于风叶主轴承受的载荷非常大，而且轴很长， 容易变形，因此，要求轴承必须有良好的调心性能。 确定轴承内部结构参数和保持架的结构形式，使轴承具有良好的性能和长寿命。 1.3 变速器轴承 变速器中的轴承种类很多，主要是靠变速箱中的齿轮油润滑。润滑油中金属颗粒比较 多，使轴承寿命大大缩短，因此需采用特殊的热处理工艺，使滚道表面存在压应力，降低 滚道对颗粒杂质的敏感程度，提高轴承寿命。同时根据轴承的工况条件，对轴承结构进行 再优化设计，改进轴承加工工艺方法，进一步提高轴承的性能指标。 1.4 发电机轴承 发电机轴承采用圆柱滚子轴承和深沟球轴承。通过对这两种轴承的结构设计、加工工 艺方法改进、生产过程清洁度控制及相关组件的优选来降轴承振动的噪声，使轴承具有良 好的低噪声性能。 1.5 轴承装机试验技术研究

滚动轴承故障诊断频谱分析讲解学习

滚动轴承故障诊断1（之国外专家版） 滚动轴承故障 现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。一般说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。但是，多年的实践经验表明，只有10%以下的轴承能够运行到设计寿命年限。而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中或“卡住”等装配失误，还有20%的失效是由过载使用或制造上缺陷 等其它原因所致。 如果机器都进行了精确对中和精确平衡，不在共振频率附近运转，并且轴承润滑良好，那么机器运行就会非常可*。机器的实际寿命也会接近其设计寿命。然而遗憾的是，大多数工业现场都没有做到这些。因此有很多轴承都因为磨损而永久失效。你的工作是要检测出早期症状并估计故障的严重程度。振动分析和磨损颗粒分析都是很好的诊断方法。 1、频谱特征 故障轴承会产生与1X基频倍数不完全相同的振动分量——换言之，它们不是同步的分量。对振动分析人员而言，如果在振动频谱中发现不同步分量那么极有可能是轴承出现故障的警告信号。 振动分析人员应该马上诊断并排除是否是其它故障引起的这些不同步分量。 如果看到不同步的波峰，那极有可能与轴承磨损相关。如果同时还有谐波和边频带出现，那么轴承磨损的可能性就非常大——这时候你甚至不需要再去了解轴承准确的扰动频率。 2、扰动频率计算 有四个与轴承相关的扰动频率：球过内圈频率（BPI）、球过外圈频率（BPO）、保持架频率（FT）和球的自旋频率（BS）。轴承的四个物理参数：球的数量、球的直径、节径和接触角。其中，BPI 和BPO的和等于滚珠/滚柱的数量。例如，如果BPO等于3.2 X，BPI等于4.8 X，那么滚珠/滚柱 的数量必定是8。

滚动轴承故障诊断与分析..

滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing 学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿

摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一, 旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 关键词：滚动轴承故障诊断振动 Abstract: Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％ 是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的，可减少不必要的停机修理，延长设备的使用寿命，避免事故停机。滚动轴承在运转过程中可能会由于各种原因引起损坏，如装配不当、润滑不良、水分和异物侵入、腐蚀和过载等。即使在安装、润滑和使用维护都正常的情况下，经过一段时间运转，轴承也会出现疲劳剥落和磨损。总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的，因而对作为运转机械最重要件之一的轴承，进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。 一滚动轴承故障诊断分析方法 1滚动轴承故障诊断传统的分析方法 1.1振动信号分析诊断 振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（IFD 法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。 （1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的

