（电机与电器专业论文）异步电动机轴承故障检测方法研究.pdf

声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文异步电动机轴承故障检测方法研 究，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取 得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 隧趔 e l期： 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或 其它复制手段复制并保存学位论文：学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校 可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不 同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：至盘勃 日期： 炒z p 翩签f 支到 p 导师签名：主! ：口 华北电力大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1异步电动机轴承故障问题概述 作为传动机械，异步电动机广泛应用于发电厂、炼钢厂、海军舰艇等工业生产 与国防领域，其安全运行是至关重要的。异步电动机故障检测，特别是初发故障检 测是保障异步电动机安全运行的关键措施之一。异步电动机的轴承故障发生概率约 为4 0 i 卜3 1 ，在电动机的各种故障形式中所占的比例是最大的，因此，轴承类故障诊 断一直是电动机故障诊断中的重要内容之一，在其初发阶段即实现可靠检测，有助 于合理安排、组织预知维修，避免事故停机，具有重要意义。 轴承是旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件，在旋转机械的各种故障 中，轴承故障占有相当大的比例。这是因为轴承是机械设备中工作条件最为恶劣的 部件，它在机械设备中起着承受载荷和传递载荷的作用，其运行状态是否正常往往 直接影响到整台机器的性能。与其他机械零部件相比，轴承有一个很大的特点是其 寿命离散性很大，即有的轴承已大大超过设计寿命而依然完好地工作，丽有的轴承 远未达到设计寿命就出现各种故障。因此，有必要改变原有的定时维修方式为预知 维修方式，从而减少或杜绝事故的发生，最大限度地发挥轴承的工作潜力，节约开 支。 轴承主要有滚动轴承和滑动轴承两类，滚动轴承与滑动轴承相比较有许多优 点，所以滚动轴承的应用时间虽晚于滑动轴承，却成为现代机械的主要支承型式， 在轴承领域中占有首要地位。滚动轴承在运行过程中出现的故障，按其振动信号的 特征不同，可以分为两大类：一类称为表面损伤类故障，包括点蚀、剥落、插伤等； 另一类称为磨损类故障。一般来说，在正常使用情况下，滚动轴承工作表面磨损故 障经历时间较长，是一种渐变性故障。由于磨损不会马上引起轴承破坏，其危害程 度远小于表面损伤类故障，所以通常人们最为重视的还是表面损伤类故障1 4 j 。 1 1 1 故障诊断技术概述 机械故障诊断技术最早是在六十年代初期由于军工、航天工业发展的需要而发 展起来的，以后逐步推广到核能设备、动力设备以及其它一些大型成套设备中去。 随着科学技术的发展，机械设备趋向大型化、高速化、精密化和自动化。为了提高 机器运行的可靠性，进一步提高机器的利用率，就必须对机器的运行状态或者重要 部件的运行状态进行识别、预测和监视，以便做预知性维修。所谓的故障诊断就是 对机器或者工程系统的故障模式进行分类和识别，或者根据现有的知识和一定的推 1 华北电力大学硕士学位论文 理机制推断出其故障之所在。对重要设备的重要部件，为了保证运行稳定性，可以 采取在线故障监测以及诊断技术，也就是在运行的机器部件上安装必要的传感器， 将检测的信号输入到计算机，采用信号处理技术与诊断理论，实时判别正在运行的 机器是否正常，如果出现故障，实时判断故障的原因。 描述机器症状( s y m p t o m ) 与故障( f a u l t ) 之间的逻辑关系( r e l a t i o n l 及规律的理论 称为诊断理论。如果某种症状与某种特定故障存在确定的对应关系，则由症状确定 故障就简易可行。现实中，一种故障常常产生多种症状，而同一种症状更可以由不 同的故障引起，症状本身具有离散性和模糊性，大多数症状与故障之间都不是确定 的关系，症状与故障间关系的错综复杂导致了诊断的困难性f 5 】。 1 1 2 轴承故障诊断的主要发展阶段 总的说来，滚动轴承故障诊断技术的发展，经历了以下西个阶段： 第一阶段：利用通用的频谱分析仪诊断轴承故障。2 0 世纪6 0 年代中期，由于 快速傅立叶变换( f f t ) 技术的出现和发展，振动信号的频谱分析得到了很大的发展。 人们根据对滚动轴承元件有损伤时产生的振动信号特征频率的计算和采用频谱分 析仪实际分析得到的结果进行比较来判断滚动轴承是否有故障。 第二阶段：利用冲击脉冲技术诊断轴承故障。在6 0 年代末期，首先由瑞典s p m 仪器公司开发出冲击脉冲计，根据冲击脉冲的最大幅值来诊断轴承故障。这种方法 能比较有效的检测到轴承的早期损伤类故障。 