一种轴承故障检测的新方法.doc

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.A国家标准学科分类与代码510.8040ANewMethodforBearingFaultDetection121WuXiaoboZhaoWufengChenZhiqiang1(CollegeofElectricalandEngineering,ZhejiangUniv.,Hangzhou310027,China)2(CollegeofInformationScienceandEngineering,ZhejiangUniv.,Hangzhou310027,China)AbstractItisusuallydifficulttodetectthebearingfaultsaccuratelybyusinggeneralspectrumanalysis.Toim2provethedetectionaccuracy,anewdetectionmethodwasproposed.Duetothevalidityofthecomplexcepstrumanalysisincharacteristicextractionoftheperiodicabnormalvibration,themethodcombinedthespectrumanaly2siswiththecomplexcepstruman/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.htmlalysistoextractthecharacteristicparametersofthebearingvibration.Itcouldberealizedlikethis:theaveragemagnitudesofthehigh,mediumandlowfrequencyvibrationwaveswereex2tractedrespectivelybythespectrumanalysis.Andthenthecomplexcepstrumanalysiswasusedtoextractitscharacteristicparameters.Finally,treatingbythefuzzyalgorithm,thespecificnoisewasdistinguishedfromthenoisespectrumandthefaultoriginscouldbedetected.Theexperimentalresultswereconsistentwiththeexpec2.Togetherwithexpertknowledge,intelligentbearingfaultdetectionwillbeexpected.tationswellKeywordsBearingfaultdetectionComplexcepstrumHomomorphicsignalprocessing轴承的质量问题最终多反映为轴承转动时的振动1引言滚动轴承的技术水平和质量直接影响到工作主机的性能和质量,因此,为提高轴承质量,发展高技术含量的各种精密轴承产品,加强轴承质量检测是一个极其重要的环节。和噪音,振动与噪声水平是轴承动态性能质量的综合反映。因为轴承振动和噪声的相关性很好,而相比之下振动测量较噪声测量更易于实现,成本亦低。因此目前多数国家都采用测量振动来控制产品质量。作者在这里也通过测量振动信号,对测量结果进行特征提取和“异音”分离处理,提出一种新的轴承质量检测方法。本文于2003年9月收到,系浙江省科技厅资助项目/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html。516仪器仪表学报第26卷2滚动轴承振动测量原理和方法表1滚道表面缺陷与振动频率之关系引起振动的因素内圈滚道一个点状缺陷外圈滚道一个点状缺陷滚动体表面一个点状缺陷振动频率(Hz)fi滚动体组(或保持梁)振动特征形成等时间间隔的脉冲振动形成等时间间隔的脉冲振动当滚动体为球形时,此种振动可能时断时续相对于内圈的旋转频率fc滚动体组(或保持梁)相对于外圈的旋转频率fb与保持梁连接系统中滚动体的旋转频率表2轴承振动大小的特征参数参数=T均值峰值因数?R(t)?dt0T)=TT2(t)dtR0Amax?类,(1)内圈看作是弹性体征提取的有效性,这里通过频域分析获取高、中、低频带的均值,通过复倒谱方法获取异常振动产生的周期性激励信号。