滚动轴承故障诊断实例

滚动轴承故障诊断实例（精选九篇）

滚动轴承故障诊断实例篇1

关键词：滚动轴承,故障诊断,应力波检测

0概述

长期以来,大连石化公司对滚动轴承故障诊断停留在简易诊断层面,设备人员利用便携式测振仪、轴承检测仪结合人体感官和经验进行判断,准确区别润滑、汽蚀、滚动轴承本体缺陷和跑圈等故障受到一定限制,无法准确判断滚动轴承故障处于故障的初始阶段、轻微阶段、宏观阶段或最后阶段,无法对滚动轴承进行精密诊断。当前,对安全管控非常严格,如因滚动轴承故障造成抱轴等严重故障,甚至引发高危介质泵密封失效、火灾事故,不仅影响企业安全生产,还会造成企业社会责任和压力的剧增。因此,开展滚动轴承精密诊断势在必行。

开展滚动轴承精密诊断可供选择的技术路线包括冲击脉冲法(SPM)、尖峰能量法(g SE)、共振解调法和峰值测量法(Peak Vue)等4种。大连石化公司选择峰值测量法,该种方法基于Peak Vue应力波检测技术,属于动态无损检测,利用物体内部缺陷在载荷作用下产生的应力波,推知缺陷类型和严重情况;是对高频信号在固定时间块内进行峰值的提取,机器的小幅不平稳运转不会对诊断结果产生影响;保持了冲击时间的实际信号幅值,其结果可以作为趋势管理的参数;适用于表面点蚀损伤等瞬时冲击的故障诊断,特别是对初期表面剥落,非常容易由峰值的变化检测出来。

经过半年多的实践,大连石化公司积累了一定经验,发现滚动轴承本体故障(内环、外环、滚动体和保持架)、滚动轴承跑圈故障(跑内圈、跑外圈)和磨损等故障30余次,经过维修验证10次,维修验证与分析诊断结论一致。

1故障实例

1.1滚动轴承外环故障

石蜡加氢A15软化水泵型号CZ100-250,悬臂式,两级电机驱动,两套FAG6310轴承,该轴承相关故障频率见表1(转频为48.81 Hz)。图1显示存在153.99 Hz及其多次谐波成分,153.99 Hz与该泵滚动轴承外环故障特征频率接近,指示轴承外环故障;图2显示存在153.99 Hz及其多次谐波成分,该多次谐波不仅分布在1000 Hz以上频率范围内,更分布在1000 Hz以下频率范围内,指示轴承故障较严重;图3显示存在153.99Hz及其谐波成分,153.99 Hz与该泵滚动轴承外环故障特征频率接近,指示轴承外环故障;图4显示存在153.99 Hz及其多次谐波成分,该多次谐波不仅分布在1000 Hz以上频率范围内,更分布在1000 Hz以下范围内,指示轴承故障较严重。

通过上述分析,滚动轴承存在外环缺陷,应处于寿命周期轴承故障第三阶段中后期,需要维修。维修验证:该泵解体发现叶轮端滚动轴承外环存在一处剥落坑(图5)。

更换轴承后重新采集数据(图6和图7),图中显示泵更换轴承后,壳体振动谱中153.99 Hz及其多次谐波全部消除,同样,Peak Vue谱中轴承故障频率消除,轴承状态良好。另外,地平有所抬升是汽蚀影响所致,与轴承状态无关。维修前后相关数据对比见表2,可见维修后滚动轴承轴承位置壳体振动和Peak Vue峰值均大幅度降低。经监测分析该泵滚动轴承存在外环故障频率,指示滚动轴承外环故障,较严重,解体检查叶轮端滚动轴承外环存在一处剥落坑,维修后轴承故障消除,维修验证结论与分析诊断结果一致。

1.2滚动轴承跑圈故障

二催化B201/1原料油泵型号150YⅠ-150×2C,两端支撑结构,两级电机驱动,非联轴器端为滑动轴承,联轴器端为滚动轴承,型号为FAG7314。图8显示存在50 Hz(转频)及其谐波成分,指示滚动轴承存在跑圈故障,轴承正常配合不应出现该类频谱;图9显示在1000 Hz以上存在转频间隔频率,尤其是3000~3600 Hz,不仅存在转频间隔频率,而且地平抬升,指示故障较重。通过以上分析,轴承存在跑圈故障,并且较为严重,需要维修。

该泵解体检查发现联轴器端滚动轴承内套与轴之间配合间隙达0.06 mm。维修后重新采集数据(图10),图中显示维修后转频间隔频率和地平抬升均消除,同样,Peak Vue谱中转频及其谐波成分消除,轴承配合和运行状态良好。经监测分析该泵联轴器端滚动轴承存在跑圈故障,维修后跑圈故障消除,维修验证结论与分析诊断结果一致。

2结语

通过半年多的实践,证明了峰值检测法(Peak Vue)技术路线是正确的,在此期间,不仅初步掌握了滚动轴承故障诊断的方法,更树立了进行滚动轴承故障诊断的信心。

参考文献

[1]杨建宏,黎敏,丁福焰,等.滚动轴承诊断现场实用技术[M].机械工业出版社,2015.05.