风力发电机轴电压轴电流的研究。

风力发电机轴电压轴电流对轴承影响及防范措施 摘要：风力发电机轴承失效频繁发生,在研究应用条件和调查轴承失效的基础上,基本确认了造成轴承失效的根本原因:双馈感应发电机变频驱动所导致的轴承过电流和相应的电腐蚀及润滑、磨损等。本文概述分析了轴电压轴电流产生的原理和造成的危害，详述了对轴电压的抑制措施，并在风电场推广应用，实践验证了轴电流抑制技术的有效性。 关键词：风力发电；轴承；轴电流；解决方案 Wind turbine generator shaft voltage and shaft current on the bearing and preventive measures CHEN Guo-qiang，CHEN Guo-zhong，XXX Shen Hua Ji Tuan Guo Hu(TongLiao)Wind power Abstract：Bearing failures of windturbine generator are occurring frequently. Based on application studies and bearing investigations main root causes have been identified: electrical current passage, electrical erosion respectively, due to frequency converter supply of doubly-fedinduction generator sand lubrication and wear related problems.This paper analyzed the cause of shaft voltage and shaft current and its related harm in doubly-fed wind turbine architecture. Measures to suppress the shaft voltage and shaft current are detailed and put into practice in pilot wind farms. The effectiveness of the measures are approved by field data. Key words:wind power generation；Bearing；Shaft current；The solution 一、研究背景 xx风电场，装有56台华锐SL1500机组，于2015年1月并网发电，在运行的2年中由于发电机轴承的损坏给机组正常运行产生了严重的影响，造成一定的经济损失。经统计2013年共计更换发电机驱动侧轴承19次，年损坏率达28%，更换非驱动侧轴承22次，年损坏率达33%，造成直接和间接经济损失近百万元，因此，研究发电机轴承的损坏原因并提出改进措施显得尤为重要。 二、研究目的

滚动轴承故障诊断综述

摘要：滚动轴承是旋转机械中使用最多，最为关键，同时也是机械设备中最易损坏的机械零件之一。滚动轴承质量的好坏对机械设备运行质量影响很大，许多旋转机械设备的运行状况与滚动轴承的质量有很大的关系。滚动轴承作为旋转机械设备中使用频率较高，同时也是机械设备中较为薄弱的环节，因此对滚动轴承进行故障诊断具有重大意义。 引言：故障诊断技术是一门研究设备运行状况信息，查找故障源，研究故障发展趋势，确定相应决策，与生产实际紧密相结合的实用技术。故障诊断技术是20世纪中后迅速发展起来的一门新型技术。国外对滚动轴承故障诊断技术的研究开始于20世纪60年代。美国是世界上最早研究滚动轴承故障诊断技术的国家，于1967年对滚动轴承故障进行研究，经过几十年的发展，先后研制了基于时域分析，频域分析，和时频分析的滚动轴承故障诊断技术。 目前国外已经研制出先进的滚动轴承故障诊断仪器，并且已经应用于工业生产中，对预防机械事故，减少损失起到了至关重要的作用。国内对故障诊断技术的研究起步较晚，20世纪80年代我过开始研究滚动轴承故障诊断技术，经过多年的研究，先后出现了基于振动信号的滚动轴承故障诊断，基于声音信号的滚动轴承诊断方法，基于温度的滚动轴承诊断方法，基于油膜电阻的滚动轴承诊断方法和基于光钎的滚动轴承诊断方法。从实用性方面来看，基于振动信号的滚动轴承诊断方法具有实用性强，效果好，测试和信号处理简单等优点而被广泛采用。在滚动轴承故障诊断中，比较常用的振动诊断方法有特征参数法，频谱分析法，包络分析法，共振解调技术。其中共振解调技术是目前公认最有效的方法。 振动检测能检测轴承的剥落、裂纹、磨损、烧伤且适于早期检测和在线检测。因而，振动诊断法得到一致认可。包络检测是轴承故障振动诊断的一种有效方法,实际中已广泛使用。当轴承出现局部损伤类故障后，振动信号中包含了以故障特征频率为周期的周期性冲击成分，虽然这些冲击成分是周期出现的，但单个冲击信号却具有非平稳信号的特性。Fourier变换在频域上是完全局部化的，但由于其基函数在时域上的全局性使它没有任何的时间分辨率，因此不适合非平稳信号的分析。短时Fourier 变换虽然在时域和频域上都具有一定的分辨率而由于其基函数只能对信号进行等带宽的分解。因此基函数一旦确定，其时域和频域分辨率也就不能变化，从而不能自适应地确定信号在不同频段的分辨率。小波变

滚动轴承故障诊断与分析

滚动轴承故障诊断与分析 Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing

学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿 :摘要,滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一 轴承的工作好坏对机器的工作状态有很旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，对滚动甚至造成设备损坏。因此, 大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声， 轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。关键词：振动滚动轴承故 障诊断 Rolling bearing is the most widely used in rotating Abstract:easily machinery of the machine parts, is also one of the most damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, even and of vibration or noise, produce its defect can equipment cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：％30滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约

风力发电机齿轮箱振动测试方法

风力发电机组齿轮箱振动测试与分析 唐新安谢志明王哲吴金强 摘要对齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。 关键词风力发电机组齿轮箱振动分析故障诊断 中图分类号 TH113. 21 文献标识码 A 我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。 一、齿轮箱振动测试 采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。齿轮箱特征频率见表1。 表1 齿轮箱特征频率表 Hz

