(完整word版)滾動軸承故障診斷分析全解(完整word版)滾動軸承故障診斷分析全解(完整word版)滾動軸承故障診斷分析全解滾動軸承故障診斷分析學院名稱：機械與汽車工程學院專業班級：學生姓名：學生學號：指導教師姓名：摘要滾動軸承故障診斷本文對滾動軸承的故障形式、故障原因、常用診斷方法等診斷基礎和滾動軸承故障的振動機理作了研究，并建立了相應的滾動軸承典型故障（外圈損傷、內圈損傷、滾動體損傷）的理論模型，給出了一些滾動軸承故障診斷常見實例。通過對滾動軸承故障振動機理的研究可以幫助我們了解滾動軸承故障的本質和特征.本文對特征參數的提取，理論推導，和過程都進行了詳細的闡述，

關鍵詞：滾動軸承；故障診斷;特征參數；特征；

ABSTRACT

：The

Rolling

fault

diagnosis

In

the

thesis

,the

fault

types,diagnostic

methods

and

vibration

principle

of

rolling

bearing

are

discussed。the

thesis

sets

up

a

series

of

academic

models

of

faulty

rolling

bearings

and

lists

some

symptom

parameters

which

often

used

in

fault

diagnosis

of

rolling

bearings

。

the

study

of

vibration

principle

of

rolling

bearings

can

help

us

to

know

the

essence

and

feature

of

rolling

bearings.In

this

paper，

the

parameters

of

the

extraction,

theoretical

analysis，

and

process

are

described

in

detail。

Keywords:

Rolling

Bearing;

Fault

Diagnosis;

Symptom

Parameter;

Distinction

Index;

Distinction

Rate0引言：隨著科技的發展，現代工業正逐步向生產設備大型化、復雜化、高速化和自動化方向發展,在提高生產率、降低成本、節約能源、減少廢品率、保證產品質量等方面具有很大的優勢.

但是,由于故障所引起的災難性事故及其所造成的對生命與財產的損失和對環境的破壞等也是很嚴重的，這就使得人們對諸如航空航天器、核電站、熱電廠及其他大型化工設備的可靠性、安全性提出了越來越高的要求。除了在設計與制造階段,通過改進可靠性設計、研究和應用新材料、新工藝以及加強生產過程中的質檢控制措施提高系統的可靠性與安全性外，提高系統可靠性與安全性的另一個重要途徑就是對系統的工作狀態進行實時的監測與診斷，從而實現對設備的有效控制，并對災難性故障的發生進行預警，為采取相應的補救措施提供有效的信息。故障診斷理論就是為了滿足對系統可靠性和安全性要求的提高，減少并控制災難性事故的發生而發展起來的。因此,故障診斷理論的發展必將促進故障監測和監控系統的快速發展與廣泛應用，從而可以進一步的提高系統運行的可靠性與安全性，并由此產生巨大的經濟和社會效益.而滾動軸承是旋轉機械最重要的零部件之一,也是旋轉機械中的易損零件.據統計旋轉機械的故障有30％是由軸承故障引起的,軸承的故障會導致機器劇烈振動和產生噪聲，甚至會引起設備的損壞.因此,對滾動軸承故障的診斷分析,在生產實際中尤為重要.滾動軸承診斷方法有倒頻譜分析、特征參數分析法、沖擊脈沖法、包絡分析法、小波分析等.振動分析是對滾動軸承進行狀態監測和故障診斷的常用方法。一般方式為:利用數據采集器在設備現場采集滾動軸承振動信號并儲存，傳送到計算機，利用振動分析軟件進行深入分析，從而得到滾動軸承各種振動參數的準確數值，進而判斷這些滾動軸承是否存在故障.1滾動軸承的故障形式滾動軸承在正常情況下，長時間運轉也會出現疲勞剝落和磨損。而制造缺陷、對重偏差大、轉子不平衡、基礎松動、潤滑油變質等因素會加速軸承的損壞。疲勞剝落滾動軸承的內外滾道和滾動體交替進入和退出軸承區域，這些部件因長時間承受交變載荷的作用，首先從接觸表面以下最大交變切應力處產生疲勞裂紋，繼而擴展到接觸表面在表面產生點狀剝落,逐步發展到大片剝落,稱之為疲勞剝落。磨損長時間運轉使軸承的內外滾道和滾動體表面不可避免的產生磨損，持續的磨損使軸承間隙增大,振動和噪聲增加。潤滑不良和硬質顆粒進入滾道會加速軸承的磨損。斷裂當軸承所受載荷、震動過大時，內外圈的缺陷位置在滾動體的反復沖擊下，缺陷逐步擴展而斷裂。銹蝕水分或酸堿性物質直接侵入會引起軸承銹蝕。當軸承內部有電流通過時，在滾道和滾動體的接觸點處引起電火花而產生電腐蝕，在表面上形成搓板狀的凹凸不平。擦傷由于軸承的內外滾道和滾動體表面上的微觀凸起或硬質顆粒使接觸面受力不均，在潤滑不良、高速重載工況下，因局部摩擦產生的熱量造成接觸面局部變形和摩擦焊合，嚴重時表面金屬可能局部融化，接觸面上作用力將局部摩擦焊接點從基體上撕裂。2滾動軸承的失效形式軸承失效通常劃分為四個階段：第一階段：在軸承失效的初始階段，故障頻率出現在超聲頻段。有多種信號處理手段能夠檢測到這些頻率,如峰值能量gSE、應力波PeakVue、包絡譜ESP、沖擊脈沖SPM等.此時，軸承故障頻率在加速度譜和速度頻譜圖上均無顯示。