滚动轴承故障诊断实例篇2

摘要：多变量预测模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，简称VPMCD）分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的，而当模型出现畀方差性时，会导致预测精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，简称VfVPMCD）方法，即用加权最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）进行参数估计，消除异方差性，从而提高了模式识别的精度.endprint

滚动轴承故障诊断实例篇3

我公司生料立磨型号UM46.4N, 电动机转速994r/min, 减速器高速轴轴承原采用SKF轴承。型号:输入端3034DF-AP5V1, 每排15个滚子;输出端2RN5213C3P5, 每排16个滚子。由于输出端轴承突发事故, 为尽快恢复生产, 使用了同型号的国产轴承。2009年5月使用, 到10月中旬, 状态监测数据一直比较稳定。10月下旬发现速度有效值从0.5mm/s左右攀升到2mm/s以上, 遂怀疑高速轴出现早期故障。在10月28日使用速度传感器监测数据:位移峰峰值28.99μm, 速度有效值2.21mm/s, 加速度峰值5.532mm/s2, 高频加速度0.543mm/s2, 幅值谱见图1。

2 故障诊断

从幅值谱中可以看出, 在频率157.5Hz处, 速度有效值最大且远远超过其他值, 且其他数据没有太大的变化, 根据经验初步分析轴承出现轻微故障。

根据轴承损坏的经验公式:滚动轴承内圈故障频率为:0.6×轴的转速×滚动体的数目=0.6× (994÷60) ×16=159.04Hz, 如果考虑到电动机丢转的因素, 157.5Hz恰好是轴承内圈的故障频率。因为其振动值不大, 怀疑是轴承内圈发生轻微表面剥落现象。

停机解体后检查发现, 轴承内圈上有一点剥落。因订购的SKF轴承也已到货, 进行了更换。

剥落点的形成过程分析:

TRT机组故障诊断实例分析篇4

关键词：TRT；故障诊断；轴瓦；振动大

一、机组概述

高炉煤气余压发电（TRT）的原理是通过透平机膨胀做功将原来损耗在减压阀组上高炉煤气的压力能和一部分潜热能转换为机械能，再通过发电机将机械能变为电能输送给电网。余压发电是利用炉顶煤气压力回收炼铁生产过程中的二次能源，是不消耗燃料，无污染的最经济的发电设备。在回收可回收资源的情况下，还减少了噪音并改善了高炉顶压的调节品质。高炉煤气余压透平发电（TRT）是冶金行业中公认的节能手段，回收的能量约占高炉风机所需能量的30%。

河北前进钢铁公司安装了3套TRT机组，主要由TRT透平转子、发电机和励磁机组成，为成都发电机公司生产制造，机组配备有美国本特利公司3300在线监测系统。机组运行半年来，1#机组因发电机靠近联轴器端轴振变化过大，无规律，有时从13um直接上窜到200um，超过预设连锁值，甚至达到本特利监测仪表的满量程，造成该机组出现多次跳车，不能安全、稳定、满负荷、常周期运行，影响正常生产。

该机组TRT转子第一临界转速3800r/min，为刚性转子，由成都发电机公司制造；发电机第一临界转速为1400~1700r/min左右，为柔性转子，由四川东风电机有限公司生产，均为滑动轴承支承，圆柱瓦结构，功率：3000KW。

二、故障原因分析

由于影响正常生产，计划对其进行精密振动分析，测试工具为郑州恩普特设备诊断有限公司PDES设备状态检测与安全评价系统，测点分布如图1所示，每个测点测试包括水平方向和垂直方向。测点1对应于透平靠近联轴器端，测点2对应发电机前端，测点3对应发电机后端，各测点振动记录如表1所示。

该机组工作转速3000r/min，根据振动较大点分布规律，对测点2水平振动进行分析，从波形图上看振幅较大，波形较乱；从频谱图上看，特征频率为高次谐波、低次谐波及其组合谐波，常伴频率为一倍频成分。结合旋转机械故障诊断相关知识，其满足转子与静止件摩擦故障机理与诊断要素，故可判断为轴瓦摩擦故障。该测点垂直方向振动亦有此特征。

三、诊断分析结论

通过对本次振动数据的提取与分析，结合机组现场实际条件，得出以下结论：引起机组振动变化大的原因是发电机前端转子与静止件摩擦故障所致。

2011年5月20日下午停机检查，轴承打开后，发现轴承座上有黑色油泥，轴瓦磨损已经比较严重，巴氏合金部分脱落。

滑动轴承产生故障原因是多方面的，它涉及到轴、瓦、油、负荷和温度等诸多因素。滑动轴承由于其自身的嵌入性等特点，在工作过程中，尤其是混合润滑或干摩擦状态容易嵌藏硬度高的外来微粒，在摩擦力的作用下，巴氏合金轴承衬会产生磨损物。据实际监测实验分析发现，滑动轴承的巴氏合金摩擦聚合物的粒度在10μm之后，其磨损率较高。

生产任务在即，为了尽快投入安全生产，随即对轴瓦进行修复，对上瓦进行简单修复，对下瓦进行了修刮处理，开出合适的油囊。18:00修理完毕，安装试车，本特利仪表显示机组振动值稳定30um之内，试车成功。

参考文献：

1.韩捷、张瑞林，《旋转机械故障机理及诊断技术》[M]北京: 机械工业出版社，1999

2.陈思义，《滑动轴承常见故障的预防与维修》[J]煤矿机械，2011

3.杜一庆、闫孟秋，《TRT机组叶片冲蚀磨损故障诊断及处理措施》[J]冶金动力，2002

基于倒频谱的滚动轴承故障诊断篇5

关键词：故障诊断,倒频谱分析,滚动轴承,脉冲激励

0 引言

随着智能化、大型化机械设备的出现, 滚动轴承通常在高速重载条件下工作, 滚动轴承的故障大多是在滚动体和内外圈之间应力的反复作用下产生的, 渐渐地还伴随着振动加剧、噪声和阻力负载等现象, 恶劣的情况下会导致整个设备系统卡死或者失效。无论多么精密的设备, 都不可避免地产生振动和噪声。绝大多数情况下, 一旦机械设备出现故障, 其振动和噪声就会增加。因此, 只需研究某个零部件的振动和噪声的特征变化, 以此对机械设备进行故障诊断。而数字信号处理技术可将振动和噪声信号的时序列变换到倒频域上去描述。

1 倒频谱在旋转机械故障诊断中的应用

倒频谱是一种用于复杂频谱图中周期分量检测的有效工具, 是信号处理领域中的一项新技术。在振动、噪声分析、故障诊断、系统识别等方面, 都获得了较有成效的应用。

1.1 倒频谱的定义

所谓的倒频谱也称功时谱, 是卷积同态滤波的方法之一, 通过分解卷积, 就能得到其响应特性, 然后识别出系统的传输性及原特性。

在工程实际测试过程中, 所测得的信号往往不是信源本身的信号, 而是经过传递系统的输出信号, 对于线性系统来讲, 如果输入信号为x (t) , 传递系统为h (t) , 输出信号为y (t) , 三者的关系就是卷积的关系, 可表示为

