振动检测技术在混铁水车滚动轴承故障诊断中的应用

320t混铁水车轴承故障诊断技术的应用320t混铁水车是钢铁厂中盛装、运输和倾倒铁水的专用车辆，它不仅具有良好的保温性能，而且在运输过程中还可以对铁水进行脱硫、脱磷作业，代替混铁炉，节省冶炼时间。另外，在马钢公司，共有55辆混铁水车，承担着全公司大部分铁水的运输工作。由于马钢公司布局比较分散，铁厂与钢厂之间线路复杂，且有部分线路穿过市区。而罐体中盛装的是可流动的铁水，一旦车辆发生事故，其后果有可能是灾难性的。因此，确保混铁水车的高效、安全的运行既是铁运公司运输包产的重要工具也是马钢公司顺利生产的首要条件。轴承是混铁水车的最重要的零件之一，他的运行状态直接关系到整个车辆的性能。在车辆运行过程中，轴承一旦出现内圈崩裂、滚子破碎等内部故障，就会造成内圈或轴箱激热，使车轴产生裂纹，进而发生车轴热切。因此混铁水车轴承的故障诊断是车辆检修不可缺少的，也是保证车辆安全运行的重要条件。我公司最初的轴承故障诊断是靠听觉来判断。通常在点检和检修过程中凭经验能诊断该轴承是否有故障，并根据经验判定是否能继续使用。这种方法沿用了很长一段时间，但毕竟影响因素较多，可靠性较差。随着计算机技术、电子测量技术和信号处理技术的飞速发展，滚动轴承的故障诊断技术也有了飞跃的发展，由传统的经验判断发展为通过仪器检测轴承振动量来诊断轴承故障。这使我公司轴承故障诊断上了一个新台阶。现今我公司使用的轴承故障诊断系统，利用振幅值诊断法，其检测装置简单，且效果比较好。将需要检测的轮对在转动平台上以固定的速度转动（360r/min），在轮对转动过程中使用振动检测仪将该轮对两边的轴承振动量进行测量，测量完毕后通过相应的软件进行频谱分析，查看其频谱中是否有故障频率出现。如果有故障频率出现则说明该轴承存在一定的缺陷，再根据其峰值的大小判定该损伤的严重程度。混铁车所使用的轴承为双列圆锥滚子轴承。由于混铁水车自重280t，载重320t，轴承负载较大，另外由于润滑不良、异物落入、安装不良等原因通常会引起工作表面的磨损、疲劳剥落、压痕、胶合等离散型缺陷或局部损伤。根据我公司检修情况发现，该型号的轴承最常见的故障就是磨损和表面剥落尤其是内圈和滚子表面剥落的情况较为常见。这类故障最大的特点就是有冲击脉冲信号,频谱范围则可从几赫兹到几百赫兹, 且冲击脉冲的峰值大小与疲劳损伤的大小成正比。由于内圈、外圈、滚动体及保持架出现故障时产生的冲击脉冲各不相同, 因此可根据冲击脉冲的出现及其频率判断滚动轴承是否有故障及故障元件。根据该轴承的结构尺寸及零部件的特点，我们可以利用以下公式计算出该轴承各零部件的故障频率。内圈故障频率 f=12(1+dDcos)frZ外圈故障频率 f=12(1-dDcos)frZ滚子故障频率 f=12(1-d2D2cos2)frdD保持架故障频率 f=12(1-dDcos)frZ根据混铁水车轴承的相关尺寸，可以得出以下故障频率：型号倍频外圈故障频率内圈故障频率滚子故障频率保持架故障频率352132151.8967.5742.092.26722103.78135.1484.184.53443155.67202.71126.276.80164207.56270.28168.369.06885259.45337.85210.4511.336在实际使用过程中我们发现，频谱中的故障频率并不总是精确地等于理论计算值。下图为某一轴承的频谱：该频谱主要峰值如下表所示频率(Hz)12.562.5567.555幅值(mm/S)8.9556.4485.9835.4135.127频率(Hz)47.597.537.592.542.5幅值(mm/S)4.5524.2714.1573.9363.495通过对比可以发现，该频谱中出现了近似滚动体故障频率和内圈故障频率的频率即42.5和67.5，根据计算可知两者的故障频率分别为42.09、67.57，如果严格按照理论计算值寻找，我们在该频谱中找不到相应的故障频率，这主要是因为滚动体并非纯滚动等因素( 如实际轴承的几何尺寸的误差、轴承安装后的变形) 造成的。该轴承经过分解后发现其内圈和滚动体磨损非常严重，如果继续投入使用将会严重威胁车辆的运行安全。因此我们在频谱图上寻找各种特征频率时, 需要在计算的频率值的上下一定范围内找与其近似的值来进行诊断判断。（一般在计算值的0.5范围内寻找）；故障频率的峰值也因损伤情况的不同而大小不一，如何判定该故障的严重程度就需要大量的数据积累和分析。经过一年来对近600副混铁水轴承的故障诊断分析，初步得出了各故障频率峰值的极限值。如下表所示：故障频率峰值极限备注内圈故障频率1.5外圈故障频率1.3滚动体故障频率1.2保持架故障频率1.0根据实际检修情况发现，各零部件故障频率的峰值极限在1.0以下时，无需更换轴承，轴承的损伤情况不是很严重，能保证下一检修周期内正常运行。在超过峰值极限值时，我们需要认真分析其他参数，如倍频、更换周期及趋势分析等综合因素进行判定。自该系统在我公司投入使用以来，共检测轴承600多幅，发现轴承故障 33副，通过分解发现这些轴承确实存在故障，故障诊断准确率在93%以上。 该系统不仅具有通过