第二階段：輕微的軸承故障開始激起軸承元件的固有頻段，一般在500～2KHz范圍內。同時該頻率還作為載波頻率調制軸承的故障頻率。起初只能觀察到這個頻率本身，后期表現為在固有頻率附近出現邊頻。此時，軸承仍可安全運轉。第三階段:軸承故障頻率的諧波開始出現，邊頻帶數目逐漸增多。諧波有時會比基頻更早被發現。峰值能量gSE、應力波PeakVue、包絡譜ESP、沖擊脈沖SPM所測故障頻率幅值顯著升高。加速度頻譜圖上也可能觀察到軸承故障的高次諧波。此時需要停機檢修.第四階段:在加速度和速度頻譜圖上均能看到軸承故障頻率的基頻和高次諧波，并伴隨有轉速頻率的邊頻帶，各種手段所測頻譜圖的基底噪音水平升高，繼而軸承故障頻率開始消失被隨機振動或噪音代替。能明顯聽到故障軸承產生的噪聲。此時軸承已處于危險狀態。3故障分析方法3.1倒頻譜分析法倒頻譜分析也稱為二次頻譜分析，是對信號x（t）作進一步的譜分析而得到的，通過對滾動軸承典型故障的振動信號功率譜和倒頻譜的比較分析,可知倒頻譜能將主要的信息從復雜的頻率成分和噪聲中識別出來,能較好地辨別出故障特征頻率和其它特征頻率.在相關文獻中采用倒頻譜分析技術準確，快速地判定故障發生在軸承滾動體上。3.2特征參數分析法3.2.1時域特征參數分析時域的特征參數分析包括有效值、峰值、峰值因子、峭度指標等方法。有效值是指振動振幅的均方根值，表現滾動軸承振動的瞬時值隨著時間在不斷地進行變化，可用于檢測表面皺裂無規則振動波形的異常,但對表面剝落或傷痕等具有瞬變沖擊振動的異常是不適用的；峰值是在某個時間內振幅的最大值，對瞬時現象也可得出正確的指示值，對滾動體對保持架的沖擊及突發性外界干擾或灰塵等原因引起的瞬時振動比較敏感；峰值因子是峰值與有效值的比，該值適用于點蝕類故障的診斷.通過對峰值因子值隨時間變化趨勢的監測，可以有效地對滾動軸承進行早期預報，并能反映故障的發展趨勢；峭度指標Kv定義為歸一化的4階矩,對于其振幅滿足正態分布規律的無故障軸承,其峭度指標值約為3，隨著故障的出現和發展，峭度指標值具有與峰值因子類似的變化趨勢；3.2.2頻域特征參數分析當軸承無故障運行時,能量基本上集中在低頻段;有故障時，故障引起的沖擊力或摩擦力激發起軸承的高頻振動,能量向中頻段及高頻段轉移。信號的功率譜反映了信號的能量隨頻率的分布情況,即反映了信號中的頻率成分以及各頻率成分的能量大小情況。由此可以看出,通過描述功率譜中主頻帶位置的變化及譜能量分布的分散程度，可以較好地描述信號頻域特征的變化。頻域參數主要有重心頻率、均方頻率、均方根頻率、頻率方差、頻率標準差等。3.3沖擊脈沖法（SPM法）滾動軸承存在缺陷時,如有疲勞剝落、裂紋、磨損和滾道進入異物時，會發生沖擊，引起脈沖性振動。沖擊脈沖的強弱反映了故障的程度，它還和軸承的線速度有關。目前，基于該原理的故障診斷設備還廣泛應用于工廠之中。在有關文獻中，作者對傳統SPM的檢測方法進行改進,成功地建立聚丙烯造粒機滾動軸承的在線監測儀器系統，并在現場運行中成功檢測出軸承的運行故障，避免重大事故的發生。3。4包絡分析法包絡分析是目前診斷軸承和齒輪故障的最有效方法。包絡分析是一種基于濾波檢波的振動信號處理方法.包絡分析在進行頻譜分析之前，首先對振動信號進行高通或帶通濾波,濾掉低頻成分,然后對信號進行包絡解調，提取附載在高頻載波信號上的低頻調制信號。最后經過低頻濾波，濾掉高頻載波,剩下包絡之后的低頻振動信號.目前，常用的包絡解調分析方法有：寬帶解調技術、共振解調技術、選頻解調技術、Hilbert解調技術等。3。5小波分析小波分析是繼傅里葉分析之后,在20世紀80年代開始逐漸發展成熟起來的一個有力的信號分析工具。滾動軸承的故障特征信號比較弱，被淹沒在高頻振動和噪聲中不容易分辨，然而經典的功率譜方法又難以檢測出信噪比較低的故障特征信號，并且對微弱的故障特征信號不敏感,影響了診斷的可靠性和精確性。小波分析具有多尺度性和“數學顯微鏡”特性，這使得小波分析能識別振動信號中的突變信號.并且小波變換的空間局部化性質用來來分析信號的奇異性是非常有效的.小波變換可以對振動信號進行不同層度的分解,獲取信號不同尺度的輪廓信息和細節信息,其反映了信號的本質信息從而為識別故障特征信號和其干擾信號提供了可能。四、案例分析

