基于振動和聲發(fā)射技術(shù)的滾動軸承故障分析

朱 靜，鄧艾東，錢丹陽，翟一萌，龍 磊

(1.東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院，江蘇 南京 210000；2.中國能源建設(shè)集團安徽電力設(shè)計院有限公司，安徽 合肥 230601)

0 引言

滾動軸承是風(fēng)力發(fā)電機組傳動系統(tǒng)的重要組成部分。由于風(fēng)電機組長期在惡劣的氣候條件和交變載荷工況下全天候運行，導(dǎo)致軸承故障高發(fā)。滾動軸承的常見損壞類型主要包括：疲勞剝落、磨損、裂紋、斷裂、壓痕、銹蝕和膠合等。滾動軸承故障類型多且多源故障并發(fā)，因此診斷難度較大[1-4]。

振動分析是旋轉(zhuǎn)機械故障檢測的常用方法[5]。在故障早期，因故障激發(fā)的振動信號微弱，人們難以從信號的時頻域參數(shù)中獲得判斷故障的有效信息。聲發(fā)射(acoustic emission，AE)是指物體受到形變時內(nèi)部出現(xiàn)不穩(wěn)定的應(yīng)力分布，當(dāng)應(yīng)變能積累到一定程度時，能量以瞬時彈性波的形式向外釋放的現(xiàn)象。由于部件的摩擦、撞擊、變形和裂紋都會產(chǎn)生大量的聲發(fā)射信號[6-8]，因此聲發(fā)射技術(shù)是一種有效的滾動軸承故障檢測方法[9-10]。本文以風(fēng)電傳動系統(tǒng)模擬試驗臺中的滾動軸承為研究對象，分別通過振動分析系統(tǒng)和聲發(fā)射檢測系統(tǒng)對軸承裂紋故障進行檢測，分析和比較了不同軸承裂紋程度時的振動與聲發(fā)射信號的故障特征。

1 試驗裝置

風(fēng)電傳動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模擬試驗臺如圖1所示。驅(qū)動電機模擬風(fēng)輪轉(zhuǎn)矩輸入，經(jīng)過二級齒輪傳動后連接負(fù)載電機。為模擬風(fēng)輪轉(zhuǎn)速的時變特性，采用變頻器對電機轉(zhuǎn)速進行控制。該試驗臺可模擬滾動軸承、齒輪箱常見故障時軸承、主軸和齒輪箱的振動狀況。本文對滾動軸承的裂紋故障進行研究，在兩個滾動軸承的內(nèi)徑中分別加工寬度為0.5 mm和0.8 mm的裂紋。在軸承座兩側(cè)安裝聲發(fā)射傳感器和加速度振動傳感器，分別采集軸承裂紋故障的聲發(fā)射和振動信號。加速度傳感器的靈敏度為100 mV/g，聲發(fā)射傳感器采用PAC- UT1000低頻寬帶傳感器。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模擬試驗臺

2 滾動軸承故障的制備

采用電火花加工技術(shù)，在內(nèi)圈加工寬度為0.8 mm的裂紋來模擬滾動軸承故障。隨后在軸承兩側(cè)的測試點分別安裝聲發(fā)射和振動傳感器。

本試驗主要研究滾動軸承的內(nèi)圈故障。內(nèi)圈故障特征頻率的計算公式如下：

(1)

式中：fn為主軸轉(zhuǎn)頻；z為滾動軸承滾珠個數(shù)；d為滾珠直徑，mm；D為軸承節(jié)徑，mm；α為軸承接觸角，(°)。

所選用的滾動軸承參數(shù)參考UC210滾動軸承的出廠參數(shù)，軸承節(jié)徑為70 mm，滾珠直徑為12.7 mm，接觸角為0°，滾珠個數(shù)為10個。當(dāng)滾動軸承寬度為10 r/min和1 000 r/min時，根據(jù)式(1)計算得到內(nèi)圈故障特征頻率分別為0.984 5 Hz、98.45 Hz。

