張穎，樊瑞筱，叢蕊，張盛瑀，楊云飛

(1.東北石油大學，黑龍江 大慶 163318；2.中國石油大慶煉化公司，黑龍江 大慶 163000)

滑動軸承出現(xiàn)故障時，在摩擦和碰撞過程中將產(chǎn)生彈性應(yīng)力波，可以用聲發(fā)射技術(shù)進行檢測[1-3]。與普通振動信號相比，聲發(fā)射信號頻率范圍更寬，信息量更大；利用其高頻段信號進行故障診斷，可以有效地抑制其他低頻干擾信號[4]。然而，傳統(tǒng)聲發(fā)射采集信號是間斷性、非連續(xù)的信號，采集不到完整的周期信號；而聲發(fā)射波形流技術(shù)能夠?qū)⒉ㄐ螖?shù)據(jù)連續(xù)的記入計算機的物理內(nèi)存，以高采樣率完成固定長度的聲發(fā)射周期性信號采集，為后期分析提供完整可靠的數(shù)據(jù)。另外，對采集到的聲發(fā)射波形流信號進行雙譜分析，通過雙譜分析三維圖及等高線圖，可以表現(xiàn)出滑動軸承不同故障類型的特征，據(jù)此判斷軸承故障的產(chǎn)生及類型。

1 非接觸式聲發(fā)射檢測與波形流技術(shù)

滑動軸承在運轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的信號是平穩(wěn)的連續(xù)性信號；但出現(xiàn)故障時，缺陷位置會產(chǎn)生突發(fā)型的撞擊信號，并且呈周期性出現(xiàn)。聲發(fā)射檢測技術(shù)的基本原理就是用靈敏儀器接收和處理采集到的聲發(fā)射信號，通過對聲發(fā)射源特征參數(shù)的分析和研究，推斷出材料或結(jié)構(gòu)內(nèi)部活動缺陷的位置、變化程度和發(fā)展趨勢[5]。結(jié)合聲發(fā)射檢測技術(shù)的原理，滑動軸承故障非接觸聲發(fā)射檢測的原理如圖1所示[6]。

波形流技術(shù)能夠獲取完整的聲發(fā)射信號，在周期性聲發(fā)射數(shù)據(jù)的采集上得到廣泛的應(yīng)用，軸承的聲信號就具有周期性，所以更能體現(xiàn)波形流功能的優(yōu)勢。運用聲發(fā)射波形流技術(shù)可以實時、長時間地采集連續(xù)型聲發(fā)射信號，后續(xù)分析時既可以查看多周期特點，也可以對局部波形進行放大分析。運用波形流技術(shù)采集到的聲發(fā)射信號如圖2所示，該信號采樣率為1 MHz，采樣時長為1 s。局部峰值放大信號是原信號被2條直線分割后放大的波形，被放大的部分是一個典型的聲發(fā)射突發(fā)型信號。

圖2 聲發(fā)射波形流信號示意圖

2 滑動軸承模擬故障聲發(fā)射測試

2.1 測試系統(tǒng)

測試系統(tǒng)由滑動軸承模擬故障測試試驗臺和聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)組成。如圖3所示，采用RK-4 Rotor Kit型轉(zhuǎn)子試驗臺，調(diào)速范圍為200～10 000 r/min，能夠模擬實際的轉(zhuǎn)子工況。

圖3 滑動軸承模擬故障試驗臺

采用PCI-2型聲發(fā)射檢測系統(tǒng)來獲取波形流。該系統(tǒng)選用WD寬帶傳感器，2/4/6型前置放大器，傳感器安裝在中點位置的軸支承架上。waveform streaming(波形流)設(shè)置位于 Acquisition Setup(采集設(shè)置)菜單項下的 Hardware(硬件)菜單項中,采用人工觸發(fā)的方式。在采集過程中使用流功能時，Enable streaming必須選中。進行多次模擬采集試驗，研究波形流的各個采集參數(shù)對試驗結(jié)果的影響。設(shè)置門檻值類型為固定型,門檻值為30 dB,波形設(shè)置中采樣率為1 MHz，預觸發(fā)時間設(shè)置為1.024 ms，可記錄長度為500 s。

2.2 模擬故障試驗

采集不同轉(zhuǎn)速下同一故障和同一轉(zhuǎn)速下不同故障的聲發(fā)射波形流信號進行分析，分別研究轉(zhuǎn)速對滑動軸承故障特征的影響和不同故障的聲發(fā)射波形流信號特征。具體試驗方案如下：