二、信号分析 1.统计分析 由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。 表2 4#机组幅域统计表 m/s2 表2 5#机组幅域统计表 m/s2 5#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在古障。

2.时域分析 通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且 有明显的周期性，其频率约大20Hz 。

3.频坷分析 由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率 的幅值不对称）。

声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述_郝如江

振 动 与 冲 击 第27卷第3期 J OURNAL OF V IBRAT I ON AND SHOCK Vo.l 27No .32008 声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述 基金项目:863计划(2006AA04Z438)资助;河北省自然科学基金(E2007000649)资助 收稿日期: 2007-06-25 修改稿收到日期:2007-07-12 第一作者郝如江男,博士生,副教授,1971年生 郝如江1,2 , 卢文秀1 , 褚福磊 1 (1.清华大学精密仪器与机械学系,北京 100084;2.石家庄铁道学院计算机与信息工程分院,石家庄 050043) 摘 要:声发射是材料受力变形产生弹性波的现象,故障滚动轴承在运转过程中会产生声发射。从几个方面综合 阐述了国内外轴承故障声发射检测技术的研究和发展现状,即轴承故障声发射信号的产生机理,故障声发射信号的传播衰减特性,声发射信号的参数分析法和波形分析法对故障特征的描述,轴承故障声发射源的定位问题,根据信号特征进行 故障模式识别以及声发射检测和振动检测的比较问题。通过分析总结出滚动轴承声发射检测技术下一步的研究方向,并指出滚动轴承故障的声发射检测是振动检测的有力补充工具,特别是在轴承低转速和故障早期的检测中更能发挥作用。 关键词:声发射;滚动轴承;故障诊断 中图分类号:TH 113,TG 115 文献标识码:A 滚动轴承是各种旋转机械中最常用的通用零部件之一,也是旋转机械易损件之一。据统计,旋转机械的故障有30%是轴承故障引起的,它的好坏对机器的工 作状况影响极大[1] 。滚动轴承主要损伤形式有:疲劳、 胶合、磨损、烧伤、腐蚀、破损、压痕等[2] 。轴承的缺陷会导致机器剧烈振动和产生噪声,甚至会引起设备的损坏。因此,对重要用途的轴承进行工况检测与故障诊断是非常必要的。 滚动轴承故障的检测诊断技术有很多种,如振动信号检测、润滑油液分析检测、温度检测、声发射检测等。在各种诊断方法中,基于振动信号的诊断技术应用最为广泛,该技术分为简易诊断法和精密诊断法两种。简易诊断利用振动信号波形的各种参数,如幅值、波形因数、波峰因数、概率密度、峭度系数等,以及各种解调技术对轴承进行初步判断以确认是否出现故障;精密诊断则利用各种现代信号处理方法判断在简易诊断中被认为是出现了故障的轴承的故障类别及原因。振动信号检测并非在任何场合都很适用,例如在汽轮机、航空器变速箱及液体火箭发动机等鲁棒性较低的系统中,轴承的早期微弱故障就会导致灾难性的后果,但是早期故障的振动信号很微弱,又容易被周围相对幅度较大的低频环境噪声所淹没,从而无法有效检测出故障的存在[3] 。由于声发射是故障结构本身发出的高频应力波 信号,不易受周围环境噪声的干扰[4] ,因此声发射检测方法在滚动轴承的故障诊断中得到了应用。 1 滚动轴承故障声发射检测机理 111 声发射检测技术原理 材料受到外力或内力作用产生变形或者裂纹扩展 时,以弹性波的形式释放出应变能的现象称为声发射[5] 。用仪器检测、分析声发射信号和利用声发射信号推断声发射源的技术称为声发射检测技术,它是20世纪60年代发展起来的一种动态无损检测新技术,其利用物质内部微粒(包括原子、分子及粒子群)由于相对运动而以弹性波的形式释放应变能的现象来识别和了解物质或结构内部状态。 声发射信号包括突发型和连续型两种。突发型声发射信号由区别于背景噪声的脉冲组成,且在时间上可以分开;连续型声发射信号的单个脉冲不可分辨。实际上,连续型声发射信号也是由大量小的突发型信号组成的,只不过太密集而不能分辨而已。目前对于声发射信号的分析方法主要包括参数分析法和波形分析法。112 滚动轴承故障声发射源问题 滚动轴承在运行不良的情况下,突发型和连续型的声发射信号都有可能产生。轴承各组成部分(内圈、外圈、滚动体以及保持架)接触面间的相对运动、碰摩所产生的赫兹接触应力,以及由于失效、过载等产生的诸如表面裂纹、磨损、压痕、切槽、咬合、润滑不良造成的的表面粗糙、润滑污染颗粒造成的表面硬边以及通过轴承的电流造成的点蚀等故障,都会产生突发型的声发射信号。 连续型声发射信号主要来源于润滑不良(如润滑油膜的失效、润滑脂中污染物的浸入)导致轴承表面产生氧化磨损而产生的全局性故障、过高的温度以及轴承局部故障的多发等,这些因素造成短时间内的大量突发声发射事件,从而产生了连续型声发射信号。 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。与振动方法不同的是,声发射信号的频率范围一般在20kH z 以上,而振动信号频率比较低,因此它不受机械振动和噪声

