毕业论文-滚动轴承的故障诊断(王超)

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摘要

Abstract

第1章 绪论 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„3

一、滚动轴承的失效形式 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„3

二、设备故障诊断技术的发展概况 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„6

第2章 设备故障诊断的技术基础和振动诊断方法 „„„„„„„„„„„„„8

一、设备故障诊断的概述 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8

二、设备故障诊断技术的分类 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„9

三、振动诊断方法概述„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11

四、振动诊断的频域分析方法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„12

第3章 滚动轴承的主要诊断方法 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„14

一、振动信号简易诊断法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„14

二、振动信号精密诊断法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„19

三、滚动轴承故障实例分析 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„19

第4章 滚动轴承故障的其它诊断方法 „„„„„„„„„„„„„„„„„„22

一、油液分析诊断„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„22

二、温度监测诊断„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„24

三、间隙(游隙)监测诊断法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„25

四、光纤维监测诊断法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„25 参考文献 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„26 致谢 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„27

滚动轴承的故障诊断

姓名:王超

班级:0801机电维修

摘要:滚动轴承是机械设备中最常见的零部件,其性能与工况的好坏直接影响到与之相联的转轴以及安装在转轴上的齿轮乃至整个机器设备的性能。据统计,在使用轴承的旋转机械中,大约有30%的故障都是由于轴承引起的。因此,研究滚动轴承的失效机理,提出相应的预防和维护措施,对于降低设备的维修费用,延长设备维修周期,提高经济效益,保证设备的长期安全稳定运行,均有现实的意义。。滚动轴承的振动诊断方法有:振动信号简易诊断法,美国恩泰克公司开发的g/SE诊断法等。还有其他诊断方法,如:光纤维监测技术、油污染分析法(光谱测定法、磁性磁屑探测法和铁谱分析法等)、声发射法、电阻法等,重点研究傅里叶变换。 关键词:滚动轴承;故障;振动;诊断

Fault-diagnosis of Bearing

Name:Wang chao

Class and grade:0801 electromechanical

Abstract:Rolling bearing is the mechanical equipment is the most common parts, its performance and modes of the direct influence on the shaft and the associated with the gear axis installed in the whole machine equipment performance. According to statistics, in the use of rotating machine, bearing about 30% of the fault is due to bearing cause. Therefore, the study of rolling bearings failure mechanism and corresponding preventive and maintenance measures, for reducing the equipment of the cost of maintenance of the equipment, prolong maintenance cycle, to improve the economic benefit and guarantee the safe and stable operation of the equipment's long-term, all have realistic significance. Vibration of rolling bearings diagnosis methods are: vibration signal simple diagnostics, American grace tektronix company developed the g/SE diagnostics, etc. There are other diagnostic methods, such as optical fiber monitoring technology, oil pollution process (spectrometric method, magnetic crumbs detection method and iron spectral analysis, etc.), acoustic emission method, resistance method, key research Fourier transformation.

Key words:Bearing;vibration;fault;diagnosis

第1章 绪论

滚动轴承是机械设备中最常见的零部件,其性能与工况的好坏直接影响到与之相联的转轴以及安装在转轴上的齿轮乃至整个机器设备的性能。据统计,在使用轴承的旋转机械中,大约有30%的故障都是由于轴承引起的。

一、滚动轴承的失效形式

1.滚动轴承的疲劳失效

滚动轴承在商接触应力的作用下,通过多次应力循环后,在套圈或滚动体工 作表面的局部区域产生小片或小块金属剥落,形成麻点或凹坑,从而引起振动,噪声增大,磨损加剧,导致不能正常工作的现象称为接触疲劳失效,是滚动轴承失效的主要形式。

由于材质、工作条件、润滑环境等不同,接触疲劳失效分为麻点剥落、浅层剥落、硬化层剥落。

滚动轴承的疲劳失效损伤结果是:使滚动体或滚幼表面产生剥落坑,并向大片剥落发展导致轴承失效,如图1-1所示。

图1-1 滚动轴承疲劳失效

2.滚动轴承的胶合失效

高速重载、润滑严重不足、滚子与套圈滚道或挡边产生严重滑动、轴承游隙 过小摩擦力增大、滚子与保持架兜孔间隙过小或卡紧等现象都会造成金属间的直接接触产生固相焊合。当汉和强度大于接触零件任一基本强度,使剪切力高于焊合强度,在接触一方或二方的金属深处产生的局部破坏称为胶合。

滚动轴承的胶合失效损伤结果是:导致表面烧伤,并使金属从一个表面从一个表面粘附到另一个表面,如图1-2所示。

图1-2 滚动轴承胶合失效

3.滚动轴承的磨损失效

轴承在工作过程中由于滚动体与内外滚道间的滚动和滑动运动,保持架与引 导面间的滑动运动,引起轴承工作表面金属不断损失的现象叫做轴承的磨损。由于轴承工作表面不断磨损使轴承零件产生尺寸和形状的变化导致轴承配合间隙增大,工作表面形貌变坏而丧失旋转精度,由此引起工作温度升高、振动、噪声、摩擦力矩增大等,致使轴承不能正常工作的现象称为磨损失效。磨损失效与材料性质、粗糙度、润滑状态、接触应力、相对滑动率、表面摩擦系数、速度、温度及环境介质等有着密切联系。