1)設(shè)定9組不同轉(zhuǎn)速，分別為240，720，1 200，2 160，2 640，3 120，3 600，4 080和4 560 r/min。采集這些轉(zhuǎn)速下不同故障的聲發(fā)射波形流信號，研究轉(zhuǎn)速對滑動軸承故障特征的影響。

2)模擬不同的故障，分析同一轉(zhuǎn)速下不同故障所表現(xiàn)的不同特征。在轉(zhuǎn)子的平衡盤上加平衡重模擬不平衡狀態(tài)；手持摩擦棒，在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的過程中保持摩擦棒頂端與轉(zhuǎn)子表面始終處于接觸狀態(tài)，模擬轉(zhuǎn)子的碰摩狀態(tài)；將滑動軸承的軸承座傾斜一個角度，使轉(zhuǎn)子和軸承形成不對中狀態(tài)。分別采集在上述9種轉(zhuǎn)速下不平衡故障、摩擦故障和不對中故障的聲發(fā)射波形流數(shù)據(jù)。

3 模擬故障聲發(fā)射波形流信號的分析

3.1 時域分析

3.1.1 不同轉(zhuǎn)速

2個傳感器采集到的信號基本一致，因此只對通道1傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行分析。提取不同轉(zhuǎn)速下各種故障狀態(tài)的聲發(fā)射波形流峰值信號，結(jié)果見表1。由表可知：隨著轉(zhuǎn)速的增加，正常和各個故障狀態(tài)的峰值都呈增長趨勢。轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動達到一定的轉(zhuǎn)速會產(chǎn)生共振，共振時波形圖中產(chǎn)生明顯的波峰，波形的幅值明顯增大，峰值電壓值明顯高于其前后各相鄰轉(zhuǎn)速下的峰值電壓值。

表1 不同故障聲發(fā)射信號時域圖的峰值電壓

3.1.2 同一轉(zhuǎn)速

當轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為1 200 r/min時，各種狀態(tài)都沒有出現(xiàn)共振現(xiàn)象，該轉(zhuǎn)速下10個周期的聲發(fā)射波形流信號時域圖如圖4所示。在1 200 r/min的轉(zhuǎn)速下，0.5 s的采樣時間內(nèi)理論上應(yīng)該出現(xiàn)10個周期，實際測試結(jié)果與理論值完全吻合。體現(xiàn)了聲發(fā)射信號的高靈敏度，證明波形流數(shù)據(jù)能夠采集到完整的周期性聲信號。

圖4 1 200 r/min下的聲發(fā)射信號時域圖

正常狀態(tài)下滑動軸承的峰值電壓為0.039 mV，采集到的聲發(fā)射波形流信號是連續(xù)、平穩(wěn)的信號?；瑒虞S承處于故障狀態(tài)時，可以明顯看出時域圖中有突發(fā)型的峰值電壓，圖中出現(xiàn)1次波峰代表實際測試中故障撞擊了1次。從圖中可以看出：滑動軸承處于不平衡狀態(tài)時，峰值電壓約0.054 mV；處于摩擦狀態(tài)下的峰值電壓約0.043 mV；不對中狀態(tài)下采集到的聲發(fā)射波形流信號中峰值電壓增加最明顯，約為0.108 mV。說明在相同轉(zhuǎn)速下，故障狀態(tài)的峰值電壓值高于正常狀態(tài)的峰值電壓，根據(jù)時域圖能夠初步判斷是否發(fā)生故障，但是不能體現(xiàn)每種故障的特征，還需對數(shù)據(jù)進行進一步分析。

3.2 雙譜分析

滑動軸承的聲發(fā)射信號是非高斯、非線性的。高階譜分析對高斯噪聲具有不敏感性，在抑制噪聲方面具有顯著的效果，為強噪聲背景下的微弱、復雜信號檢測提供了一個新的途徑和方法。高階譜中的雙譜分析方法最簡單，不僅彌補了功率譜中不包含相位信息的缺陷，還能有效地抑制噪聲，揭示信號頻率之間的非線性耦合現(xiàn)象，突出故障特征頻率[7]，從而確定故障類型。

3.2.1 基于MATLAB的雙譜分析實現(xiàn)

