礦井主通風機軸承故障機理分析及診斷方法研究

趙亞琴

（晉能控股煤業集團晉華宮礦，山西 大同 037016）

引言

礦用通風機是煤礦生產過程中的重要設備，負責向井下輸送新鮮空氣，排出有害氣體與粉塵，降低瓦斯濃度[1]。軸承為通風機的主要旋轉部件，起到減少摩擦與驅動葉輪的作用，在通風機運行過程中，軸承會受到交變應力的作用，加劇材料表面的摩擦磨損與失效老化[2-3]。由于軸承安裝于設備內部，故障無法進行直接診斷，如不及時處理，軸承的損傷會對風機的可靠運行造成極大的威脅[4]。目前，通風機軸承的故障診斷主要采樣溫度診斷法，具有一定的局限性，無法準確采集軸承溫度，并進行相應的特征值識別[5]。因此，對通風機的軸承故障機理進行分析，探究新型故障診斷方法，對通風機的安全運行具有重要的意義。

1 通風機軸承故障機理分析

1.1 軸承故障形式及原因

軸承分為滾動軸承與滑動軸承等類型，通風機的主軸承為滾動軸承，通過內外圈之間的滾動支撐轉子系統的運轉，軸承主要受到一個非線性時變的徑向載荷，在應力的反復作用下，軸承容易出現損壞與失效。滾動軸承的失效形式包括：軸承疲勞剝落失效，由于外部應力破壞導致外圈出現裂縫及損壞，增大軸承受到的沖擊載荷與振動；磨損失效，異物入侵到軸承運轉軌道加劇表面磨損，對設備精度造成影響；斷裂失效，軸承載荷過大，材料強度不足，裝配不合理造成的軸承受損與斷裂；游隙失效，軸承零件在熱溫度作用下發生膨脹，導致零部件之間出現間隙，降低游隙精度；壓痕失效，由于軸承持續受到間歇性沖擊載荷，表面發生局部變形，加劇設備的機械振動與噪聲[6-7]。軸承失效的原因多種多樣，包括載荷分布不均、安裝位置存在偏差、潤滑不到位、遭到異物入侵等，導致軸承的各種位置發生不同程度的損傷[8]。

1.2 軸承故障振動頻率

軸承的故障通常以振動的形式表現出來，當軸承的不同部件出現損傷時，會出現對應的特征頻率，通過在軸承座測取振動信號，可反映出軸承的狀態信息。軸承鋼球的固有頻率計算公式如下：

式中：R 為滾動體的半徑，mm；E 為材料彈性模量，鋼材為210 GPa；ρ 為軸承材料密度，取7.86×10-6kg/mm3。

軸承內圈與外圈的固有振動頻率計算公式均為：

式中：n 為固有頻率的階次數；a 為軸承回轉軸線到中性軸的半徑，mm；I 為套圈繞軸的慣性矩，m4；M 為軸承質量，kg。

軸承的損傷部位包括內圈、外圈、滾動體、保持器，各部件的特征頻率計算公式分別如下：

式中：D 為軸承的節徑，mm；d 為滾動體直徑，mm；Z為滾動體個數；α 為接觸角，（°）。

通過采集軸承實際振動頻率，與正常工況下的軸承固有頻率和各部件損傷后的特征頻率對比，分析得到該軸承是否存在損傷，并判斷損傷位置，對于正常運行中的軸承，特征頻率應保持在1 kHz 以下。

2 軸承故障診斷系統設計

通風機在煤礦開采過程中起到至關重要的作用，如果通風機發生故障無法正常工作，將會對整個礦井的生產安全造成嚴重的威脅。因此，需要對通風機故障進行及時的診斷與預警，并建立完整的故障應對措施，保證通風機運行的可靠性。

由上文分析可知，通風機的軸承故障無法進行直接判斷，需要通過振動信號進行篩查與診斷，因此，需要利用在線監測系統實時采集通風機的振動信號，完成軸承的故障診斷與預警。通過分析通風機的結構，提出了一種在線監測系統方案，用于監測軸承的振動參數，系統結構如圖1 所示。

圖1 監測系統整體方案

監測系統主要包括振動傳感器、數據采集卡、通信模塊、工控計算機等組成。振動傳感器安裝于軸承機座的軸向與水平方向，當發生故障時，可檢測到不同方向振動信號的能量與頻帶等信息。傳感器選用YD-35 壓電加速度傳感器，輸出偏壓8～12 V，靈敏度≤5%，安裝簡便，電路抗干擾能力強。數據采集卡采用NI PCI6259 型號，包括多路開關、放大器、采樣保持器、D/A 與A/D 轉換器等模塊，分別完成采樣信道的切換、數據前處理、信號保真與模數信號之間的轉換等功能。工控計算機為系統的上位機，主要收集各采集設備的數據，并進行降噪處理、特征值提取與故障診斷識別。工控機采用Windows7 操作系統，內存16 GByte，硬盤2 TByte，方便存儲通風機故障數據。

3 軸承故障診斷方法

針對通風故障診斷系統，將診斷流程及方法模型集成于系統的軟件當中，診斷方案由數據采集卡與診斷軟件搭建而成，整體框架如圖2 所示。礦用風機作為診斷設備，是系統采集數據的來源，數據以csv 文件格式存儲于數據庫，方便調用。數據采集卡需要設置采用頻率、采樣方式與截止頻率等參數。通過上文分析可知，通風機的軸承故障主要通過特征頻率來識別與診斷，結合診斷算法，對故障類型與故障部位進行檢測，做出最終故障診斷，并給出維修建議。

圖2 通風機故障診斷方法設計

故障診斷流程為：采集振動數據；數據存入數據庫；調用分析軟件對數據進行處理；提取故障診斷特征值；判斷特征值是否異常，如參數異常需要進一步處理；將特征頻率等參數代入診斷模型，分析故障類型；給出相應的故障維修建議，以數據報表的方式打印出，方便工作人員查看。

4 應用效果分析

在線監測系統應用于現場設備之前，經過了一系列的調試試驗，試驗設置有正常、內圈損傷、外圈損傷、滾動體損傷、保持器損傷5 種樣本，每種樣本設置10 個，通過監測系統對軸承的運行狀態進行診斷識別。試驗結果數據如表1 所示。50 組樣本中，錯誤分類樣本數為4 個，正確率達到92%，故障診斷時間低于0.2 s，滿足日常故障診斷需求。

表1 系統試驗結果