卷积运算后的信号是相对复杂的, 导致源信号和系统的响应难以辨识, 而时域上的卷积运算实际为频域的乘积运算。如果输入信号x (t) 的傅里叶变换为X (f) , 功率谱密度函数为Sx (f) ;传递系统为h (t) 的傅里叶变换为H (f) , 功率谱密度函数为Sh (f) , 输出信号为y (t) 的傅里叶变换为Y (f) , 功率谱密度函数为Sy (f) 。则三者的关系为:

上式为频域的乘积, 分别对两边取对数, 那么频域的乘积运算就变成了频域相加运算。其中, 在功率谱的对数转换时, 给幅值较小的分量有较高的加权, 其作用是既可判别功率谱的周期性, 又可精确地测出频率的周期间隔。可表示为

对上式进行傅里叶逆变换, 可得倒频谱

1.2 对数功率谱的傅里叶变换

对数功率谱的傅里叶变换实际上与对数功率谱的傅里叶逆变换是等价的。因此, 用对数功率谱的傅里叶变换来解释倒频谱的物理意义更加贴切。

作为一个实偶函数, 进行对数运算后的自功率谱的实偶函数性不变, 对于这类函数进行傅里叶逆变换与进行傅里叶变换是等价的。其原因为:

在对Sx (f) 进行傅里叶逆变换时, 有

因Sx (f) 为实偶函数, sinωt为奇函数, 所以Sx (f) sinωt为奇函数, 根据积分性质可知∫-∞+∞Sx (f) sinωtdt=0。所以, 对Sx (f) 进行傅里叶逆变换可表示为

又因为

在对Sx (f) 进行傅里叶变换时, 有

因∫-∞+∞Sx (f) sinωtdt=0。所以, 对Sx (f) 进行傅里叶变换可表示为

所以, 对数功率谱的傅里叶变换实际上与对数功率谱的傅里叶逆变换是等价的。根据式 (5) 可以看出, 该式由两部分组成, F-1{log Sx (f) }表示输入信号x (t) 的谱特征, 记为Cx (q) 。F-1{log Sh (f) }表示为系统特性h (t) 的谱特征, 记为Ch (q) 。自变量q值具有时间量纲, 单位为ms或s, 并根据q值的大小, 可分为低倒频和高倒频, q值小者称之为低倒频, 相反, q值大者称之为高倒频。其中, 低倒频往往体现的是谱图上的缓慢波动;而高倒频体现的是谱图上的快速波动。

2 倒频谱举例应用

倒频谱实际是频谱的频谱, 即为二次频谱, 其具有周期性质的频谱有较好地描述。通过MATLAB生产一个周期T=0.125s脉冲信号与随机数组成复合时域信号x (t) , 其时域图如图1所示。

时域信号的采样频率为1024 Hz, 采样点数为1024个, 这样, 经傅里叶变换以后的频率分布率为1Hz, 通过傅里叶变换以后其频谱如图2所示。

对时域信号x (t) 作倒频谱分析, 其倒频谱如图3所示。

通过观察图3, 可以明显地看出时域信号的脉冲频率, 及在q=125 ms处, 正好与时域信号相对应。所以, 倒频谱对于产生这种周期的脉冲激励信号是相当敏感的。下面以轴承为例, 介绍一下轴承常见的失效形式。

3 滚动轴承的失效模式

滚动轴承失效是严格按照其失效的主要原因进行划分的, 其失效形式大致分为:疲劳、摩擦腐蚀、电蚀、塑性变形、开裂和断裂等多种。

3.1疲劳

疲劳是指由滚动体和滚道接触处产生的重复应力引起的组织变化。如图4所示为次表面疲劳扩展。

3.2 摩擦腐蚀

摩擦腐蚀是在某些摩擦条件下, 由配合表面之间相对微小运动引起的一种化学反应。包括:摩擦锈蚀、振动腐蚀等。如图5所示为轴承滚道上的接触腐蚀。

3.3 电蚀

电蚀是由于电流的通过造成接触表面材料的移失。如图6所示为球和滚道上呈珠状排列的环形坑。

3.4 塑性变形

当应力超过材料的屈服强度时即发生塑性变形。包括:真实压痕、碎屑压痕、贮运压痕等。如图7所示为颗粒被滚辗所造成的压痕。

3.5 断裂和开裂

当应力超过材料的抗拉强度极限时, 包括:过载断裂、疲劳断裂、热裂等。如图8所示为过盈配合过紧造成的过载断裂。

这些故障产生后, 都会在轴旋转过程中产生周期性的脉冲激励, 从而引起轴承等部件的振动。根据产生缺陷的元件不同, 脉冲激励频率可按如下公式计算 (按无间隙刚性纯滚动计算) :

内环上一点缺陷与一个滚动体的接触频率

外环上一点缺陷与一个滚动体的接触频率

滚动体上一个缺陷点与内、外环的接触频率

内滚道不同圆时的脉冲激励频率fr, 2fr, ……, nfr。

滚动体的公转频率

其中:fr为回转轴 (内环) 旋转频率;fa为外环的旋转频率;D为滚道节径;d为滚动体直径;α为接触角。

此外, 由于轴、内环、外环有偏心或轴与轴装歪, 滚动体直径不一致以及由于制造时或滚动体上留有加工波纹等, 也会引起特征振动。

4 结语

主要介绍了倒频谱定义, 以及倒频谱对周期性功率谱的敏感程度。并将它应用在对滚动轴承的故障诊断中。如果被检测的轴承已确定, 其相应的参数就可以通过手册或其它渠道获得, 当回转轴 (或内圈) 转速已知的情况下, 可以根据计算公式计算出内圈、外圈、滚动体等不同元件的故障频率。一旦某元件发生故障, 就会产生受回转轴 (或内圈) 、保持架转动调制的冲击信号。和频及差频会在谱线上出现, 这就组成了容易观察到的变频带, 并且有着一定规律的间隔, 在取对数之后, 我们就可以将其平滑为近似的周期信号。倒频谱应用于轴承的故障诊断中, 弥补了常规频谱不能直接识别故障特征频率的不足。

参考文献

[1]卢文祥, 杜润生.工程测试与信息处理[M].武汉:华中科技大学出版社, 2002.