滚动轴承故障诊断技术

目录 摘要 (3) 第1章绪论 (4) 1.1滚动轴承故障诊断技术的发展现状 (4) 1.2滚动轴承故障诊断技术的发展趋势 (6) 1.3滚动轴承诊断基础 (7) 1.3.1滚动轴承的常见故障形式 (7) 1.3.2滚动轴承的诊断方法 (8) 1.4本课题的研究意义和内容 (9) 第2章滚动轴承振动机理 (11) 2.1滚动轴承的基本参数 (11) 2.1.1滚动轴承的典型结构 (7) 2.1.2滚动轴承的特征频率 (11) 2.1.3滚动轴承的固有频率 (13) 2.2滚动轴承故障诊断常用参数 (14) 2.2.1时间领域有量纲特征参数 (14) 2.2.2时间领域的无量纲特征参数 (15) 2.2.3频率领域的无量纲特征参数 (16) 第3章滚动轴承故障诊断实验系统及实验方案 (17) 3.1滚动轴承故障诊断实验系统 (17) 3.1.1滚动轴承故障实验机械平台 (18) 3.1.2设备的组成: (19) 3.1.3设备的主要参数: (19) 3.1.4实验平台信号采集及故障诊断系统 (21) 3.2实验方案 (23) 3.2.1轴承的故障状态 (23) 3.2.2实验步骤 (23) 第4章实验的操作过程及数据的提取 (25) 4.1装拆轴承 (25)

4.1.1实验前期准备 (25) 4.1.2试机 (25) 4.1.3拆卸并安装轴承 (25) 4.2信号的采集过程 (27) 4.2.1前期准备 (27) 4.2.2数据采集过程 (28) 4.3数据信号的处理过程 (30) 第5章结论 (35) 致谢 (36) 参考文献 (37)

旋转机械故障诊断特征参数的提取 摘要：本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障(外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤)的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常用的特征参数。通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征。本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述，本文所提出的方法不仅仅适用滚动轴承故障的诊断，还可推广适用旋转机械其它故障的诊断。 关键词:滚动轴承；故障诊断；特征参数；分辨指数；识别率 The Extraction on Fault Diagnosis Symptom Parameters of Rotating Machinery ABSTRACT：In the thesis ,the fault types,diagnostic methods and vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic models 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 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 in detail, the paper by the way not only to the Rolling fault diagnosis, but also promote the application of other rotating machinery fault diagnosis. Keywords:Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom Parameter; Distinction Index; Distinction Rate

