楊云飛，王進(jìn)名，于小龍，肖 操，馬弋哲

（海洋石油工程股份有限公司，天津 300457）

0 引言

在許多機(jī)械設(shè)備中，滾動(dòng)軸承是不可或缺的一部分。軸承的工作環(huán)境一般比較惡劣，從而導(dǎo)致其極易受到損害[1]，因此及早發(fā)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障隱患并準(zhǔn)確識(shí)別故障發(fā)生位置具有重要意義。

振動(dòng)分析是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的常用方法[2]，主要是利用振動(dòng)信號(hào)波形的峰值、波形因數(shù)、脈沖因子、裕度因子、峭度系數(shù)等各種時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)，以及各種解調(diào)技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行初步診斷來(lái)確認(rèn)故障與否，進(jìn)一步分析則是對(duì)于在初步診斷中被認(rèn)為出現(xiàn)故障的滾動(dòng)軸承，利用各種現(xiàn)代信號(hào)處理方法判斷其故障類型及原因。但是振動(dòng)信號(hào)常常被淹沒(méi)在復(fù)雜的環(huán)境噪聲中，對(duì)于早期故障往往不能清晰識(shí)別；聲發(fā)射是材料表面或內(nèi)部受到形變或結(jié)構(gòu)破壞時(shí)釋放出瞬態(tài)能量波的現(xiàn)象[3]，能直接反映滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)。聲發(fā)射信號(hào)頻率高（幾十千赫茲以上），相較于振動(dòng)信號(hào)能有效抑制低頻噪聲的干擾，因而對(duì)于故障的早期識(shí)別具有一定優(yōu)勢(shì)[4]。

本文以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象，分別通過(guò)聲發(fā)射和振動(dòng)技術(shù)對(duì)軸承裂紋故障進(jìn)行檢測(cè)，分析和比較了外圈和滾動(dòng)體故障軸承在不同轉(zhuǎn)速下的聲發(fā)射與振動(dòng)信號(hào)的故障特征。

1 試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)裝置

滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)臺(tái)由變速驅(qū)動(dòng)電機(jī)、軸承、齒輪箱、軸、偏重轉(zhuǎn)盤和調(diào)速器等組成，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速可調(diào)范圍為75～1450 r/min（圖1）。本試驗(yàn)分析的軸承裂紋故障的聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)通過(guò)聲發(fā)射和加速度振動(dòng)傳感器采集，傳感器分別安裝在軸承座的兩側(cè)[5]。

圖1 滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)臺(tái)

1.2 試驗(yàn)軸承

試驗(yàn)采用滾動(dòng)軸承的型號(hào)為N205EM，軸承內(nèi)徑為25 mm、外徑為52 mm，滾珠直徑7.5 mm，節(jié)徑為39 mm，滾珠數(shù)為12個(gè)，接觸角α=0°。

1.3 試驗(yàn)方法

利用電火花分別在軸承的外圈和滾動(dòng)體打出溝槽來(lái)模擬故障，聲發(fā)射信號(hào)采集利用聲發(fā)射數(shù)字信號(hào)處理卡PCI-2 和微型計(jì)算機(jī)，聲發(fā)射傳感器為WD寬帶傳感器。振動(dòng)信號(hào)采集利用比利時(shí)LMS 公司的SCADAS Mobile 數(shù)采前端，LMS Test.Lab 模態(tài)測(cè)試分析軟件，振動(dòng)傳感器為PCB 傳感器。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中聲發(fā)射采樣頻率為1 MHz，振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為8192 Hz。

將驅(qū)動(dòng)軸轉(zhuǎn)速分別設(shè)為180 r/min、240 r/min、300 r/min、360 r/min、420 r/min、600 r/min、720 r/min、900 r/min、1080 r/min和1200 r/min，采集聲發(fā)射信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)并進(jìn)行分析。

2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1 信號(hào)時(shí)域分析

信號(hào)時(shí)域分析指在時(shí)域內(nèi)對(duì)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算、相關(guān)性分析等處理，信號(hào)時(shí)域分析簡(jiǎn)單直觀，一般選用聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)共同的特征參數(shù)峰值、峭度系數(shù)和裕度因子來(lái)進(jìn)行對(duì)比。

2.1.1 峰值

信號(hào)波形中的最大幅值稱為峰值。當(dāng)滾動(dòng)軸承出現(xiàn)劃痕、點(diǎn)蝕、剝落等故障時(shí)，會(huì)表現(xiàn)為瞬時(shí)沖擊性信號(hào)，故障越嚴(yán)重軸承運(yùn)轉(zhuǎn)造成的沖擊越大、信號(hào)的峰值越大，所以峰值對(duì)該情況的檢測(cè)效果較為理想。

