10吨液压卷扬机设计【含20张CAD图纸+文档全套】
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在线提供 Procedia Engineering 35（2012）176 - 181 ENIINVIE-2012电气工程研究国际会议 由有缺陷的汽车轮毂轴承产生的机械振动和声学噪声的实验表征 爱德华多 爱德华 Rubio*, 胡安贾雷吉 CIATEQ AC,Centro de Tecnologa Avanzada CTO。Aguascalientes Norte 135，PIVA，Aguascalientes，Ags。，CP 20358，Mexico 摘要摘要 乘用车中的轮毂轴承故障会导致相应车轮颤动，增加底盘振动并在车厢内产生高噪音。在本文中，进行了一系列有缺陷和健康的轮毂轴承的现场测试。测量机械振动和声音，并使用频率和时频域中的多种信号处理方法分析数据。另外，还执行统计信号处理方法。比较了各种方法的结果，发现本工作中使用的大多数方法都非常适合分析。然而，一些方法在其信息价值和实施能力方面显示出某些限制。 2011 Elsevier Ltd.出版的ENIINVIE-2012组委会负责的选拔和/或同行评审。CC下的开放访问BY-NC-ND许可证。 关键词：仪器仪表;振动分析;轴承故障;汽车部件 1. 介绍介绍 轴承在任何旋转机械中都起着重要作用。轴承不仅会影响机器的精度，而且会直接影响发动机的使用寿命。轴承的缺陷会导致旋转部件的反复冲击，从而降低其性能。因此，很多研究都有 *通讯作者。电话：+ 52-449-9731060 电子邮件地址：eduardo.rubiociateq.mx。 1877-70582012 Elsevier Ltd.出版开放获取CC BY-NC-ND许可证。 doi:10.1016/eng.2012.04.178 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 177 在故障发展的早期阶段进行轴承缺陷检测，特别是因为早期检测可以减少生产机器的停机时间和维护成本。 有许多被广泛认可的测量，分析和检测方案。现有技术似乎是通过压电加速度计直接测量轴承套管上的加速度1,2。此外，已经通过声换能器3提出了声学测量方法。 已经提出了时域分析和检测方法，例如相图4和阈值计数器5。然而，频域分析是文献中最常用的方法。已经研究了纯频率分析或诸如短期傅里叶变换（STFT）的时频方法。此外，还公布了统计信号处理方法。这些方法包括波峰因数，峰度和Beta函数6，概率预测和散点图7以及自相关和概率密度函数8。大多数研究都是针对旋转生产机械轴承，很少是汽车轮毂轴承。 在本文中，在正常的汽车使用条件下进行了由有缺陷的轮毂轴承产生的机械振动和传递到底盘舱的声音的原位测量，并且应用了各种振动分析技术。 2. 自相关自相关 自相关函数显示有关信号自相似性的信息。更正式地说，它给出了由时滞分隔的两个信号点之间的相关性。对于连续的有限能量信号，自相关函数是 对于离散时间信号 R () s*(t (1) R n xn x n * (2) 在两种情况下，T是两个观察点之间的滞后，而*是复共轭。R（0）和R 0分别是函数的最大值，此外，自相关被归一化，使得后者指向相等的单位。实信号的自相关是相对于零的偶对称函数。它给出关于信号的平稳性的信息，例如明显明显的尖性相关性表示弱平稳性，而宽相关性对应于强静止信号。另外，周期信号产生周期性自相关函数，其周期与时间信号相同 3. 实验装置实验装置 为了获得用于进一步处理和分析的期望数据，乘用车配备有测量装置和信号处理硬件。如图1所示，该实验是在传统的高速公路上进行的。在第一个测量系列中，左后轮毂配备了故障轴承。然后用健康的轴承代替。因此，分别进行了两个系列的测量，分别具有故障和良好的轴承。 首先，将固态加速度计安装在相关的轮毂上。安装的加速度计对垂直于道路的加速力是敏感的。全部连续 178 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 测量模块安装在车厢内。所获取的加速度数据是与重力常数成比例的电压，并首先通过其输出端保持加速度数据的调节器级。此外，获得的加速度数据通过两个积分器级发送。后者的输出分别保持速度和位移。最终，所有四个数据流都连接到数据采集设备。 图1实验装置。 不仅是感兴趣的振动信息，还有车厢内的声学噪声感知。为此，将驻极体电容式麦克风安装在机舱的内壳上。 使用高端数据采集板NI PCMCIA 6062E。对于测量系列，所有五个数据流都以20kHz采样并发送到膝上型计算机中的控制中心进行存储。因此，所有数据都可用于离线信号处理。使用的轴承是用于非驱动轮的双列滚珠轴承。在图2中示出了具有横向切口的透视图。如图所示，内圈是静止的而外圈是旋转的。后者连接到车轮，前者连接到车身。 图2轮毂轴承。 4. 