滚动轴承的磨攒失效损伤结果是:损伤轴承,降低轴承运转周期,如图1-3所示。

图1-3 滚动轴承磨损失效

4.滚动轴承的烧伤失效

滚动轴承的烧伤失效损伤结果:表面局部软化,降低使用寿命,如图1-4所示。 滚动轴承的烧伤失效损伤特征:滚道面、滚动体面、挡边面变色、软化、熔体。 滚动轴承的烧伤失效损伤原因:装配不当,润滑不良。

图1-4 滚动轴承烧伤失效

5.滚动轴承的腐蚀失效

锈蚀是滚动轴承最严重的问题之一,高精度轴承可能会由于表面锈蚀导致精度丧失而不能继续工作。水分或酸、碱性物质直接侵人会引起轴承锈蚀。当轴承停止工作后,轴承温度下降达到露点,空气中水分凝结成水滴附在轴承表面上也会引起锈蚀。此外,当轴承内部有电流通过时,电流有可能通过滚道和滚动体上的接触点处,很薄的油膜引起电火花而产生电蚀,在表面上形成搓板状的凹凸不平。

滚动轴承的腐蚀失效损伤结果是:表面由于电流、化学和机械作用产生损伤,丧失精度面不能继续工作。

图1-5 滚动轴承腐蚀失效

6.滚动轴承的破损失效

过高的载荷会可能引起轴承零件产生裂纹或断裂。磨削、热处理和装配不当都

会引起残余应力,工作时热应力过大也会引起轴承零件断裂。另外,装配方法、装配工艺不当,也可能造成轴承套圈挡边和滚子倒角处掉块。

滚动轴承的破损失效结果是:导致产生裂纹,断裂,使轴承失效,如图1-6。

1-6 滚动轴承破损失效

7.滚动轴承的压痕失效

由于滚动轴承承受的静载荷过大,冲击载荷过大,异物进入引起轴承的压痕失效,装配不当,滚道承受载荷不均匀也是引起滚动轴承压痕失效的主要原因。

滚动轴承的压痕失效损伤结果是:导致表面凹凸不平,降低使用寿命,如图1-7所示。

图1-7 滚动轴承压痕失效

二、设备故障诊断技术的发展概况

对设备的故障诊断,实际上自有工业生产以来就己存在。.早期人们依据对设备的触摸,对声音、振动等状态特征的感受,凭借工匠的经验,可以判断某些故障的存在,并提出修复的措施。例如有经验的工人常利用听棒来判断旋转机械轴承及转子的状态。但是故障诊断技术作为一门学科,则是本世纪60年代以后才发展起来的。 对设备故障诊断技术的发展情况,己有不少文献进行了回顾和综述。最早

开展故障诊断技术研究的是美国。美国1961年开始执行阿波罗计划后出现了一系列设备故障,促使1967年在美国宇航局(NASA)倡导下,由美国海军研究室(ONR)主持美国机械故障预防小组(hfPG),积极从事故障诊断技术的研究和开发1971年MFPG划归美国国家标准局(NSB)领导,成为一个宫方领导的组织,下设故障机理研究、检测、诊断和预测技术、可靠性设计和材料耐久性评估四个小组,乎均每年召开两次会议,至今己召开40次会议.美国扒械工程师学会(ASME)领导下的锅炉压力容器监测中心(NBBI)对锅炉压力容器和管道等设备的诊断技术作了大量研究,制订了一系列有关静态设备设计、制造、试验和故障诊断及预防的标准规程,目前正在研究推行设备的声发射(Acoustic E-mission )诊断技术。其他如Johns Mitcl‘公司的超低温水泵和空压机监测技术,SPIRE公司的用于军用机械的轴与轴承诊断技术,TEDEGO公司的润滑油分析诊断技术等都在国际上具有特色.在航空运输方面,美国在可靠性维修管理的基础上,大规模地对飞机进行状态监测,发展了应用计算机的飞行器数据综合系统(AIDS),利用大量飞行中的信息来分析飞机各部位的故障原因并能发出消除故障的命令。这些技术已普遍用于波音747和DC9这一类巨型客机,大大提高了飞机的安全性。据统计,世界班机的每亿旅客公里的死亡率从60年代的0.6降到70年代的0.2左右。 英国在‘60年代末70年代初,以K.A.Collacorr为首的英国机械保健中心(U.K.Mechanical Health Monitoring Center)开始诊断技术的开发研究。1982年曼彻斯特大学成立了沃福森工业维修公司(WIWU),还有M比翻Neale and Associte公司等几家公司,担任政府的顾问、协调和教育工作,开展了咨询、制定规划、合向研究、业务诊断、研制诊断仪器、研制监测装置、开发信号处理技禾、教育培训、故障分析、应力分析等业务活动。在核发电方面,英国原子能机构(UKAEA)下设一个系统可靠性服务站((SRS)从事诊断技术的研究,包括利用噪声分析对炉体进行监测,以及对锅炉、庄力容器、管道的无损检测等,起到了英国故障数据中心的作用.在钢铁和电力工业方面英国也有柑应机构提供诊断技术服务。设备诊断技术在欧洲其他一些国家也有很大进展,它们在广度上虽不大,但都在某一方面具有特色或占领先地位。 日本的情况:如果说美国在航空、核工业以及军事部门中诊断技术占有领先地位,那么日本在某些民用工业,如钢铁、化工、铁路等部门发展得很快,占有某种优势。他们密切注视世界性动向,积极引进消化最新技术,努力发展自己的诊断技术,研制自己的诊断仪