第三阶段：利用共振解调技术诊断轴承故障。1 9 7 4 年，美国波音公司的 d r h a r t i n g 发明了一项叫做“共振解调分析系统”的专利。共振解调技术与冲击脉 冲技术相比，对轴承早期损伤类故障更有效。共振解调技术不但能诊断出轴承是否 有故障，而且可以判断出故障发生在那个轴承元件上以及故障发生的大致严重程 度。 第四阶段：开发以微枧为中心的滚动轴承监视与故障诊断系统。2 0 世纪9 0 年 代以来，随着微机技术迅猛发展，开发以微机为中心的滚动轴承故障诊断系统引起 了国内外研究者的重视。微机信号分析和故障诊断系统不但具有灵活性高，适应性 强，易于维护和升级的特点，而且易于推广和应用。 伴随着滚动轴承工况监视与故障诊断发展的四个阶段，由于设备故障诊断理论 的发展和新的信号测试与处理方法的出现，人们还使用了其它多种有效的方法和技 巧来诊断滚动轴承的故障。例如，根据幅域信号对滚动轴承进行工况监视，刚开始 人们用均方根值和峰值等受轴承转速、载荷、工作条件等影响的有量纲参数指标， 随后又用峰值因子( 峰值均方根值) 这一无量纲参数，再后来英国南安普斯敦大学与 2 华北电力大学硕士学位论文 英国钢铁公司首次采用无量纲参数峭度来判断轴承的工况。 随着信号检测技术、计算机技术、数字信号处理技术、人工智能技术的迅速发 展，轴承故障诊断己经成为融合数学、物理、力学等自然科学和计算机技术、数字 信号处理技术、人工智能技术的综合学科。与传统的诊断方法相比，目前的研究方 向主要表现在以下几个方面【6 】： ( 1 ) 小波变换 从8 0 年代后期开始，作为应用数学的一个分支，小波变换得到了迅速的发展。 由于小波变换在时、频域的局部化和可变时频窗的特点，与传统的傅立叶变换相比， 小波变换更适合分析非稳态信号。因为滚动轴承的损伤故障信号是典型非稳态信 号，所以用小波变换处理轴承振动信号，可更为有效地获得故障特征信息。 ( 2 ) 专家系统 近年来随着人工智能技术的发展，专家系统技术得到了迅速的推广。所谓的专 家系统就是一个智能的计算机程序，它能模拟专家在处理问题时的一些推理方法， 利用已有的知识和经验建立模型，解决问题。将基于知识的专家系统技术应用于故 障诊断领域可以使滚动轴承诊断分析和决策分析更加准确可靠。 ( 3 ) 模糊诊断 由于滚动轴承振动信号中故障特征振动与故障类型不存在绝对的对应关系，因 此，近年来，模糊理论被引进到轴承故障诊断领域。轴承故障模糊诊断中的概念是 模糊概念，可以用模糊集合来表示，而模糊变换运算是用来讨论模糊判断和推理的。 ( 4 ) 神经网络 轴承故障诊断的目的，是从故障定位到确定故障性质，进而确定故障发生的程 度。由于神经网络具有处理复杂多模式及进行联想，推测和记忆的功能，因而近年 来在故障诊断领域引起了广泛的研究。 1 1 3 轴承故障诊断的主要环节 概括地说，轴承故障诊断技术是以轴承故障机理为基础，通过准确采集和检测 反映轴承状态的各种信号，并利用现代信号处理技术将现场采集的各种信号经过相 应变换，提取反映轴承状态的特征信息，然后根据己掌握的故障特征信息和状态参 数判断故障及原因，并预测故障的发展和设备的寿命。 一个完整的轴承故障诊断系统应包含以下五个环节： ( 1 ) 信号测取根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工作 情况或状态的信号： ( 2 ) 特征抽取从测量的信号中以一定的信号分析与处理方法抽取出能够反 3 华北电力大学硕士学位论文 映轴承状态的有用信息； ( 3 ) 状态识别根据征兆，以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单 判断轴承工作是否正常或者说有无故障： ( 4 ) 诊断分析根据征兆，进一步分析有关状态的情况及其发展趋势；当轴 承有故障时，详细分析故障的类型、性质、部位、产生原因与趋势等； ( 5 ) 决策干预根据状态及发展趋势，做出决策，如调整、维修或监视等。 1 1 4 轴承故障诊断的主要方法 异步电动机轴承故障检测与诊断方法，传统上人们主要是根据监视与诊断所采 用的状态量来分类的，即按照测取信号的性质来分类，主要有温度法、油样分析法、 轴承振动信号分析法与定子电流信号分析法f 7 埘。 温度法通过监测轴承座处的温度来判断轴承工作是否正常。温度监测对轴承载 荷、速度和润滑情况的变化反映比较敏感，尤其是对润滑不良而引起的轴承过热现 象很敏感。所以，用于这种场合比较有效。但是，当轴承出现诸如早期点蚀、剥落、 轻微磨损等比较微小的故障时，温度监测基本上没有反映，只有当故障达到一定的 严重程度时，用这种方法才可以检测到。所以，温度监测不适用于点蚀、局部剥落 等所谓的局部损伤类故障。 油样分析法是一种从轴承所使用的润滑油中取出油样，通过收集和分析油样中 金属颗粒的大小和形状来判断轴承工况和故障的方法。这种方法只适用于油润滑轴 系，而不适用于脂润滑轴系。另外，这种方法易受其它非轴承损坏掉下的颗粒的影 响。所以，这种方法具有很大的局限性。 轴承振动信号分析法是通过安装在轴承座或箱体适当方位的振动传感器，采集 轴承时域振动信号并将其变换至频域，进而将频域振动信号与轴承固有的频域振动 特性作对比，以判断轴承故障是否发生。