粗精結(jié)合的電主軸軸承故障診斷方法*

□ 趙海寧 □ 于慎波 □ 孫 鳳 □ 李麗麗

沈陽工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院 沈陽 110870

1 研究背景

電主軸是將機(jī)床主軸與主軸電機(jī)融為一體的綜合集成高新技術(shù)產(chǎn)品,是數(shù)控機(jī)床三大高新技術(shù)之一[1]。國產(chǎn)電主軸的研發(fā)雖然近年來取得了很大進(jìn)步,但是與國外高品質(zhì)產(chǎn)品相比,在性能、精度、質(zhì)量等方面都還有一定差距,主要表現(xiàn)為可靠性低、使用壽命短、平均無故障時間短等。目前,國產(chǎn)高轉(zhuǎn)速、高精度數(shù)控機(jī)床和加工中心所使用的電主軸,仍然以國外進(jìn)口為主。國產(chǎn)電主軸無論是關(guān)鍵部件還是整機(jī),都缺乏系統(tǒng)的可靠性試驗(yàn)方法和技術(shù),由此嚴(yán)重制約了國產(chǎn)電主軸的技術(shù)發(fā)展。

電主軸軸承的精度、質(zhì)量是影響電主軸性能的關(guān)鍵因素,隨著電主軸轉(zhuǎn)速的不斷提高和輸出功率的不斷增大,作為電主軸支承元件的軸承,如果長期處于工作狀態(tài),運(yùn)行可靠性將受到極大影響。軸承一旦失效,必然導(dǎo)致電主軸甚至整臺機(jī)床的非正常運(yùn)行,可能引發(fā)災(zāi)難性后果[2]。通過對軸承進(jìn)行監(jiān)測、診斷,可以及時發(fā)現(xiàn)故障,并判斷故障類型,更換軸承。還可以根據(jù)故障程度隨時間的變化趨勢,預(yù)測軸承更換時間,做到根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行維修,大大降低或完全消除意料不到的軸承故障。另一方面,可以提前制訂恰當(dāng)?shù)膫浼嗀浿芷诤蛢淞?防止產(chǎn)生較長的停工期,縮短維修時間,節(jié)省維修費(fèi)用,給用戶帶來較大的經(jīng)濟(jì)利益。

滾動軸承工作狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是現(xiàn)代化生產(chǎn)實(shí)踐及設(shè)備管理維修的一門重要學(xué)科。按照測試獲取信號的性質(zhì),滾動軸承故障診斷主要分為溫度法、油樣分析法、振動法等[3]。與溫度法和油樣分析法相比,振動法適用范圍廣,可用于早期故障檢測,不需要外加信號源,檢測及處理方法簡單可靠,是目前應(yīng)用最為廣泛的軸承工作狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷方法。

近年來,國內(nèi)外學(xué)者對軸承故障監(jiān)測與診斷方法進(jìn)行了廣泛、深入的研究,各種相關(guān)文獻(xiàn)中80%以上都基于振動法進(jìn)行,且各種參數(shù)、波形分析及智能診斷方法層出不窮,諧波小波包提取特征后結(jié)合反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、改進(jìn)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法、深度信念網(wǎng)絡(luò)法、包絡(luò)譜結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合法、模糊聚類法、遺傳算法與改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)結(jié)合法等都已被應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷中[4-11]。但是,這些方法由于都需要應(yīng)用復(fù)雜的信號處理技術(shù),對故障發(fā)射信號的特征進(jìn)行提取和處理,并且需要豐富的專家經(jīng)驗(yàn)與大量的檢測時間,因此很難在工程中廣泛應(yīng)用。

筆者提出粗精結(jié)合的電主軸軸承故障診斷方法,通過采集振動信號的能量、幅值等參數(shù)并統(tǒng)計(jì),可以判斷檢測設(shè)備的總體運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)是否正常,并對軸承早期故障進(jìn)行故障監(jiān)測和趨勢預(yù)報,還可以根據(jù)頻譜分析結(jié)果了解故障部位和類型。這一方法簡潔、實(shí)用、有效,適合在線檢測,可以及時發(fā)現(xiàn)被測軸承的故障情況,排除隱患。

2 故障粗略診斷時域分析法

時域參數(shù)法可以對軸承早期故障進(jìn)行診斷。時域特征值是衡量信號特征的重要指標(biāo),通常分為有量綱參數(shù)與無量綱參數(shù)兩種。通過對振動信號時域參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,可以實(shí)現(xiàn)對滾動軸承故障的初步診斷。

(1)

xp=max(|xj|)

(2)

(3)

