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(沈陽工業(yè)大學 信息科學與工程學院,沈陽 110870)

滾動軸承在鐵路、制造、石化等領域被廣泛應用，滾動軸承的故障檢測也一直是國內外故障檢測的熱點。傳統(tǒng)檢測滾動軸承的方法是振動法，但是在故障初期軸承的振動信號非常微弱，因此很難發(fā)現(xiàn)缺陷。聲發(fā)射檢測具有頻譜寬、高頻抑制性強的特點，能夠對故障的早期信號有較好的預判[1]。筆者采用聲發(fā)射參數(shù)分析的方法對軸承的外圈、滾動體、內圈的故障信號進行提取分析，為滾動軸承信號診斷提供一種有效的方法。

1 滾動軸承故障的聲發(fā)射信號特點

聲發(fā)射檢測軸承故障的基本原理就是用設備對軸承故障釋放出來的彈性波進行采集，然后通過對軸承故障信息的特征參數(shù)進行分析研究，推斷出軸承的內部缺陷、狀態(tài)變化和發(fā)展趨勢[2]。當軸承故障出現(xiàn)后，在正常運行的過程中，缺陷的位置會產(chǎn)生撞擊信號，而無故障處產(chǎn)生的是平穩(wěn)的、幅值較小的連續(xù)信號。

由于受到載荷、潤滑狀態(tài)、水分和雜物浸入等因素的影響，材料會有位錯交叉滑移等塑性形變，因此軸承在使用一段時間后經(jīng)常會發(fā)生故障。軸承會在外圈、內圈、滾動體上產(chǎn)生裂紋，在運轉的過程中會產(chǎn)生故障聲發(fā)射信號[3]。根據(jù)聲發(fā)射信號的特點，可以將信號分為兩個類型：突發(fā)型聲發(fā)射信號和連續(xù)型聲發(fā)射信號。連續(xù)型聲發(fā)射信號由一系列低幅值、連續(xù)的信號組成；突發(fā)型聲發(fā)射信號具有高幅值、不連續(xù)的特點，這主要與材料的斷裂和堆垛層錯有關。而軸承的故障信號屬于連續(xù)的聲發(fā)射信號。

2 檢測條件

2.1 檢測儀器系統(tǒng)

采用美國物理聲學公司(PAC)的聲發(fā)射檢測系統(tǒng)R15型壓電陶瓷傳感器，經(jīng)試驗確定40 dB的門檻值可以屏蔽外界噪聲干擾。采集正常軸承和常見故障類型滾動軸承的聲發(fā)射信號，進行對比分析。

2.2 檢測方案

使用的滾動軸承故障模擬試驗轉動平臺結構示意如圖1所示，采用交流變頻電機控制器對電機進行轉速的調節(jié)，轉速的調節(jié)范圍為30～1 450 r·min-1。故障模擬采用的測試軸承型號為6205滾動軸承，共4個，其中1個是正常軸承，其余3個為故障軸承。6205滾動軸承的幾何參數(shù)為：外徑52 mm，內徑25 mm，寬度15 mm，滾珠數(shù)8個。對滾動軸承外圈故障、內圈故障和滾動體故障3種典型故障進行分析，通過在軸承外圈、內圈和滾動體上進行線切割來模擬軸承故障，加工的寬度和深度都是1 mm的長方形槽，在滾動體上模擬1 mm的點蝕缺陷。

圖1 滾動軸承故障模擬試驗轉動平臺結構示意

2.3 檢測系統(tǒng)標定

系統(tǒng)采用經(jīng)過出廠標定檢驗期限并在合格期內的R15傳感器進行測量，對傳感器耦合狀態(tài)進行標定，采用直徑為0.3 mm、硬度為2H的鉛筆作為信號模擬源，鉛芯伸出長度約為2.5 mm，距傳感器中心距離約100 mm，取3次幅度的平均值，均值都在平均幅度3 dB范圍內。

3 滾動軸承聲發(fā)射信號參數(shù)分析

對采集到的滾動軸承的聲發(fā)射信號與故障軸承的聲發(fā)射信號進行對比，分別計算各參數(shù)，其中不同的工況軸承類型有：正常、外圈故障、內圈故障、滾動體故障。

3.1 單參數(shù)列表分析法

分別對以上所述軸承工況進行采集分析，對每種故障類型的特征參數(shù)都收集固定點數(shù)的采樣，然后再進行參數(shù)的統(tǒng)計列表分析，表1為測得的各滾動軸承的聲發(fā)射特征參數(shù)的平均值。

表1 各滾動軸承聲發(fā)射特征參數(shù)的平均值

聲發(fā)射傳感器的位置在外圈故障的正上方，相對故障位置較近，所以能夠更好地采集到故障的信號，所得到的信號特征也比較明顯。而滾動體和內圈是隨著軸承轉動而運動的，其聲發(fā)射故障信號要經(jīng)過保持架、軸承座等機械構件的折射、反射之后才能到達傳感器，信號的衰減較大；而且介質之間的接觸面也會產(chǎn)生一部分的損耗，使得內圈和滾動體的信號比外圈的故障信號相對弱了一些。

3.2 經(jīng)歷圖分析法

經(jīng)歷圖分析法是通過對聲發(fā)射的參數(shù)信號隨時間的變化情況進行分析，來得到軸承的活動情況和發(fā)展趨勢的方法。其可以對軸承故障進行活動性評價，以及分析軸承故障的活躍程度[4]。