軸承正常狀態(tài)、滾動(dòng)體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下峰值的變化曲線如圖2 所示，信號(hào)峰值隨著轉(zhuǎn)速的增加均有增大趨勢(shì)，但低轉(zhuǎn)速下各狀態(tài)信號(hào)峰值幾乎不可辨；至于聲發(fā)射信號(hào)，故障狀態(tài)和正常狀態(tài)的峰值差值隨轉(zhuǎn)速的增加逐漸變大，特別是滾動(dòng)體故障時(shí)峰值遠(yuǎn)大于正常狀態(tài)。振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)出的規(guī)律類似，不同的是除滾動(dòng)體故障的信號(hào)峰值明顯高于正常狀態(tài)，外圈故障信號(hào)峰值和正常狀態(tài)無(wú)明顯差別。

圖2 不同轉(zhuǎn)速下軸承峰值的變化曲線

2.1.2 峭度系數(shù)

峭度系數(shù)表示波形的平緩程度，用于描述變量的分布。它是一個(gè)無(wú)量綱參數(shù)，與軸承轉(zhuǎn)速、載荷、尺寸等無(wú)關(guān)，但對(duì)沖擊信號(hào)較為敏感，因此適用于軸承故障的早期診斷。

在軸承故障診斷中，峭度系數(shù)表示故障形成的大幅值脈沖出現(xiàn)的概率。正常情況下軸承的峭度系數(shù)為3，分布曲線呈正態(tài)分布，當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)信號(hào)中大幅值脈沖出現(xiàn)的概率密度增加，分布曲線偏離正態(tài)分布，峭度系數(shù)增大。峭度系數(shù)越大說(shuō)明偏離程度越大，沖擊信號(hào)越明顯，所以故障越嚴(yán)重。

表1 為軸承正常狀態(tài)、滾動(dòng)體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下的峭度系數(shù)。

表1 不同轉(zhuǎn)速下軸承故障聲發(fā)射信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的峭度系數(shù)

對(duì)于聲發(fā)射信號(hào)，低轉(zhuǎn)速下軸承各狀態(tài)的峭度系數(shù)穩(wěn)定在3 左右，只有轉(zhuǎn)速大于420 r/min 后，故障狀態(tài)下的峭度系數(shù)與正常狀態(tài)有顯著差異，但轉(zhuǎn)速大于720 r/min 后，正常狀態(tài)軸承的峭度系數(shù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于3，表現(xiàn)出故障存在。但是對(duì)于振動(dòng)信號(hào)來(lái)說(shuō)，不同故障類型的峭度系數(shù)較正常狀態(tài)無(wú)明顯變化，不易判斷軸承是否發(fā)生故障。

2.1.3 裕度因子

裕度因子是信號(hào)峰值與方根幅值的比值。裕度因子常用于判斷機(jī)械設(shè)備的磨損情況，即檢測(cè)信號(hào)中有無(wú)沖擊。軸承正常狀態(tài)、滾動(dòng)體故障和外圈故障的不同轉(zhuǎn)速下裕度因子的變化曲線如圖3 所示。

圖3 不同轉(zhuǎn)速下軸承裕度因子的變化曲線

裕度因子變化規(guī)律與峰值變化規(guī)律類似。高轉(zhuǎn)速下外圈和滾動(dòng)體故障聲發(fā)射信號(hào)的裕度因子相較于無(wú)故障軸承明顯增大，而對(duì)于振動(dòng)信號(hào)除滾動(dòng)體故障外，外圈故障與無(wú)故障相比幾乎相同。

通過(guò)對(duì)信號(hào)峰值、峭度系數(shù)、裕度因子參數(shù)的分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)，在高轉(zhuǎn)速狀態(tài)下通過(guò)與正常狀態(tài)的參數(shù)對(duì)比，可以初步判斷出軸承是否發(fā)生故障；而對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，可以推測(cè)其受環(huán)境噪聲影響較為嚴(yán)重，通過(guò)以上時(shí)域分析，很難識(shí)別出其是否存在故障。

2.2 短時(shí)能量法

當(dāng)局部損傷的滾動(dòng)軸承在負(fù)載下運(yùn)行時(shí)，滾動(dòng)軸承的其他部件會(huì)周期性地與損傷點(diǎn)碰撞，形成周期信號(hào)。該信號(hào)的頻率即為故障特征頻率，由軸轉(zhuǎn)速、滾動(dòng)軸承的幾何尺寸和損傷點(diǎn)的位置決定。根據(jù)故障特征頻率，可以判斷滾動(dòng)軸承是否存在故障并確定故障部位。

短時(shí)分析是一種廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)的信號(hào)處理方法[6]，尤其適用于由周期性沖擊激發(fā)的周期性高頻衰減信號(hào)的處理，它包括短時(shí)能量、短時(shí)平均幅度、短時(shí)過(guò)零率等多種方法。