由于其适用于各种类型各种工况的轴承， 信号测试与处理简单、直观，诊断结果准确率相当高，因此成为了目前应用最广泛 的轴承故障诊断方法。但其需要在轴承上装设振动传感器，这就增加了投资及维护 工作量。并且，在很多场合下在电机上安装振动传感器设备颇为不便，因而影响其 实用性。 定子电流信号分析法( m c s a ) 是一种非侵入式的故障检测方法，在异步电动机转 子断条和定子绕组匝间短路故障检测中得到了成功应用，文献 8 】将其应用到异步电 动机的轴承故障检测中。相对轴承振动信号分析法而言，定子电流信号更易提取， 因而该方法更加简捷、实用，是今后的发展趋势。但定子电流信号能反映轴承故障 的特征频率分量幅值较小，容易被基频分量及噪声所淹没，给故障特征量的提取带 4 华北电力大学硕士学位论文 来困难。 1 2 本课题的研究意义 上文具体分析了异步电动机轴承故障问题的危害和影响，并简要介绍了故障诊 断的主要环节和方法及其分别存在的优缺点。随着时代的进步和科技的飞速发展， 异步电动机的应用领域越来越广泛，其实时故障检测再次被提高到新的高度。它已 不仅关系到电力系统的安全稳定，而且被提升到维系整个国民经济的总体效益和发 展战略的高度。 异步电动机轴承初发故障所体现的、区别于电机正常运行状态的故障特征是细 微的，提取该故障特征并据此实现初发故障检测必须保证高灵敏度。在工程实际中， 环境影响、电机固有不对称、定子电压不对称及其波动、负载波动等因素将导致电 机体现某些“虚假”特征，这可能混淆电机轴承初发故障特征，造成误判。因此， 在保证初发故障检测高灵敏度的同时必须保证其高可靠性，二者在一定程度上是相 互对立的。如何兼顾高灵敏度与高可靠性，实现异步电动机轴承初发故障检测已经 成为当前亟待解决的关键问题、难点问题。 噪声抑制、频谱校正、小波分析、模糊诊断等优秀信号特征提取技术可以显著 改善故障检测灵敏度，这些新兴、优秀的信号特征提取技术尚待我们研究、发展， 并应用于异步电动机轴承初发故障检测领域，以确保高灵敏度、高可靠性地提取异 步电动机轴承初发故障特征，这是一项必要的研究内容 9 - 3 】。 分析异步电动机在轴承初发故障情况下的行为特征，开发一套能准确、灵敏、 有效地检测轴承初发故障的系统，对保证生产系统安全可靠地运行、有针对性地减 小电机故障率都是十分必要的。 1 3 本课题的研究现状 异步电动机轴承故障诊断的多种方法中，振动信号分析法几乎能检测出所有类 型的故障信息，准确率相当高，在这方面其它检测方法是远远不能相比的，它是目 前应用最广泛的轴承故障诊断方法。相对轴承振动信号分析法而言，定子电流信号 更易提取，因而该方法更加简捷、实用，是今后的发展趋势。这两种诊断方法也是 本文的主要研究对象。 1 3 1 轴承故障的振动诊断方法 文献 1 4 ，1 5 】介绍了利用带通数字滤波、希尔伯特变换和频谱分析，对电动机轴 5 华北电力大学硕士学位论文 承振动信号进行处理，以诊断电动机轴承故障。文献d 6 在s f t 的基础上提出了一 种称为短样本分析的轴承故障信号提取方法。小波分析能同时将信号进行时域和频 域的局部化，是理想的信号分析方法【1 7 】。文献 1 8 ，1 9 】提出将奇异谱理论的降噪方法 与小波分析理论结合应用于滚动轴承故障诊断中。小波包方法则是一种更精细的正 交分解方法，它可以根据被分析故障信号本身的特点，自适应地选择频带，确定信 号在不同频段的分辨率。文献 2 0 ，2 1 采用小波包分解和信号重构的方法，提取滚动 轴承振动信号中被噪声所掩盖的由滚动表面剥落磨损所引起的冲击成分，并且加以 分析。传统的故障诊断专家系统在知识的获取及表达上存在着困难，并且当系统较 大时，变得非常庞大，不适于在线控制。文献 2 2 2 5 将神经网络技术运用于滚动轴 承故障诊断，结果表明b p 神经网络是解决轴承故障诊断中复杂的状态识别问题的一 种有效工具。文献【2 6 】针对传统人工神经网络在故障诊断中应用的局限性，提出一 种基于小波变换、遗传算法与神经网络的融合故障诊断方法。文献【2 7 】提出应用数 据挖掘技术获取诊断知识，基于挖掘出的知识，应用模糊模式识别和综合决策集合 算法诊断轴承故障。可见，在众多的信号特征提取技术中，融合运用多种方法已经 成为了潮流。 1 3 2 轴承故障的定子电流信号诊断方法 轴承故障引起转轴振动，转轴振动又引起电动机内膛气隙振动，使气隙磁通受 到调制，调制的磁通又在定子绕组中感生出相应的谐波电流，因此，可以通过定子 电流的波形分析，也即频谱分析，提取与振动水平相对应的谐波分量，从而实现轴 承故障的检测。文献 8 】中论证了定子电流谐波与振动谐波之间确实存在着良好的线 性关系，并且介绍了在电机振动信号及电流中的故障特征频率，提出了一种基于定 子电流信号的频谱分析：去( m c s a ) 检测轴承故障。定子电流信号检测可做成非侵入 式，因而得到广泛的关注。 异步电动机轴承故障发生之后，在定予电流中也将出现附加分量，其频率取决 于供电电压频率、轴承振动特征频率。文献【2 8 】应用小波分析以提高故障检测灵敏 度。基于正常、故障样本数据，文献【2 9 】应用统计方法识别轴承故障，藉此提高可 靠性。文献 3 0 】提出了基于小波包“频带”能量提取的定子电流信号分析( m c s a ) 方法。 1 4 论文的主要工作 本论文选题来自国家自然科学基金项目“基于m l f e m e f g m 混杂数学模型与信 号特征提取技术的异步电动机初发故障检测方法研究”。 