311频域分析引起的固有振动;外圈看作是刚体引起的固有振动;钢球看作是刚体引起的固有振动。(2)强迫振动轴承零件制造误差(如内圈波纹不同的轴承故障对振动信号频谱的影响是不同的,因此,通过对轴承故障振动信号的频谱分析,就可以检测相关的故障,从而对轴承的质量作出一定的判断。首先对采集到的轴承振动信号实序列x(n)进行N-1度,外圈波纹度,钢球波纹度,钢球直径差等)引起的振动。(3)冲击振动/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html套圈滚道表面或滚动体表面上存在划痕、毛刺、锈斑、点蚀、剥落凹坑等缺陷或有灰尘等存在时,会激励起轴承脉冲型振动,脉冲的周期和转速成反比,振幅和缺陷的尺寸大小有关。表1显示了滚道表面缺陷与振动频率之间的关系。滚动轴承的振动往往是以上各类振动共同作用的结果。其中轴承滚动时产生的正常振动与轴承的弹性特性有关,而异常振动与轴承滚动表面的状况有关。大量实验表明,在轴承运转正常情况下,轴承零件表面波纹度是引起轴承振动的主要因素,而一般较明显的“异音”是由滚道表面缺陷引起的周期性或非周期性冲击脉冲产生。表示滚动轴承振动大小的特征参数如表2所示。离散傅立叶变换,得到振动信号的频谱X(k)=6n=0xnk(n)WN,k=0,1,N-1,同时考虑到与以前检测系统的兼容性及以后质量评估所需,按国家的轴承检测标准,将其分成三个频带来实现各自频带的幅值平均,获取三个有效特征。312复倒谱处理轴承旋转产生的振动信号是由许多振动源引起的。其中固有振动和强迫振动可以通过频域分析获知其强度及特性,但冲击振动因对轴承的振动频谱影响较小,通过频域分析方法可能很难识别。所以,这里采用复倒谱法获取其冲击脉冲周期来实现对“异音”的识别。3特征获取方法轴承转动时产生的正常振动由不规则振动信号组成,而异常振动一般由周期性或非周期性的脉冲激励信号组成,且不同种类缺陷反映为具不同特征和频率的波形,通过振动信号的特征提取可实现对轴承动态质量的检测。为了从轴承振动信号中分离出尽可能多的特征(征兆),考虑到复倒谱法对周期性异常振动特图1卷积运算同态处理系统的构成根据轴承振动信号产生的模型,在Z域中轴承振动信号S(Z)等于激励信号E(Z)和声道传输函数V第5期一种轴承故障检测的新方法517(Z)之乘积,即有S(Z)=E(Z)?V(Z)。应用图1所示11#、12/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html#,对振动信号进行采集处理,分析结果如下:411时域分析的同态信号处理方法可以将s(n)中的v(n)和e(n)分离。这样,经过同态特征系统处理以后就可以得到:(n)=e(n) v(n)(1)s轴承内圈或外圈滚道缺陷引起的异常振动信号e(n)是一个周期序列,如果其周期为Tp,那么e(n)可对时域曲线进行分析的结果表明样品1#的振动幅值较小,没有“异音”尖峰脉冲,可判断该样品质量情况较好;而其它样品或多或少存在“异音”尖峰脉冲,反映其存在质量问题。412频谱分析以表示为:e(n)=6Rr=0?(n-rNp)(2)时域分析的缺点是只能对轴承质量进行粗略分级,难以区分产生“异音”尖峰脉冲的部位及进一步实现故障诊断,获得相应之频谱图,而振?(0)=1,当n0时?(n)=0当n=0RNp时,它的Z变换是:E(Z)=6Rr=0Z-rNp=1 6Rr=1Z-rNp(3),特征较为明显。为了在单位圆上用台劳级数对lnE(Z)(n),可以对式(3)略加改造,表示成:xE(Z)=1 利用频谱分析可实现轴承异音的定性判断,但要(4)6Rr=1r-rN想实现“异音”类型的分类鉴别,由于特征分离程度不够而感实现困难,表现出局限性。现用复倒谱法进一步对信号加以处理,以分离出更为/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html直观的特征作为判据。由复倒谱图可观察到实测有“异音”的样品大多表现出较为明显的“异音”尖峰脉冲,且不同样品测得的脉冲波形和分布在复倒谱图上区别较明显。上述情况p其中:alnE(Z)=ln1 =6lRaZr-rNpr=16l 1l=06RaZr-rNpl=r=16m=1mZ-mNp表明,通过对轴承振动信号的复倒谱数据处理,有可能对轴承“异音”进行分类诊断。