基于振動尖峰能量和頻譜分析的滾動軸承劣化程度評估

董玉瓊，馬波，馮坤，張藻平

(1.北京化工大學 診斷與自愈工程研究中心，北京 100029；2. 中國石油吉林石化公司 煉油廠，吉林 吉林 132022)

隨著故障診斷技術研究的不斷深入，傳統的時域和頻域分析方法日趨完善[1-2]，但對于正在運行的設備，這些方法得到的僅是設備的故障原因，而人們更加關心當前所用設備的劣化程度和可靠性。隨著企業生產規模的擴大、自動化程度的提高，企業對設備的長期運轉、維檢修周期的合理安排提出了更高的要求，特別是大型石化企業和風力發電企業，非計劃停機對企業生產影響非常大。

一臺1.5 MW的大型風力發電機，塔架高達70 m左右，如果軸承發生故障，僅拆裝費用就高達70萬元，而且風機的停機還會給風場的生產帶來巨大的損失[3]，因此，準確判斷軸承劣化程度，制定合理的檢修計劃已經成為關系企業經濟發展的重要方面。據統計，石化企業設備故障維修和停機損失費用已占到生產成本的30%～40%[4]，維修不足或不能預測故障是設備運行期間發生故障的原因，定性、主觀或經驗的維修決策和維修任務制定造成故障維修資源(占55%)和預防性維修資源(占31%)花費過大[5]。

為此以滾動軸承為研究對象，提出了一種振動尖峰能量(gSE)與頻譜分析相結合的軸承劣化程度評估方法，可對運行中軸承的劣化程度進行有效評估。

1 軸承劣化規律

軸承使用過程中會發生劣化(或稱損傷)，這是一個隨使用時間而積累的過程，當劣化發展到一定程度后，軸承不能完成其正常的使用功能，即軸承失效。劣化過程中伴隨有振動的變化，一般分為4個階段，即超聲振動階段、軸承固有頻率振動階段、軸承故障頻率及其倍頻振動階段和隨機寬帶振動階段。

第1階段為故障的萌芽階段，溫度及噪聲均正常，在頻譜上很難看到軸承故障頻率，但振動尖峰能量及其頻譜有所征兆。第2階段軸承處于輕微故障狀態，溫度正常，噪聲略有增大，在頻譜上很難看到軸承故障頻率，出現軸承自振頻率，振動尖峰能量有所增大，其包絡譜也更加突出。第3階段溫度略升高，可耳聽到噪聲，頻譜上可以看到軸承故障頻率及其諧波和邊帶，振動尖峰能量比第2階段變得更大，包絡譜也更加突出，此時可以用肉眼觀察到磨損。第4階段溫度明顯升高，噪聲強度增大，振動尖峰能量迅速增大，包絡譜中離散的軸承故障頻率和自振頻率開始消失，被隨機的寬帶高頻“噪聲振動”取代，軸承處于故障最后階段。

由以上分析可以看出，在軸承故障發展階段，僅靠單一的尖峰能量或振動頻譜無法準確判斷軸承故障部位及其劣化程度。振動尖峰能量與頻譜分析相結合不僅可以在軸承故障發展的初始階段檢測到故障信息，并且可以跟蹤軸承故障發展，在隨后的階段中反映軸承不同的故障狀態。因此，提出了基于尖峰能量與振動頻譜分析相結合的軸承劣化程度評估方法。

2 劣化程度評估方法

2.1 評估流程

振動尖峰能量和頻譜分析相結合的劣化程度評估方法是利用基于能量算子的尖峰能量法和Fourier變換對軸承振動信號進行分析，提取運行中軸承的振動尖峰能量及頻譜特征，結合軸承不同劣化階段振動信號特征變化規律對軸承的劣化程度進行評估，確定軸承的劣化程度及更換時機，其評估流程如圖1所示，主要步驟為：

圖1 軸承劣化程度評估流程

(1)信號獲取與軸承故障類型的判斷。通過傳感器測取軸承工作過程中的振動信號，根據是否存在沖擊脈沖判斷故障類型。

(2)信號分析和特征提取。利用基于能量算子的尖峰能量法對損傷類故障振動信號進行包絡分解，得到振動尖峰能量(gSE)；利用Fourier變換對振動信號進行分析，得到振動頻譜。