式中:m為信號采集總量;xj為第j個采集信號值。

三個常用有量綱參數(shù)的含義及統(tǒng)計(jì)方法見表1,其中,均方根值是判定存在故障與否的重要指標(biāo)。

表1 有量綱參數(shù)含義與統(tǒng)計(jì)方法

有量綱參數(shù)一般會隨故障的發(fā)展而變化,有時也會因工作條件的改變而變化,由此給故障診斷帶來一定困難。無量綱參數(shù)的引入恰恰能夠避免工作條件的影響,對故障信號特征足夠敏感卻受信號幅值和頻率的變化影響不大,可以更好地進(jìn)行故障診斷。無量綱參數(shù)通常為兩個有量綱參數(shù)之積或之商,最終的綱量互相消除后,得出無量綱參數(shù)。常用的無量綱參數(shù)包括峰值指標(biāo)Ip、脈沖指標(biāo)Cf、裕度指標(biāo)Ce、峭度指標(biāo)Cq,依次為:

Ip=xp/xrms

(4)

(5)

(6)

(7)

四個常用無量綱參數(shù)的穩(wěn)定性和靈敏度對比見表2。

表2 無量綱參數(shù)性能對比

根據(jù)試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),采用無量綱時域參數(shù)法對軸承運(yùn)行情況進(jìn)行診斷時,軸承正常狀態(tài)下的峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峭度指標(biāo)健康閾值均為3,裕度指標(biāo)健康閾值為3.5。

3 故障精確診斷頻域分析法

使用時域參數(shù)法對軸承進(jìn)行故障診斷,只能判斷軸承的總體運(yùn)行狀態(tài)是否正常,無法確定軸承發(fā)生故障的具體部位。傅里葉變換可以將時域信號變換為頻域信號,從而從另外一個角度提供了分析信號的方法。短時傅里葉變換采用滑動窗口機(jī)制,設(shè)定窗口大小和步長,使窗口在時域信號上滑動,可以分別計(jì)算每個窗口的傅里葉變換,從而形成不同時間窗口對應(yīng)的頻域信號,更加便于計(jì)算和實(shí)施。因此,如果需要精確判斷軸承的故障位置、故障類型及故障原因,可以通過頻域分析法對軸承進(jìn)行進(jìn)一步檢測和診斷。

在實(shí)際檢測診斷中,通過安裝在軸承座或外殼上的傳感器采集被測軸承的振動信號。由于振動信號包含了眾多因素綜合譜,因此如何突出并分析軸承運(yùn)行過程中因故障引起的振動信號至關(guān)重要,這是軸承故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵。

滾動軸承各組件自由振動時,振動頻率即為滾動軸承的固有頻率。軸承各組件的固有頻率還受到安裝狀態(tài)的影響,一般頻率都比較高,從數(shù)千赫茲到數(shù)萬赫茲[12]。在滾動軸承故障診斷技術(shù)中,滾動體故障特征頻率的計(jì)算至關(guān)重要。然后與實(shí)際檢測到的頻譜圖進(jìn)行對比分析,來確定滾動軸承具體故障元件及故障發(fā)生程度。

滾動軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)如圖1所示。圖1中,D為軸承節(jié)圓直徑,d為滾動體直徑,r1為內(nèi)圈滾道半徑,r2為外圈滾道半徑,α為接觸角。

圖1 滾動軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)

軸承不同部位在損壞時,會表征出不同的特征頻率。軸承各元件的特征頻率取決于軸承滾動元件的幾何參數(shù)。為方便計(jì)算,假定滾動體與內(nèi)外圈滾道之間無相對滑動,軸承外圈固定,內(nèi)圈隨軸頸旋轉(zhuǎn),且軸承各元件在各種載荷作用下無變形,由此可得出滾動軸承各元件的特征頻率。

軸承內(nèi)圈的特征頻率fi為:

(8)

滾動體的特征頻率fb為:

(9)

保持架的特征頻率fh為:

(10)

軸承外圈的特征頻率fo為:

(11)

式中:n為工作轉(zhuǎn)速;z為滾動體數(shù)量。

機(jī)械噪聲的鑒別一般采用特征頻率法。測試時,軸承與電機(jī)端蓋相連,可以測試端蓋處的振動加速度或端蓋附件的噪聲,將噪聲轉(zhuǎn)換為頻率信號,以此驗(yàn)證是否有軸承元件損壞。

在沈陽第一機(jī)床廠電主軸試驗(yàn)平臺上對i5-M1.4型銑床電主軸進(jìn)行測試,被測電主軸軸承為7009角接觸球軸承,基本參數(shù)見表3。

根據(jù)表3中的軸承基本參數(shù),計(jì)算得出該軸承各元件的特征頻率,見表4。

表3 7009角接觸球軸承基本參數(shù)