6 华北电力大学硕士学位论文 本文以异步电动机的滚动轴承作为应用研究对象，通过对异步电动机轴承故障 闯题背景的讨论，以及对现有轴承故障诊断方法、环节的研究和异步电动机轴承故 障诊断现状的分析中可以看出，异步电动机轴承故障检测问题已经日益受到人们的 重视。伴随优秀数字信号处理技术在轴承故障检测领域的应用，细小、微弱的故障 特征频率分量的提取问题已经取得较大进展。目前的难点问题是在计及实际电机供 电电压谐波和三相电压不平衡等外部因素的情况下，如何实现轴承故障的可靠检 测。本文即致力于该问题的研究工作。通过分析实验结果，追踪噪声抑制、自适应 滤波、小波分析等信号特征提取技术的最新研究进展，予以改进、组合并应用于异 步电动机轴承故障检测领域，形成了一种新的轴承故障检测方法。应用该方法可以 有效克服实际电机供电电压谐波和三相电压不平衡等外部因素的影响，实现高灵敏 度、高可靠性的轴承故障检测。 论文的主要工作和成果如下： ( 1 ) 异步电动机轴承故障机理研究及故障特征分析。通过分析现有的轴承故 障诊断模型，实现了基于m a t l a b 的轴承故障振动信号仿真：通过分析故障诊断 学基本原理，得出了轴承故障诊断的基本流程。 ( 2 ) 追踪噪声抑制、频谱校正、小波分析等信号特征提取技术的最新研究进 展，予以改进、组合并应用于异步电动机轴承故障检测领域，建立故障特征量与电 机正常或故障运行状态之间的映射关系，以确保高灵敏度、高可靠性地提取异步电 动机轴承初发故障特征。 ( 3 ) 基于振动信号分析的异步电动机轴承故障诊断方法。通过分析现有诊断 方法的优缺点，将滚动轴承故障诊断的简易诊断方法与精密诊断方法有机结合，提 出了基于振动信号分析的异步电动机轴承故障综合诊断方法。 ( 4 ) 基于定子电流信号分析的异步电动机轴承故障诊断方法。通过异步电动 机轴承故障的电流特征分析，应用连续细化傅立叶变换和改进l m s 自适应滤波技 术，在计及实际电机供电电压谐波和三相电压不平衡等外部因素的情况下，能够大 幅提高异步电动机轴承故障诊断效果，从而实现轴承故障的可靠检测。 ( 5 ) 以上述工作为基础，提出兼具高灵敏度与高可靠性的异步电动机轴承初 发故障检测方法，改进故障诊断装置( m i f o d o r 2 0 ) 。 ( 6 ) 最后，总结全文，指出今后需要进一步开展的工作。 7 华北电力大学硕士学位论文 第二章轴承故障机理与特征分析 2 轴承故障概述 2 1 1 轴承的结构 图2 1 是滚动轴承的结构示意图 3 1 1 。从图上可见：滚动轴承由内圈、外圈、滚动 体和保持架四种元件组成。内圈与外圈之间装有若干滚动体，通过保持架使滚动体 保持一定间隔，进行圆滑的滚动。使用时，内圈装在轴颈上，外圈装在轴承孔内， 通常是内圈随轴转动，外圈固定。但也有的轴承是外圈转动，内圈不动，如汽车前 轮上的轴承。还可以是内、外圈同时按不同转速转动。如行星轮轴上的轴承。滚动 体是滚动轴承的核心元件，当内、外圈相对转动时，滚动体在内、外圈的滚道间运 动。内、外圈上的滚道多为凹槽形，它起着降低接触应力和限制滚动体轴向移动的 作用。保持架将滚动体均匀地隔开，以避免滚动体之间直接接触，减少发热和磨损。 2 1 2 轴承的振动类型 图2 1 滚动轴承结构示意图 滚动轴承在运行过程中所产生的振动主要是由于轴承本身的结构特点、加工装 配误差及运行过程中出现的故障等内部因素，以及传动轴上其他零部件的运动和力 的作用等外部因素共同作用引起的。其振动类型大致可分为以下三类： ( 1 ) 与轴承变形有关的振动。轴承是一弹性变形体，轴承承受载荷时，由于 承载滚动体的不断变换使得轴承在运行时发生弹性振动。这种振动代表滚动体的传 输振动，由于不管轴承处于正常还是异常状态，这种振动都要发生，所以与轴承的 异常状态无关。 ( 2 ) 与轴承加工有关的振动。由于工艺和设备问题，轴承各元件在加工过程 8 华北电力大学硕士学位论文 中不可避免地会出现加工误差，如表面波纹、轻微的擦痕和装配误差等，这都会引 起轴承振动。 ( 3 ) 与轴承故障有关的振动。轴承在实际运行过程中，由于发生破碎、断裂、 剥落等故障而产生的振动反应了轴承的损伤情况，这类故障所产生的振动信号是我 们检测分析的对象。 2 1 3 轴承的振动机理 滚动轴承运转时，由于轴的转动，滚动体便在内、外圈之间滚动。轴承的滚动 表面虽然加工得非常平滑，但从微观来看，仍然有小的凹凸。滚动体在这些凹凸面 上转动时，产生交变的激振力。通常，由于滚动表面的凹凸形状是无规则的，所以 激振力也具有随机的性质，它具有多种频率成分。由轴承( 主要是外圈) 和外壳形成 的振动系统由于这个力的激励，发生的振动将是由各种频率成分组成的随机振动。 从轴承滚动表面状况产生振动的机理可以看出：轴承滚动表面损伤的形态和轴 的旋转速度决定了激振力的频谱；轴承和外壳决定了振动系统的传递特性。最终的 频谱，由上述二者共同决定，即轴承异常所引起的振动频率，是由于轴的旋转速度、 损伤部位的形态及轴承与外壳振动的传递特性所决定的。 2 2 轴承故障特征分析 滚动轴承不同类型的故障会引起轴承系统不同性质的特征振动，按照振动信号 的不同，可以有效区分滚动轴承故障类型【3 2 4 3 】： ( 1 ) 滚动轴承构造故障 当滚动轴承加上一定的载荷时，旋转轴的中心随着滚动体的位置变动，这是因 为载荷使内、外圈和滚动体产生了弹性变形，同时产生振动称为滚动体的传输振动。 