这里通过上述信号处理分析,获得各样品的征兆集,分别为:样品1#:25,14,9,0,0样品6#:32,18,12,12,0.35样品8#:29,20,17,12&15,0.2样品11#:30,19,18,12,0.4样品12#:31,20,14,12&15,0.4经模糊处理得到各故障类别相应的相关度:A1(u)=0.336;A2(u)=0.111样品1#:A3(u)=0.112;A4(u)=0.102A1(u)=0.168;A2(u)=0.549样品6#:A3(u)=0.158;A4(u)=0.133A1(u)=0.082;A2(u)=0.524样品8#:A3(u)=0.519;A4(u)=0.148A1(u)=0.017;A2(u)=0./doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html570样品11#:A3(u)=0.146;A4(u)=0.132A1(u)=0.115;A2(u)=0.575样品12#:A3(u)=0.542;A4(u)=0.142(下转第521页)其中:m是一组常系数。对照lnE(Z)=M=-6 (n)Ze-n(n)只在n可以看到,e=mNp,m=2,3诸点上不等于零。这可以表示为:(n)=e0n=Np,2Np,3Np,0n取其它值(n)的特性取决于V(Z)中零极点的分布。因为Vv(n)将随n增大而(Z)零极点的模值不是很接近1时,v(n)在间隔-50,50之迅速递减。在fs=20kHz时,v(n)分布在这一范围之内。外的值已相当小,可认为v这样,如果采用具有下列特性的倒滤波器L?:?n?50(n)分离出来。再经过逆特征系统处就可以有效地将v Ln=1?n?如果令L理,就可以得到关于通道响应v(n)的估计值。(n)并以之恢复?具有相反的特性,则可以分离出e(n)e(n)。因此可通过从轴承振动采样信号的复倒谱e(n)为一基频中分离出激励信号e(n),若它的复倒谱e脉动信号,则可以判定此轴承有内圈或外圈缺陷,而信号幅度的大小表示缺陷大小。4分析与评估取一完好的样品1#,并抽取一批样品6#、8#、第5期22/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html2电化学伏安分析中放大器的低噪声设计2222) In)Rs (RfRf521Et En(1 Eni求,某些指标已经超过国外同类仪器。因此,通过放大器的直流特性参数对误差的影响以及运算放大器的噪声计算的分析来正确选择低噪声运放芯片,是一种能够提高测量精度的行之有效的方法。设源电阻Rs为1M8。频率范围1010kHz,比较以下几种放大器的等效输入噪声大小。如表2所示。表2几种OP放大器等效输入噪声大小比较RfOP0714.9mV14.9mV14.9mV14.9mV14.9mV14.9mVOP270.5mV0.2mV0.1mV0.1mV0.1mV0.1mVOPA1241.3mV0.1mV23V1.34V1.28V1.28V参考文献1C.D.MotchenbacherF.C.Fitchen.Low2noiseElectronic.北designM.JohnWiley&Sons,Inc,1973.龙忠琪译1k20k500k10M100M1G京:国防工业出版社,1997.2戴逸松.M.长春:吉由以上分析可见:对于并联型负反馈系统,源电阻越大,In对等效输入噪声的贡献越大。In如果很小,则者。所以,林人民出版社,1985.,28(9).王桂琴,戴逸松.集成运算放大电路噪声谱矩阵计算及噪声性能分析J.仪器仪表学报,1999,20(4).5王军.低噪声放大器模块化分析与设计的等效噪声模型法J.电子学报,2000,28(3).7结论该I2V变换电路实现了120dB的大动态范围的电流检测,滤波电路大大提高了/doc/1f6a542db4daa58da0114a4e.html系统的灵敏度。所选择的运放满足了系统的测量精度要求。所设计的电化学发光检测仪样机经测试,主要性能指标已达到或超过要作者简介黄泽建1978年生男硕士研究生研究方向为分析仪器微弱信号检测E2mail:(上接第517页)A2(u)和A3(u)的对比上述数据,尤其注意研究.传感器技术,2000,19(2):810.2ChienAY.TheHarmonicVibrationModelsinCenter2lessGrinding.IntJMachToolDesRes,1986,26(4):1值可清楚看出:样品1#无故障,样品6#有内圈滚道故障,样品8#内圈、外圈滚道都有故障,样品11#有内圈滚道故障,样品12#内圈、外圈滚道都有故障。此结果与实际样品的检测情况相符。1