滾動(dòng)軸承狀態(tài)檢測(cè)與故障分析

張強(qiáng)

（大慶煉化公司物資采購(gòu)部，黑龍江大慶163411）

滾動(dòng)軸承狀態(tài)檢測(cè)與故障分析

張強(qiáng)

（大慶煉化公司物資采購(gòu)部，黑龍江大慶163411）

滾動(dòng)軸承在轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備中應(yīng)用較為廣泛。文中分析了滾動(dòng)軸承損壞的原因，通過(guò)在線采集監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)并結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)案例進(jìn)行頻譜分析，說(shuō)明了滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)的重要意義。

滾動(dòng)軸承；在線監(jiān)測(cè)；頻譜；信號(hào)分析

滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的常用方法是振動(dòng)分析。滾動(dòng)軸承故障信號(hào)是一種典型非線性信號(hào)，真實(shí)準(zhǔn)確反映滾動(dòng)軸承振動(dòng)狀態(tài)，必須注意采集的信號(hào)準(zhǔn)確真實(shí)，因此要在離軸承最近地方安排測(cè)點(diǎn)，才能準(zhǔn)確判斷滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)。

1 常見故障及在線監(jiān)測(cè)的信號(hào)采集

1.1 常見的故障及原因分析

（1）材料表面磨損和剝落。故障表現(xiàn)形式為在內(nèi)外圈和滾動(dòng)體等表面有刮痕或凹坑，從而導(dǎo)致軸承的徑向和軸承間隙都偏離正常值，設(shè)備運(yùn)行時(shí)噪音增加或振動(dòng)超出正常值。產(chǎn)生的原因主要有材料缺陷和加工工藝缺陷等［1］。

（2）軸承塑性變形。原因是設(shè)備或者過(guò)載或者溫度超過(guò)正常范圍，或者是有異物進(jìn)入等，導(dǎo)致軸承的滾道與滾子接觸面上出現(xiàn)不均勻的凹坑，或者導(dǎo)致軸承整體變形。由于潤(rùn)滑不佳或過(guò)載導(dǎo)致的溫度異常升高，可能引起軸承表面燒傷。

（3）斷裂和銹蝕。材料的殘余應(yīng)力或載荷超過(guò)設(shè)計(jì)值，極易引起軸承斷裂。如果有水分或工作環(huán)境較為惡劣，會(huì)在軸承元件的表面形成銹蝕，從而加速磨損。1.2在線監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的采集

（1）信號(hào)的產(chǎn)生。加工和安裝均完好的軸承也會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，因?yàn)閷?duì)于滾動(dòng)軸承來(lái)說(shuō)，其振源產(chǎn)生在運(yùn)動(dòng)的每個(gè)過(guò)程。設(shè)備的其它部件將作用力傳輸?shù)捷S承上時(shí)，不會(huì)是時(shí)時(shí)不變的，而是隨著時(shí)間不停地變化，但是在一定的周期內(nèi)，其接觸力是連續(xù)的。因此，滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)會(huì)具有特定的特征。如果出現(xiàn)特定的故障時(shí)，如有表面剝落或凹坑時(shí)，軸承的振動(dòng)信號(hào)則會(huì)表現(xiàn)為出現(xiàn)周期性的脈沖信號(hào)［2］。

（2）信號(hào)的收集設(shè)備。通過(guò)加載在軸承座上的傳感器，可以采集此類信息，常見的有加速度計(jì)和速度計(jì)，通過(guò)這些設(shè)備，可以實(shí)時(shí)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，從而確定軸承的故障類型。

2 振動(dòng)信號(hào)的分析和處理

2.1 信號(hào)的零均值處理

在實(shí)際應(yīng)用中，需要將儀器收集的信號(hào)進(jìn)行分析和預(yù)處理，將一些干擾信號(hào)進(jìn)行屏蔽，從而減少誤差，提高診斷的可靠性。因?yàn)樵谛盘?hào)收集時(shí)，會(huì)將一些其它原因?qū)е碌恼駝?dòng)信號(hào)混在其中。因此對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性和真實(shí)性方面要有分析，采取零均值化的方式進(jìn)行處理。零均值化處理，在實(shí)際的應(yīng)用中也叫做中心化處理，就是將信號(hào)的平均值作為直流分量，此直流分量的信號(hào)是傅里葉變換式在ω=0處的函數(shù)，在信號(hào)譜分析時(shí)，傅里葉變換在ω=0時(shí)，將出現(xiàn)1個(gè)較大的譜峰，對(duì)附近的頻譜曲線產(chǎn)生較大的干擾，從而導(dǎo)致誤差偏離上限值，影響判斷的準(zhǔn)確性［3，4］。