这个振动的主要频率成分为矾( 其中z 为滚动体数，五为滚动体频率) 。对于旋转轴 弯曲，轴承与轴装歪，或者滚动体直径不一致的故障，会引起表2 1 中的振动。 表2 1滚动轴承构造故障的振动特征 异常原因特征频率备注 轴弯曲或轴装歪 z f o ，为轴旋转频率，不能引起高频衰减振动 堕垫堡亘堡至二鍪厶壑堑圭旦占 ( 2 ) 滚动轴承表面损伤 表面损伤类故障是滚动轴承最常见的一种故障形式，常表现为元件表面疲劳剥 落、压痕、裂纹、烧伤、划伤等。当轴承存在局部损伤时，损伤点通过轴承元件表 9 华北电力大学硕士学位论文 面时要产生突变的冲击脉冲力，该脉冲力是一个宽带信号，所以必然覆盖轴承系统 的高频固有振动频率而引起谐振，从而产生冲击振动。由于滚动轴承的匀速回转， 使冲击具有周期性，对发生在不同位置的损伤，冲击具有不同的频率，通常称为特 征频率，故障特征频率一般在l k h z 以下。滚动轴承不同元件损伤故障特征频率各 不相同，损伤故障特征频率计算公式，如表2 2 所示。 为简单起见，设轴承外圈固定，内圈( 即轴) 旋转。表中，d 为滚动体直径：d 为轴承节圆直径；g 为接触角；z 为滚动体个数；正为内圈的旋转频率：，：! 为外圈 的旋转频率；n 为工作转速。 表2 - 2 滚动轴承表面损伤的振动特征 ( 3 ) 精加工面波纹 制造时如在滚道或滚动体的精加工面上留有波纹，当凸起数达到某一量值时， 会引起表2 - 3 中的振动。 表2 - 3 精加工面波纹的振动特征 异常原因特征频率备注 内圈波纹 n f , ，波纹凸起数为1 2 1 时，发生左栏中频率的振动 外圈波纹喊同上 堕塾堡达堡兰堑主五婆丛些垄塑垫垫堕：丛生垄茎生塑圣塑堡垫 ( 4 ) 滚动轴承磨损 磨损是滚动轴承常见的一种故障形式，是轴承滚道、滚动体、保持架、座孔或 安装轴承的轴颈，由于机械原因或润滑杂质引起的表面磨损。磨损故障经历时间较 长，是一种渐变性故障。轴承表面磨损后产生的振动同正常轴承的诊断具有相同的 性质，随机性较强，但磨损后振动水平( 幅值) 明显高于正常轴承。 ( 5 ) 滚动轴承偏心 1 0 华北电力大学硕士学位论文 当轴承有偏心时，轴的中心( 内圈中心) 0 便以外圈中心d 为中心作振摆，这 时会产生振动频率为碗( 厶为旋转频率，d _ - = - 1 ，2 ，3 - - ) 的故障特征频率。 ( 6 ) 滚动轴承不同轴 当轴承不对中或轴承装配不良时都会发生表2 - 4 所示的低频振动。 表2 4 轴承不同轴故障的振动特征 轴承故障特征频率的计算值与实测值之间有偏差，这是因为轴承元件并非绝对 刚体，滚动体与内外滚道之间也会产生相对滑动，再加上瞬时转速的波动和测量仪 器误差，使得故障特征频率的实测值与计算值之间存在偏差，实测值在计算值附近 某窄带范围内。轴承型号不同或轴承元件不同，这种偏差也不同。 轴承发生损伤类故障时，产生的冲击振动能激起轴承系统固有衰减振动。固有 衰减频率计算方法如下【4 】： ( 1 ) 外圈径向弯曲振动固有频率计算公式： = 9 4 x 1 0 5( 2 - 1 ) 式中n 一固有频率的阶数为( n 一1 ) ，n = 2 ，3 ，4 b 一外圈宽度肼) ； h 一外圈厚度锄所) ； ( 2 ) 钢球滚动体固有频率计算公式： 厶= 4 8 1 0 4 步( 2 - 2 ) 实际应用中，公式2 - 1 只能作为外圈固有频率的一个估算公式。一般来说，滚 动轴承外圈的一阶径向弯曲固有振动频率为数千赫兹。 2 3 轴承故障精确诊断模型 表面损伤类故障是滚动轴承最常见的故障，也是滚动轴承故障诊断的难点。表 拱 华北电力大学硕士学位论文 面损伤类故障产生的振动成分从性质上可以分为两类： 其一，是由于轴承元件的工作表面损伤点在运行中反复冲击与之相接触的其他 元件表面而产生的低频振动成分，称作通过振动。 其二，是由于损伤冲击作用而诱发的轴承系统的高频固有衰减振动成分( 所谓 高频是相对故障特征频率而言) 。轴承系统的高频固有振动很复杂，如轴承内、外 圈的径向弯曲固有振动，滚动体的固有振动，甚至传感器的固有振动等都可由于损 伤冲击而产生并反映在轴承的振动信号中。 通过提取隐藏在高频固有衰减振动中的低频故障信息是滚动轴承损伤诊断中 所采用的行之有效的共振解调法的基本出发点。下面以球形滚动轴承为例，简单介 绍一下滚动轴承损伤故障模型【4 】。 2 3 1 轴承元件表面有单个故障点的模型 ( 1 ) 外圈上有单个损伤点的情况 如图2 - 2 所示。假设传感器安装在径向载荷密度最大的地方，损伤点位于载荷 区的某一位置。由于损伤点的位置相对传感器不变，所以它引起的冲击脉冲力的大 小和方向都不变。假设t = 0 时刚好有一滚动体与损伤点接触而产生脉冲力，则该周 期性冲击信号可以表示为： y , ( o - - e d ，占o 一圩) ( 2 - 3 ) 式中：艿o ) 为单位脉冲函数；d 为脉冲力强度；k 为整数；r = l ，为脉冲之间 的时间间隔，厂为外圈故障特征频率。 指数衰减函数可以表示为： 啪”= ( 2 4 ) 函数( 2 - 3 ) 与( 2 - 4 ) 的卷积结果即为周期性脉冲力引起的振动信号的幅值包 络波形。 