尖峰能量技術(shù)對滾動軸承故障的有效評估

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(1.中國石油大學(xué)(北京)， 北京 102249； 2.克拉瑪依職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 新疆 克拉瑪依 834000)

設(shè)計計算

尖峰能量技術(shù)對滾動軸承故障的有效評估

王迪1，孫立強1，2，朱紅波2，魏耀東1，李凡2，程劍鋒2

(1.中國石油大學(xué)(北京)， 北京 102249； 2.克拉瑪依職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 新疆 克拉瑪依 834000)

為了有效提取出掩蓋在滾動軸承振動中的加速度沖擊信號，提出了運用尖峰能量技術(shù)進行振動數(shù)據(jù)分析，并通過介紹滾動軸承故障發(fā)展4個階段下尖峰能量幅值和尖峰能量圖譜的不同，從而判斷軸承故障特征。結(jié)合某廠裝置實際檢修情況，通過選用振動烈度、加速度有效峰值、尖峰能量幅值、尖峰能量頻譜圖及gIE趨勢圖對100AYⅡ120×2型懸壁式離心泵進行了故障分析，準確地評估出軸承故障原因是滾動軸承保持架發(fā)生故障，可有效地指導(dǎo)人員制定相應(yīng)的維修計劃，降低催修成本。

滾動軸承； 尖峰能量技術(shù)； 故障診斷

滾動軸承在旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最為廣泛，同時也是最易損壞的元件之一。大約30%的旋轉(zhuǎn)機械故障都與滾動軸承有關(guān)，其運行的質(zhì)量對整體裝置的平穩(wěn)運行有很大的影響[1]。滾動軸承故障診斷的方法有很多，如光纖監(jiān)測法、油液分析法及接觸電阻診斷法[2]，其中基于振動信號的分析方法最為常用[3]。此方法中很多時域分析和幅值分析是對時間的平均，所以對表面裂紋、剝落或坑蝕等具有瞬時沖擊振動的異常不十分的敏感。文中對能夠更有效地診斷滾動軸承故障的尖峰能量技術(shù)做了簡單介紹，以供同行借鑒[4]。

1 尖峰能量技術(shù)

尖峰能量技術(shù)是美國羅克韋爾一恩泰克公司的專利技術(shù)，對于高頻沖擊能量更加敏感(專利號6868368)[5]。

振動尖峰能量是短時間內(nèi)金屬與金屬之間碰撞和隨機振動產(chǎn)生的沖擊能量。振動尖峰能量技術(shù)是通過帶通濾波器過濾掉低頻振動，如轉(zhuǎn)子不平衡、聯(lián)軸器不對中、底座及支架松動以及電力波動等故障信號，同時也將由極小微紋引起的高頻率信號過濾掉，從而提取出在一定頻率范圍內(nèi)的振動信號并進行相應(yīng)處理的技術(shù)方法。

1.1尖峰能量處理過程

軸承在正常工作狀態(tài)下往往是高速重載，其內(nèi)部存在缺陷時會產(chǎn)生一系列的高頻沖擊振動，其中加速度傳感器對于高頻沖擊更加敏感，通過加速度傳感器采集振動數(shù)據(jù)后，再通過一個帶通濾波器，高通濾波器過濾掉6個界限的頻率，分別為100 Hz、200 Hz、500 Hz、1 000 Hz、2 000 Hz、5 000 Hz，低通濾波器過濾掉高于65 kHz頻率，過濾后的信號通過一峰峰值檢波器，從而輸出一系列鋸齒形信號波形信號，最后通過快速傅里葉變換得到尖峰能量頻譜及幅值。尖峰能量技術(shù)處理高頻沖擊信號流程圖見圖1。

圖1 尖峰能量技術(shù)處理高頻沖擊信號流程圖

1.2尖峰能量技術(shù)特點

滾動軸承常用診斷方法有加速度頻譜分析法、倒頻譜分析法、時頻分析法及包絡(luò)譜分析法等。這些方法中，沒有任何一種信號處理方法像尖峰能量技術(shù)這樣能夠有效提取出掩蓋在低頻振動中微弱的沖擊信號。