以滾動(dòng)軸承型號(hào)G2015作為分析對(duì)象，沒有零均值化處理的頻譜，在進(jìn)行傅里葉變換的圖形見圖1；零均值后進(jìn)行傅里葉變換的頻譜圖形見圖2。

圖1 沒有零均值化處理的頻譜

圖2 零均化處理后的頻譜

比較圖1和圖2可以發(fā)現(xiàn)，零均值化處理后的頻譜沒有ω=0處的沖擊值，使得的ω=0兩側(cè)的頻譜曲線比較正常，提高了頻譜圖的可識(shí)度［5］。

2.2 信號(hào)分析頻段的分類

（1）低頻段：目前已經(jīng)很少采用，因?yàn)榇祟l段極易受到機(jī)動(dòng)沖擊等原因的干擾，且故障表現(xiàn)不明顯時(shí)，低頻段的能量較小，信號(hào)特征不明顯。信號(hào)主要是通過(guò)低通濾波器將高頻濾掉后，直接觀察頻譜圖上的特征譜線即可對(duì)故障進(jìn)行預(yù)判，該方法簡(jiǎn)單易用。

（2）中頻段：考慮機(jī)械干擾的頻段主要在低頻段，因此用高通濾波器濾去1 kHz以下的低頻成分，用信號(hào)的峰值作為監(jiān)測(cè)分析的手段。這在一些不重要制備上，可以使用此類原理的軸承監(jiān)測(cè)儀進(jìn)行判斷，濾波器的選擇要考慮軸承的類型和尺寸。

（3）高頻段：該頻段采用壓電式加速度傳感器將20～80 kHz的信號(hào)進(jìn)行采集，考慮軸承故障時(shí)，沖擊能量分布在高頻段，信號(hào)較為可靠。

3 軸承故障診斷實(shí)際應(yīng)用

監(jiān)測(cè)的設(shè)備是1臺(tái)風(fēng)機(jī)，設(shè)備在運(yùn)行中發(fā)現(xiàn)振動(dòng)越來(lái)越大，機(jī)組本體和樓板都強(qiáng)烈顫抖，在決定采取現(xiàn)場(chǎng)整機(jī)全速動(dòng)平衡措施之前，對(duì)該機(jī)組進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析。該機(jī)組功率65 kW，由電動(dòng)機(jī)經(jīng)皮帶輪減速后拖動(dòng)風(fēng)機(jī)，工作轉(zhuǎn)速600 r/min（10 Hz）。風(fēng)機(jī)軸承型號(hào)為：SKF2322K，經(jīng)計(jì)算得到軸承元件故障頻率分量為：滾子45.9 Hz、外環(huán)51.8 Hz、內(nèi)環(huán)78.2 Hz、保持架4 Hz，振動(dòng)分析頻譜圖見圖3。

圖3 振動(dòng)分析頻譜

從圖3可以看到，振動(dòng)信號(hào)中最大分量不是造成不平衡的一倍頻分量，而是52 Hz的分量。可以發(fā)現(xiàn)，故障發(fā)生頻率主要是軸承元件故障頻率。因此可以判定，軸承已經(jīng)損壞，需要及時(shí)更換。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)軸承的故障譜圖進(jìn)行分析，可以有效地發(fā)現(xiàn)和診斷早期故障，特別是對(duì)重要設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，做到預(yù)測(cè)性維修，減小故障帶來(lái)的影響。采取科學(xué)的分析方法，對(duì)實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維修是可行且可靠的。

［1］曲梁生，何正嘉.機(jī)械故障振動(dòng)學(xué)［M］.上海：上海科技出版社，2012：12-14.

［2］徐玉秀，原培新.復(fù)雜機(jī)械故障診斷的分形與小波方法［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2003：27-28.

［3］廖伯瑜.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)［M］.北京：冶金工業(yè)出版社，1994：15-16.

［4］徐金梧，徐科.小波在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用［J］.機(jī)械工程學(xué)報(bào)，1997（4）：36-39.

［5］王峰.滾動(dòng)軸承故障特征的提取和優(yōu)化［D］.西安：西安交通大學(xué)，2002.

Condition detection and fault analysis of rolling bearings

Zhang Qiang
（Procurement department of Daqing Oil Refining&Chemical Company，Daqing 163411，China）

TRolling bearings are wildly used in rotating equipment.This paper analyzed the causes for damage of rolling bearings. By data acquisition of the on-line monitoring equipment and combining the practical production cases to make spectral analysis,it explained the significance of rolling bearing fault monitoring.

rolling bearing;on-line monitoring;frequency spectrum;signal analysis

TH165.3

B

1671-4962（2017）04-0040-02

2017-04-11

張強(qiáng)，男，工程師，2007年畢業(yè)于大慶石油學(xué)院過(guò)程裝備與控制工程專業(yè)，現(xiàn)從事物資采購(gòu)工作。