[2]何正嘉, 陈进, 王太勇, 等.机械故障诊断理论及应用[M].北京:高等教育出版社, 2012.

鉴别滚动轴承故障的简易诊断方法篇6

关键词：滚动轴承,简易诊断,故障

一、概述

正确的维修决策来源于准确的判断, 准确的判断建立在客观分析的基础上。从离心泵机组轴承室测点采集到的异常信息不但来自轴承本身零件的劣化, 还来自泵机组其他部件的故障, 不同的故障源往往交混在一起, 光凭感官判断难以分辨, 必须借助检测仪表进行识别。实践证明, 使用单一功能振动测量技术和单一参数来识别故障源, 错判漏判的几率很高, 所以, 应该优选几种测量技术, 汇聚各方面的信息, 从不同的角度进行分析诊断, 以提高结论的准确性。

丰富的信息有利于综合分析判断故障源, 实际中泵机组的一些异常症状常与故障之间不一一对应, 一种故障现象可能对应多种症状, 而一种症状也可能对应多种故障, 这必然造成故障诊断的困难。实践表明, 实施简易诊断鉴别轴承故障时, 使用诊断型振动监测仪与冲击脉冲轴承检测分析仪组合监测, 查看多方面的信息, 附加机械故障听诊器和红外测温仪, 再融进感官判断识别, 能起到互补的作用, 效果良好。冲击脉冲轴承检测分析仪是鉴别轴承高、低频故障的专用检测工具, 该仪表显示的冲击脉冲分量及状态码示出了轴承不同的运行状态, 冲击脉冲强弱高低值反映了大小程度, 但显示的脉冲高值不一定是轴承劣化, 而且单一的冲击脉冲值和状态码难以区分故障源。同样, 使用诊断型振动监测仪可依据不同振动参量值的高低断定故障严重程度, 但只查看振动参量值和不同形态的三条柱状棒形图也难以将振源定位到某个部件。

二.滚动轴承故障鉴别的简易诊断做法

1. 振动冲击参量加图示、声响鉴别轴承疲劳和点蚀故障

轴承运动副 (滚道) 出现疲劳、腐蚀、点蚀故障后, 能直观看到滚道表面有不规则的斑痕凹坑, 这是合成故障。这种劣化症状造成运转时的强冲击载荷, 振动和噪声随之加剧。实施仪表监测时, 冲击强脉冲值>30dBm, 弱脉冲值>10dBc, 加速度值>35mm/s2, 棒形图高频段显示5格以上的红色光柱, 并且能听到轻度噪声, 综合这些异常信息就是轻度的疲劳、点蚀损坏。

2. 添加油脂法识别轴承故障

冲击脉冲轴承检测分析仪拾取的冲击强脉冲值略>30dBm, 冲击弱脉冲值>15dBc, 运行状态灯显示黄色, 测振仪显现的加速度值25mm/s2左右, 听不到噪声, 运行没满负荷, 很难确认轴承运动副存在疲劳点蚀或轴承缺油脂, 这就需要分析冲击脉冲值高的原因, 可对轴承室添加润滑油脂, 如轴承室装有油杯或油嘴, 在不停机的情况下就可加注油脂, 然后再监测拾取冲击脉冲参数, 查看脉冲值是否下降, 如果冲击脉冲强、弱值都下降说明是缺油脂, 如果不下降说明运动副出现严重划痕磨损。这里需要说明, 如果冲击脉冲值当时下降, 但数小时后又上升, 说明存在轻度划痕磨损故障。

3. 听诊法和图示识别确定轴承运行状态

新轴承首次运行, 有时会显现异常症状, 如监测拾取振动参量值和冲击脉冲值都很低, 温度也不高, 但轴承运行有尖鸣声, 人耳直听和使用机械故障听诊器测听都能感受到, 这是轴承本身组装质量不佳, 这种情况虽然不影响运行, 也不需要换轴承, 但应确认原注入的油脂是否与使用条件匹配、符合环境要求。

对长期运行的轴承监测, 测振仪棒形图出现低频段光柱升降波动以及高频段可能显现两个左右的红色光柱。这些症状有可能是保持架松旷摩擦造成, 也有可能是其他部件之间断续摩擦或泵内液体扰动。所以, 确认轴承保持架松旷需要使用机械故障听诊器测听, 如果保持架松旷变形, 与滚动体或内、外圈间断碰摩, 能听到保持架摩擦声大小变化。

4. 轴承的贫油脂鉴别

准确把握润滑效果并按需加注油脂, 能延长轴承寿命和避免油品浪费。冲击脉冲轴承检测分析仪是识别滚动轴承内是否贫油脂较为理想的仪器, 一般情况下, 显示的弱脉冲值在10dBc以下说明润滑效果良好, 识别深沟球轴承是否贫油可按这个标准度量。但需注意几点: (1) 要考虑测点到轴承的径向距离, 距离远信号会衰减; (2) 要分析轴承前期加油脂的时间和环境条件; (3) 要掌握离心泵运行负荷大小, 负荷小暴露不了问题; (4) 要对测取到负数的弱脉冲值分析。弱脉冲值是负数、强脉冲值<10dBm, 可能是轴承外圈与过渡配合的轴承室包容面之间出现超限值的间隙。这两部件之间存在间隙, 冲击信号自然衰减, 也必然影响是否贫油的判断。另外, 不要将10dBc值作为鉴别各种类型的轴承是否贫油唯一的测量标准。装在同一部位的两个背靠背调心轴承, 新加注了润滑稀油后, 弱脉冲值显示偏高, 基本都在10dBc值以上;新设备上或新更换的深沟球轴承如果游隙过小, 也会造成弱脉冲值>10dBc, 所以需要掌握原始运行弱脉冲值数据, 清楚脉冲值实际增长的幅度, 以便得出准确结论。

