基于振動尖峰能量和頻譜分析的滾動軸承劣化程度評估

董玉瓊，馬波，馮坤，張?jiān)迤?/p>

(1.北京化工大學(xué) 診斷與自愈工程研究中心，北京 100029；2. 中國石油吉林石化公司 煉油廠，吉林 吉林 132022)

隨著故障診斷技術(shù)研究的不斷深入，傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析方法日趨完善[1-2]，但對于正在運(yùn)行的設(shè)備，這些方法得到的僅是設(shè)備的故障原因，而人們更加關(guān)心當(dāng)前所用設(shè)備的劣化程度和可靠性。隨著企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大、自動化程度的提高，企業(yè)對設(shè)備的長期運(yùn)轉(zhuǎn)、維檢修周期的合理安排提出了更高的要求，特別是大型石化企業(yè)和風(fēng)力發(fā)電企業(yè)，非計(jì)劃停機(jī)對企業(yè)生產(chǎn)影響非常大。

一臺1.5 MW的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)，塔架高達(dá)70 m左右，如果軸承發(fā)生故障，僅拆裝費(fèi)用就高達(dá)70萬元，而且風(fēng)機(jī)的停機(jī)還會給風(fēng)場的生產(chǎn)帶來巨大的損失[3]，因此，準(zhǔn)確判斷軸承劣化程度，制定合理的檢修計(jì)劃已經(jīng)成為關(guān)系企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方面。據(jù)統(tǒng)計(jì)，石化企業(yè)設(shè)備故障維修和停機(jī)損失費(fèi)用已占到生產(chǎn)成本的30%～40%[4]，維修不足或不能預(yù)測故障是設(shè)備運(yùn)行期間發(fā)生故障的原因，定性、主觀或經(jīng)驗(yàn)的維修決策和維修任務(wù)制定造成故障維修資源(占55%)和預(yù)防性維修資源(占31%)花費(fèi)過大[5]。

為此以滾動軸承為研究對象，提出了一種振動尖峰能量(gSE)與頻譜分析相結(jié)合的軸承劣化程度評估方法，可對運(yùn)行中軸承的劣化程度進(jìn)行有效評估。

1 軸承劣化規(guī)律

軸承使用過程中會發(fā)生劣化(或稱損傷)，這是一個(gè)隨使用時(shí)間而積累的過程，當(dāng)劣化發(fā)展到一定程度后，軸承不能完成其正常的使用功能，即軸承失效。劣化過程中伴隨有振動的變化，一般分為4個(gè)階段，即超聲振動階段、軸承固有頻率振動階段、軸承故障頻率及其倍頻振動階段和隨機(jī)寬帶振動階段。

第1階段為故障的萌芽階段，溫度及噪聲均正常，在頻譜上很難看到軸承故障頻率，但振動尖峰能量及其頻譜有所征兆。第2階段軸承處于輕微故障狀態(tài)，溫度正常，噪聲略有增大，在頻譜上很難看到軸承故障頻率，出現(xiàn)軸承自振頻率，振動尖峰能量有所增大，其包絡(luò)譜也更加突出。第3階段溫度略升高，可耳聽到噪聲，頻譜上可以看到軸承故障頻率及其諧波和邊帶，振動尖峰能量比第2階段變得更大，包絡(luò)譜也更加突出，此時(shí)可以用肉眼觀察到磨損。第4階段溫度明顯升高，噪聲強(qiáng)度增大，振動尖峰能量迅速增大，包絡(luò)譜中離散的軸承故障頻率和自振頻率開始消失，被隨機(jī)的寬帶高頻“噪聲振動”取代，軸承處于故障最后階段。

由以上分析可以看出，在軸承故障發(fā)展階段，僅靠單一的尖峰能量或振動頻譜無法準(zhǔn)確判斷軸承故障部位及其劣化程度。振動尖峰能量與頻譜分析相結(jié)合不僅可以在軸承故障發(fā)展的初始階段檢測到故障信息，并且可以跟蹤軸承故障發(fā)展，在隨后的階段中反映軸承不同的故障狀態(tài)。因此，提出了基于尖峰能量與振動頻譜分析相結(jié)合的軸承劣化程度評估方法。