(3)軸承狀態評估。利用步驟(2)中提取的軸承振動信號的尖峰能量和頻譜特征，對比軸承不同劣化階段的振動信號特征變化規律進行分析，評估軸承的劣化程度，指導生產維修決策。

2.2 基于能量算子的尖峰能量法

尖峰能量法是20世紀70年代后期為檢測軸承故障而提出的方法。尖峰能量是指非常短暫的沖擊能量，一般為短暫時間內由金屬碰撞和隨機振動所產生并通過機械結構外傳的振動能量(如鋼球在溝道上的微小裂縫處發生的短暫的、周期性的機械沖擊)的一種量化表示。

本例在傳統尖峰能量法的基礎上，結合了一種改進能量算子的包絡方法[8]，其信號處理過程如圖2所示。

圖2 基于能量算子的尖峰能量信號處理過程

[a(t)ω(t)]2。

(1)

對于離散信號，能量算子采用差分定義為

ψd[x(n)]=x2(n)-x(n-1)·x(n+1)。

(2)

根據文獻[7]得到改進的計算離散時間信號能量算子的實際公式為

(3)

(4)

以此為基礎，采用了文獻[10]提出的基于小波包變換與能量算子相結合的尖峰能量分析框架，如圖3所示。其中,WPT為采用提升方法的小波包變換；EJn為第J層小波包絡分解系數，n=0,1,…,2J-1；U為計算小波包變換系數能量；MAX為求最大值函數；IWPT為重構小波包系數；ψd為能量算子包絡分析；a為幅值包絡分析的結果；ω為頻率包絡分析的結果。

圖3 基于小波變換與能量算子包絡分析框架

2.3 軸承不同劣化階段振動信號的特征量化

軸承失效4個階段的振動信號特征可量化為表1所示的軸承劣化規律。一般當到第3階段后期時，現場需要結合實際生產情況合理安排更換故障軸承。

表1 軸承失效規律

3 實例分析

對實際工程中的2套軸承進行分析，發現2套軸承在尖峰能量譜中均出現了故障特征頻率成分，但利用振動尖峰能量和頻譜分析特征相結合的方法可以判斷出一個處于第3階段前期，可以繼續運行；另一個處于第3階段后期，需結合生產情況安排停機檢修。

3.1 軸承處于失效前期劣化程度評估

某重油催化裂化裝置機組測點布置如圖4所示，渦輪機通過齒輪箱帶動懸臂泵運轉，循環熱水泵選用大流量低揚程型水冷泵，工作轉速為1 480 r/min。1～8號測點均為軸承，其中7號軸承型號為SKF NU324E圓柱滾子軸承，其參數為：滾子直徑Dw=34 mm，滾子組節圓直徑Dpw=188 mm，接觸角α=0°，滾子數Z=13。經計算，該軸承外圈故障頻率為131 Hz，內圈故障頻率為189 Hz，滾子故障頻率為66 Hz，保持架故障頻率為10 Hz。循環水泵與聯軸節之間的7號軸承測點的振動加速度時域波形均出現顯著的沖擊脈沖信號，脈沖間隔7.62 ms，下面為具體的分析過程。

圖4 機組測點布置圖

利用互成90°的2個電渦流傳感器獲取7號軸承的振動信號，該軸承徑向加速度時域波形存在明顯的沖擊脈沖信號，初步判斷軸承存在表面損傷類故障。

對7號軸承的振動信號進行基于能量算子的尖峰能量法分析，得到振動尖峰能量包絡譜和趨勢圖，如圖5所示，尖峰能量包絡譜中存在131 Hz及其倍頻的成分，此頻率成分與該軸承計算所得的外圈故障特征頻率一致，因此，可以初步判斷為7號軸承外圈故障導致振動波形異常。

圖5 7號軸承振動尖峰能量分析圖

對7號軸承的振動信號進行Fourier變換得到加速度頻譜如圖6所示，該軸承加速度頻譜中的頻率成分仍主要集中在500 Hz～20 kHz范圍內的固有頻率階段。從圖5b可以看出，該軸承近一個月以來能量趨勢平穩，能量值在1 g′S以下，而且現場反映該泵軸承聲音、出口壓力、附屬部件均未見異常。對照表1軸承失效規律分析發現，此振動尖峰能量和頻譜特征與軸承失效第3階段前期基本吻合。綜上所述，可以判斷該軸承只是出現了較輕微的損傷，還不需要立即更換。