y ( f ) = 石e ) + e o ) ( 2 5 ) ( 2 ) 内圈上有单个损伤点的情况 。如图2 3 所示。对于内圈上有一损伤点的情况来说，在轴承运转时，内圈随之 旋转，其损伤点也随之运动。因此，内圈损伤点引起的脉冲力的大小和方向要受载 荷分布和损伤点位置的影响。假设f = 0 时损伤点正好位于载荷密度最大处且刚好与 一滚动体接触，则脉冲力表达式同( 2 3 ) 。滚动轴承受径向载荷时的载荷分布可以由 式( 2 6 ) 来表示： 1 2 华北电力大学硕士学位论文 删= 叫一扣c o s 伊，丁 g 固 式中：对球轴承，行= 1 5 ；g 为载荷分布系数；妒为载荷方向与传感器轴线方 向的夹角。 脉冲力作用方向的表达式为： e = c o s4 p ( 2 - 7 ) 考虑载荷分布和损伤点位置的影响情况下，周期性脉冲力引起的振动信号为： v ( f ) = 互( 2 矿) 疋( 2 矿) ( 2 8 ) y o ) = 以( f ) v ( f ) ) e ( ，) ( 2 9 ) 厶。( 厂 e ( f y ( ， 够) 图2 2 外圈有单个损伤点的包络波形及其频谱图 a ( ，i 川山叫0 单删上l t一 a ，( ，) q ( ，井 缸 4 ： l ：i ：【：b 0r u ( ) i ( 6 ) 睑 丛： 】k i ： 1 1 。 0 f 图2 - 3 内圈有单个损伤点的包络波形及其频谱图 1 3 华北电力大学硕士学位论文 ( 3 ) 单个滚动体上有单个损伤点的情况 如图2 - 4 所示。滚动体上的损伤点与内、外圈作用时产生的脉冲力的大小是不 同的，因此，同样假设t = 0 时损伤滚动体刚好位于载荷密度最大处且损伤点刚好与 外圈接触，则其表达式可以用下式来表示： 厂o ) = ，；( f ) + 以( f ) i i + o z o ) = d , 8 ( t - k t b ) 圳= 喜：d ( r 一( 七哇1 弘) 厶( f ) = d ：d i f - 卜+ iki ( 2 - 1 0 ) ( 2 - 儿) ( 2 1 2 ) 式( 2 一1 1 ) 表示与外圈接触时的脉冲力，式( 2 1 2 ) 表示与内圈接触时的脉冲力，故， 畦 - 以，瓦为滚动体自转周期。周期性脉冲力引起的振动信号与式( 2 ：9 ) 是类似的。 c 厶。( ，) c ( d ) 图2 - 4 滚动体有单个损伤点的包络波形及其频谱图 2 3 2 轴承元件表面有多个故障点的模型 在以上分析的基础上，可以进一步分析轴承元件有两个或以上损伤点时的情 况，下面以两个滚动体上各有一个损伤点的情况为例加以讨论，外圈和内圈上有两 个或以上损伤点的情况是类似的。 如图2 5 ，不失一般性，假设t = 0 时，损伤滚动体1 与载荷最大处的夹角为弼， 滚动体上的损伤点与滚动体轴线的夹角为鼠，滚动体的数目为n ，滚动体的公转频 率为五，故障特征频率为，。 1 4 华北电力大学硕士学位论文 则损伤滚动体运动到载荷最大处的时间 与滚动体上的损伤点与外圈接触的时 间t ，分别为： t l = 伊2 须= l ，矿l ( 2 1 3 ) t 2 = 0 2 矿( 2 1 4 ) 这样即可得到对应于石( f ) ( 式( 2 - 1 1 ) ) 和v o ) ( 式( 2 8 ) ) 的两个函数分别为 z o t 。一岛) 和v ( ，一t i ) 。损伤滚动体2 的情况与之类似。 相对于单个损伤点的模型，多个损伤点的模型仅需要引入表征滚动体初始状态 的两个常数9 和口的影响，然后将各个滚动体分别引起的冲击脉冲叠加即可，其实 质上表征了轴承故障的一般情况。 图2 5 两个滚动体上有损伤的情况 2 4 基于m a t l a b 的异步电动机轴承故障振动信号仿真 m a t l a b 是一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、 信号处理和图形显示于一体，在工程领域获得了广泛的应用 3 4 - 3 5 1 。应用m a t l a b 来实现轴承故障的仿真，一方面可以有效应用m a t l a b 提供的最新的各类工具箱， 为进一步的信号分析处理提供便利：另一方面可以弥孙实际轴承试验在数量上的不 足，有助于建立故障轴承样本数据库，对进一步研究故障特征量与故障类型的映射 关系提供依据。本文在m a t l a b 6 5 环境下，成功的实现了轴承故障的仿真。 2 , 4 1 基本思路 1 5 华北电力大学硕士学位论文 计算机实现轴承故障信号仿真的基本思路是： 用一个周期性冲击信号模拟轴承单故障点的振动特征频率；在其上叠加指数衰 减的高频谐波信号模拟轴承系统的固有频率；加入低频谐波模拟不平衡、未校准、 机械松动引起的低频干扰：加入高斯白噪声模拟环境干扰。 2 4 2 滚动轴承故障的m a t l a b 仿真 本文通过m a t l a b 的m 语言编程，理想的实现了文献 4 】提出的轴承故障的精 确诊断模型，并验证了该模型的正确性。 ( 1 ) 模拟外圈上有单个损伤点的情况 m a t l a b 仿真的采样频率为1 6 3 8 4 h z ，模拟电动机的额定转速2 8 8 0 r m i n ，则 冲击信号的频率为3 6 8 h z ，轴承固有频率为3 0 0 0 h z ，再加入3 0 h z ，1 3 0 h z 两个低 频干扰及高斯白噪声。