2 劣化程度評估方法

2.1 評估流程

振動尖峰能量和頻譜分析相結(jié)合的劣化程度評估方法是利用基于能量算子的尖峰能量法和Fourier變換對軸承振動信號進(jìn)行分析，提取運(yùn)行中軸承的振動尖峰能量及頻譜特征，結(jié)合軸承不同劣化階段振動信號特征變化規(guī)律對軸承的劣化程度進(jìn)行評估，確定軸承的劣化程度及更換時(shí)機(jī)，其評估流程如圖1所示，主要步驟為：

圖1 軸承劣化程度評估流程

(1)信號獲取與軸承故障類型的判斷。通過傳感器測取軸承工作過程中的振動信號，根據(jù)是否存在沖擊脈沖判斷故障類型。

(2)信號分析和特征提取。利用基于能量算子的尖峰能量法對損傷類故障振動信號進(jìn)行包絡(luò)分解，得到振動尖峰能量(gSE)；利用Fourier變換對振動信號進(jìn)行分析，得到振動頻譜。

(3)軸承狀態(tài)評估。利用步驟(2)中提取的軸承振動信號的尖峰能量和頻譜特征，對比軸承不同劣化階段的振動信號特征變化規(guī)律進(jìn)行分析，評估軸承的劣化程度，指導(dǎo)生產(chǎn)維修決策。

2.2 基于能量算子的尖峰能量法

尖峰能量法是20世紀(jì)70年代后期為檢測軸承故障而提出的方法。尖峰能量是指非常短暫的沖擊能量，一般為短暫時(shí)間內(nèi)由金屬碰撞和隨機(jī)振動所產(chǎn)生并通過機(jī)械結(jié)構(gòu)外傳的振動能量(如鋼球在溝道上的微小裂縫處發(fā)生的短暫的、周期性的機(jī)械沖擊)的一種量化表示。

本例在傳統(tǒng)尖峰能量法的基礎(chǔ)上，結(jié)合了一種改進(jìn)能量算子的包絡(luò)方法[8]，其信號處理過程如圖2所示。

圖2 基于能量算子的尖峰能量信號處理過程

[a(t)ω(t)]2。

(1)

對于離散信號，能量算子采用差分定義為

ψd[x(n)]=x2(n)-x(n-1)·x(n+1)。

(2)

根據(jù)文獻(xiàn)[7]得到改進(jìn)的計(jì)算離散時(shí)間信號能量算子的實(shí)際公式為

(3)

(4)

以此為基礎(chǔ)，采用了文獻(xiàn)[10]提出的基于小波包變換與能量算子相結(jié)合的尖峰能量分析框架，如圖3所示。其中,WPT為采用提升方法的小波包變換；EJn為第J層小波包絡(luò)分解系數(shù)，n=0,1,…,2J-1；U為計(jì)算小波包變換系數(shù)能量；MAX為求最大值函數(shù)；IWPT為重構(gòu)小波包系數(shù)；ψd為能量算子包絡(luò)分析；a為幅值包絡(luò)分析的結(jié)果；ω為頻率包絡(luò)分析的結(jié)果。

圖3 基于小波變換與能量算子包絡(luò)分析框架

2.3 軸承不同劣化階段振動信號的特征量化

軸承失效4個(gè)階段的振動信號特征可量化為表1所示的軸承劣化規(guī)律。一般當(dāng)?shù)降?階段后期時(shí)，現(xiàn)場需要結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況合理安排更換故障軸承。

表1 軸承失效規(guī)律

3 實(shí)例分析

對實(shí)際工程中的2套軸承進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)2套軸承在尖峰能量譜中均出現(xiàn)了故障特征頻率成分，但利用振動尖峰能量和頻譜分析特征相結(jié)合的方法可以判斷出一個(gè)處于第3階段前期，可以繼續(xù)運(yùn)行；另一個(gè)處于第3階段后期，需結(jié)合生產(chǎn)情況安排停機(jī)檢修。