尖峰能量技術(shù)與傳統(tǒng)的包絡(luò)譜分析法相似但也不同，尖峰能量技術(shù)是對調(diào)制解調(diào)后的鋸齒狀的波形進行相應(yīng)變換，獲得與軸承故障特征頻率相對應(yīng)的尖峰能量圖譜。而包絡(luò)譜分析法則是先通過希爾伯變化再通過低通濾波來調(diào)制故障信號，此方法缺點是同時衰減了波形峰值，不如尖峰能量技術(shù)對故障沖擊敏感。

2 滾動軸承故障發(fā)展規(guī)律

滾動軸承如果在運行過程中發(fā)生了故障，將可能導(dǎo)致其它設(shè)備部件損壞的連鎖反應(yīng)，如果不及時停機更換后果將不堪設(shè)想。因此，只有了解滾動軸承故障發(fā)展規(guī)律，才能在其失效最后階段前進行修理。但早修、晚修都會造成經(jīng)濟的浪費。

軸承失效是一個時間累積的過程，除了少數(shù)情況如異物、雜質(zhì)進入等，一般其失效形式可以分為軸承失效萌芽階段、軸承失效輕微階段、軸承失效嚴重階段、軸承失效最后階段這4個階段，分別對應(yīng)的軸承振動信號響應(yīng)為軸承超聲頻率振動階段、軸承固有頻率振動階段、軸承故障頻率及其倍頻振動階段以及軸承隨機寬帶振動階段[6]。

2.1軸承失效萌芽階段

軸承失效的萌芽階段稱為第1階段。此階段溫度、噪聲一切正常，最早期出現(xiàn)的問題表現(xiàn)在超聲頻率的異常，其頻率范圍開始為250～350 kHz，隨故障發(fā)展，頻率范圍下移到20～60 kHz。

通過尖峰能量幅值和尖峰能量頻譜是否變化來確認軸承是否進入失效的第一階段，而第一階段的加速度頻譜圖基本上除了基頻及其倍頻外，無軸承故障特征表現(xiàn)[7]。

2.2軸承失效輕微階段

軸承失效的輕微階段可稱為第2階段。此階段的溫度不變，噪聲略有增加，軸承產(chǎn)生輕微缺陷，由此產(chǎn)生的沖擊激起了軸承各部分元件的固有頻率振動或軸承托架及壓蓋等支承部件的共振，頻率范圍一般為20～500 kHz。

此階段的振動尖峰能量值有所增大，尖峰能量頻譜圖也更加突出，而加速度頻譜圖中僅出現(xiàn)固有頻率成分。

2.3軸承失效嚴重階段

軸承失效嚴重階段可稱為第3階段。此階段的溫度略有升高，噪聲較大，耳朵可以明顯聽到，軸承故障特征頻率開始顯現(xiàn)。隨著時間的推移，更多的故障頻率及其倍頻出現(xiàn)，圍繞這些故障頻率及其諧波邊頻帶的數(shù)量也逐步增多，軸承故障特征頻率一般為0～1 kHz。

振動尖峰能量值將達到報警值，尖峰能量頻譜圖中軸承的故障特征頻率及其諧波峰值更加清晰。加速度頻譜圖出現(xiàn)固有頻率、故障特征頻率及其倍頻，且其周圍邊頻帶頻率增多。

2.4軸承失效最后階段

軸承失效最后階段可稱為第4階段。此階段的溫度較高，噪聲更大，軸承故障特征頻率和固有頻率及其倍頻逐漸被隨機寬帶高頻噪聲振動取代，振動尖峰能量值將不穩(wěn)定，尖峰能量值可能會減小，尖峰能量頻譜圖主要是隨機寬帶高頻的噪聲振動，并無明顯的峰值存在，在此狀態(tài)下運行可能會發(fā)生災(zāi)難性的事故。

