井下運輸機械滾動軸承故障的檢測與診斷

胡建成

西山煤電集團公司杜兒坪礦運輸區(qū)，山西太原 030022

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，許多大型井下作業(yè)企業(yè)已經(jīng)采用的機械運輸方法進行相應(yīng)運輸，機械運輸在一定程度上節(jié)省大量時間和成本，提高了企業(yè)效率。然而，機械在實際工作中，特別是在井下作業(yè)過程中，常會出現(xiàn)一些問題，尤其是滾動軸承故障問題。一旦出現(xiàn)這一故障問題，就會影響機械滾動軸承的正常運行。在這種情況下，就需要對井下運輸機械故障進行相應(yīng)的檢測并作出正確的診斷，以便更好的解決滾動軸承故障問題。如何更好的對井下運輸機械軸承故障問題進行檢測和診斷，已經(jīng)成為相應(yīng)企業(yè)值得思索的事情。

1 井下運輸機械滾動軸承常出現(xiàn)的故障問題

由于井下作業(yè)環(huán)境惡劣，再加上嚴重干擾，使得井下運輸機械常會出現(xiàn)一些故障，而在這些故障中比較嚴重易受損的就是滾動軸承。這種軸承經(jīng)常會發(fā)生疲勞、膠合或是保持架斷裂等故障。出現(xiàn)這種故障的主要原因是滾動軸的金屬特性造成的。滾動軸承的金屬硬度較高，變形后無法復(fù)原，抗擊性能比較差、抗疲勞性差，再加上井下作業(yè)受到的抗擊比較多，使得滾動軸承粘著磨損、磨料磨損、疲勞磨損或是微動磨損等。一旦滾動軸承出現(xiàn)磨損現(xiàn)象，如果井下機械在運轉(zhuǎn)的過程中軸承不出現(xiàn)溫度高現(xiàn)象，是很難察覺到滾動軸承故障的，等到人們發(fā)覺時井下運輸機械滾動軸承已經(jīng)出現(xiàn)大部分磨損。一旦軸承出現(xiàn)這類故障，就會使支撐軸錯位，齒輪會出現(xiàn)打齒現(xiàn)象，甚至?xí)拐麄€齒輪箱破裂，進而影響井下運輸機械的正常運行。嚴重時甚至?xí)斐蓹C械停機。由此可見，軸承在井下機械運轉(zhuǎn)過程中的重要性。此外，井下運輸機械的滾動軸壽命的離散性也比較大，即便使同一批軸承其壽面也不盡相同。在這種情況下，對井下機械滾動軸承故障進行檢測和診斷是十分必要的。

2 井下運輸機械滾動軸承故障檢測及診斷方法

因井下運輸機械作業(yè)不同于普通作業(yè)，在作業(yè)中常會出現(xiàn)滾動軸承故障。在這種情況下，就應(yīng)以軸承狀態(tài)監(jiān)測儀為核心，用計算機軟件對井下運輸滾動軸承故障進行相應(yīng)監(jiān)測，并采取EMD和網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)方法進行相應(yīng)診斷，以保證井下運輸機械作業(yè)工作正常運行。本文主要對軸承診斷進行相關(guān)論述。正常情況下，滾動軸承的診斷過程可以非為故障信號的采集、故障特征的提取及狀態(tài)識別和故障診斷。在這其中從滾動軸承故障震動信號中提取相應(yīng)故障信息并進行相應(yīng)的狀態(tài)識別是非常重要的，而從非平穩(wěn)信號中提取向量則是滾動軸承診斷的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的滾動軸承是以分析并從中提取振動信號或頻域波形特征量為主的，建立相應(yīng)判別函數(shù)來識別滾動軸承工作狀態(tài)的。然而，滾動軸承結(jié)構(gòu)及工作狀態(tài)是比較復(fù)雜的，再加上荷載、間隙及摩擦力和剛度等條件的不同，使得其很難通過域頻譜的分析來準(zhǔn)確的對滾動軸承進行相應(yīng)評價。采用EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動軸承方法提取滾動軸承中故障信號的特征向量并建立相應(yīng)函數(shù)來對滾動軸的工作狀態(tài)及故障類型進行判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為時間序列分析法，模型參數(shù)會凝結(jié)成系統(tǒng)狀態(tài)信息，準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠真正反映出動態(tài)系統(tǒng)規(guī)律，也能通過自參數(shù)對相應(yīng)狀態(tài)變化規(guī)律進行相應(yīng)反映。從中可以看出，在診斷井下運輸軸承故障中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自回歸參數(shù)作為特征向量來分析相應(yīng)狀態(tài)是一種不錯的選擇。但是直接采用這種方法并不能保證故障信號的平穩(wěn)性。在這種狀況下，就應(yīng)該在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前，就采用EMD方法對滾動軸承信號進行相應(yīng)處理。EMD方法是一種自適應(yīng)信號分解法，它是以信號局部特征為依據(jù)的，能將復(fù)雜的信號分解成基本的IMF。但是EMD方法以本身信號為依據(jù)分解得到的IMF數(shù)量是十分有限的，但是卻能表現(xiàn)信號內(nèi)的真實物理信息，并保證分解的IMF分量是平穩(wěn)的。因而，采用EMD原始信號進行分解，得到的是平穩(wěn)的IMF分量，在IMF分量基礎(chǔ)上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并通過模型的自回歸參數(shù)建立相應(yīng)函數(shù)判別式，是能對滾動軸承的狀態(tài)和故障類型進行相應(yīng)判別的。因此，只有將EMD和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法結(jié)合起來，才能對井下運輸滾動軸承的診斷提供有效方法。