圖6 7號軸承加速度頻譜圖

將評估結論與實際經濟因素、機組目前的維修計劃等因素綜合考慮[11]，建議在保證潤滑的情況下繼續對該軸承進行監測。

該軸承繼續運行，直到3個月后故障進一步發展，對其進行了更換。此實例說明，基于振動尖峰能量和頻譜相結合的分析方法準確評估出了軸承的較輕劣化程度，可以指導企業合理延緩對該軸承的檢修。

3.2 軸承處于失效后期的劣化程度評估

某連續重整裝置機組測點布置如圖7所示，電動機通過膜片式聯軸節帶動懸臂再生風機旋轉。再生風機工作轉速為2 750 r/min，該機組再生風機與聯軸節之間靠近聯軸節一側的3號軸承測點振動出現明顯上升趨勢，由0.7 mm/s增大到3.2 mm/s，3號軸承型號為SKF 6224 C3深溝球軸承，其參數為：鋼球直徑Dw=30 mm，球組節圓直徑Dpw=167 mm，接觸角α=0°，鋼球數Z=9。經計算，該軸承外圈、內圈、鋼球及保持架故障特征頻率分別為169，243，123和18 Hz。

圖7 機組測點布置圖

利用互成90°的2個電渦流傳感器獲取3號軸承的振動信號，該軸承徑向加速度時域波形顯現明顯的沖擊脈沖信號，初步判斷軸承存在表面損傷類故障。

對3號軸承的振動信號進行基于能量算子的尖峰能量法分析，該軸承2月22日(故障初期)及3月1日(故障后期)的振動尖峰能量包絡譜和趨勢圖如圖8和圖9所示。對比2幅尖峰能量包絡譜可以看出，該軸承在20，252.5及272.5 Hz及其倍頻處的幅值明顯增大，同時出現大量20 Hz倍頻及其噪聲頻率的成分。經過計算，軸承故障頻率成分中存在保持架特征頻率(20 Hz)及其倍頻、內圈特征頻率(252.5 Hz)、保持架和內圈特征頻率之和(272.5 Hz)及其倍頻(實際分析得到的故障特征頻率同理論計算的差別系計算誤差及頻率分辨力影響所致)。保持架故障頻率本身很少以基頻出現，往往調制其他頻率，造成以保持架故障頻率為間隔的邊帶[12]。因此，初步判斷3號軸承為內圈故障導致振動異常。

圖8 3號軸承振動尖峰能量頻譜圖

圖9 3號軸承振動尖峰能量趨勢圖

對3號軸承的振動信號進行Fourier變換得到如圖10所示的速度頻譜圖，從圖中可以看出該軸承速度譜中已出現保持架和內圈特征頻率之和及其多個倍頻成分，且邊帶清晰可見。從圖9的振動尖峰能量趨勢圖可以看出，該軸承近10天能量趨勢上升明顯，能量值由0.6 g′S增長到接近2 g′S，并且在該軸承處有較刺耳的現場噪聲。對照表 1發現，此振動尖峰能量和頻譜特征與軸承失效的第3階段后期一致。綜上所述，建議結合實際生產情況合理安排更換。

圖10 3號軸承2011年3月1日(故障后期)振動頻譜圖

更換軸承后再次開機，發現故障點3號軸承振動異常和噪聲問題均得到了解決，波形及頻譜也恢復正常(圖11)，對更換下來的軸承進行拆解，發現其內圈嚴重磨損，并且多處剝落。檢修結果說明振動尖峰能量和頻譜相結合的分析方法準確評估出了軸承故障較嚴重的劣化程度，可以指導企業及時安排更換軸承。

圖11 檢修前、后3號軸承振動頻譜對比圖

4 結束語

振動尖峰能量及頻譜成分會隨軸承劣化的發展而變化，僅靠單一的特征對軸承故障發展階段進行識別，很難準確判斷軸承損傷部位及劣化程度。對實際使用中的軸承進行故障分析診斷證明，振動尖峰能量和頻譜相結合的分析方法可以更加準確地對故障軸承的劣化程度進行評估，指導企業合理安排維修計劃，優化維修周期，降低維修成本，提高設備可靠性和利用率。