m 语言中，g e n s i g 函数可以方便的产生周期性冲击信号，e x p 函数产生指数衰减的高频谐波信号，通过卷积函数c o n v ，即可实现冲击信号的指数 衰减，叠加低频干扰后，再通过a w g n 函数可加入指定分贝数的高斯白噪声。仿真 结果如图2 6 ： 图2 6 轴承外圈故障 从图中可以看出，当滚动轴承外圈上有单个损伤点时，仿真图形是以外圈故障 特征频率为间隔的离散的波形。 ( 2 ) 模拟内圈上有单个损伤点的情况 对于轴承内圈损伤的仿真，冲击信号的频率为4 9 6 h z ，轴频为4 8 h z ，载荷表 达式考虑球轴承无径向游隙时的情况。m 语言编程时，需要在周期性冲击脉冲上叠 加载荷方向和脉冲力作用方向表达式，其通过f o r 循环即可实现，其它与轴承外圈 故障情况类似。要注意的是，载荷和脉冲力作用表达式均需要取正，因为= 9 0 0 ， 1 6 华北电力大学硕士学位论文 c o s , p 恒为正。仿真结果如图2 - 7 ： 图2 7 轴承内圈故障 从图中可以看出，内圈单个损伤点引起的振动波形比外圈情况要复杂很多，但 很有规律性。其特征是以内圈故障频率为间隔，并且以其各阶倍频为中心，在其两 旁的幅值有明显的下降。 ( 3 ) 模拟单个滚动体上有单个损伤点的情况 对于轴承滚动体损伤的仿真，冲击信号的频率为1 5 8 h z ，滚动体公转频率为 4 8 h z ，载荷表达式考虑球轴承无径向游隙时的情况。m 语言编程时，与内圈故障的 区别在于周期性脉冲力表达式应该分别考虑上述两种情况，其它是类似的。仿真结 果如图2 8 ： 图2 8 轴承滚动体故障 从图中可见，轴承滚动体上有单个损伤点引起的振动波形，是一系列以滚动体 故障特征频率各阶倍频为中心的衰减波形，其中间幅值最大，两边受调制影响，逐 渐减小，间隔等于滚动体的公转频率。 1 7 华北电力大学硕士学位论文 ( 4 ) 模拟多个滚动体上有单个损伤点的情况 相对于单个损伤点的仿真，多个损伤点的仿真仅需要引入表征滚动体初始状态 的两个常数p 和口的彤响，然后将各个滚动体分别引起的冲击脉冲叠加即可，其实 质上表征了轴承故障的一般情况。m 语言仿真结果如图2 9 ： 图2 9 轴承多个滚动体故障 从图中可见，轴承多个滚动体上有单个损伤点引起的振动波形，不像前面单个 故障点时那么有规律，在每一簇谱线中，也不一定是中心处的谱线幅值最大。这是 因为其幅值谱是两个损伤点各自引起的幅值谱的矢量和，而这两个矢量之间的角度 由于常数p 和口的不确定性而没有什么规律。但由于其频率成分是一致的，故基于 故障特征频率的轴承故障检测仍是有效的。 轴承故障的仿真实现为进一步研究故障特征量与故障类型的映射关系奠定了 基础，同时也为进一步探索新的轴承故障诊断规则提供了依据。 2 5 本章小结 本章介绍了滚动轴承的故障机理，分析了滚动轴承不同故障的特征及其故障的 精确诊断模型。在考虑了异步电动机载荷分布及轴承运动等因素影响情况下，本文 针对滚动轴承内圈损伤、外圈损伤及滚动体损伤三种故障形式的不同特征，首先在 m a t l a b 环境下成功实现电动机轴承故障的仿真，这一工作为进一步发掘轴承故障 检测的新方法奠定了基础。 通过大量的试验和仿真，总结规律，从而提取出新的有效反映故障特征的参数， 仍然是必要和艰苦的工作。开发一套高可靠性，高灵敏度的轴承初发故障在线监测 系统，是一项必要的研究内容。 1 8 华北电力大学硕士学位论文 第三章基于振动信号分析的异步电动机轴承故障诊断方法 3 1引言 异步电动机轴承故障的振动信号分析方法，由于其适用于各种类型、各种工况 的轴承，信号测试与处理简单、直观，诊断结果准确率高，而成为目前应用最广泛 的轴承故障诊断方法。随着故障诊断技术的进步，如何兼顾高灵敏度与高可靠性， 实现异步电动机轴承初发故障检测仍然是当前亟待解决的关键问题、难点问题。 轴承故障特征是对轴承故障各种特征表现的定性或定量描述，是轴承故障诊断 的主要依据。滚动轴承故障的特征提取是滚动轴承故障诊断系统的重点和难点，能 否有效的提取故障特征是能否正确诊断轴承故障的关键。本章即致力于该问题的研 究。 ( 1 ) 轴承故障判定标准 绝对判定标准用于判断实测特征值是否超限的绝对量值。 相对判定标准对轴承的同一部位定期进行振动检测，并按时间先后进行 比较，以轴承无故障情况下的振动幅值为基准，根据实测振动幅值与该基准振动幅 值之比进行判断的标准。 类比判定标准对若干同一型号的轴承在相同的条件下在同一部位进行振 动检测，并将特征值相互比较进行判断的标准。 ( 2 ) 轴承故障诊断方法 滚动轴承的振动信号分析故障诊断方法分为简易诊断和精密诊断两种： 轴承故障简易诊断方法 简易诊断的目的就是初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障，保 证轴承在一定的工作环境( 承受一定的载荷，以一定的转速运转等) 下和一定的工作 期间内可靠有效地运行，以保证整个机械的工作精度。 简易诊断的方法包括：时域参数检测( 进一步分为有量纲参数指标法和无量纲 参数指标法) 、冲击脉冲法【3 6 】等。 轴承故障精密诊断方法 精密诊断的目的是要在找出故障轴承的基础上，判断故障的类别及原因。