基于EMD和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法是以EMD震動信號層、EMD分解成、EMD特征向量提取層及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練層為主，對井下運輸機械滾動軸承故障進行診斷的。EMD振動信號層不僅能對檢測到實際震動中的信號，反映滾動軸承宗的大量工作狀態(tài)信息外，還能反映出機械運動過程中一些運動部件及相關(guān)結(jié)構(gòu)信息。這些信息一般都是背景噪聲，在這些背景噪聲的影響下，不能更好的發(fā)現(xiàn)機械故障，更無法提取相應(yīng)振動信號。有了EMD診斷方法會后就能對這些振動信號進行相應(yīng)處理，以便更好的突出相應(yīng)故障信息；EMD分解層在滾動軸局部出現(xiàn)相應(yīng)故障的時候，特別是在滾動軸承運行過程中，滾動軸承相關(guān)零件會間斷的撞擊故障部位并產(chǎn)生一種沖擊力，使軸承座和機械其他零部件部位產(chǎn)生共振并形成一系列沖擊振動，使原來的平穩(wěn)振動信號變成分平穩(wěn)振動信號。通過EMD方法能對非平穩(wěn)信號中的平文化進行相應(yīng)處理，并使其在分解過程中數(shù)據(jù)信信號進行相應(yīng)處理，使其成為具有一系列不同尺度的平穩(wěn)信號。因為這種平穩(wěn)信號分解是自適應(yīng)的，不能對故障信號的本質(zhì)信息進行反映，再加上故障信息主要存在高頻度中。在這種情況下，就應(yīng)該對IMF分量進行分析并從中提取故障信息；因EMD分解后會形成多個IMF分量并各自代表一組特征尺度下的平穩(wěn)信號，而各頻帶能量的變化就代表滾動軸承的故障情況。在這種情況下，應(yīng)該選用各種能量作為網(wǎng)絡(luò)的特征向量來識別正常軸；之所以會采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練層是采用比較成熟且比較廣泛的網(wǎng)絡(luò)進行的。在進行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的時候，會輸入總層數(shù)和個單元層數(shù)，輸入單元層數(shù)能是由特征參數(shù)確定，而輸出層數(shù)則是由狀態(tài)參數(shù)和相應(yīng)狀態(tài)編碼進行確定的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中還存有隱層，正常情況下，隱層可分為一層，遇到復(fù)雜問題的時候可以將其分為兩層。但是就目前來看，并沒有相應(yīng)理論依據(jù)，只能根據(jù)相應(yīng)經(jīng)驗進行確定。在此基礎(chǔ)上可以通過相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，將不同單元間的權(quán)值聯(lián)系在一起，再經(jīng)過相應(yīng)訓(xùn)練將不同狀態(tài)下的權(quán)值以不同形式將其分布于網(wǎng)絡(luò)之中，通過狀態(tài)來反映權(quán)值。這種方式能通過測試樣本的誤差或是噪聲干擾對滾動軸承進行相應(yīng)診斷和分類。

3 結(jié)論

滾動軸承在運輸機械運行過程中是非常重要的，然而滾動軸承在實際應(yīng)用過程中，特別是在井下機械應(yīng)用過程中，常會因負荷大、撞擊性強等原因而使?jié)L動軸承出現(xiàn)磨損現(xiàn)象，進而影響機械的正常運行。在這種狀況下，就應(yīng)該對其進行檢測與診斷，以保證其運輸機械正常運行。

[1]范韶梅.杭鋼滾動軸承振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用[D].江西理工大學(xué)，2010.

[2]周浩亨.杭鋼脫硫風(fēng)機振動在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D].江西理工大學(xué)，2010.

[3]盧福寶.滾動軸承內(nèi)圈疲勞失效的故障診斷[J].有色設(shè)備，2002(5).