3 振動和聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

3.1 振動信號采集系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

設(shè)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)頻為fn，軸承滾子個數(shù)為n，則每轉(zhuǎn)一周沖擊信號頻率為nfn。本文設(shè)最大分析頻率為沖擊信號頻率的32倍頻，則根據(jù)采樣頻率定理，采樣頻率fs應(yīng)滿足：

fs≥2×n×fn×32

(2)

式中：n為滾珠個數(shù)，本文n為10。

(3)

3.2 聲發(fā)射信號采集系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

聲發(fā)射采集系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置對捕捉與分析聲發(fā)射信號具有重要作用。針對本文試驗系統(tǒng)，聲發(fā)射參數(shù)設(shè)置如下。

①門檻：由于采集的是連續(xù)聲發(fā)射信號，背景噪聲會在采集的每個時刻不斷變化波動，所以將門檻設(shè)置成浮動門檻，使得門檻隨著背景噪聲的波動而波動。門檻設(shè)為45 dB，浮動門寬設(shè)為15 dB。

②前置放大器增益：前置放大器增益設(shè)為40 dB。

③模擬濾波器：模擬濾波器下限設(shè)為系統(tǒng)默認(rèn)值1 kHz，上限設(shè)為400 kHz。

④波形設(shè)置：由于分析的是波形流，只需設(shè)定采樣頻率，本文設(shè)為500 ks/s。

⑤預(yù)觸發(fā)時間：預(yù)觸發(fā)時間隨采樣率的變化而變化。由于采樣率設(shè)為500 ks/s，預(yù)觸發(fā)時間則隨系統(tǒng)變化為2.048 ms。

⑥記錄長度：記錄長度反映了波形流的長度，即波形流的采樣時間，這需要根據(jù)試驗條件而定。傳感器固定在軸承座上，內(nèi)圈裂紋隨著內(nèi)圈的轉(zhuǎn)動而轉(zhuǎn)動，依次和滾動體發(fā)生撞擊產(chǎn)生應(yīng)力波。若采樣時間過短，傳感器采集到的就可能是裂紋與滾動體撞擊過程中的局部信息，不能很好地反映裂紋與所有滾動體均發(fā)生沖擊時的完整過程。因此，至少需要采集滾動軸承旋轉(zhuǎn)的一個周期。

本文將試驗條件下的驅(qū)動軸轉(zhuǎn)速設(shè)為100 r/min和1 000 r/min。為了獲取轉(zhuǎn)動一周的波形流，根據(jù)軟件的實際設(shè)置條件，時間分別記錄為600.64 ms和60 ms。波形流點數(shù)分別記錄為2 750 464和50 176。波形流時間長度分別記錄為5 500 ms和100 ms。

⑦觸發(fā)方式：選擇基于撞擊的觸發(fā)，信號可根據(jù)閾值的設(shè)定自行觸發(fā)采集。

4 試驗數(shù)據(jù)分析

①無故障狀態(tài)。

圖2為無故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=10 r/min)。

圖2 無故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=10 r/min)

圖2(a)聲發(fā)射波形信號平穩(wěn)，無明顯雜波。圖2(b)包絡(luò)譜的顯著頻率幅值約為0.000 2，遠(yuǎn)小于滾動軸承的轉(zhuǎn)動頻率幅值。圖2(c)振動波形波動不明顯。圖2(d)包絡(luò)譜圖未呈現(xiàn)明顯幅值。

圖3是無故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=1 000 r/min)。傳動系統(tǒng)由主軸、滾動軸承、齒輪箱和聯(lián)軸器等多個機械部件組成。當(dāng)傳動系統(tǒng)運行在無故障狀態(tài)下時，由機械內(nèi)部結(jié)構(gòu)引發(fā)的振動波形和頻譜幅值小，波動不明顯。包絡(luò)譜圖中也未呈現(xiàn)顯著頻率幅值。