本文借鑒文獻(xiàn)[7]的思路，采用一種短時(shí)能量法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。短時(shí)能量法是假設(shè)一個(gè)信號(hào)由若干段組成，每段內(nèi)有N 個(gè)點(diǎn)，即截取窗長(zhǎng)為N 的信號(hào)，然后計(jì)算每段的能量值組合成一個(gè)新的信號(hào)序列，對(duì)其進(jìn)行自相關(guān)分析，因?yàn)橹芷谛盘?hào)的自相關(guān)也為同周期的序列，根據(jù)自相關(guān)函數(shù)的周期可以準(zhǔn)確得出原聲發(fā)射信號(hào)中故障沖擊出現(xiàn)的特征頻率，進(jìn)而確定發(fā)生故障的位置。

圖4 為300 r/min、720 r/min、1200 r/min 三種轉(zhuǎn)速下外圈故障短時(shí)能量自相關(guān)系數(shù)的變化曲線，從圖4 可以得到外圈故障各轉(zhuǎn)速特征頻率（表2）。

（1）在轉(zhuǎn)速較小的情況下，對(duì)短時(shí)能量曲線求自相關(guān)，曲線沒(méi)有表現(xiàn)出周期性（圖4a））。

（2）隨著轉(zhuǎn)速增加，位于軸承座上的傳感器采集的信號(hào)表明對(duì)故障愈發(fā)敏感，轉(zhuǎn)速為720 r/min 時(shí)周期性的沖擊成分已經(jīng)逐漸明顯，短時(shí)能量中的周期分量很明顯（圖4b））。

（3）自相關(guān)曲線出現(xiàn)了周期性成分，其周期為0.018 2 s，頻率為1/（0.018 2 s）=54.95 Hz。轉(zhuǎn)速為1200 r/min 時(shí)，自相關(guān)曲線中的周期性成分周期為0.011 1 s，頻率為1/（0.011 1 s）=90.09 Hz（圖4c））。

圖4 外圈故障聲發(fā)射信號(hào)短時(shí)能量自相關(guān)系數(shù)曲線

從表2 還可以看出，聲發(fā)射信號(hào)對(duì)轉(zhuǎn)速更為敏感，轉(zhuǎn)速增加使得實(shí)際特征頻率更加接近理論特征頻率。

表2 外圈故障各轉(zhuǎn)速特征頻率分析

在轉(zhuǎn)速300 r/min 的工況下，滾動(dòng)體故障聲發(fā)射信號(hào)短時(shí)能量自相關(guān)曲線也無(wú)沖擊出現(xiàn)，高轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)體故障信號(hào)周期性沖擊不如外圈故障聲發(fā)射信號(hào)周期性明顯，這是因?yàn)樵撀暟l(fā)射信號(hào)在傳播過(guò)程中，經(jīng)歷了內(nèi)圈、滾珠、外圈界面依次碰撞耦合，外圈界面和軸承座耦合后再由位于軸承座上的傳感器采集，其傳播過(guò)程更加復(fù)雜，多個(gè)耦合界面造成了劇烈的聲發(fā)射信號(hào)衰減，同時(shí)傳播路徑的增多也導(dǎo)致信號(hào)受到干擾繁雜（圖5）。

圖5 滾動(dòng)體故障聲發(fā)射信號(hào)短時(shí)能量自相關(guān)曲線

1200 r/min 故障振動(dòng)信號(hào)短時(shí)能量自相關(guān)曲線如圖6 所示，振動(dòng)信號(hào)可能是由于試驗(yàn)裝置和背景噪聲的影響，在進(jìn)行短時(shí)能量法分析時(shí)同樣無(wú)法顯示出周期性，這也就表示要想通過(guò)振動(dòng)信號(hào)判別出故障，需要更復(fù)雜的信號(hào)處理技術(shù)。

圖6 1200 r/min 故障振動(dòng)信號(hào)短時(shí)能量自相關(guān)曲線

3 結(jié)論

聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)如峰值、峭度系數(shù)、裕度因子等都可以檢測(cè)信號(hào)中有無(wú)沖擊，在高轉(zhuǎn)速下故障軸承各參數(shù)相較于正常軸承均有不同程度的增大，應(yīng)用短時(shí)能量法可以顯示出明顯的外圈故障軸承的周期性沖擊，實(shí)際特征頻率與理論特征頻率接近，對(duì)于滾動(dòng)體故障軸承雖然無(wú)法求出特征頻率，但仍有明顯的沖擊出現(xiàn)。振動(dòng)信號(hào)構(gòu)成比較復(fù)雜，噪聲信號(hào)甚至?xí)谏w故障信號(hào)，僅僅通過(guò)時(shí)域方法分析不能有效排除干擾信號(hào)，無(wú)法準(zhǔn)確判斷滾動(dòng)軸承是否存在故障，因此需要利用更復(fù)雜的信號(hào)處理技術(shù)。