楊云飛,王進(jìn)名,于小龍,肖 操,馬弋哲
(海洋石油工程股份有限公司,天津 300457)
在許多機(jī)械設(shè)備中,滾動軸承是不可或缺的一部分。軸承的工作環(huán)境一般比較惡劣,從而導(dǎo)致其極易受到損害[1],因此及早發(fā)現(xiàn)滾動軸承故障隱患并準(zhǔn)確識別故障發(fā)生位置具有重要意義。
振動分析是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的常用方法[2],主要是利用振動信號波形的峰值、波形因數(shù)、脈沖因子、裕度因子、峭度系數(shù)等各種時域統(tǒng)計參數(shù),以及各種解調(diào)技術(shù)對滾動軸承進(jìn)行初步診斷來確認(rèn)故障與否,進(jìn)一步分析則是對于在初步診斷中被認(rèn)為出現(xiàn)故障的滾動軸承,利用各種現(xiàn)代信號處理方法判斷其故障類型及原因。但是振動信號常常被淹沒在復(fù)雜的環(huán)境噪聲中,對于早期故障往往不能清晰識別;聲發(fā)射是材料表面或內(nèi)部受到形變或結(jié)構(gòu)破壞時釋放出瞬態(tài)能量波的現(xiàn)象[3],能直接反映滾動軸承故障狀態(tài)。聲發(fā)射信號頻率高(幾十千赫茲以上),相較于振動信號能有效抑制低頻噪聲的干擾,因而對于故障的早期識別具有一定優(yōu)勢[4]。
本文以滾動軸承為研究對象,分別通過聲發(fā)射和振動技術(shù)對軸承裂紋故障進(jìn)行檢測,分析和比較了外圈和滾動體故障軸承在不同轉(zhuǎn)速下的聲發(fā)射與振動信號的故障特征。
滾動軸承故障模擬試驗臺由變速驅(qū)動電機(jī)、軸承、齒輪箱、軸、偏重轉(zhuǎn)盤和調(diào)速器等組成,驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速可調(diào)范圍為75~1450 r/min(圖1)。本試驗分析的軸承裂紋故障的聲發(fā)射和振動信號通過聲發(fā)射和加速度振動傳感器采集,傳感器分別安裝在軸承座的兩側(cè)[5]。
圖1 滾動軸承故障模擬試驗臺
試驗采用滾動軸承的型號為N205EM,軸承內(nèi)徑為25 mm、外徑為52 mm,滾珠直徑7.5 mm,節(jié)徑為39 mm,滾珠數(shù)為12個,接觸角α=0°。
利用電火花分別在軸承的外圈和滾動體打出溝槽來模擬故障,聲發(fā)射信號采集利用聲發(fā)射數(shù)字信號處理卡PCI-2 和微型計算機(jī),聲發(fā)射傳感器為WD寬帶傳感器。振動信號采集利用比利時LMS 公司的SCADAS Mobile 數(shù)采前端,LMS Test.Lab 模態(tài)測試分析軟件,振動傳感器為PCB 傳感器。實驗過程中聲發(fā)射采樣頻率為1 MHz,振動信號采樣頻率為8192 Hz。
將驅(qū)動軸轉(zhuǎn)速分別設(shè)為180 r/min、240 r/min、300 r/min、360 r/min、420 r/min、600 r/min、720 r/min、900 r/min、1080 r/min和1200 r/min,采集聲發(fā)射信號和振動信號并進(jìn)行分析。
信號時域分析指在時域內(nèi)對信號的統(tǒng)計參數(shù)進(jìn)行計算、相關(guān)性分析等處理,信號時域分析簡單直觀,一般選用聲發(fā)射和振動信號共同的特征參數(shù)峰值、峭度系數(shù)和裕度因子來進(jìn)行對比。
2.1.1 峰值
信號波形中的最大幅值稱為峰值。當(dāng)滾動軸承出現(xiàn)劃痕、點蝕、剝落等故障時,會表現(xiàn)為瞬時沖擊性信號,故障越嚴(yán)重軸承運(yùn)轉(zhuǎn)造成的沖擊越大、信號的峰值越大,所以峰值對該情況的檢測效果較為理想。