4.1電力機車滾動軸承診斷案例分析

當一個發生局部損傷的軸承運行時，由于滾動體的不斷滾動,在接觸損傷時會發生周期性的沖擊信號，但在故障的早期階段，這些特征往往淹沒于噪聲之中，很難分辨，這為更大的故障發生留下了隱患。因此需要及時發現故障并排除，保證機械設備的安全運行。本節中將基于改進相鄰系數法的多小波降噪方法應用于機車滾動軸承的早期故障診斷中，致力于提取強噪聲背景下的微弱故障特征。

這里所檢測的客運型電力機車走行部的滾動軸承與1節中為同一軸承，軸承參數如表1所示,損傷如圖1所示。測試時，采樣頻率為12800Hz，軸承轉速為481r／rain。可計算外圈的故障特征頻率f=53Hz,而相應的周期即為18．9ms。

采集到的時域振動信號如圖1所示.可以看到，噪聲強度很大,淹沒了特征信息，通過時域信號很難分辨出存在沖擊。首先采用FFT與譜峭度方法分析信號。其中,譜峭度方法是近年來發展起來

的一種有效提取故障特征的方法,該方法通過對信號進行分解獲得多個不同頻率

中心與帶寬的頻帶,并在這樣的頻帶中依據峭度選擇敏感頻帶，并濾波獲得所關心的信號，從時域及頻域分別檢測故障.圖2為信號的頻譜。圖2中顯示頻譜中頻率內容非常豐富，覆蓋了從低頻到高頻的范圍，而這其中沒有太突出的頻率成分，因此很難通過頻域直接獲得故障的特征信息。圖2為采用譜峭度方法濾出的峭度最高的頻段，帶寬為800Hz,中心頻率為6000Hz。從圖2中可以看到，在［o．03s，0．08s]以及［o．16s，0．23s］之間存在較為明顯的沖擊,而其他位置的沖擊并沒有被準確地提取。因而,在圖2中出現了53Hz中的譜線，但譜峰并不是很突出,而且由于譜峭度運算中的下抽樣運算影響了平方包絡譜的精度，造成頻率分辨率下降，因此，通過該結果來判斷故障存在并不嚴密。其次，采用Db8單小波分別結合硬閾值、軟閾值及傳統相鄰系數法來對該信

號進行降噪。圖3為采用Db8單小波硬閾值的降噪結果.盡管圖3中沖擊特征較為突出，但在

［o．1ls，0．15s]之間的特征卻在閾值處理時被誤認為是噪聲而置零了。而且，在t=0．21s附近出現了一條干擾線，這是對噪聲不能合理抑制造成的。圖3為Db8單小波軟閾值降噪的結果。在圖3中[0．05s，0．15s—]內的沖擊均不能分辨出來，結果比較模糊.圖3中采用Db8單小波傳統相鄰系數法降噪的結果要好于上面兩種方法,沒有出現無關的干擾沖擊，但［o．1ls，0．17s］區間內的沖擊仍然比較微弱，難以識別.接下來GHM多小波用于對該軸承信號分解并降噪。

閾值降噪的結果。圖4中沖擊較為明顯,但無關的沖擊也較多，這些無關信息干擾了對故障的判斷。其中，采用GHM多小波軟閾值的結果與圖4中類似，由于軟閾值對系數的收縮作用，特征不夠突出。而圖4中相鄰系數法有效地抑制了無關沖擊，但對于幾個微弱沖擊的提取仍然不夠好.