三.前期状况不详确诊轴承故障源的鉴别方法

对前期运转状况不详, 又无法查阅设备的历史检测记录, 要防止故障源错判, 需要考虑轴承部位的外界条件和环境因素, 以及某些轴承的品类、特性, 如果考虑不周或认识欠缺就有可能判错。

1.应用温度梯度法确诊故障源

新泵或大修后的泵试运行时, 若轴承室温度偏高, 确认主因故障源时需进行关联分析。轴承室温度偏高常显示加速度值略高, 冲击脉冲强、弱值也都偏高, 出现这些症状不能绝对肯定是轴承组装不当, 需要考虑故障源是否来自外部相邻部件。例如, 带平衡盘组件的多级离心泵后轴承室温度高时, 必须确定平衡机构是否存在问题, 因为故障源有可能是平衡机构部件间严重摩擦或压力失衡, 导致温度升高, 扩散传递到轴承室, 这就需要实施温度梯度法确认故障源:使用红外测温仪延轴向移动测温观察轴承室到平衡室之间的温度梯度, 测定旋转轴到平衡室的温度, 旋转轴到轴承室的温度, 掌握各段温差, 如果高温源点在轴承室, 从轴承室到旋转轴的温度必然逐渐梯减, 说明轴承组装不当, 否则故障源在平衡室。同样, 两半联轴器之间摩擦故障产生的高温会传到前轴承室, 使用红外测温仪测量温度梯度, 也可确定故障源。

2.确认轴承故障要考虑轴承的品种特性因素

圆柱滚子轴承与球轴承是有区别的, 圆柱滚子轴承的滚柱与外圈能分离, 滚子和滚道之间为线接触, 能游动支承, 摩擦因数大, 这些特点在进行判断时需加以考虑。例如, 对已运行了数千小时、正常运行的大型多级泵N309短圆柱滚动轴承实施垂直径向和水平径向测量时, 轴承监测仪表显现了红色警报信息, 强脉冲值>35dBm, 弱脉冲值>18dBc, 强弱脉冲值都高, 同时, 状态码显示有摩擦。仪表显现红色的警报信息是轴承运行状态差或有较严重的损坏, 但听不到疲劳点蚀噪声, 温度55℃, 加速度值<20mm/s2, 几个测点振动速度值<7mm/s, 于是认为轴承运动副出现了轻微点蚀, 但打开机壳检查未发现轴承存在这个问题。据此分析, 很可能是其他冲击干扰造成了判错, 显现的冲击脉冲高值是自身的结构特点所引起。多级泵运行时, 泵轴有时会出现轴向位移, 当泵的负荷较大, 泵轴受到径向或轴向较大的冲击时, 短圆柱轴承的内圈滚柱随轴轴向移动, 外圈不移动, 造成滚柱与外圈或端盖轴向摩擦, 就显现了这种异常信息。所以, 强弱脉冲值都过高不能过早的确定轴承损坏, 可以继续加密监测, 包括搜集加注润滑油脂前后的数据, 进行分析观察, 同时掌握设备运行负荷和工作参数的变化情况, 从发展变化中得出准确的结论。从以后的周期监测看到, 随着负荷大小的变化, 冲击脉冲值也发生相应的变化。这说明不同种类的轴承, 其特性和运行表现是存在差异的, 在进行故障判断时, 要加以充分的考虑。

基于小波分析的滚动轴承故障诊断篇7

滚动轴承是各种旋转机械中应用最为广泛的一种通用机械部件,同时也是一种易损部件,其运转状态对机器的工作状况影响很大。滚动轴承发生缺陷故障时,轻则影响机器正常工作,重则停工停产。因此,研究滚动轴承故障预期诊断是非常必要的。

目前,滚动轴承故障检测诊断方法有很多,主要有振动检测、声发射检测、温度检测、润滑剂检测和间隙检测等。其中,振动信号检测分析法通过采集轴承工作时的振动信号,再对振动信号进行分析研究来诊断轴承故障,分析的途径包括通过频谱分析仪、冲击脉冲计、共振解调法和以微机为中心的诊断系统等。

随着上世纪未小波分析[1]的出现,人们开始采用小波分析处理振动信号,并取得了明显的效果。小波分析具有良好的时频局部化特性及多分辨率优点,对信号具有自适应性[2]。而且,小波分析具有局部分析和细化的功能,可以探测正常信号中的瞬态成分,并展示其频率成分,因此,对于非稳态的轴承故障信号的检测分析非常适用[3,4]。

本研究通过分析轴承振动信号与其故障及类型之间的关系,为对轴承进行在线故障预诊断作一探讨。

1 小波分析原理

小波变换就是以信号f(t)与展缩小波函数Ψ(t)进行卷积分,将信号分解成位于不同频带和时段内的各种特征信号。因此,小波变换对低频信号有很好的频率分辨率,对高频信号有很好的时间分辨率,且有可调窗口的特点。

小波函数的定义为:设Ψ(t)为一平方可积函数,即Ψ(t)∈L2(R),若其傅里叶变换 $\hat{Ψ}$ (ω)满足条件:

$C_{Ψ} = \int_{- \infty}^{+ \infty} \frac{| \bar{Ψ} (ω) |^{2}}{| ω |} d (ω) < \infty (1)$

则称Ψ(t)为一个基本小波或小波母函数。式(1)称为小波函数的可容许条件,该条件蕴含着Ψ(0)=0,即函数具有零均值。将小波母函数Ψ(t)经尺度伸缩和时间平移,便得到一个函数子波簇Ψ(a,b)(t),其形式为:

式中 a,b—伸缩,平移尺度因子;Ψ(a,b)(t)—依赖于参数a,b的小波基函数。

将一个信号f(t)在这个小波基下展开,就得到连续小波变换:

$\begin{array}{l} W Τ_{f} (a, b) = [f (t), ψ_{a, b} (t)] \\ = | a |^{- \frac{1}{2}} \int_{R} f (t) Ψ^{*} (\frac{t - b}{a}) d t (3) \end{array}$

式中 $ψ^{*} (\frac{t - b}{a}) — ψ (\frac{t - b}{a})$ 的复共轭;R—实数域;a,b—伸缩因子,平移尺度因子,在取值范围内连续变化。

改变伸缩因子a的大小可以改变窗口的形状,调整子波覆盖的频率范围,实现在频域内的平移。改变平移因子b的大小,可以调整子波的时域窗口的位置,实现小波窗口在时域内的平移。系数 $| a |^{- \frac{1}{2}}$ 用来实现子波能量的归一化。

由小波变换公式(3)可以看到,每个变换系数WTf(a,b)是信号与伸缩尺度为a、时移尺度为b的子小波的内积,它衡量着信号与该子波的相似性。WTf(a,b)越大,说明越相似。因此,为了能够有效地揭示出信号的特征成分,需要选择合适的基小波。

常用的小波函数较多[5],其主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性及消失矩等。在不同应用场合,主要通过用小波分析方法处理信号的结果与理论结果的误差来选择小波。Daubechies小波是由著名的小波分析学者Daubechies构造的小波基函数,该系列小波简写为dbN,N表示小波的阶数。db系列小波的支集长度和滤波器长度都是2N左右,消失矩为N,因此小波扩展性比较好。实践证明,该系列小波能与机械故障振动信号良好匹配[6]。

2 滚动轴承故障特征

滚动轴承常见的失效方式有磨损、疲劳点蚀、断裂、压痕及胶合失效等。按振动信号的特征不同,轴承在运行过程中出现的故障可以分为两大类:①表面损伤类故障,如点蚀,剥落、擦伤等;②磨损故障。对于表面损伤类故障,当轴承元件工作表面出现局部剥落缺陷时,在受载运转过程中,轴承的其他零件会周期性地撞击损伤点,产生的冲击力激励轴承座及其支撑结构,形成一系列由冲击激励产生的减幅振荡,减幅振荡发生的频率称为故障特征频率,也称为“通过频率”,它决定于轴的转速、轴承几何尺寸及损伤点的位置(外圈、内圈、滚动体)。检测时根据这些故障特征频率是否出现在信号中并具有一定的能量值,就可以判断轴承是否出现故障并确定故障的位置。

以单列向心滚珠轴承为例,假定滚动轴承的外圈固定在轴承座上,内圈随轴一起以频率fr旋转,并认为滚动体与滚道之间为纯滚动,不考虑轴承各元件受载时的变形。根据几何学条件,可以得到轴承各部件故障特征频率如下:

内圈故障:

$f_{i} = \frac{1}{2} z f_{r} (1 + \frac{d}{D} \cos α) (4)$

外圈故障:

$f_{a} = \frac{1}{2} z f_{r} (1 - \frac{d}{D} \cos α) (5)$

滚动体故障:

$f_{b} = \frac{1}{2} \frac{D}{d} f_{r} (1 - (\frac{d}{D} \cos α)^{2}) (6)$

保持架故障:

$f_{c} = \frac{1}{2} f_{r} (1 - \frac{d}{D} \cos α) (7)$

式中 D—轴承节圆直径;d—滚动体直径;α—轴承接触角;z—滚动体数目;fr—轴承内圈旋转频率。

滚动轴承故障时产生的冲击力是一宽带信号,往往在低频和高频两个频段都有表现。低频段覆盖轴承通过频率,高频段主要是固有频率及高次谐波。使用小波分析技术对检测的信号进行变换,对包含有故障特征频率区段的信号进行重构,然后通过Hilbert变换进行解调和细化频谱分析,检测出故障信息成分,就可以判定轴承的故障类型。

3 轴承振动信号的时域参数

在滚动轴承损伤类故障发生时,由于周期性冲击振动信号的存在,会改变其原有的周期性振动信号的幅值,改变信号的能量分布。所以当滚动轴承出现故障时,必定会影响到振动信号的时域参数。因此,通过先求出振动信号的某些时域参数,并将它与正常的无故障同类轴承的时域参数进行比较,根据其是否超过一定的范围,来初步判断轴承是否存在故障。然后,再通过小波分析对振动信号的故障特征频率进行细致刻划和分析,从而更加准确地诊断滚动轴承的故障和类型。

振动信号的时域参数指标较多,其中有效值和峭度是较为重要的两个参数。在轴承无故障运转时,由于各种不确定因素的影响,振动信号的幅值分布接近正态分布,峭度指标值K≈3;随着故障的出现和发展,振动信号中大幅值的概率密度增加,信号幅值偏离正态分布,正态曲线出现偏斜或分散,峭度值也随之增大。峭度指标的绝对值越大,说明轴承越偏离其正常状态,故障越严重,如当其值>10时,则很可能出现了较大的故障。对于滚动轴承疲劳点蚀产生的表面剥落,峭度指标能非常容易地检测出来,但用峭度指标对滚动轴承故障的判断非常单纯,具有“对由灰尘、异物等引发的瞬时冲击较为敏感”的缺点。而直方图则能把振动信号的能量分布表示出来,直观地显示出是否有不平稳冲出信号的存在。

4 滚动轴承故障诊断实验

本实验对20个型号为6302的滚动轴承进行故障检测,轴承分为两组,1～10号轴承为故障轴承,人为地在轴承的内圈或外圈的滚道上用电火花制造了一个直径约0.8 mm、深约0.3 mm的故障点,其中1～5号轴承为外圈故障,6～10号轴承内外圈故障,11～20号轴承为正常无故障轴承。测试时,轴承外圈固定,内圈旋转,转速为500 r/min,施加的径向载荷约为100 N,测试时使外圈故障轴承的故障点处于受力方向。信号由压电加速度传感器直接从轴承外圈上采集(轴承座上开了个缺口),经电荷放大器放大后记录到计算机。采样频率为2 000 Hz。6302滚动轴承的尺寸参数为:d=7.938 mm,D=29.5 mm,z=7,α=0°。通过式(5)、式(6)计算,确定轴承内圈故障的特征频率为37 Hz,外圈故障的特征频率为21.3 Hz。