3.1 軸承處于失效前期劣化程度評估

某重油催化裂化裝置機(jī)組測點(diǎn)布置如圖4所示，渦輪機(jī)通過齒輪箱帶動懸臂泵運(yùn)轉(zhuǎn)，循環(huán)熱水泵選用大流量低揚(yáng)程型水冷泵，工作轉(zhuǎn)速為1 480 r/min。1～8號測點(diǎn)均為軸承，其中7號軸承型號為SKF NU324E圓柱滾子軸承，其參數(shù)為：滾子直徑Dw=34 mm，滾子組節(jié)圓直徑Dpw=188 mm，接觸角α=0°，滾子數(shù)Z=13。經(jīng)計(jì)算，該軸承外圈故障頻率為131 Hz，內(nèi)圈故障頻率為189 Hz，滾子故障頻率為66 Hz，保持架故障頻率為10 Hz。循環(huán)水泵與聯(lián)軸節(jié)之間的7號軸承測點(diǎn)的振動加速度時(shí)域波形均出現(xiàn)顯著的沖擊脈沖信號，脈沖間隔7.62 ms，下面為具體的分析過程。

圖4 機(jī)組測點(diǎn)布置圖

利用互成90°的2個(gè)電渦流傳感器獲取7號軸承的振動信號，該軸承徑向加速度時(shí)域波形存在明顯的沖擊脈沖信號，初步判斷軸承存在表面損傷類故障。

對7號軸承的振動信號進(jìn)行基于能量算子的尖峰能量法分析，得到振動尖峰能量包絡(luò)譜和趨勢圖，如圖5所示，尖峰能量包絡(luò)譜中存在131 Hz及其倍頻的成分，此頻率成分與該軸承計(jì)算所得的外圈故障特征頻率一致，因此，可以初步判斷為7號軸承外圈故障導(dǎo)致振動波形異常。

圖5 7號軸承振動尖峰能量分析圖

對7號軸承的振動信號進(jìn)行Fourier變換得到加速度頻譜如圖6所示，該軸承加速度頻譜中的頻率成分仍主要集中在500 Hz～20 kHz范圍內(nèi)的固有頻率階段。從圖5b可以看出，該軸承近一個(gè)月以來能量趨勢平穩(wěn)，能量值在1 g′S以下，而且現(xiàn)場反映該泵軸承聲音、出口壓力、附屬部件均未見異常。對照表1軸承失效規(guī)律分析發(fā)現(xiàn)，此振動尖峰能量和頻譜特征與軸承失效第3階段前期基本吻合。綜上所述，可以判斷該軸承只是出現(xiàn)了較輕微的損傷，還不需要立即更換。

圖6 7號軸承加速度頻譜圖

將評估結(jié)論與實(shí)際經(jīng)濟(jì)因素、機(jī)組目前的維修計(jì)劃等因素綜合考慮[11]，建議在保證潤滑的情況下繼續(xù)對該軸承進(jìn)行監(jiān)測。

該軸承繼續(xù)運(yùn)行，直到3個(gè)月后故障進(jìn)一步發(fā)展，對其進(jìn)行了更換。此實(shí)例說明，基于振動尖峰能量和頻譜相結(jié)合的分析方法準(zhǔn)確評估出了軸承的較輕劣化程度，可以指導(dǎo)企業(yè)合理延緩對該軸承的檢修。

3.2 軸承處于失效后期的劣化程度評估

某連續(xù)重整裝置機(jī)組測點(diǎn)布置如圖7所示，電動機(jī)通過膜片式聯(lián)軸節(jié)帶動懸臂再生風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)。再生風(fēng)機(jī)工作轉(zhuǎn)速為2 750 r/min，該機(jī)組再生風(fēng)機(jī)與聯(lián)軸節(jié)之間靠近聯(lián)軸節(jié)一側(cè)的3號軸承測點(diǎn)振動出現(xiàn)明顯上升趨勢，由0.7 mm/s增大到3.2 mm/s，3號軸承型號為SKF 6224 C3深溝球軸承，其參數(shù)為：鋼球直徑Dw=30 mm，球組節(jié)圓直徑Dpw=167 mm，接觸角α=0°，鋼球數(shù)Z=9。經(jīng)計(jì)算，該軸承外圈、內(nèi)圈、鋼球及保持架故障特征頻率分別為169，243，123和18 Hz。