最后，采用基于改進相鄰系數法的多小波降噪方法對該信號進行分析，如

圖4所示。可以看到，該方法不僅準確地提取出所有的沖擊特征，而且對于無關的干擾信息的抑制也很成功,清晰地體現出外圈故障造成的周期性沖擊特征,周期18．9ms也驗證了該方法的有效性.4.2軸承振動分析實例在長期生產過程的狀態監測中發現，滾動軸承的運轉狀態在其使用過程中有一定的規律性，并且重復性非常好。正常優質軸承在開始使用時，振動幅值和噪聲均比較小，但頻譜有些散亂(圖1）這可能是由于制造過程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。圖1運行一段時間后，振動幅值和噪聲維持一定水平，頻譜非常單一，僅出現一、二倍頻。極少出現三倍工頻以上頻譜(圖2),軸承狀態非常穩定，進入穩定工作期。圖2繼續運行一段時間后,軸承幅值和噪聲開始增大（圖3），有時出現異響,但振動增大的變化較緩慢，此時，軸承峭度值由2。303突然達到33。47，可認為軸承出現初期故障。這時，就要對該軸承進行嚴密監測,密切注意其變化.圖34。3滾動軸承實際診斷要點在實際狀態監測中，往往只需判斷滾動軸承好壞，能用多長時間.我們在現場診斷中，采用有量綱參數與無量綱參數相結合，可快速判斷出軸承故障，即采用振動速度結合軸承峭度值進行綜合診斷。當兩個條件均超過標準時,我們判斷軸承存在故障。。

另外，當監測到滾動軸承低頻振動非常大時,排除機組不對中、不平衡、結構松動、基礎共振等結構性因素后，即使無滾動軸承特征頻率，也應對滾動軸承進行檢修。4。4軸承滾動體故障診斷案例

圖11為含有一個滾動體損傷時采集的振動數據波形，此時滾動體的損傷程

度是直徑0．18mm、深0．28mm。此時,軸承的回轉速度為1798r／min，則軸承回轉頻率f=29．97Hz，根據式(3．4．17)計算得到的滾動體損傷特征頻率f=119．49Hz。

圖12為振動信號分解到尺度3的8個第二代小波包的能量分布.圖12中序號為8的小波包能量最大，它所對應的頻帶為5250~6000Hz，圖13為該小波包的包絡譜，最大譜峰對應的頻率正是滾動體損傷特征頻率廠f。當滾動體表面出現損傷時，如點蝕,損傷部分通過軸承內圈和外圈滾道時，會產生沖擊振動，由

于滾動軸承通常具有徑向間隙，根據損傷部分與內圈或外圈發生的位置不同，會發生振幅調制。

4.5軸承滾動體故障定量診斷案例

一滾動軸承在軸承試驗臺上進行測試，滾動軸承型號為552732QT，振動加速度傳感器安裝于軸承外圈的垂直朝上位置,軸的轉速為503r／min，采樣頻率為12．8kHz.用3．4．1節的第二代小波包解調方法進行三層分解分析測得的振動信號。圖14為振動信號八個分解頻帶的時域重構信號，d31、d32、…、d38分別表示第三層的第一個頻帶、第二個頻帶、……、第八個頻帶的重構信號。圖15為振動信號由小到大依次為軸承保持架、輪對踏面、軸承滾動體、軸承外圈和軸承內圈故障特征頻率處對應的解調譜分貝值。由圖15可以看出,在第六頻帶fd36的解調譜中軸承滾動體故障特征頻率對應分貝值為23．8854dB，超出了預警值，表明滾動軸承的滾動體存在缺陷。結論滾動軸承是各種旋轉機械中應用最廣泛的一種通用機械零件，它是機器最易損壞的零件之一.旋轉機械的故障有30％是由軸承引起的.可見軸承的好壞對機器的工作狀況影響很大。我們應重視滾動軸承故障診斷技術的發展,更好的運用故障診斷理論涉及到實踐中去而解決困難。【參考文獻】[1］鐘秉林，黃仁.機械故障診斷學[M]。北京機械工業出版社，2007［2］朱泉。滾動軸承狀態監測與故障診斷實用技巧.論文，2007［3]鄭洋。小波變換在旋轉機械故障檢測中的應用研究[J］.機械應用與研究,2008［4］