分析滾動軸承故障發(fā)展的4個階段可以看出，在第3階段后期更換軸承是較為合理的，這樣可以最大限度地保證軸承的使用壽命。第3階段尖峰能量幅值和尖峰能量頻譜圖有最明顯的特征，清晰地表達出滾動軸承失效具體特征是內(nèi)圈、外圈、保持架、滾動體故障。在解決滾動軸承故障方面，基于振動信號的尖峰能量分析法有更好的優(yōu)勢。

3 診斷案例

某廠裝置中有1臺沈陽水泵廠生產(chǎn)的2級懸臂式離心泵，型號為100AYⅡ120×2，靠近對輪端軸承型號為6310，葉輪端軸承型號為6212。

對此離心泵長期進行數(shù)據(jù)采集，傳感器采用的是美國CTC公司生產(chǎn)的AC102-1A型加速度傳感器，其靈敏度為100 mV/g。加速度傳感器測點布置示意圖見圖2。根據(jù)傳感器布置情況，對輪端為測點1，葉輪端為測點2，H代表水平方向，V代表垂直方向[8]。

圖2 加速度傳感器測點布置圖

根據(jù)ISO-2372設(shè)備振動國際標準以及結(jié)合該廠的實際情況，將該離心泵各項參數(shù)的報警區(qū)間設(shè)置如下。

(1)振動烈度值，即速度的有效值在0～4.5 mm/s為運行良好，在4.5～7.0 mm/s為運行一般，在7.0～11.0 mm/s為黃色警告，大于11.0 mm/s為紅色禁止。

(2)加速度有效峰值在0～30 m/s2為運行良好，在30～40 m/s2為黃色警告，超過40 m/s2為紅色禁止。

(3)尖峰能量值gIE只要超過0.5，就代表有較大沖擊振動，即報警[9]。

振動烈度值、加速度有效峰值以及尖峰能量值對于離心泵的不同故障各有側(cè)重，只要其中任何一個幅值超過了報警值，該離心泵都應(yīng)該停機檢修。

3.1振動信號幅值分析

2013-10-24對該離心泵進行各項振動數(shù)據(jù)采集，發(fā)現(xiàn)速度有效值、加速度有效峰值數(shù)據(jù)都在報警范圍之內(nèi)，只有測點2V的尖峰能量值報警，數(shù)值為1.02。

2013-11-06再次對離心泵振動數(shù)據(jù)進行復(fù)查，發(fā)現(xiàn)1V和2V的尖峰能量值都升高，超過了報警值且較為嚴重，然而其它值都在報警范圍內(nèi)，兩次數(shù)據(jù)采集結(jié)果見表1。

表1 2013-10-24和2013-11-06離心泵振動數(shù)據(jù)表

從表1中所列的振動數(shù)據(jù)可以看出，加速度沖擊故障發(fā)展很快，然而速度的有效值較為平緩，都小于4.5 mm/s，但加速度有效峰值都有上升的趨勢，如2013-10-24中1V的加速度有效峰值為29.67 m/s2，2013-11-06中1V的加速度有效峰值則上升到29.76 m/s2，基本接近黃色報警值。由此可以簡單推斷，不是由轉(zhuǎn)子故障如不平衡、不對中、彎曲、局部腐蝕等引起的泵體振動，而是由突發(fā)性高頻沖擊引起的振動。

3.2振動信號圖譜分析

對現(xiàn)場采集到的振動信號進行尖峰能量圖譜分析，并和計算所得的滾動軸承故障特征頻率進行對比，如果內(nèi)圈故障特征頻率、外圈故障特征頻率、滾珠故障特征頻率及保持架故障特征頻率中任何一個故障特征頻率或其倍頻在尖峰能量圖譜上表現(xiàn)為峰值，則可判定該軸承該部件出現(xiàn)故障。

3.2.1軸承故障特征頻率計算

軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體及保持架的故障特征頻率如下[10]：

(1)

其中

式中，BPFI為內(nèi)圈故障特征頻率，BPFO為外圈故障特征頻率，BSF為滾珠故障特征頻率，F(xiàn)TF為保持架故障特征頻率，Hz；Z為滾動體數(shù)，個；D為軸承節(jié)徑，d為滾動體直徑，mm；α為接觸角，(°)；f為轉(zhuǎn)子基頻，Hz；n為轉(zhuǎn)速，n=2 980 r/min。