轴承运行状态监测与故障诊断方法研究【开题报告】

毕业设计开题报告 测控技术与仪器 轴承运行状态监测与故障诊断方法研究 一、选题的背景、意义 装备制造业是为国民经济和国防建设提供技术的重要产业，而振兴装备制造业的重中之重是提高装备的创新和产品的国产化，轴承产品作为装备制造业中重大装备的基础零件，也必须实现其自主创新和国产化。从文献所知，国务院在《关于加快振兴装备制造业若干意见》中提出,选择16个对国家经济和国防建设有重要影响的关键领域，以重大装备为重点，尽快扩大自主装备的市场占有率[1]。而在这16个关键领域中的重大技术装备中,绝大部分都要装用轴承，并且需要高技术的轴承来保证其精度、性能、寿命和可靠性。据数据显示,至2010年，这16个关键领域每年要配套轴承约 550.5万套，产值约 116.5亿元。滚动轴承作为机械设备中重要的零件，是机械设备的重要故障源之一。统计表明：在使用滚动轴承的机械中，大概有 30%的机械故障是由滚动轴承引起的。在感应电机故障中，滚动轴承故障约占电机故障的40%左右,而齿轮箱各类故障中的轴承故障率仅次于齿轮占20%。有关资料表明，我国现有的机车用的滚动轴承，每年约40%要经过下车检验，其中的33%左右被更换。 因此，改定期维修为状态监控维修，研究机车轴承故障监测和诊断，有重要的经济效益和实用价值[2]。据统计，对机械设备应用状态监测与故障诊断技术，事故发生率可降低75%，维修费用可减少25～50%。滚动轴承的状态监测与故障诊断技术在了解轴承的性能状态和及时发现潜在故障等方面起着至关重要的作用，并且可以有效提高机械设备的运行管理水平及维修效能，具有显著的经济效益。 二、相关研究的最新成果及动态 现在，我国在滚动轴承监测与故障诊断技术方面的研究经历了2个重要阶段:从70年代末到80年代初，主要吸收国外先进技术，并对一些故障原理和诊断方

滚动轴承故障诊断的频谱分析

滚动轴承故障诊断的频谱分析 滚动轴承在机电设备中的应用非常广泛，滚动轴承状态的好坏直接关系到旋转设备的运行状态，因此在实际生产过程中作好滚动轴承的状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。 滚动轴承在其使用过程中表现出很强的规律性，并且重复性强。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，幅值比较小。运动一段时间后，振动和噪声保持在一定水平，频谱比较单一，仅出现一，二倍频，极少出现三倍工频以上频谱，轴承状态非常平稳，进入稳定工作期。持续运行后进入使用后期，轴承振动和噪声开始增大，有时出现异音，但振动增大的变化比较缓慢，此时，轴承峭度值开始突然到达一定值。可以认为此时轴承出现了初期故障。这时就要对轴承进行严密监测，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，其振动超过标准时（ISO2372），其轴承峭度值也开始快速增大，当轴承超过振动标准，峭度值也超过正常值时，可认为轴承已进入晚期故障，需要及时检修设备，更换滚动轴承。 1、滚动轴承故障诊断方式 振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。一般方式为：利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存，传送到计算机，利用振动分析软件进行深入分析，从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值，进而判断这些滚动轴承是否存在故障。采用恩递替公司的Indus3振动测量分析系统进行大中型电机滚动轴承的状态监测和故障诊断，经过近几年实际使用，其效果令人非常满意。要想真实准确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。 2、滚动轴承正常运行特点与诊断技巧 滚动轴承的运转状态在其使用过程中有一定的规律性，并且重复性非常好。例如，正常优质轴承在开始使用时，振动幅值和噪声均比较小，但频谱有些散乱(图1)这可能是由于制造过程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。运行一段时间后，振动幅值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(图2)，轴承状态非常稳定，进入稳定工作期。继续运行一段时