对重 要轴承进行工况监视与故障诊断，可以防止机械工作精度下降，减少并杜绝严重事 故的发生，还可以最大限度地发挥轴承的工作潜力，节约开支，获得最大的经济效 1 9 华北电力大学硕士学位论文 益。 精密诊断的方法包括：频谱分析、能量谱分析、共振解调方法等。 本文在探索以上各种方法最新进展的基础上，提出了异步电动机轴承故障的综 合诊断方法。 3 2 振动信号的共振解调分析 3 2 1 共振解调原理 ( 1 ) 共振解调基本原理 共振解调法是分析轴承早期损伤故障的常用方法。由于放大( 共振) 和分离( 带 通滤波) 了损伤故障的特征信号，提高了信噪比，适用于损伤类故障特征的提取。 它的基本原理是【4 】：当轴承某一元件表面上出现局部损伤时，运行过程中要撞 击与之配合的元件表面，将会产生脉冲力。由于这些冲击脉冲力的频带很宽，必然 覆盖检测部件的固有频率，从而会激起轴承系统的高频固有振动。通常，这些高频 固有振动有多个，根据实际情况，可选择其中一个高频固有振动作为研究对象。通 过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来，这个高频固有振 动的振幅受轴承元件故障特征频率的调制，然后利用包络检波器解调，去除高频衰 减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，进而对此包络信号 进行分析( 通常主要是频谱分析) ，便可提取滚动轴承的故障特征信息，最后可以判 断出故障是发生在轴承外圈、内圈还是滚动体上，并得知轴承的故障类型。流程如 图3 1 所示： 引起引起包括在 图3 1 共振解调流程图 ( 2 ) 共振解调技术特点 对应性：由以上分析可知，如果轴承没有故障，就不会发生运动冲击，也 就不会激发轴承系统的高频共振。反之，存在高频共振同样可以得出轴承故障的结 论。可见，轴承故障与否( 损伤类故障) 与是否存在高频共振有对应关系，这也是 共振解调理论的基本出发点。 放大性：即使是微小的故障，也能激起很大的共振解调波。同时，共振解 2 0 华北电力大学硕士学位论文 调的幅值与故障冲击强度成正比，由此可度量故障的大小。 信号调制：高频共振受轴承故障特征频率的调制，通过包络检波器解调， 可以区分故障的类型。 抗低频振动干扰好，信噪比高。 传统的基于傅立叶变换的滤波方法存在较大的局限性，有必要引入新的信 号处理方法。 3 2 2 小波变换原理 传统的基于傅立叶变换的滤波方法，不适合提取损伤激起的突变信号。带通滤 波器的参数( 中心频率和滤波带宽) 需要预先确定，而不同设备中，轴承结构及其 系统的固有频率千差万别，要预先确定这些结构系统的固有频率较为困难。为了克 服这些不足，引入了小波分析方法。 小波分析是一种多分辨率分析方法，其在时域和频域都具有表征信号局部特征 的能力，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，而在高频部分具 有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，是一种窗口大小固定不变，但其形状可 变、时间窗和频率窗都可以改变的分析方法，被誉为信号分析的数学显微镜3 7 1 。 ( 1 ) 小波变换的基本概念 所谓小波，就是由一个满足一定条件的函数经过平移和缩放而产生的一个函数 族： ，( f ) = i 口h 等) ，口，6 r o ( 3 - 1 ) 其中，4 称为尺度参数，b 称为平移参数。伊o ) 的选择既不是唯一的，也不是任 意的。因为伊o ) 是归一化的具有单位能量的解析函数。因此它的选择应该满足： 定义域是紧支撑的，即在一个很小的区间以外，函数为零，换句话说，函 数应该有速降特性，以便获得空间局域化。 平均值为零，也就是，e p ( f = o ，甚至伊( f ) 的高阶矩也应该为零，即： d 伊( f 阿- o ， k=0,1，n-i(3-2) 均值为零的条件称为小波的容许条件，即： 。= e 钵相 ( 3 - 3 ) 其中，乒0 ) 是伊o ) 的傅立叶变换，q 是有限值，意味着在= 0 处庐 ) 连续 2 l 华北电力大学硕士学位论文 并且可积，所以p ( r ) 应该具有振荡性，也就是说，它是一个波，而第一个条件则要 求妒o ) 不是一个连续波，应该是一个迅速衰减的短波。能量有限信号厂o ) 的小波变 换，可以定义为以。o ) 为积分核的积分变换： 巧( 口，6 ) = e 几瓣 口o 其中，几) r c r ) ，r ) 表示能量有限信号集合； 3 4 也就是连续小波变换( c w t ) 的表达形式。 ( 3 4 ) 瓦厕是j ( f ) 的共轭。式 小波变换在实际运用中，尤其在诺算机上实现时，连续小波变换必须加以离散 化。因此，有必要研究连续小波q ，o , b ( f ) 和连续小波变换矽，0 ，矗) 的离散化。需要指出 的是，这一离散化都是针对连续的尺度参数a 和连续平移参数6 的，而不是针对时 间变量t 的，这一点与传统的时间离散化不同。 ( 2 ) 二进小波变换 在进行离散化的时候，通常把式3 - 4 中的尺度参数口和平移参数6 分别取为 口= 口i ”，2 ，b = n a o b o ，这里丹z ，扩展步长a o l 是固定值。为方便，总是假定