器.例如1970年英国提出了设备综合工程学后,日本设备工程师协会紧接着在1971年开始发展自己的,TPM(全员生产维修),并每年向欧美派遣“设备综合工程学调查团”,了解诊断技术的开发研究工作,经过,6年努力于1976年基本达到实用阶段。国立研究机构中,机械技术研究所和船舶技术研究所重点研究机械基础件的诊断技术。东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究。其他民办企业,如三菱重工、川崎重工、日立制作所、东京芝浦电气等以企业内部工作为中心开展应用水平较高的实用项目。 我国于1983年由原国家经委发布了《国营工业交通设备管理试行条例》,1987年国务院正式颁布的《全民所有制工业交通企业设备管理条例》规定,“企业应当积极采用先‘进的设备管理方法和维修技术,采用以设备状态监测为基础的设备维修方法”,其后冶金、机械、核工业等部门还分别提出了具体实施要求,使我国故障诊断技术的研究和应用在全国普遍展开。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统,特别是智能化的故障诊断专家系统,其中突出的有电力系统,石化系统,.冶金系统,以及高科技产业中的核动力电站,一航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统,已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场简易故障诊断的便携式现场数据采集器。一些高等院校己培养了一批以设备故障诊断技术为选题的硕士研究生和博士研究生。我国的故障诊断事业正在蓬勃发展,将在我国经济建、设中发挥越来越大的作用。

第2章 设备故障诊断的技术基础和振动诊断方法

一、设备故障诊断的概述

随着现代工业及科学技术的迅速发展,生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化,设备在生产中的地位越来越重要,对设备的管理也提出了更高的要求,能否保证一些关键设备的正常运行直接关系到一个行业发展的各个层面。现代化工业生产一旦因故障停机损失将是十分巨大。因此,设备诊断这一技术,日益引起人们的重视,并在理论和实践应用方面得到了迅猛发展。

基于故障事件的故障诊断阶段。当出现故障后才检查故障原因和发生部位,故障诊断的手段是通过对设备的解体分析并借助以往的经验以及一些简单的仪器。

基于故障预防的故障诊断阶段。该阶段故障诊断的目的在于为合理的维修周期的制定提供依据,并在定期维修前检查突发性故障,保证在故障出现之前就能排除故障。这一阶段的诊断手段主要是一些简单的状态检测仪,多设有一定运行参数的报警值,能够对突发故障进行预测。

基于故障预测的故障诊断阶段。该阶段故障诊断是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。属于正常运行状态的设备,可依据原先的检测计划进行检测;属于故障进行性发展的设备,重点检测;而个别故障较严重发展的设备,应及时停机进行故障诊断。

二、设备故障诊断技术的分类,有三种分类方法:

1.按照诊断的目的、要求和条件分类,分为功能诊断和运行诊断、定期诊断和连续监测、直接诊断和间接诊断、在线诊断和离线诊断、常规诊断和特殊诊断、简易诊断和精密诊断等等。

⑴.功能诊断和运行诊断。功能诊断主要是针对新安装的设备或刚刚维修过的设备,而运行诊断更多是起到状态监测的功能。

⑵.定期诊断和连续监测。

⑶.直接诊断和间接诊断。

直接诊断是直接根据关键零部件的状态信息来确定其所处的状态,例如轴承间

隙、齿面磨损.直接诊断迅速可靠,但往往受到机械结构和工作条件的限制而无法实现。

间接诊断是通过设备运行中的二次效应参数来间接判断关键零部件的状态变化。由于多数二次效应参数属于综合信息,因此在间接诊断中出现伪警或漏检的可能性会增加。

⑷.在线诊断和离线诊断。

在线是指对现场正在运行设备的自动实时监测;而离线监测是利用磁带记录仪等将现场的状态信号记录后,带回实验室后再结合诊断对象的历史档案进行进一步的分析诊断或通过网络进行的诊断。

⑸.常规诊断和特殊诊断。

常规诊断是在设备正常服役条件下进行的诊断,大多数诊断属于这一类型诊断。但在个别情况下,需要创造特殊的服役条件来采集信号,例如,动力机组的起动和停机过程要通过转子的扭振和弯曲振动的几个临界转速采集起动和停机过程中的振动信号,停车对诊断其故障是必须的,所要求的振动信号在常规诊断中是采集不到的,因而需要采用特殊诊断。