风力发电机振动监测

风力发电机振动监测 发表时间：2018-06-21T10:26:49.693Z 来源：《电力设备》2018年第6期作者：孟永辉 [导读] 摘要：当前，风力发电已成为世界新能源发电中发展最迅速的行业，我国风电总装机容量已跃居世界第一。 （东方电气（天津）风电科技有限公司天津 300462） 摘要：当前，风力发电已成为世界新能源发电中发展最迅速的行业，我国风电总装机容量已跃居世界第一。但由于缺乏关键技术，盲目扩大风电场建设，加之环境恶劣，国产风电机组故障发生率明显高于国外，这不仅增加了风力发电机组维修费用，也大大降低了发电可靠性。开展风电机组的运行状态监测，可以提前发现设备运行隐患，实现风力发电机设备的计划检修，是降低生产维修成本、防止重大事故发生的有效措施。 关键词：风力发电机；振动监测；应用 引言 为满足风电市场高速增长需要，我国大批新型风力发电机组匆忙投入规模化生产运行，如此短的时间，不可能准确地检验机组的质量，考察运行可靠性，这无疑增加了生产技术风险和机组不正常运行导致的经济风险。另外，风电场所处的环境和气候条件恶劣，使发生故障的潜在可能性和方式也相应增加，一旦这些设备发生故障而失效，将造成巨大的经济损失。 1、风电机组在线振动状态监测系统 1.1系统构成 振动监测系统主要是在风力发电机组预先选定的位置安装振动传感器和转速传感器，传感器将其采集的信号通过带编织屏蔽电缆接入到1台智能采集单元，将处理完的数据通过无线网络发送到事先装有分析软件的服务器中，客户可通过多种方式登录服务器察看运行数据，以便进行深入分析。 1.2测点布置 对于风力发电机组的振动监测，主要集中在传动链上，而针对传动链，监测又主要集中在主轴、齿轮箱和发电机上。针对风力发电机组的特定应用，在主轴承、一级行星轮大齿圈处转速较低，需要选用低频加速度传感器，其他位置选用通用型加速度传感器。对于当前主流的两种齿轮箱类型，通用测量点布置要求如下：①两级行星，一级平行轴结构主轴前轴承1个（径向）、二级行星轮大齿圈1个（径向）、二级行星轮大齿圈1个（径向），齿轮箱低速轴输出端1个（径向）、齿轮箱高速轴输出端2个（轴向和径向）、发电机驱动端2个（轴向和径向）、发电机非驱动端1个（径向）。转速传感器安装在齿轮箱高速轴输出端位置。②一级行星，两级平行轴结构主轴承1个（径向）、齿轮箱输入轴1个（径向）、行星轮大齿圈1个（径向）、齿轮箱低速轴输出端1个（径向）、齿轮箱高速轴输出端2个（轴向和径向）、发电机驱动端2个（轴向和径向）、发电机非驱动端1个（径向）。转速传感器安装在齿轮箱高速轴输出端位置。 1.3分析功能描述 主要是通过测取齿轮箱、发电机的整体总振值，根据ISO10816标准评估总体设备状况。主要技术方法有：①采用频谱分析技术，对齿轮箱、发电机的平衡、对中、连接、齿轮啮合等状态进行评估。常规的频谱分析技术，皆采用“窄带报警”，在特定频段范围内进行幅值报警，借助人工进行分析。②采用时域分析技术，可以得到振动加速度、速度、位移、Crest峰值因子、峭度、歪度，以及4个等级的摩擦因子，连同预设的征兆匹配指标，按照ISO10816标准，综合在一张图表上，把复杂的人工分析变成简单的专家诊断结果。③采用频域征兆拟合技术，例如，对齿轮箱一级齿轮的啮合频率及边频进行拟合，对各级拟合值进行均方根运算，从而得到齿轮啮合的总征兆值，再根据ISO 标准，直接给出“绿、黄、红”专家评估。将振动时域分析与高效的征兆评估频域分析方法结合，可直接得到不平衡、不对中、松动、齿轮啮合不良、轴承外圈、内圈、滚动体、保持架故障等数十个征兆评估值及“绿、黄、红”状态，从而达到综合评估与智能诊断的目的。④变速变载的智能评判，由于风力发电设备工作在多种工况下，不能采取统一的评判标准，智能评估可采取变速变载分析技术，根据风速、转速、功率等参数进行相关性评估，智能调整评估标准，并做出归一化的评估值，从而得到可靠的分析结论。由以上功能描述可以看出，在线系统可以预测分析风力发电机组如下故障及征兆：动平衡、对中、轴承问题、齿轮啮合问题、轴弯曲、机械松动、共振问题。 2、风力发电机振动监测系统实施效果 目前，荣成、东台、呼伦贝尔风电场在线振动监测系统已经安装调试完成，试运行近半年，完成了系统软件的参数设置，如转速触发范围、加速度包络频谱的频宽范围、趋势数据和频谱图的保存时间间隔等；收集风机各部件（包括主轴、齿轮箱、发电机）振动的基础数据，了解风机在不同风况下运行时的振动数据趋势，为风机量身定做了振动预警和报警标准，达到逐步实现智能监测的目的。通过在线系统的监测，目前已发现个别风机存在一定的机械故障隐患。下面针对荣成风电场30106号风机的振动监测情况进行分析。 2.1主轴承 主轴承加速度包络频谱。主轴承加速度包络频谱显示运行时主轴承冲击能量平缓，未发现有故障频率，轴承情况良好，但在包络时域波形中有很弱的杂乱的冲击信号，应为润滑油中的杂质所产生，暂不影响设备的运行，应注意润滑维护。 2.2齿轮箱 齿轮箱高速轴输出端振动频谱。分析振动速度频谱，发现有轻微不对中征兆，均存在低于1倍与2倍峰值，但通过对发电机振动的分析，认为高速要定期润滑维护。轴不对中征兆是由发电机振动引起，需要进行后续跟踪确认。不对中对轴承状态影响较大，建议跟踪查看轴承的振动值趋势。 2.3发电机 2.3.1驱动端振动 从驱动端的振动频谱来看，1～6倍发电机转频处均存在峰值，且峰值相对较高，符合机械松动的征兆，表明发电机驱动端轴承处存在一定的磨损，为轴磨损或者轴承座磨损。整体振动值处于黄色预警期，可继续运行，但要经常跟踪振动变化趋势，需要定期润滑维护。 2.3.2非驱动端振动 从非驱动端的振动频谱来看，存在与驱动端相同的征兆，1～6倍发电机转频处均存在峰值，符合机械松动的征兆，表明发电机驱动端轴承处存在一定的磨损，为轴磨损或者轴承座磨损。在对风力发电机进行故障沴断方法的分析中，只是使用了常见的时域分析、频域分析以及共振解调分析。这些方法需要在实际的情况下相互结合使用，而不是单纯的使用一种，因为通常情况下故障的发生往往伴随着多个故