軸承正常狀態(tài)、滾動體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下峰值的變化曲線如圖2 所示,信號峰值隨著轉(zhuǎn)速的增加均有增大趨勢,但低轉(zhuǎn)速下各狀態(tài)信號峰值幾乎不可辨;至于聲發(fā)射信號,故障狀態(tài)和正常狀態(tài)的峰值差值隨轉(zhuǎn)速的增加逐漸變大,特別是滾動體故障時峰值遠(yuǎn)大于正常狀態(tài)。振動信號呈現(xiàn)出的規(guī)律類似,不同的是除滾動體故障的信號峰值明顯高于正常狀態(tài),外圈故障信號峰值和正常狀態(tài)無明顯差別。
圖2 不同轉(zhuǎn)速下軸承峰值的變化曲線
2.1.2 峭度系數(shù)
峭度系數(shù)表示波形的平緩程度,用于描述變量的分布。它是一個無量綱參數(shù),與軸承轉(zhuǎn)速、載荷、尺寸等無關(guān),但對沖擊信號較為敏感,因此適用于軸承故障的早期診斷。
在軸承故障診斷中,峭度系數(shù)表示故障形成的大幅值脈沖出現(xiàn)的概率。正常情況下軸承的峭度系數(shù)為3,分布曲線呈正態(tài)分布,當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時信號中大幅值脈沖出現(xiàn)的概率密度增加,分布曲線偏離正態(tài)分布,峭度系數(shù)增大。峭度系數(shù)越大說明偏離程度越大,沖擊信號越明顯,所以故障越嚴(yán)重。
表1 為軸承正常狀態(tài)、滾動體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下的峭度系數(shù)。
表1 不同轉(zhuǎn)速下軸承故障聲發(fā)射信號和振動信號的峭度系數(shù)
對于聲發(fā)射信號,低轉(zhuǎn)速下軸承各狀態(tài)的峭度系數(shù)穩(wěn)定在3 左右,只有轉(zhuǎn)速大于420 r/min 后,故障狀態(tài)下的峭度系數(shù)與正常狀態(tài)有顯著差異,但轉(zhuǎn)速大于720 r/min 后,正常狀態(tài)軸承的峭度系數(shù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于3,表現(xiàn)出故障存在。但是對于振動信號來說,不同故障類型的峭度系數(shù)較正常狀態(tài)無明顯變化,不易判斷軸承是否發(fā)生故障。
2.1.3 裕度因子
裕度因子是信號峰值與方根幅值的比值。裕度因子常用于判斷機(jī)械設(shè)備的磨損情況,即檢測信號中有無沖擊。軸承正常狀態(tài)、滾動體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下裕度因子的變化曲線如圖3 所示。
圖3 不同轉(zhuǎn)速下軸承裕度因子的變化曲線
裕度因子變化規(guī)律與峰值變化規(guī)律類似。高轉(zhuǎn)速下外圈和滾動體故障聲發(fā)射信號的裕度因子相較于無故障軸承明顯增大,而對于振動信號除滾動體故障外,外圈故障與無故障相比幾乎相同。
通過對信號峰值、峭度系數(shù)、裕度因子參數(shù)的分析,發(fā)現(xiàn)對聲發(fā)射信號,在高轉(zhuǎn)速狀態(tài)下通過與正常狀態(tài)的參數(shù)對比,可以初步判斷出軸承是否發(fā)生故障;而對于振動信號,可以推測其受環(huán)境噪聲影響較為嚴(yán)重,通過以上時域分析,很難識別出其是否存在故障。
當(dāng)局部損傷的滾動軸承在負(fù)載下運(yùn)行時,滾動軸承的其他部件會周期性地與損傷點碰撞,形成周期信號。該信號的頻率即為故障特征頻率,由軸轉(zhuǎn)速、滾動軸承的幾何尺寸和損傷點的位置決定。根據(jù)故障特征頻率,可以判斷滾動軸承是否存在故障并確定故障部位。