⑹.简易诊断和精密诊断。

简易诊断一般由现场作业人员进行。凭着听、摸、看、闻来检查。也可通过便携式简单诊断仪器,如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外测温仪等对设备进行人工监测,根据设定的标准或凭人的经验确定设备是否处于正常状态。

精密诊断一般要由专业人员来实施。采用先进的传感器采集现场信号,然后采用精密诊断仪器和各种先进分析手段(包括计算机辅助方法、人工智能技术等)进行综合分析,确定故障类型、程度、部位和产生故障的原因,了解故障的发展趋势。

2.按诊断的物理参数分类

表2-1,振动、声学、温度、污染、无损诊断、压力诊断等等,都是按物理参数分类。

诊断技术名称

振动诊断技术

声学诊断技术

温度诊断技术

污染诊断技术

无损诊断技术

压力诊断技术

强度诊断技术

电参数诊断技术

趋向诊断技术

综合诊断技术 表2-1 按诊断的物理参数分类 状态检测参数 平衡振动、瞬态振动、机械导纳及模态参数 噪声、声阻、超声以及发射等 温度、温差、温度场以及热象等 气、液、固体的成分变化,泄漏及残留物等 裂纹、变形、斑点及色泽等 压差、压力及压力脉动等 力、扭矩、应力及应变等 电信号、功率及磁特性等 设备的各种技术性能指标 各种物理参数的组合与交叉 备注

各种不同的对象,诊断方法、诊断的技术、诊断的设备都有很大区别,按照机

械零件、液压系统、旋转机械、往复机械、工程结构等来进行区分。如表2-2

表2-2 按直接诊断对象分类

3.振动诊断方法概述

利用振动信号对故障进行诊断,是设备故障诊断方法中最有效、最常用的方法。

机械设备和结构系统在运行过程中的振动及其特征信息是反映系统状态及其变化

规律的主要信号。通过各种动态测试仪器拾取、记录和分析动态信号,是进行系统

状态监测和故障诊断的主要途径。统计资料表明,由于振动而引起的设备故障,在

各类故障中占60%以上。据国内外报道,用振动的方法可以发现使用中的航空发动

机故障的34%,可节约维修费用70%。

利用振动检测和分析技术进行故障诊断的信息类型多,量值变化范围大,而且

是多维的,便于进行识别和决策。例如频率范围可以从0.01赫到几万赫,加速度可

以从0.01g到成百上千个g,这就为诊断不同类型的故障提供了基础。随着近代传

感技术、电子技术、微处理技术和测试分析技术的发展,国内外已制造了各种专门

的振动诊断仪器系列,在设备状态监测中发挥了主要作用。振动检测方法便于自动

化、集成化和遥控化,便于在线诊断、工况监测、故障预报和控制,是一种无损检

验方法,因而在工程实际中得到广泛应用。

4.振动诊断的频域分析方法

⑴.频域分析的主要内容

通过振动信号的频谱分析揭示振动过程的频率结构是进行故障诊断的重要途

径,特别是随着快速傅里叶变换(FFT)算法的出现和近代谱分析仪的推出,频域

分析现已被广泛采用。

振动频谱中包含机器零部件的机械状态信息,振动诊断的任务从某种意义上

讲,就是读谱图,把频谱上的每个频谱分量与监测的机器的零部件对照联系,给每

条频谱以物理解释。这主要包括:

①振动频谱中存在哪些频谱分量?

②每条频谱分量的幅值多大?

③这些频谱分量彼此之间存在什么关系?

④如果存在明显的高幅值频谱分量,它的精确的来源?它与机器的零部件对应

关系如何?

⑵.频率项

一台机器设备在其运转过程中会产生各种频率项,单位可使用赫兹(Hz),即

次/每秒。由一台运转的机器本身产生的频率项有旋转频率项、齿轮频率项、轴承频

率项和谐频频率项,以下我们分别讨论之。

①旋转频率项(简称工频或基频)

旋转频率(Fz)=转速(rpm)/60 (2-1)

②滚动轴承频率项

图2-3是滚动轴承的示意图。滚动轴承在发生表面剥落、裂纹、压痕等滚动面

局部损伤时,会产生冲击振动。这种振动从性质上可分成两类:第一类是由于轴承

元件的缺陷,滚动体依次滚过工作面缺陷受到反复冲击而产生的低频脉动,称为轴

承的“通过振动”,其发生周期可从转速和零件的尺寸求得。例如,在轴承零件的

圆周上发生了一处剥落时,由于冲击振动所产生的相应频率称为“通过频率”,我

们通常也叫“故障频率”,因剥落的位置不同而不同,表2-3给出了求取这种通过频

率的相应公式。其中Fz为轴转动频率,D为轴承节圆直径,d为滚动体直径,α为

接触角,Z为滚动体数目。

图2-3 滚动轴承示意图 表2-3 滚动轴承通过频率计算公式

滚动轴承外环故障频率与滚动轴承内环故障频率之和等于转速与滚动体数目

之乘积;滚动轴承外环故障频率除以滚动体数目得的商等于滚动轴承保持架故障频

率。

通过频率一般在1kHz以下,是滚动轴承重要信息特征之一。目前很多公司开

发的设备故障诊断系统软件均内置了轴承频率项数据库,只需输入轴旋转频率及选

择轴承生产商、轴承型号即可自动计算出通过频率,如美国ENTEK公司开发的

EMONITOR Odyssey软件就有这一功能,非常快捷方便。另外,也可到各大轴承制

造商如日本NSK公司网站下载轴承频率项数据库。

第二类是固有振动。根据频带不同,在轴承故障诊断中可利用的固有振动有三

种:

第一种是轴承外环一阶径向固有振动,其频带在(1—8)kHz范围内。在诸如

离心泵、风机、轴承寿命试验机这类简单机械的滚动轴承故障诊断中,这是一种方

便的诊断信息。

第二种是轴承其它元件的固有振动。其频带在(20—60)kHz范围内,能避开

流体动力噪声,信噪比高。

第三种是加速度传感器的一阶固有频率。合理利用加速度传感器系统的一阶谐

振频率作为监测频带,常在轴承故障信号提取中收到良好效果,其频率范围通常选

择在10kHz左右。

由于各种固有频率只取决于元件的材料、形状和质量,与轴转速无关,一旦轴

承元件出现疲劳剥落就会出现瞬态冲击,从而激发起各种固有振动。所以,利用这

些固有振动当中的某一种是否出现,即可诊断有否疲劳剥落。其缺点是进行数采时

频程(即预备采集的频率范围)需设置较高甚至很高,如果同时需要分析低频信号

时就不方便了。

③谐频频率项 指某个基准频率(例如Fz、Fc)的各次倍频。准确地说,每种

频率项均存在谐频频率项。

第3章 滚动轴承的主要诊断方法

利用滚动轴承的振动信号分析故障诊断的方法可分为简易诊断法和精密诊断

法两种。简易诊断的目的是为了初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故

障;精密诊断的目的是要判断在简易诊断中被认为出现了故障的轴承的故障类别及

原因。

一、振动信号简易诊断法

1.振幅值诊断法

这里所说的振幅值指峰值XP、均值X(对于简谐振动为半个周期内的平均值,

对于轴承冲击振动为经绝对值处理后的平均值)以及均方根值(有效值)Xrms。这

是一种最简单、最常用的诊断法,它是通过将实测的振幅值与判定标准中给定的值

进行比较来诊断的。

峰值反映的是某时刻振幅的最大值,因而它适用于像表面点蚀损伤之类的具有

瞬时冲击的故障诊断。另外,对于转速较低的情况(如300r/min以下),也常采用

峰值进行诊断。

均值用于诊断的效果与峰值基本一样,其优点是检测值较峰值稳定,但一般用

于转速较高的情况(如300r/min以上)。

均方根值是对时间平均的,因而它适用于像磨损之类的振幅值随时间缓慢变化

的故障诊断。

日本NSK公司生产NB系列轴承监测仪和新日铁研制的MCV-21A型机械监测

仪就是这类仪器。可以测量振动信号的峰值或峰值系数,有的还可以测量RMS值

或绝对平均值。测量参数除加速度外,有的还包括振动速度和位移。

2.波形因数诊断法

波形因数定义为峰值与均值之比(XP/X )。该值也是用于滚动轴承简易诊断的

有效指标之一。如图3-1所示,当XP/X 值过大时,表明滚动轴承可能有点蚀;而

XP/X 小时,则有可能发生了磨损。

图3-1 滚动轴承冲击振动的波形因数

3.波峰因数诊断法

波峰因数定义为峰值与均方根值之比(XP/Xrms)。该值用于滚动轴承简易诊

断的优点在于它不受轴承尺寸、转速及载荷的影响,也不受传感器、放大器等一、

二次仪表灵敏度变化的影响。该值适用于点蚀类故障的诊断。通过对XP/Xrms值随

时间变化趋势的监测,可以有效地对滚动轴承故障进行早期预报,并能反映故障的

发展变化趋势。当滚动轴承无故障时,XP/Xrms,为一较小的稳定值;一旦轴承出

现了损伤,则会产生冲击信号,振动峰值明显增大,但此时均方根值尚无明显的增

大,故XP/Xrms增大;当故障不断扩展,峰值逐步达到极限值后,均方根值则开始

增大,XP/Xrms逐步减小,直至恢复到无故障时的大小。

4概率密度诊断法

轴承由于磨损、疲劳、腐蚀、断裂、压痕、胶合等因素会使轴承振幅增大,振

动谐波增多,高密度区增高,而两旁的低密度区向外扩张。此时利用峭度作为诊断

特征量将很有效。

5.峭度系数诊断法

峭度(Kurtosis)β定义为归一化的4阶中心矩,即

式中x—瞬时振幅;

X—振幅均值;

p(x)—概率密度;