轴承故障诊断中的信号处理技术研究与展望

!专题综述# 轴承故障诊断中的信号处理技术研究与展望 董建宁,申永军,杨绍普 (石家庄铁道学院机械工程分院,河北石家庄050043) 摘要:讨论了各种信号处理技术在滚动轴承故障诊断中的应用,如平稳信号处理技术、非平稳信号处理技术,非高斯和非白色噪声信号处理技术、非线性信号处理技术、奇异值分解技术以及各种智能诊断技术。详细比较了各种信号处理技术的特点、应用范围和研究进展,并指出了今后的若干研究方向,为轴承的故障诊断和在线监测提供了依据。 关键词:滚动轴承;故障诊断;信号处理 中图分类号:T H133.33;T N911.7文献标识码:B文章编号:1000-3762(2005)01-0043-05 Study and Prospect on S ignal Process Technique of Bearing Fault Diagnosis DONG Jian-ning,SHEN Yong-jun,YANG Shao-pu (Department of M echincal Eng ineering,Shijiazhuang Railway Inst itute,Shijiazhuang050043,China) Abstract:T he application of several signal process techniques are discussed in failur e diagnosis of the rolling bearing, such as steady signal,non-steady sig nal,non-g auss-s and non-w hite no ise signal,non-linear signal process tech-nique,oddity value decompositio n technique and so me kinds of intelligent diagnosis technique.T he characterist ics,ap-plied area and development trend of the signal process techniques ar e compared in detail.A nd t he study dir ections in t he futur e are pointed out. Key words:ro lling bearing;fault diagnosis;signal process 对重要轴承进行工况监视与故障诊断,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,在工程上具有重要意义。 本文以轴承系统为研究对象,重点介绍轴承的振动诊断技术中常见的信号处理方法。现代信号分析和处理的本质可以作一个/非0字高度概括:研究和分析非线性、非因果、非最小相位系统、非高斯、非平稳、非整数维信号和非白色的加性噪声[1]。其中非最小相位和非因果信号处理技术目前尚未在故障诊断中得到应用。现介绍其他信号处理技术在轴承故障诊断中的应用情况。 收稿日期:2004-03-12;修回日期:2004-04-22 基金项目:河北省科学技术研究与发展计划项目(01547019D) 作者简介:董建宁,(1977-),女,研究生,专业方向:滚动轴承的故障诊断技术研究。1平稳信号处理技术 111平稳信号的Fourier谱分析技术 目前振动信号分析工程上常用的信号处理方法是FFT频谱分析。在对轴承的故障诊断中,将振动信号进行频谱分析,查看谱图中有无明显的故障频率谱峰存在,从而可以判断轴承是否完好。这种方法具有很大的局限性,诊断出来的轴承一般都已有较严重的损害,并且对轴承早期故障的分析不够灵敏。 112平稳信号的时间序列分析 对于直接进行频谱分析比较困难的情况,如采集的信号序列较短,或者Fourier变换不能将相互靠近的两个频率分开,采用时间序列分析(也称参数模型的谱分析)是一种较好的方法。常用的时间序列模型有ARMA模型、AR模型以及MA 模型。关于各种模型的特点、算法以及适用领域 ISSN1000-3762 CN41-1148/T H 轴承 Bear ing 2005年第1期 2005,No.01 43-47