短時分析是一種廣泛應(yīng)用于語音信號的信號處理方法[6],尤其適用于由周期性沖擊激發(fā)的周期性高頻衰減信號的處理,它包括短時能量、短時平均幅度、短時過零率等多種方法。
本文借鑒文獻(xiàn)[7]的思路,采用一種短時能量法對信號進(jìn)行分析。短時能量法是假設(shè)一個信號由若干段組成,每段內(nèi)有N 個點,即截取窗長為N 的信號,然后計算每段的能量值組合成一個新的信號序列,對其進(jìn)行自相關(guān)分析,因為周期信號的自相關(guān)也為同周期的序列,根據(jù)自相關(guān)函數(shù)的周期可以準(zhǔn)確得出原聲發(fā)射信號中故障沖擊出現(xiàn)的特征頻率,進(jìn)而確定發(fā)生故障的位置。
圖4 為300 r/min、720 r/min、1200 r/min 三種轉(zhuǎn)速下外圈故障短時能量自相關(guān)系數(shù)的變化曲線,從圖4 可以得到外圈故障各轉(zhuǎn)速特征頻率(表2)。
(1)在轉(zhuǎn)速較小的情況下,對短時能量曲線求自相關(guān),曲線沒有表現(xiàn)出周期性(圖4a))。
(2)隨著轉(zhuǎn)速增加,位于軸承座上的傳感器采集的信號表明對故障愈發(fā)敏感,轉(zhuǎn)速為720 r/min 時周期性的沖擊成分已經(jīng)逐漸明顯,短時能量中的周期分量很明顯(圖4b))。
(3)自相關(guān)曲線出現(xiàn)了周期性成分,其周期為0.018 2 s,頻率為1/(0.018 2 s)=54.95 Hz。轉(zhuǎn)速為1200 r/min 時,自相關(guān)曲線中的周期性成分周期為0.011 1 s,頻率為1/(0.011 1 s)=90.09 Hz(圖4c))。
圖4 外圈故障聲發(fā)射信號短時能量自相關(guān)系數(shù)曲線
從表2 還可以看出,聲發(fā)射信號對轉(zhuǎn)速更為敏感,轉(zhuǎn)速增加使得實際特征頻率更加接近理論特征頻率。
表2 外圈故障各轉(zhuǎn)速特征頻率分析
在轉(zhuǎn)速300 r/min 的工況下,滾動體故障聲發(fā)射信號短時能量自相關(guān)曲線也無沖擊出現(xiàn),高轉(zhuǎn)速下滾動體故障信號周期性沖擊不如外圈故障聲發(fā)射信號周期性明顯,這是因為該聲發(fā)射信號在傳播過程中,經(jīng)歷了內(nèi)圈、滾珠、外圈界面依次碰撞耦合,外圈界面和軸承座耦合后再由位于軸承座上的傳感器采集,其傳播過程更加復(fù)雜,多個耦合界面造成了劇烈的聲發(fā)射信號衰減,同時傳播路徑的增多也導(dǎo)致信號受到干擾繁雜(圖5)。
圖5 滾動體故障聲發(fā)射信號短時能量自相關(guān)曲線
1200 r/min 故障振動信號短時能量自相關(guān)曲線如圖6 所示,振動信號可能是由于試驗裝置和背景噪聲的影響,在進(jìn)行短時能量法分析時同樣無法顯示出周期性,這也就表示要想通過振動信號判別出故障,需要更復(fù)雜的信號處理技術(shù)。
圖6 1200 r/min 故障振動信號短時能量自相關(guān)曲線
聲發(fā)射信號的時域統(tǒng)計參數(shù)如峰值、峭度系數(shù)、裕度因子等都可以檢測信號中有無沖擊,在高轉(zhuǎn)速下故障軸承各參數(shù)相較于正常軸承均有不同程度的增大,應(yīng)用短時能量法可以顯示出明顯的外圈故障軸承的周期性沖擊,實際特征頻率與理論特征頻率接近,對于滾動體故障軸承雖然無法求出特征頻率,但仍有明顯的沖擊出現(xiàn)。振動信號構(gòu)成比較復(fù)雜,噪聲信號甚至?xí)谏w故障信號,僅僅通過時域方法分析不能有效排除干擾信號,無法準(zhǔn)確判斷滾動軸承是否存在故障,因此需要利用更復(fù)雜的信號處理技術(shù)。