表4 7009角接觸球軸承特征頻率

4 測試分析

通過安裝在電主軸外殼前后軸承對應(yīng)位置上的加速度傳感器,分別檢測電主軸軸承的振動加速度信號。使用DH5930動態(tài)信號測試儀將動態(tài)振動信號數(shù)據(jù)傳輸至計(jì)算機(jī),然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。電主軸軸承振動測試現(xiàn)場如圖2所示。

圖2 電主軸軸承振動測試現(xiàn)場

在12 000 r/min工作轉(zhuǎn)速下,檢測電主軸軸承的振動信號,如圖3所示。

圖3 電主軸軸承振動信號

采用時域分析法對軸承振動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行初步診斷和分析,得到無量綱參數(shù)計(jì)算結(jié)果,見表5。

表5 無量綱參數(shù)計(jì)算結(jié)果

由表5計(jì)算結(jié)果可知,峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)均大于軸承健康閾值,峭度指標(biāo)也在一定程度上接近健康閾值,說明故障已經(jīng)出現(xiàn),故障原因可能是內(nèi)外圈滾道磨損、滾動體發(fā)生點(diǎn)蝕等。

基于時域參數(shù)法對軸承故障進(jìn)行診斷,只能判斷軸承是否發(fā)生故障,無法確定軸承發(fā)生故障的具體部位。需要通過頻域分析法對軸承進(jìn)行進(jìn)一步檢測,以判斷軸承的故障類型與故障原因。

應(yīng)用MATLAB軟件對故障軸承的振動信號進(jìn)行短時傅里葉變換,得到故障軸承振動信號傅里葉變換波形,如圖4所示。

圖4 故障軸承振動信號傅里葉變換波形

由圖4可以看出,在2 kHz～6 kHz頻段,多次出現(xiàn)滾動體特征頻率倍頻的相對峰值,分別為:3倍頻,對應(yīng)坐標(biāo)(2 250 Hz,0.401 mm/s2);4倍頻,對應(yīng)坐標(biāo)(3 375 Hz,0.55 mm/s2);6倍頻,對應(yīng)坐標(biāo)(4 500 Hz,0.317 6 mm/s2);7倍頻,對應(yīng)坐標(biāo)(5 625 Hz,0.365 7 mm/s2)。由此說明軸承的滾動體發(fā)生了故障,故障類型可能為點(diǎn)蝕、磨損、腐蝕等。

實(shí)際測試結(jié)果與滾動體理論故障特征頻率相比,由于測試操作環(huán)境、軸承實(shí)際工作狀態(tài)等因素影響,存在一定誤差。故障特征頻率計(jì)算結(jié)果與測試結(jié)果對比見表6,誤差均小于10%。

表6 故障特征頻率對比

為了驗(yàn)證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,對銑床電主軸進(jìn)行拆卸,取出被檢測的樣本軸承,再進(jìn)行拆套分析,以更好地觀察軸承內(nèi)部的故障情況。經(jīng)上述操作后發(fā)現(xiàn),軸承滾動體表面出現(xiàn)明顯劃痕和磨損,如圖5所示,內(nèi)外圈及保持架則無明顯損傷。綜合分析電主軸拆卸后的內(nèi)部零件形態(tài)及軸承滾動體表面狀況,可知電主軸由于長時間工作運(yùn)轉(zhuǎn),導(dǎo)致密封性能變差,出現(xiàn)漏水情況,內(nèi)部元件也有銹蝕跡象。軸承潤滑條件受到影響,從而導(dǎo)致軸承滾動體故障,造成軸承使用精度失效,這與短時傅里葉變換分析結(jié)果是一致的。

圖5 軸承滾動體表面損傷

5 結(jié)束語

筆者針對滾動軸承的振動機(jī)理、故障信號特征,提出了粗精結(jié)合的電主軸軸承故障診斷方法。采用時域參數(shù)法對軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行初步判斷,通過對軸承振動信號進(jìn)行短時傅里葉變換,得到軸承振動信號傅里葉變換頻譜圖,計(jì)算特征頻率,與實(shí)際傳感器檢測到的頻譜進(jìn)行對比分析,可以確定軸承發(fā)生故障的具體元件及故障發(fā)生的程度。結(jié)果表明,粗精結(jié)合的電主軸軸承故障診斷方法可以方便地應(yīng)用于工程實(shí)踐。

對被測電主軸進(jìn)行拆卸,并對被測軸承進(jìn)行解體分析,確認(rèn)滾動體表面損壞,與理論分析結(jié)果一致,由此驗(yàn)證了粗精結(jié)合的電主軸軸承故障診斷方法的有效性。