測點1的軸承型號為6310，將Z1=8、D1=81.99 mm、d1=19.03 mm、α1=0、f1=49.667 Hz帶入式(1)中，可得到BPFI1=244.8 Hz，BPFO1=152.6 Hz，BSF1=101.2 Hz，F(xiàn)TF1=19.1 Hz。

測點2的軸承型號為6212，將Z2=10、D2=86.49 mm、d2=15.88 mm、α2=0、f2=49.667 Hz帶入式(1)中，可得BPFI2=293.9 Hz，BPFO2=202.8 Hz，BSF2=130.7 Hz，F(xiàn)TF2=20.3 Hz。

3.2.22013-10-24尖峰能量圖譜分析

2013-10-24測得的離心泵滾動軸承2V方向加速度沖擊尖峰能量圖譜分析結(jié)果見圖3。

圖3 2013-10-24測得離心泵滾動軸承2V方向加速度沖擊尖峰能量圖譜

依照圖1的故障診斷分析流程圖，2013-10-24的2V尖峰能量值達到1.02，超標。

從圖3中可以看出，保持架故障特征頻率1倍頻(20.3 Hz)、2倍頻(40.6 Hz)和3倍頻(60.9 Hz)剛好落到在最高的譜峰處，gIE值分別為0.03、0.09、0.07，軸承其它故障特征頻率及其諧波沒有明顯的峰值。根據(jù)速度有效值、加速度有效峰值均未超標以及尖峰能量幅值及圖譜可以判斷是軸承保持架發(fā)生了故障，而且軸承故障可能處于第3階段初期。如果條件允許應(yīng)當停機檢修，但是由于現(xiàn)場環(huán)境限制，決定繼續(xù)觀察，分析采集數(shù)據(jù)，一旦數(shù)據(jù)有上升趨勢再采取措施。

3.2.3尖峰能量趨勢圖分析

從2013-11-06再次采集的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，離心泵滾動軸承1V和2V的尖峰能量值都已經(jīng)超標，gIE值分別達到了0.61和1.14，其中兩個測點在2013年的gIE趨勢圖見圖4。

圖4 離心泵軸承兩個測點處2013年的gIE趨勢圖

從圖4中可以較清晰地看出，12 d時間里尖峰能量值是呈上升趨勢，而且增幅都比較大，這種增速是很危險的。

3.2.4后期尖峰能量圖譜分析

2013-11-06測得的離心泵滾動軸承測點1及測點2的尖峰能量圖譜見圖5。

根據(jù)圖5a可以看出，保持架故障特征頻率1倍頻(19 Hz)、3倍頻(57 Hz)剛好落在最高的譜峰處，gIE值都為0.03，其它諧波頻譜除2倍頻以外也都落到譜峰處。2013-10-24分析的2V尖峰能量值主要是保持架的故障頻率及其諧波落到了峰值處，且2倍的諧波是最大的。2013-11-06保持架的尖峰能量1倍頻gIE值從0.03上升到0.08，3倍頻gIE值上升到0.09且為最大。

圖5 2013-11-06測點1及測點2的尖峰能量圖譜

3.2.5討論與分析

對于測點1，即滾動軸承6310在2013-10-24的尖峰能量值并不是很大，軸承可能處于第2階段。2013-11-06時尖峰能量值超標，經(jīng)過對尖峰能量圖譜分析發(fā)現(xiàn)保持架故障頻率特征比較吻合，可以推斷滾動軸承6310處于軸承失效第3階段初期，可能是保持架發(fā)生了故障。

對于測點2，即滾動軸承6212在2013-10-24的尖峰能量值已經(jīng)超標，經(jīng)過對尖峰能量圖譜的分析，該軸承保持架可能出現(xiàn)故障并且處于軸承失效的第3階段初期。2013-11-06再次測量時，尖峰能量值上升而且嚴重超標，經(jīng)過對尖峰能量圖譜的分析發(fā)現(xiàn)，保持架故障頻率及其諧波均在峰值處，可以推斷滾動軸承6212處于軸承失效第3階段末期，必須要停機檢修。