测试后,对所获得的振动信号进行时域参数分析,计算得到各个轴承的峭度值,如表1所示。

从表1中可以看出,有故障的轴承振动信号的峭度值显著大于无故障的轴承振动信号峭度值,且外圈故障的峭度值普遍大于内圈故障的峭度值,由此说明峭度值能较明显地表征出有异常的不均衡冲击信号的存在;同时发现同一故障组内峭度值也有明显的差异,这主要是因为各个故障点的故障程度不完全一致,由于实验装置背景噪声的影响,正常无故障轴承的峭度值也明显大于3。在对各个轴承的振动信号进行统计的基础上,作出直方图。经比对,故障组的直方图相对正常组有较明显的差异,故障组的直方图形状偏离了正态分布,正态曲线出现偏斜或分散。但不论是峭度指标还是直方图,都只能确定轴承有异常冲击信号,存在故障的可能,而不能确定故障的类型。

3号故障轴承的振动时域信号,如图1所示,其直方图,如图2所示。11号正常无故障轴承的直方图,如图3所示。

为进一步分析轴承的故障,继续对该故障轴承的振动信号运用小波分析进行处理。由于dbN系列小波能与机械故障振动信号良好匹配,本实验采用db4正交小波进行分析,对两组共20个滚动轴承的振动信号都进行4层分解,并重构了各层信号,然后对轴承故障频带范围的频谱进行了包络分析。以3号故障轴承为例,重构后各层信号分布,如图4所示。其中,d1～d4分别表示第1、2、3、4层高频细节信号,a4为第4层低频近似信号。根据采样频率为2 000 Hz,经4层小波分解后计算得到a4层低频信号的频率范围为0 Hz～62.5 Hz。由前述计算得到的轴承故障特征频率低于62.5 Hz,处于a4低频段。为显示故障特征频率,进一步对第4层低频近似信号a4作Hilbert包络谱分析。近似信号a4的Hilbert包络谱,如图5所示。从图5中可以发现,在频率22 Hz附近的幅值较大,存在较大的周期性冲击能量,与轴承外圈的故障频率吻合,说明轴承有外环故障存在,证实与实际故障相符。同样,经过对其他各个故障轴承振动信号进行分解和重构分析,也得到了相似的结论。

5 结束语

本研究采用时频相结合的分析方法,先对滚动轴承振动信号的一些时域参量进行分析比较,初步确定出轴承是否具有异常冲击信号,然后应用小波分析的方法,对轴承振动信号进行小波分解和重构,有针对性地在其噪声中提取出那些被掩盖的轴承故障特征信号,将其与该轴承的故障特征频率相比较,依此来分析和确定轴承的故障及类型。

该方法为生产实践中快速地进行轴承故障的预知维修提供了一条途径。

参考文献

[1]冯象初,甘小冰,宋国乡.数值泛函与小波理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,2003.

[2]高成.M atlab小波分析与应用[M].北京:国防工业出版社,2007.

[3]张林.基于小波变换的局放信号检测与提取[J].微电子学与计算机,2002(5):59-61.

[4]石林锁.滚动轴承故障检测的改进包络分析法[J].轴承,2006(2):36-39.

[5]飞思科技产品研发中心.小波分析理论与M atlab7的实现[M].北京:电子工业出版社,2005.

悬臂式离心泵滚动轴承振动故障诊断篇8

某化工厂气分装置中1台沈阳天达厂生产的2级悬臂式离心泵, 型号TDL3334.235*2, 驱动端轴承型号7311, 非驱动端轴承型号N311。在2012年12月26日正常巡检中, 振动监测数据采集发现该泵振动严重超标, 而上一次12月13日采集的数据正常, 两次采集数据见表1。

根据ISO2372标准并结合工厂的实际情况, 各项参数设置的报警区间为:该泵振动烈度 (速度有效值) 0~4.5 mm/s为运行良好, 4.5~7 mm/s为运行一般, 7~11 mm/s为黄色警告, >11 mm/s为红色警告;该泵加速度有效峰值在0~30 m/s2为运行良好, 30~40 m/s2为黄色警告, >40 m/s2为红色警告;该泵加速度冲击尖峰能量>0.5 g IE, 有较大冲击振动即报警。

从表1报警区间可以看出, 12月13日机泵振动幅值正常;12月26日振动加速度有效峰值和加速度冲击g IE值均超过了红色报警值, 可以判断故障发展很快;数据显示速度有效值有所上升, 但没有超过黄色报警值, 在正常范围。由此推断泵体振动不是由渐进不平衡如流道结垢、局部腐蚀等引起的, 而是由突发性高频冲击振动引起。

2. 诊断分析

(1) 速度分析。观察12月26日测点3H的速度波形图及频谱 (图1) , 可以发现时域波形存在一个周期性重复的冲击能量即冲击振动, 呈现非对称形态;频谱图中幅值没有超标, 主要以基频及其谐波为主, 且1倍频占主要。

从测点3V的速度波形图及频谱 (图2) 可以发现, 时域波形明显存在一个周期性重复的冲击能量, 呈现很强的非对称形态。观察其频谱发现振动幅值比水平方向较高但并没有超标, 频谱幅值也主要以基频为主。通过测点3H和3V的频谱分析, 基本可排除不平衡、不对中、弯曲等转子故障, 从时域波形图上看, 可能存在一个周期性的冲击振动。

(2) 加速度分析。从测点3V的加速度波形及频谱 (图3) 可以发现, 加速度波形图存在冲击能量高点, 在高频振动区域 (2~4.5 k Hz) 有大量幅值谱存在, 且振动值都比较大。