圖3 無故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=1 000 r/min)

② 0.5 mm寬裂紋故障狀態(tài)。

本試驗將滾動軸承B處的正常軸承換成帶有0.5 mm寬裂紋故障軸承，分析在兩種轉(zhuǎn)速下的聲發(fā)射和振動波形及包絡(luò)譜圖。圖4為0.5 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=10 r/min)。由圖4(a)、圖4(b)所示的AE信號可知，波形出現(xiàn)明顯沖擊。這是由于裂紋和滾動體撞擊引發(fā)高能量應(yīng)力波，能夠初步辨識有故障產(chǎn)生。隨著主軸不斷旋轉(zhuǎn)，波形沖擊對裂紋和滾動體撞擊具有一定周期性，信號在實際傳輸過程中的多徑效應(yīng)使得圖4(a)的波峰參差不齊，其間隔也雜亂無規(guī)律。包絡(luò)譜的顯著頻率幅值約為0.000 2，與無故障時的頻率幅值接近。這是因為在低轉(zhuǎn)速下，機械固有的噪聲使得軸承因故障而產(chǎn)生的噪聲被淹沒，無法提取軸承的故障特征頻率。

圖4 0.5 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=10 r/min)

由試驗可知，當(dāng)轉(zhuǎn)速為10 r/min時，0.5 mm寬裂紋的輕微故障可以被聲發(fā)射波形敏感檢出，振動信號對于低轉(zhuǎn)速下的輕微故障幾乎沒有反應(yīng)。

將主軸轉(zhuǎn)速升至1 000 r/min后，測取信號。圖5為0.5 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=1 000 r/min)。與圖4(a)信號相比，圖5(a)時域波形明顯出現(xiàn)大幅度的沖擊現(xiàn)象。這是因為隨著轉(zhuǎn)速的提升，滾動體與內(nèi)外圈之間摩擦力度加大，所釋放的應(yīng)力能量增加。與圖3(a)相比，時域波形呈現(xiàn)明顯的周期性沖擊，包絡(luò)譜圖5(b)中，幅值最大的頻率為97.66 Hz，與理論故障特征頻率相近。

圖5 0.5 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=1 000 r/min)

圖5(c)、圖5(d)所示的振動信號與圖3(c)、圖3(d) 存在一定的差異性，波形幅值明顯提高且出現(xiàn)連續(xù)性的沖擊。但振動信號的包絡(luò)譜圖未表現(xiàn)出明顯周期性或故障特征頻率。

由試驗可知，在高轉(zhuǎn)速輕微故障情況下，振動信號和AE信號都有所反應(yīng)。AE信號可明顯判斷故障類型，振動信號的波形有很大的改變，但未能準(zhǔn)確顯示故障特征頻率。

③ 0.8 mm寬裂紋故障狀態(tài)。

本試驗將滾動軸承B處的0.5 mm故障軸承換成帶有0.8 mm寬裂紋故障軸承，測取AE和振動信號。圖6(a)、圖6(b)是0.8 mm裂紋故障在10 r/min轉(zhuǎn)速下的AE波形及包絡(luò)譜，與同轉(zhuǎn)速下0.5 mm裂紋故障相比，差異較小，未能看出明顯變化特征。

圖6(c)、圖6(d)為振動波形和包絡(luò)譜，與同轉(zhuǎn)速下0.5 mm裂紋故障相比，波形變化不明顯，包絡(luò)譜未呈現(xiàn)明顯周期性和顯著頻率。

圖6 0.8 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=10 r/min)

調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速至1 000 r/min，圖7為0.8 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖。將圖7(a)與無故障狀態(tài)的圖3(a)相比可以看出，AE波形波動較大，沖擊明顯。與0.5 mm故障狀態(tài)的圖5(a)相比，波形幅值增至原來的2～3倍，周期性更加明顯。由數(shù)據(jù)包絡(luò)譜可見，在0.8 mm故障狀態(tài)下，實際故障特征頻率為97.75 Hz，與內(nèi)圈理論故障特征頻率相近，可準(zhǔn)確判斷故障的部位。