3.2.1 能量經(jīng)歷圖分析

不同工況的軸承能量對時間經(jīng)歷圖如圖2所示，當正常軸承運轉時，聲發(fā)射能量是比較小的，能量都會在50 mV·μs以下。而帶有外圈故障、滾動體故障、內圈故障軸承的聲發(fā)射能量都會比同轉速的正常軸承明顯要高出一倍。其中外圈故障的軸承能量最大，最高可以達到234 mV·μs，再次是滾動體的能量，最次是內圈的能量。不同故障軸承的活動程度不同，外圈的活動性最強，內圈最弱，但是也都高于正常軸承的活動性。

3.2.2 計數(shù)經(jīng)歷圖分析

計數(shù)是聲發(fā)射參數(shù)中較為敏感的參數(shù)，其對轉速、載荷、故障尺寸、故障類型都表現(xiàn)出較為敏感的特性。不同工況的軸承計數(shù)對時間經(jīng)歷圖如圖3所示，正常軸承的計數(shù)時平均在50以下，而外圈故障軸承的計數(shù)時平均達到100左右，滾動體和內圈的計數(shù)時平均比較接近，都在50～100之間，略高于正常沒有損壞軸承的。當故障出現(xiàn)的時候，外圈故障的計數(shù)就會明顯增高，而滾動體和內圈的計數(shù)也有小幅度提升?？梢杂糜嫈?shù)經(jīng)歷圖作為判斷軸承外圈故障的依據(jù)。

圖2 不同工況的軸承能量對時間經(jīng)歷圖

圖3 不同工況的軸承計數(shù)對時間經(jīng)歷圖

3.3 分布圖分析法

分布圖分析法是對軸承聲發(fā)射撞擊計數(shù)或事件計數(shù)信號進行統(tǒng)計分析的方法。一般采用分布圖的方式，研究不同參數(shù)下的撞擊或事件的統(tǒng)計分布。分布圖分析法可以判斷軸承的特征，從而達到判斷故障類型的目的。

3.3.1 軸承撞擊數(shù)對幅值分布圖分析

不同工況的軸承撞擊數(shù)對幅值分布圖如圖4所示。由于電機噪聲和外部環(huán)境的影響，將門檻條件設置到40 dB。由圖4可以看出，帶有故障的軸承在40 dB幅值的撞擊數(shù)明顯高于正常運轉軸承的。滾動體和內圈故障40 dB幅值的撞擊數(shù)都在400～500之間，這是由于外圈是固定在軸承架上的，而滾動體是旋轉運動的物體，內圈是跟隨軸承連接軸轉動的，產(chǎn)生的撞擊數(shù)就會比固定不動的外圈數(shù)量大。

3.3.2 軸承撞擊數(shù)對計數(shù)分布圖分析

不同工況的軸承撞擊數(shù)對計數(shù)分布圖如圖5所示，當電機轉速為120 r·min-1時，不同工況的軸承撞擊數(shù)對計數(shù)分布同撞擊數(shù)對幅值的分布類似，滾動體和內圈超過閾值的撞擊數(shù)都遠大于外圈軸承的，用撞擊數(shù)對計數(shù)的分布分析法可以有效地把外圈故障跟滾動體和內圈故障區(qū)分開。

圖4 不同工況的軸承撞擊數(shù)對幅值分布圖

圖5 不同工況的軸承撞擊數(shù)對計數(shù)分布圖

3.4 關聯(lián)圖分析法

關聯(lián)分析就是將任意兩個聲發(fā)射信號的參數(shù)進行關聯(lián)度分析，圖中的每一個點代表一個撞擊點[5]。

3.4.1 能量對幅值關聯(lián)圖分析

不同工況的軸承能量對幅值關聯(lián)圖如圖6所示，由圖6可以得出，正常工作的軸承能量數(shù)都在40 mV·μs以下，并且幅值50 dB以下的能量是很小的。帶有故障的軸承能量值在40 mV·μs以上的有很多，并且明顯高于正常軸承的能量值。

3.4.2 持續(xù)時間對幅值關聯(lián)圖分析

電機運轉速度為300 r·min-1時，不同工況的軸承持續(xù)時間對幅值關聯(lián)圖如圖7所示。由圖7可得出，正常軸承的持續(xù)時間在幅值大于50 dB時的分布是很少的，帶有故障軸承的關聯(lián)圖中幅值50 dB以上的密集程度和點數(shù)都遠大于正常軸承的，其中外圈故障與滾動體故障的關聯(lián)圖類似，內圈故障的關聯(lián)圖中幅值在50 dB以上的密集程度尤為突出。

圖6 不同工況的軸承能量對幅值關聯(lián)圖

圖7 不同工況的軸承持續(xù)時間對幅值關聯(lián)圖

4 結語

對不同故障的軸承進行了參數(shù)分析，首先用單參數(shù)列表的方法對各項聲發(fā)射參數(shù)進行了統(tǒng)計分析；然后用經(jīng)歷圖法、分布分析法、相關圖分析法對各種工況的軸承進行了分析。綜合運用以上分析方法，可以進行不同軸承故障的特征提取。

[1] 龍飛飛,董劍男,沈書乾,等.夾套結構內管泄漏聲發(fā)射檢測[J].無損檢測，2016，38(7):21-24.

[2] 姜長泓.軌道車輛輪軸故障檢測系統(tǒng)研究[D].長春:吉林大學，2006：56-58.

[3] 孫永生,李猛,劉恒,等.基于聲發(fā)射檢測技術的滾動軸承缺陷檢測[J].無損檢測，2015，37 (8) :17-20，60.

[4] 苑一琳,沈功田,李小亭,等.超低速滾動軸承振動信號與聲發(fā)射信號特征對比[J].無損檢測，2013,35(5) :55-58.

[5] ELFORJANI M,MBA D. Accelerated natural fault diagnosis in slow speed bearings with acoustic emission[J]. Engineering Fracture Mechanics,2014,77(1):112-127.