结果结果 由于实验是在车速上升的情况下进行的，因此预计轴承处测得的振动加速度会成比例增加。相应的坡道预计会更低 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 179 倾向于健康的方位而不是错误的方位。图3显示了有缺陷和健康轴承的两个加速表面谱图。 4.1. 加速度分析 图3显示了有缺陷的轴承和健康轴承的频率分析。有趣的是，两种光谱都具有相似性，在某种程度上可以用一个因子来近似。然而，在有缺陷的轴承引起的大部分能量位于测量数据中的情况下，清晰可见。这些累积的峰值在4750Hz附近发展，带宽约为2000Hz。除此之外，由不良轴承引起的峰值的进一步累积位于500Hz以下的频率（更详细的视图见图5）。这两种趋势都是轮毂缺陷部件的明确指标。轴承在较高频率中显示共振频带。已发表的作品，如5所述，由有缺陷的轴承零件产生的低频脉冲激发了轴承振动的高频中的共振频带。在频谱图中可以清楚地看到这种共振。使用这种共振特性的检测技术称为高频共振技术，并与包络检测方案一起实施9,10。 图3加速度数据的表面谱图。良好的轴承（左），轴承故障（右）。 统计信号处理方法应用于数据。自相关函数结果可以在图4中看到，并且在形状方面令人惊讶地清晰且类似于8中的良好轴承。健康轴承中主导的低频分量导致平滑的自相关。另一方面，坏轴承的高频共振砾岩相对于自相关中的滞后产生强烈的抖动。 4.2. 声学噪声分析 由于加速度数据的大量信号能量位于4750Hz附近，因此在声学噪声测量中预期有类似的聚集体。然而，图5清楚地表明，有缺陷的轴承的音频信号几乎不承载500Hz以上的任何能量。底盘的固有频率很可能远低于加速度数据的高频集团。Molisani等。11指出，低于400赫兹的车厢噪音主要是结构性的，这意味着它通过物理连接转换到机舱，显然省略了更高的频率。因此，仅由不良轴承的抖动引发的部分能量量被转换成车厢内的声波。 180 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 图4统计分析。 图5中所示的曲线表示低于500Hz的加速度和噪声测量值之间的相关性。在不良轴承的加速度数据中，三个明显明显的峰值将其与良好的轴承区分开来，其中这样的峰值仍未被观察到。200 Hz处的峰值明确地转换为噪声测量，其中显着量的能量位于200Hz附近。 后实验主观测试证实，区分音频信号的最重要的可听部分确实是200Hz的峰值。在车厢内进行测量时听到同样的现象，它等于轰鸣声。 5. 结论结论 根据我们的分析，可以建立以下结论： FFT和STFT是用于离轴分析轴承加速度计测量的强大而有意义的仪器。而且，即使在诸如常规公路的原始环境中进行测量，也可以区分出有缺陷的轴承的健康，观察上频率共振带。 也可以使用加速度数据的统计信号处理。特别是因为计算的数据几乎是不言自明的并且易于解释。测量可分别用于识别好轴承和坏轴承。 车厢内的噪声测量仅在低频时很重要，因为更高频率几乎不存在。然而，由轴承故障引起的明显可听频率证明噪声感知是评估移动车辆中轴承状态的有效手段。 致谢致谢 作者希望得到墨西哥国家科学技术委员会（CONACyT）和阿瓜斯卡连特斯政府的财政援助。 Eduardo Rubio and Juan C. J uregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 181 图5音频（上）和加速（下）数据，良好轴承（左）和轴承故障（右）之间的相关性。 参考参考 1 何W，姜志恩，冯.基于最优小波滤波和空间码收缩的轴承故障检测。测量 2009;42:1092-1102. 2 王GF，李YB，罗志刚。基于重构相空间和高斯混合模型的滚动轴承故障分类。J. Sound Vib.2009; 323：1077-89。 3 Li CJ，Li SY。轴承状态监测的声发射分析。穿1995; 185：67-74。 4 Jauregui JC，Gonzalez O，Rubio E.应用时频和相图分析来早期检测故障滚子轴承。PROC。2009年ASME涡轮博览会：陆地，海洋和空中力量;2009年，p。1-10。 5 Tandon N，Choudhury A.回顾用于检测滚动轴承中缺陷的振动和声学测量方法。TRIBOL。诠释。1999; 32：469-480。 6 Heng RBW，Nor MJM。用于监测滚动轴承状态的声音和振动信号的统计分析。 申请声量。1998; 53：211-226。 7 Masuike H，Ikuta A.利用声音和振动之间的高阶相关性进行统计信号处理及其在旋转机械故障检测中的应用。进阶声量。颤音。2008; 2008：1-7。 8 Sturm A，Kinsky D.通过在运行条件下的振动监测来诊断滚动轴承的状态。测量1984; 2：58-
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