將此時的振動波形和包絡(luò)譜圖7(c)、圖7(d)與圖5(c)、圖5(d)相比，波形幅值有所增加。由包絡(luò)譜圖同樣可看出，故障特征頻率與內(nèi)圈理論故障特征頻率相近。

圖7 0.8 mm裂紋故障狀態(tài)下波形及包絡(luò)譜圖(v=1 000 r/min)

由以上試驗得出，在裂紋故障加深時，低轉(zhuǎn)速下，振動和聲發(fā)射信號都未呈現(xiàn)明顯的差異；但在高轉(zhuǎn)速的情況下，采用聲發(fā)射和振動技術(shù)都能準(zhǔn)確地檢測出故障類型，并能敏感地檢測故障程度。

5 結(jié)束語

本文選取了兩種轉(zhuǎn)速，分別檢測有無故障時振動、聲發(fā)射波形及包絡(luò)譜圖，結(jié)果如下。

在10 r/min低轉(zhuǎn)速下，有無故障的振動波形差異較小，無法通過振動信號判斷軸承故障及故障類型。而對比有無故障的AE波形流發(fā)現(xiàn)，帶裂紋軸承在運行時的沖擊會產(chǎn)生大量聲發(fā)射尖峰信號，且尖峰能量的大小和尖峰的密集程度在不同裂紋寬度時也有差異。幅值增大并產(chǎn)生明顯波動。

在1 000 r/min高轉(zhuǎn)速、0.5 mm裂紋故障情況下，AE信號可明顯判斷故障類型；振動信號的波形有很大的改變，但未能準(zhǔn)確顯示出故障特征頻率。

聲發(fā)射信號與調(diào)制信號無關(guān)，包絡(luò)譜分析時不受邊頻帶的影響，因此對聲發(fā)射信號作包絡(luò)分析可以有效地分析信號的故障特征頻率。

聲發(fā)射有利于故障早期及低轉(zhuǎn)速下的檢測。聲發(fā)射和振動相結(jié)合的方法，可以更全面地監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)，可作為振動故障檢測技術(shù)的補充。

[1] 廖輝.基于振動信號的滾動軸承故障檢測系統(tǒng)[D].洛陽：河南科技大學(xué),2014.

[2] 嚴(yán)俊.大型風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)故障診斷及狀態(tài)監(jiān)測研究[D].天津:天津工業(yè)大學(xué),2011.

[3] 陳宇.污染物對軸承使用壽命的影響[J].軸承，2000(1)：39-42.

[4] 馬魯.風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)關(guān)鍵機械部件的故障檢測方法研究[D].上海：上海電機學(xué)院,2016.

[5] 李舜酩,郭海東,李殿榮.振動信號處理方法綜述[J].儀器儀表學(xué)報,2013,34(8):1907-1908.

[6] LIU X,LIU H,YANG J,et al.Improving the bearing fault diagnosis efficiency by the adaptive stochastic resonance in a new nonlinear system[J].Mechanical Systems & Signal Processing,2017,96(2):58-76.

[7] 孟傳民,鄧艾東,蔣章,等.轉(zhuǎn)子碰摩故障的聲發(fā)射與振動特征分析[J].汽輪機技術(shù)，2010,52(6):443-444.

[8] 周艷玲,楊德斌,徐金梧,等.基于聲信號的軸承故障診斷方法[J].振動與沖擊,2002,21(2):21-23.

[9] 袁俊,沈功田,吳占穩(wěn),等.軸承故障診斷中的聲發(fā)射檢測技術(shù)[J].無損檢測,2011,33(4):5-6.

[10]杜靜.風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)故障預(yù)警與健康管理[J].金屬鑄鍛焊技術(shù),2011,40(23):211-212.