圖7 機(jī)組測點(diǎn)布置圖

利用互成90°的2個(gè)電渦流傳感器獲取3號軸承的振動信號，該軸承徑向加速度時(shí)域波形顯現(xiàn)明顯的沖擊脈沖信號，初步判斷軸承存在表面損傷類故障。

對3號軸承的振動信號進(jìn)行基于能量算子的尖峰能量法分析，該軸承2月22日(故障初期)及3月1日(故障后期)的振動尖峰能量包絡(luò)譜和趨勢圖如圖8和圖9所示。對比2幅尖峰能量包絡(luò)譜可以看出，該軸承在20，252.5及272.5 Hz及其倍頻處的幅值明顯增大，同時(shí)出現(xiàn)大量20 Hz倍頻及其噪聲頻率的成分。經(jīng)過計(jì)算，軸承故障頻率成分中存在保持架特征頻率(20 Hz)及其倍頻、內(nèi)圈特征頻率(252.5 Hz)、保持架和內(nèi)圈特征頻率之和(272.5 Hz)及其倍頻(實(shí)際分析得到的故障特征頻率同理論計(jì)算的差別系計(jì)算誤差及頻率分辨力影響所致)。保持架故障頻率本身很少以基頻出現(xiàn)，往往調(diào)制其他頻率，造成以保持架故障頻率為間隔的邊帶[12]。因此，初步判斷3號軸承為內(nèi)圈故障導(dǎo)致振動異常。

圖8 3號軸承振動尖峰能量頻譜圖

圖9 3號軸承振動尖峰能量趨勢圖

對3號軸承的振動信號進(jìn)行Fourier變換得到如圖10所示的速度頻譜圖，從圖中可以看出該軸承速度譜中已出現(xiàn)保持架和內(nèi)圈特征頻率之和及其多個(gè)倍頻成分，且邊帶清晰可見。從圖9的振動尖峰能量趨勢圖可以看出，該軸承近10天能量趨勢上升明顯，能量值由0.6 g′S增長到接近2 g′S，并且在該軸承處有較刺耳的現(xiàn)場噪聲。對照表 1發(fā)現(xiàn)，此振動尖峰能量和頻譜特征與軸承失效的第3階段后期一致。綜上所述，建議結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況合理安排更換。

圖10 3號軸承2011年3月1日(故障后期)振動頻譜圖

更換軸承后再次開機(jī)，發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)3號軸承振動異常和噪聲問題均得到了解決，波形及頻譜也恢復(fù)正常(圖11)，對更換下來的軸承進(jìn)行拆解，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)圈嚴(yán)重磨損，并且多處剝落。檢修結(jié)果說明振動尖峰能量和頻譜相結(jié)合的分析方法準(zhǔn)確評估出了軸承故障較嚴(yán)重的劣化程度，可以指導(dǎo)企業(yè)及時(shí)安排更換軸承。

圖11 檢修前、后3號軸承振動頻譜對比圖

4 結(jié)束語

振動尖峰能量及頻譜成分會隨軸承劣化的發(fā)展而變化，僅靠單一的特征對軸承故障發(fā)展階段進(jìn)行識別，很難準(zhǔn)確判斷軸承損傷部位及劣化程度。對實(shí)際使用中的軸承進(jìn)行故障分析診斷證明，振動尖峰能量和頻譜相結(jié)合的分析方法可以更加準(zhǔn)確地對故障軸承的劣化程度進(jìn)行評估，指導(dǎo)企業(yè)合理安排維修計(jì)劃，優(yōu)化維修周期，降低維修成本，提高設(shè)備可靠性和利用率。