浅析振动分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用

摘要： 　　振动分析技术在滚动轴承故障诊断中已日臻成熟。本文从轴承特征频谱理论和实践经验出发，对滚动轴承常见故障的特征、原因及检测方法进行了分析。力求通过对振动分析技术基础理论的研究和实践，解决好生产设备中存在的故障隐患。 关键词： 　　轴承　故障　原因　诊断 　　振动分析技术日渐成熟，已广泛运用到设备管理中。特别是石油化工领域应用的更为广泛。滚动轴承是石油化工旋转设备中应用最广的机械零件，也是最易损坏的元件之一。旋转机械的许多故障都是与滚动轴承有关。轴承的工作好坏对机械的工作状态有很大的影响，其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声，甚至造成设备损坏。通过实践我们对振动分析系统在滚动轴承的故障分析和诊断认识有了进一步提高。下面对滚动轴承在实际生产中故障和诊断技术研究方面取得的经验介绍给大家，希望得到专家和同志们的批评指正。 一、 滚动轴承的故障原因 　　滚动轴承的早期故障是滚子和滚道剥落、凹坑、破裂、腐蚀和杂物嵌入。产生的原因包括搬运粗心，安装不当、不对中、轴承倾斜、轴承选型不正确、润滑不足或密封失效、负载不合适以及制造缺陷。总之滚动轴承的损伤形式复杂而多样的，表1－1列出滚动轴承的主要损伤形式及其原因。 表1－1　滚动轴承的主要损伤形式及产生原因表1－1　滚动轴承的主要损伤形式及产生原因 二、 滚动轴承故障频谱特征和波形特点及其诊断方法 2，1滚动轴承故障的频谱和波形特征 （1）径向振动在轴承故障特征频率及其低倍频处有波峰，若有多个同类型故障（内滚道、外滚道等），则在故障特征频率的低倍频处有较大的峰值。 （2）内滚道故障特征频率有边带，边带间隔为1倍频的倍数。 （3）滚动体特征频率处的边带，边带间隔为保持架故障特征频率。 （4）在加速度频谱的中高区域若有峰群突然生出，表明有疲劳故障。 （5）径向诊断时域波形有垂直复冲击迹象（有轴向负载时，轴向振动波形与径向相同，或者其波峰系数大于5，表明故障产生了高频冲击现象）。 2，2滚动轴承的故障诊断方法 　　滚动轴承的振动信号分析故障诊断方法分为简易诊断和精密诊断两种。简易诊断的目的是初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障；精密诊断的目的是要判断在简易诊断中被认为是出现故障轴承的故障类别及原因。由于滚动轴承自身的特点，一旦损坏，普通维修很难修复，大多采用更换的维修方式进行处理；而精密诊断的主要作用是理论研究和在特殊场合（例如无配件的情况下）判定设备能够坚持运行的时间。提高设备的使用效率。所以一般情况我们采用轴承简易诊断方法就可以满足日常设备维护的需要。因此下面我重点介绍轴承的简易诊断法。 2、2、1简易诊断法 （1）振幅值诊断法 这里所说的振幅值指峰值XP、平均值X（对于滚动轴承来讲，应是加1K高通后测得的值）。峰值反映的是某时刻振幅的最大值，因而它使用像表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障。另外，对于转速较低的情况（如300rpm以下），也常采用峰值进行诊断。从参数的选取上来讲，一般的检测仪器的峰值测量都采用加速度峰值。 均值是对时间平均的，它的诊断效果与峰值基本一样，其优点是测量值比较稳定；因而它适用于像缺油、磨损之类的振幅随时间缓慢变化的故障诊断。一般用于转速较高的情况，参数一般都选择加速度均值。 （2） 波形指标诊断法 波形指标定义为峰值与均值之比（XP｜X）。该值用于滚动轴承简易诊断的有效指标之一。当XP｜X过大时，表明滚动轴承可能有点蚀；而XP｜X值过小时，则有可能发生了磨损。 （3） 峰值指标诊断法 峰值指标定义为峰值与均方根值之比（XP｜XRMS）。该值用于滚动轴承简易诊断的优点在于它不受轴承尺寸、转速及载荷的影响，也不受传感器、放大器变化的影响。该值用于点蚀类故障的诊断，通过对峰值指标随时间变化趋势的检测，可以有效地对滚动轴承进行早期预报，并能反应故障的发展变化趋势。当滚动轴承无故障时，峰值指标为一个较小的稳定值，一旦轴承出现了损伤，则会产生冲击信号，振动峰值明显增大，但此时均方根值尚明显的增大，故XP\Xrms 增大；故当故障不断扩展，峰值逐渐达到极限值后，均方根值则开始增大，XP｜XRMS逐步减小，直至恢复到无故障的大小。 （4） 概率密度诊断法 无故障诊断滚动轴承的振动概率密度曲线是典型的正态分布曲线，而且一旦出现故障，则概率密度曲线可能出现偏斜或分散的现象。 （5） 峭度系数诊断法 振幅满足正态分布规律的无故障轴承，其峭度值约为3。随着故障的出现和发展，峭度值具有与波峰因数类似的变化趋势。此方法的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，主要适用于点蚀类故障的诊断。 2,2，2滚动轴承的精密诊断方法简介 　　包络解调分析法： 　　包络解调的概念，许多故障的振动信号表现为幅度调制，一般其载波信号是系统自由振荡信号及各种干扰信号频率，而调制信号即包络线多为故障信号，包络解调就是对信号进行解调分离提取出包络信号，再分析它的特征频率和幅值。就能准确可靠地诊断出轴承和齿轮的疲劳缺齿和剥落。对于滚动轴承的诊断是将由加速度传感器获得的加速度信号经过1KHZ的高通滤波器去除低频信号后，对其进行包络处理，将调制信号移至低频，最后进行频谱分析，以找出信号的特征频率。 三、　应用实例 华锦集团公司采暖给水泵检测报告 设备名称：注水泵 设备编号：2# 测点名称：泵B 采样时间：2003\10\24\ 09:58:26 数据类型： 加速度 频谱图： 诊断结论： 1、 从时域图谱看其疏密较为均匀； 2、 从频域图谱中轴承出现疲劳后，在250Hzg到500Hz 这一频带上出现大量峰群值。可判断出该设备转子组件可能松动或轴承间隙是否超差；需要进一步观察。 　　通过频谱分析的方法来判断滚动轴承的故障有时会比较困难，主要原因是由于滚动轴承的制造、材质等方面原因，使得特征频率与理论计算值有所区别。因此在检测时要注意以下几点： 1、 确认故障特征频率处有峰，表明存在该种故障，若还有明显的倍频成份，表明故障严重。 2、 确认内滚道故障特征频率处不但有峰，还有间隔为1X的边频，表明有内滚道故障。 3、 确认滚动体故障特征频率处不但有峰，还有边频，表明滚动体有故障。 4、 确认高频区域有峰群出现，表明有疲劳故障。若有轴向负载，则应注意轴向振动，轴向振动与径向振动有类似特征。 5、 时域波形，可能有重复冲击现象，但很小。重复频率等于故障特征频率。 结束语： 　　旋转机械诊断技术在科学家和工程师们不断努力该技术已日渐成熟，在石油化工领域应用也越来越广泛。如今面临的问题是如何深入研究该技术，开发其潜能，将旋转机械事故消灭在萌芽之中。华锦化工集团的尿素二氧化碳压缩机（102－J）在2005-10-11,10：43分突然出现“轴封泄漏”的故障，轴向、径向振值瞬时超标，而此前，如果设备动态监测人员及时发现故障隐患将会避免此类突发事件。所以，重视对旋转机械故障诊断技术研究，将为安全生产提供有力的保障。