σ—标准差。

振幅满足正态分布规律的无故障轴承,其峭度值约为3。随着故障的出现和发

展,峭度值具有与波峰因数类似的变化趋势。此方法的优点在于与轴承的转速、尺

寸和载荷无关,主要适用于点蚀类故障的诊断。

图3-2 滚动轴承的损伤

英国钢铁公司研制的峭度仪在滚动轴承故障的监测诊断方面取得了很好的效

果。利用快装接头,仪器的加速度传感器探头直接接触轴承外圈,可以测量峭度系

数、加速度峰值和RMS值。图3-3为使用该仪器监测同一轴承疲劳试验的结果。

试验中第74h轴承发生了疲劳破坏,峭度系数由3上升到6[图(a)],而此时峰值[图

(b)]和RMS值尚无明显增大。故障进一步明显恶化后,峰值、RMS值才有所反映。

图中虚线表示在不同转速(800~2700r/min )和不同载荷(0~11kN)下进行试验

时上述各值的变动范围。很明显,峭度系数的变化范围最小,约为士8%。轴承的

工作条件对它的影响最小,即可靠性及一致性较高。

有统计资料表明,使用峭度系数和RMS值共同来监测,滚动轴承振动情况,

故障诊断成功率可达到96%以上。

图3-3 轴承疲劳试验过程

6.滚动轴承的冲击脉冲诊断法(SPM法)

滚动轴承存在缺陷时,如有疲劳剥落、裂纹、磨损和滚道进入异物时,会发生

冲击,引起脉冲性振动。由于阻尼的作用,这种振动是一种衰减振动。冲击脉冲的

强弱反映了故障的程度,它还和轴承的线速度有关。SPM

冲击脉冲法(Shock Pulse

Method)就是基于这一原理。根据统计规律得出的脉冲值与轴承寿命的关系如图3-4

所示。

图3-4 冲击脉冲值与轴承寿命的关系

在无损伤或极微小的损伤期,脉冲值(dB值)大体在水平线上下波动。随着

故障的发展,脉冲值逐渐增大。当冲击能量达到初始值的1000倍(60dB)时,就

认为该轴承的寿命已经结束。总的冲击能量dBsv与初始冲击能量dBi之差称为标

准冲击能量dBN。

dBN=dBSV-dBi

可以根据dBN的值判断轴承的状态:

0≤dBN≤20Db 正常状态,轴承工作状态良好;

20dB≤dBN≤35dB 注意状态,轴承有初期损伤;

35dB≤dBN≤60dB 警告状态,轴承已有明显损伤。

二、 振动信号精密诊断法

1.g/SE诊断法

美国ENTEK公司开发的g/SE技术提供了滚动轴承故障诊断的一个便捷平台,

首先简单介绍一下其基本原理:

由于轴承元件的缺陷,滚动体依次滚过工作面缺陷受到反复冲击而产生的低频

脉动,称为轴承的“通过振动”,滚动轴承异常而在运行中产生脉动时,不但引起

高频冲击振动,而且此高频振动的幅值还受到脉动激发力的调制;

g/SE实际是一种滤波器,它运用包络法将上述经调制的高频分量拾取,经放大,

滤波后送入解调器,即可得到原来的低频脉动信号,再经快速傅立叶变换(FFT)

即可获得g/SE谱;

包络法把与滚动轴承故障有关的信号从高频调制信号中解调出来,从而避免与

其它如不平衡、不对中等低频干扰的混淆,故有很高的诊断可靠性和灵敏度,可根

据包络信号的频率成份识别出产生故障的元件(如内环、外环、滚动体)来。

因此,当测试滚动轴承时,我们使用g/SE滤波器测量g/SE总值和频谱,可以

发现滚动轴承的早期故障并跟踪其发展趋势。

三、滚动轴承故障实例分析

振动测量有一条基本的原则,即测点越靠近振源,振动反映故障越敏感,得到

的信息越可靠,判断越准确。因此以下实例中均将测点选择在轴承座处。

1.内、外圈和滚子同时存在故障

观察SKF23184轴承g/SE故障频谱(图3-5),可以看到清晰地内圈故障频率

17.98Hz及其倍频(34.34,52.24,87.06Hz)成分,外圈故障频率13.47Hz及其倍频

(40.72,80.68Hz)成分,滚子故障频率5.46Hz成分,说明SKF23184轴承存在

严重故障。

图3-5 SKF23184轴承g/SE故障频率

SKF23184轴承实际损坏情况见图3-6及3-7,其内圈已产生已贯穿裂纹;外滚道沿圆方向约120°范围存在大量疲劳剥落;滚子也存在磨损痕迹。

图3-6 SKF23184轴承内圈贯穿裂纹 图3-7 SKF23184轴承外滚道疲劳剥落

图3-8则是更换新轴承后g/SE频谱,可见故障以排除。

图3-8 更换SKF23184轴承后g/SE频谱

2.外圈故障

经现场测试发现,SKF23184轴承的g/SE频谱(图3-9)中外圈故障频率68.51Hz成分的g/SE的峰值较大,说明其外圈存在故障隐患。

图3-9 SKF23184轴承g/SE故障频谱

这一故障隐患自发生以来,分别于2008年3月5日给轴承加注润滑脂;3月19日对该处联轴节进行找正,每次处理后振动幅值均有明显下降,但很快便即复升,观察图3-10中的状态趋势线已可以得出这样的结论:其趋势峭度越来越大,最后,轴承故障诊断已发展至后期。3月24日,对该轴承成功进行了更换,更换后恢复正常。轴承损伤情况主要表现为外沟道,内沟道表面产生一圈凹痕,其中外沟道损伤情况尤为严重,凹痕最深处约0.3mm左右,见图