進行雙譜分析時聲發(fā)射波形流信號的點數(shù)不能太多。以1 200 r/min為例，該轉(zhuǎn)速的周期為50 ms，原采樣頻率為1 MHz，1個完整周期的波形流數(shù)據(jù)中共包含50 000個數(shù)據(jù)點，數(shù)據(jù)點太多，程序計算困難。運用MATLAB以50 kHz的采樣頻率對50 ms時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進行重新采樣，碰摩故障的原始數(shù)據(jù)和重新采樣后數(shù)據(jù)的功率譜如圖5所示。對比分析可知：2種信號的頻率、幅值、分布均無變化，只是功率譜密度有所下降，所以重新采樣后信號能夠滿足繼續(xù)分析的要求。雙譜程序能夠?qū)Υ藬?shù)據(jù)進行分析，不會丟失數(shù)據(jù)的頻率成分。

圖5 碰摩故障信號的功率譜

3.2.2 典型故障波形流信號的雙譜分析

對1 200 r/min轉(zhuǎn)速下各信號重新采樣，取1個完整周期的數(shù)據(jù)進行雙譜分析，由于雙譜分析具有對稱性和周期性，僅分析第1象限中的下三角區(qū)域。

滑動軸承處于正常狀態(tài)時(圖6)，峰值頻率出現(xiàn)在[11 kHz,11 kHz]，[18 kHz,13 kHz]，[13 kHz,18 kHz]和[18 kHz,18 kHz]等處，幅值為0.18～0.25 μV，峰值頻率周圍出現(xiàn)了很多幅值相對較低的頻率，頻率分布較分散。

圖6 正常狀態(tài)雙譜分析三維及其等高線圖

當滑動軸承出現(xiàn)不平衡故障時(圖7)，峰值頻率出現(xiàn)在[18 kHz,13 kHz]，[13 kHz,18 kHz]和[18 kHz,18 kHz]處，幅值為2.0～2.5 μV，除出現(xiàn)3個峰值頻率外，其他的頻率很少，頻率分布較為單一，幅值相對較低的其他頻率出現(xiàn)很少。

圖7 不平衡故障雙譜分析三維及其等高線圖

當滑動軸承處于碰摩故障狀態(tài)時(圖8)，峰值頻率也出現(xiàn)在[18 kHz,13 kHz]，[13 kHz,18 kHz]和[18 kHz,18 kHz]處，幅值為2.0～2.5 μV，但是從等高線圖中發(fā)現(xiàn)，3個峰值頻率的外圍沒有其他頻率分布，只是在3個峰值頻率的中間有其他頻率出現(xiàn)。

圖8 碰摩故障雙譜分析三維及其等高線圖

當出現(xiàn)不對中的故障時(圖9)，峰值頻率集中出現(xiàn)在[18 kHz,16 kHz]，[18 kHz,18 kHz]， [17 kHz,16 kHz]和[17 kHz,17 kHz]等處，幅值為2.5～3.0 μV，除了幾個峰值頻率外沒有其他頻率分布。

圖9 不對中故障雙譜分析三維及其等高線圖

雙譜分析體現(xiàn)了頻率的相位信息，滑動軸承出現(xiàn)不同故障時，經(jīng)過雙譜分析所測得的峰值頻率出現(xiàn)在固定的位置，當轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時，故障峰值頻率出現(xiàn)位置不變，但幅值會隨之改變。根據(jù)每種故障狀態(tài)的峰值頻率分布及幅值大小，可以判斷出滑動軸承的故障類型，實現(xiàn)對滑動軸承的故障診斷。

4 結(jié)論

1)聲發(fā)射波形流信號采集技術(shù)可獲得連續(xù)不間斷的多周期聲發(fā)射信號，此信號包含完整的軸承聲信息，分析時既可以查看多周期的波形流數(shù)據(jù)，同時也可以對局部波形進行放大分析研究，使聲發(fā)射技術(shù)對軸承故障的診斷更加準確。

2)隨著轉(zhuǎn)速的增加，正常狀態(tài)和各個故障狀態(tài)下的峰值都呈增長趨勢。當轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動達到一定的轉(zhuǎn)速會產(chǎn)生共振，共振時波形圖中產(chǎn)生明顯的波峰，波形的幅值也明顯增大。

3)軸承處于正常狀態(tài)時產(chǎn)生的聲發(fā)射波形流信號是連續(xù)的、平穩(wěn)的信號。當滑動軸承出現(xiàn)故障時，同一轉(zhuǎn)速下會出現(xiàn)峰值電壓明顯增高的情況，可以根據(jù)峰值電壓的數(shù)值判斷是否發(fā)生故障。

4)采用雙譜分析方法對滑動軸承不同狀態(tài)聲發(fā)射波形流信號進行分析，不同狀態(tài)下的三維圖及其等高線圖均表現(xiàn)出明顯不同的特征，據(jù)此可有效判斷故障類型。