从测点4V的加速度波形及频谱 (图4) 可以发现, 加速度波形同样存在冲击能量高点幅值低于测点3, 同样在高频振动区域 (2~4.5 k Hz) 有大量幅值谱存在。通过测点3V和测点4V加速度频谱图, 可以看出, 其振动主要来自高频振动。根据经验所知, 此区域的振动主要是由轴承或齿轮高频振动引起, 因此可判断该泵的振动可能是轴承故障引起, 并且驱动端轴承故障较非驱动端可能更严重, 详细故障原因还要进行包络频谱分析。

该离心泵驱动端 (测点3) 轴承是7311角接触轴承, 滚动轴承的外圈固定, 内圈随工作轴转动, 转速为n=2980 r/min, 内圈旋转频率即转子基频为。7311轴承节径D=89.103 mm, 滚动体直径d=20.625 mm, 接触角α=40°, 滚动体个数Z=12, 可计算出轴承滚动体、保持架及内外圈的故障特征频率如下:

在包络频谱图中标记出内圈、外圈、保持架、滚动体的故障特征频率 (图5) 。可以看出保持架故障特征频率 (20.4 Hz) 的10倍频 (204 Hz) 刚好处在最高的谱峰处。轴承其他零部件内圈、外圈及滚动体的故障特征频率及其谐波没有明显的峰值。

3. 检修处理

由上分析可以判断该悬臂式离心泵振动较大的原因是轴承发生了故障, 而且可能是保持架发生断裂, 建议立即停机检修。

2012年12月27日对离心泵进行解体检修, 拆卸驱动端轴承压盖, 发现润滑油已经发黑变质且有一些黑色沉淀物在轴承箱中, 7311轴承已经损坏, 黄铜保持架已经断裂成三瓣。究其原因可能是由于润滑变质, 导致轴承润滑及冷却不良, 最后引起保持架断裂。更换轴承, 清洗轴承箱, 倒入新润滑油, 该泵运转状况良好, 故障解除, 此次预知性维修有效。

4. 结语

此次维修说明, 虽然泵的振动烈度没有超标, 但是轴承已经发生了严重损坏, 如果发现不及时可能会造成泵体更大的伤害。对设备振动故障进行判断时, 应结合振动烈度, 加速度有效峰值和加速度冲击g IE值来看, 而不能单纯的通过一个幅值大小来判断设备的运行好坏。通过分析速度和加速度波形图、频谱图及包络频谱图, 可以对离心泵轴承故障进行原因和部位的预知性判断。

摘要：根据工厂实际检修情况, 通过选用加速度有效峰值、尖峰能量gIE值及包络频谱图对TDL3334.235*2悬臂式离心泵进行振动故障诊断分析, 确定轴承故障原因及部位, 据此制定相应维修计划。

关键词：离心泵,滚动轴承,故障诊断

参考文献

[1] 张梅军.机械状态检测与故障分析[M].北京:国防工业出版社, 2008

[2] 张健.机械故障诊断技术[M].北京:机械工业出版社.2011

[3] 王江峰.卸船机台车车轮轴承故障检测与诊断系统的研制[D].浙江大学, 2006

滚动轴承故障诊断实例篇9

胜利油田油气集团公司某风机型号Y5-48, 流量69695m3/h, 电机转速1485r/min, 功率110kW, 主机轴承型号22320EAS (德国制造) , 叶轮叶片数为12片。风机振动测点布置如图1。

该风机2006年3月大修时将主机轴承座由分体式结构改成了整体式。3月31日开始运行, 应用TC104AB数据采集及专家分析系统对其进行监测, 运行状态良好。但4月6日监测出2#轴承出现异常。4月21日1#轴承振动加速度有效值也明显增大, 这种初期异常状态持续了较长一段时间。在5月23日, 1#、2#轴承振动值急剧增大, 随时有发生设备事故的危险。

2. 故障诊断分析

(1) 振动趋势分析。图2、图3分别是1#、2#轴承从3月31开始的振动趋势, 从图中可看出: (1) 图2、图3的趋势走向具有共性之处, 但图2在时间上滞后图3, 在振动幅值上也小很多。 (2) 早期故障特征明显, 并且存在一个小幅跳变阶段, 此阶段过后随即发生烈变。 (3) 有一个明显的故障发生—发展—劣化过程。

(2) 频谱分析。该风机主轴是德国进口轴承, 轴承的结构参数难以查找, 给轴承的特征频率计算带来不便, 于是把2#轴承正常运行时的频谱与发生故障时的频谱进行比较分析。见图4、图5。

正常运行时的频谱特征: (1) 频谱主要集中分布在低频段, 中、高频段分布很少。 (2) 频谱清晰, 频谱幅值较小, 且低频段幅值大于中、高频段幅值。 (3) 特征频率主要表现为主轴的运转频率, 即f≈25Hz (f=1485/60) 。

发生故障时的频谱特征: (1) 频谱明显呈低、中、高三个频段分布。 (2) 频谱图复杂, 频谱幅值很大, 且中、高频段幅值远远大于低频段幅值。这可能是轴承发生疲劳故障。 (3) 特征频率复杂, 需通过精确分析才能分辨, 且故障频率间相互调制, 相互作用。

从时域图 (图6) 分析, 有明显的冲击载荷。

3. 综合分析

(1) 从频谱图 (图4和图5) 分析, 基频特征不明显、能量不大, 可以排除叶轮动不平衡故障。

(2) 在远离联轴器的2#轴承首先出现故障, 1#轴承的轴向振动远小于径向振动, 存在不对中的可能性较小, 这与故障频谱中特征频率的2倍频、3倍频不明显相吻合。

(3) 在检修正常运行几天之后才出现振动异常, 存在轴承与轴配合不良的可能性较小, 但不能排除基础、压盖松动, 通过检查, 无螺栓松动现象。

通过对可能引起风机振动故障的主要原因分析、逐一排除, 可判断轴承出现故障, 且故障程度严重。建议监护运行, 立即组织检修。

检修发现, 2#轴承已烧毁, 1#轴承磨损严重, 且严重缺油。更换故障轴承后, 设备运行正常。

摘要：介绍TC104AB数据采集及故障诊断专家系统在滚动轴承故障诊断中的应用, 根据频谱分析找出故障原因, 保证设备正常运行。

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