3-10

图3-10 SKF6326轴承振动状态趋势图

图3-11 SKF6326轴承外圈凹痕

3.轴承滚动体故障

图5-12显示,2#轴承存在滚动体故障频率57.86Hz成份,判断可能是滚动体产生磨损。图5-13表明,润滑剂失效是引起滚动体磨损的主要原因。

图5-12 3#轴承g/SE故障谱图

图5-13 3#轴承——润滑脂发黑

第4章 滚动轴承故障的其它诊断方法

一、油液分析诊断

滚动轴承失效的主要方式是磨损、断裂和腐蚀等,其原因主要是润滑不当,因此对运行时使用的润滑油进行系统分析,即可了解轴承的润滑与磨损状态,并对各种故障隐患进行早期预报,查明产生故障的原因和部位,及时采取措施防止恶性事故的发生。

油液分析应采用系统的方法,只采用单一手段往往会因其局限性而导致不全面的诊断结论,容易产生漏报或误报。实践证明,由以下五个方面,即理化分析、污染度测试、发射光谱分析、红外光谱分析、铁谱分析构成的油液分析系统在设备状态监测与故障诊断工作中可以发挥重要作用,其诊断结果与现场实际基本吻合,具有显著的经济效益与社会效益。

1.润滑油理化指标的检测

良好的润滑条件可大大减缓设备的磨损,是延长设备使用寿命的可靠保证。设备首先应做到正确选油,其次是连续跟踪监测其质量指标的变化,三是当润滑油劣变失效时应及时予以更换,为此必须定期对设备用油进行理化指标检测。润滑油常规的质量指标有黏度、闪点、氧化稳定性、总酸值或总碱值、水分、腐蚀等,此外不同品种的油液有时还应根据其具体用途增测其他项目,如泡沫稳定性、抗乳化性、残炭、灰分、密度等。

2.污染度测试

油液经过使用后不可避免地会受到不同程度的污染。通常污染来自内部和外部两个方面,内部有在摩擦热作用下油液本身氧化产生的树脂类不溶物、胶质、高聚物、积炭等污染杂质,外部污染有运行摩擦副产生的固体金属颗粒或由于设备的磨损产生的直接危害和外来灰尘等异物进入。因此经常监测油液的污染程度,判断污染产生的原因并加以解决,确保油液清洁是至关重要的。

检测油液污染程度的方法有定性、半定量和定量三种。具体选用何种方法主要由油液品种、工况条件、对清洁度要求的宽严程度而定,如对柴油机通常用斑点试验法即可满足要求,而对液压油和汽轮机油多数情况下选用颗粒计数仪或污染测试

仪进行更精确的测试。

3.发射光谱分析油液中金属元素含量

润滑油中经常会有一些金属元素,这些元素的来源有三种途径:一是来自润滑油中的添加剂,如钙、钡、锌、磷等;二是外界污染混入的杂质带进来的,如硅、钡、钠等;三是磨损颗粒中的金属成分,如铜、铬、铅、铁等。

设备在投入使用之前应检测新油中金属元素的种类及含量,并做好记录档案。新油中的金属元素主要来自于添加剂,含量是一定的;随着设备运行时间的增长,油中金属元素的种类和数量都会发生相应改变,根据变化趋势可以判断设备产生磨损的部位和状态。由此可见,定期测试润滑油中金属元素的含量,掌握其变化趋势是设备状态监测的主要内容之一。正因为如此,利用发射光谱进行工况监测是国内外应用最早和最广泛的手段之一,已取得非常明显的效果。

4.红外光谱分析

红外光谱的出现使状态监测又增添了一个新的重要手段。众所周知,润滑油性能的好坏主要取决于基础油和各种添加剂的性质。润滑油的劣化和失效主要是由于添加剂在摩擦热的作用下发生了氧化、酸化、降解而相应生成了氧化物、酸化物、硝化物、树脂、积炭等有害物质,导致基础油和添加剂的化学成分及分子结构发生了变化。这些变化均属化学变化,一般的理化分析是无法检验的,而利用红外光谱检验是最直接、最有效也是最快捷的方法。红外光谱的主要原理是不同的化合物的分子结构不同,在红外光谱上都会出现特定位置的吸收峰,通过典型峰位和峰面积的积分计算即可对油品的某些特性进行定量的或半定量的分析。近年来由于计算机技术的迅速发展及在红外光谱技术中的普遍应用,大大减少了测试误差。上述红外光谱的突出优势,使其在状态监测中的应用更加日益广泛。