軸承其它零部件內(nèi)圈、外圈及滾動體的故障特征頻率及其諧波沒有明顯的峰值，由此可以斷定導(dǎo)致該離心泵產(chǎn)生較大振動的原因是滾動軸承保持架發(fā)生了故障，雖然gIE值反映了沖擊能量的大小，但是隨著后期故障的發(fā)展特別是到了軸承第4階段，gIE值可能會有所下降[11]，振動烈度和加速度峰值卻會上升的很快，所以對設(shè)備進行有效的故障判斷，應(yīng)該結(jié)合振動烈度、加速度有效峰值和加速度沖擊gIE值來看，而不能單純地通過一個數(shù)據(jù)的幅值大小來判斷設(shè)備的運行好壞[12]。

3.3維修驗證

2013-11-07對該懸臂式離心泵進行檢修，發(fā)現(xiàn)軸承箱內(nèi)潤滑油已經(jīng)被氧化發(fā)黑，對輪端軸承保持架發(fā)生了變形，葉輪端軸承即測點2處軸承6212已經(jīng)發(fā)生了嚴重損壞，保持架已經(jīng)發(fā)生了斷裂，見圖6。

圖6 離心泵滾動軸承損壞情況

從圖6可知，如果再不及時更換此軸承，有可能會引起如轉(zhuǎn)子彎曲、密封破損等其它故障。此次預(yù)知性故障判斷有效，為離心泵的維修提供了強有力的保證。

4 結(jié)論

(1)此次離心泵故障的評估及維修說明了雖然振動烈度、加速度的有效峰值沒有超標，但是軸承已經(jīng)發(fā)生了嚴重損壞，如果不及時發(fā)現(xiàn)可能會引起泵體其他故障。由此也驗證了尖峰能量圖譜分析優(yōu)于常規(guī)的分析方法，可以較好地判斷出軸承的故障零部件[14]。

(2)通過尖峰能量圖譜圖可以準確判斷離心泵軸承故障發(fā)生的原因和部位，結(jié)合gIE趨勢圖可更清晰地判斷出振動發(fā)展的趨勢，以便采取相應(yīng)的解決辦法。

(3)基于尖峰能量技術(shù)的滾動軸承故障診斷方法可以較早地發(fā)現(xiàn)滾動軸承的有關(guān)故障，有助于提高相關(guān)企業(yè)的離線監(jiān)測效率，降低維修成本，尖峰能量技術(shù)對于診斷滾動軸承故障具有重要的參考價值和意義[15]。

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(許編)

EffectiveEvaluationofPeakEnergyTechnologyforRollingBearingFault

WANGDi1,SUNLi-qiang1,2,ZHUHong-bo2,WEIYao-dong1,LIFan2,CHENGJian-feng2

(1. School of Chemical Engineering, China University of Petroleum (Beijing), Beijing 102249, China; 2. Karamay Vocational & Technical College, Karamay 833400, China)

In order to extract the acceleration shock signal in the vibration of rolling bearing effectively, the vibration data analysis of using the technique of peak energy is proposed, and by introducing the different of the peak energy amplitude and peak energy spectrum in the four stages of fault development of rolling bearing, as to judge the characteristics of bearing fault. Combined with the actual maintenance of a plant unit, the fault analysis of 100AY II 120 ×2 centrifugal pump is carried out by using the vibration intensity, the effective peak of acceleration, the peak energy amplitude, the peak energy spectrum diagram and the gIE trend chart, so it can assess the causes of fault bearing accurately and guide the staff to formulate the corresponding maintenance plan.

rolling bearing; peak energy technology; fault diagnosis

TQ050.1； TE969

B

10.3969/j.issn.1000-7466.2017.02.004

1000-7466(2017)02-0019-06

2016-10-16

王 迪(1986-)，男，黑龍江鶴崗人，在讀博士，主要從事故障診斷工作。