5.铁谱分析

铁谱是近几十年才产生和应用于状态监测中的一种油液分析方法。由于它可以直接观察油液中颗粒的尺寸、几何形态、颜色、数量及分布状态等,所以它一问世就受到了广泛的关注。如果将铁谱和发射光谱两种手段结合起来应用,则对油液中金属元素既可进行定性分析又可进行定量分析,既可分析小尺寸颗粒又可分析大尺寸颗粒,既可监测设备正常磨损的变化趋势,又可监测异常磨损的状态,使状态监测和故障诊断更趋完整和准确。

铁谱分析在我国是应用最多、最普遍的油液分析设备诊断方法之一,目前大多采用的是直读式铁谱仪和分析式铁谱仪,近年来旋转铁谱仪和在线式铁谱仪也受到越来越多的注意。

二、温度监测诊断法

滚动轴承如果产生了某种损伤,其温度就会发生变化,因此可通过监测轴承温度来诊断轴承故障。该方法应用得很早,在当时在没有其他更好的监测诊断手段的情况下,同时也是由于这种方法简便实用,确实在滚动轴承的巡检中起到了一定的作用。

但这种方法的致命缺点是当温度有明显的变化时,故障一般都达到了相当严重的程度,因此无法发现早期故障。同时对滚动轴承的温度测量虽然简单,误差一般较大,因此这种方法目前已逐步转变为对滚动轴承的辅助监测诊断手段。为了保护重要设备不致发生全面毁坏事故,目前对一些重点设备、大型设备,仍然在现场安装轴承温度显示仪表,有时还将轴承温度测量参数引入控制系统,增设报警功能和自动停机保护功能。

三、间隙(游隙)监测诊断法

除圆锥滚子轴承外,滚动轴承的内圈和外圈中,即使固定了其中的一个,但由于其内部有间隙,未固定的轴承套圈仍可向一侧移动,该移动量就是轴承间隙,又称游隙。

若轴承套圈或滚动体磨损,则轴承间隙会增大,与原始间隙值相比较,即可知道磨损量。但是当轴承在设备中安装好后,特别是在旋转过程中,要直接测定间隙十分困难,因此多采用间接测量法,即用轴的位置测定代替轴承间隙的直接测量,比如测量轴的振摆、轴端移动量和轴心轨迹等。

间隙测定法对轴承磨损、电蚀的诊断比较有效,但由于其测量不直接,影响因素较多,并且当间隙较大时,轴承的故障一般都已经达到了相当严重的程度,也就是说这种方法无法发现早期故障,因此只能作为避免整台机器故障扩大化的方式,而不能提前发现和预报故障,故目前这种方法只在大型机器、低速机器和检修周期很长的设备中采用,而对小型、高速机器不太适宜。

四、光纤维监测诊断法

精密轴承对轴的回转精度要求极高,如果回转运动误差过大系统就无法正常运

转,即认为出现了故障,而此时振动信号并不一定很强。由于振动监测法是在轴承座、轴承盖或机器外壳表面拾取信号,这样故障诊断的灵敏度就受到了限制。最好的方法是直接监测回转轴心位置的变化,但这样做传感器安装难度很大,仪器也较复杂。

有一种替代的方法是监测轴承外圈上一点相对于轴承座的位移。即使是高精度轴承,在载荷作用下转动时,轴承外圈也会发生接近于简谐变化的弹性变形。对精度降低或有故障的轴承(如滚动体尺寸不均匀、滚道精度丧失、表面粗糙度增大等),外圈上的径向变形幅度将会进一步增大,如能测得外圈表面的变形,就能够对轴承状态加以判断。涡流传感器和光纤传感器都能够测量这种变形,但后者径向尺寸小很多,灵敏度较高。

参考文献

[1] 黄文虎、夏松波、刘瑞岩等编著.设备故障诊断原理、技术及应用.北京:科学出版社,1996

[2] 易良榘编著.简易振动诊断现场实用技术.北京:机械工业出版社,2003

[3] 张碧波主编.设备状态监测与故障诊断.北京:化学工业出版社,2004

[4] 林英志主编.设备状态监测与故障诊断技术.北京:北京大学出版社、中国林业出版社,2007

[5] ISO10816

致谢

大学三年学习时光已经接近尾声,在此我想对我的母校,我的父母、亲人们,我的老师和同学们表达我由衷的谢意。感谢我的家人对我大学三年学习的默默支持;感谢我的母校扬工院给了我在大学三年深造的机会,让我能继续学习和提高;感谢0801机电维修的老师和同学们三年来的关心和鼓励。这次毕业论文我得到了老师和很多同学的帮助,其中我的论文指导老师林英志老师对我的关心和支持尤为重要。林老师平日里工作繁多,但是我做毕业论文的每个阶段,从选题到查阅资料,论文提纲的确定,中期论文的修改,后期论文格式调整等各个环节都给予了我悉心的指导。在这几个月以来,林老师不仅在学业上给我以精心指导,同时还在思想上给我以无微不至的关怀,在此谨向林老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。同时,本篇毕业论文的写作也得到了许多同学的帮助,感谢在整个毕业论文期间和我密切合作的同学,和曾经在各方面给予过我帮助的伙伴们。

在此,我再一次真诚地向帮助过我的老师和同学们表示感谢!


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