趙天宇　石娟娟

摘 要：軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件，其健康狀態(tài)對(duì)于保障設(shè)備的穩(wěn)定和安全運(yùn)行至關(guān)重要。然而由于其工作環(huán)境惡劣、工況多變，使得軸承極易發(fā)生故障，從而危及設(shè)備運(yùn)行安全。因此，對(duì)軸承實(shí)施故障診斷極具意義。當(dāng)前對(duì)軸承故障診斷的工作主要集中在信號(hào)處理方法上，存在故障機(jī)理研究不足的問(wèn)題。而故障機(jī)理研究是軸承故障特征提取的理論基礎(chǔ)，信號(hào)處理方法是故障特征提取實(shí)現(xiàn)的手段，二者相互依賴相互促進(jìn)。因此，需要將機(jī)理分析和信號(hào)處理相結(jié)合，形成協(xié)同策略，在追根溯源的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)特征提取和故障診斷，構(gòu)建更為科學(xué)和完備的軸承故障診斷理論體系。

關(guān)鍵詞：故障診斷 軸承 機(jī)理分析 故障特征提取

Mechanism Analysis of Bearing Fault Diagnosis and Research on Synergistic Strategy of Signal Processing

Zhao Tianyu，Shi Juanjuan

Abstract：Bearings are one of the key components of rotating machinery， whose health condition is significant for the stable and safe operation of the devices. However， the bearing is prone to be failure due to the harsh and time-varying working environment， which results in a potential threat for the safe operation of rotating machinery. Thus， the bearing fault diagnosis is indispensable for the industry. At present， most work related to the bearing fault diagnosis is concentrated on the development of signal processing algorithm; however， the work oriented to the fault mechanism analysis is insufficient. Essentially， the fault mechanism and signal processing analyses rely on and support each other. The former forms the base for the fault feature extraction of bearing and the latter is a means for extracting the fault feature. Therefore， it is recommended that the fault mechanism analysis and signal processing algorithm development should be integrated to establish the cooperative strategy for constructing the scientific and comprehensive bearing fault diagnosis system.

Key words：fault diagnosis， bearing， fault mechanism analysis， fault feature extraction

1 引言

機(jī)械設(shè)備是工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備，對(duì)制造業(yè)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要。滾動(dòng)軸承由于摩擦小、結(jié)構(gòu)緊湊、轉(zhuǎn)速高以及使用壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)在工業(yè)生產(chǎn)中獲得了廣泛應(yīng)用，是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件[1]。但由于滾動(dòng)軸承工作環(huán)境惡劣，工況復(fù)雜多變，因而極易發(fā)生故障[2]。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，旋轉(zhuǎn)機(jī)械40%以上的故障是由于軸承故障引起的[3]。軸承一旦出現(xiàn)故障且未被及時(shí)檢測(cè)出來(lái)，極易造成整個(gè)設(shè)備停歇，甚至引發(fā)安全事故和重大經(jīng)濟(jì)損失，正是所謂的“千里長(zhǎng)堤，潰于蟻穴”。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷研究對(duì)于保證設(shè)備的安全運(yùn)行和避免慘重經(jīng)濟(jì)損失極具意義。在國(guó)家戰(zhàn)略層面上，《中國(guó)機(jī)械工程技術(shù)線路圖》總結(jié)面向2030年中國(guó)機(jī)械制造技術(shù)發(fā)展實(shí)際和面臨挑戰(zhàn)，針對(duì)“軸承故障診斷與壽命預(yù)測(cè)技術(shù)”，提出以“普及應(yīng)用軸承壽命評(píng)估技術(shù)，實(shí)現(xiàn)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)與評(píng)估”的2015-2030總體目標(biāo)[4]。因此，對(duì)軸承進(jìn)行健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷源于實(shí)際需求，并緊跟學(xué)術(shù)前沿，具有顯著意義。

振動(dòng)信號(hào)分析是軸承故障診斷最有效手段之一。其基本思路是首先利用振動(dòng)傳感器測(cè)取振動(dòng)信號(hào);而后對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理，去除噪聲，提取出故障特征;最后基于所提故障特征實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。其中，故障特征提取是軸承故障診斷的關(guān)鍵步驟。由于強(qiáng)烈背景噪聲和旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備其他零部件振動(dòng)干擾的影響，軸承故障尤其是早期故障引起的微弱故障特征往往被淹沒(méi)，因此利用有效的信號(hào)處理算法提取出故障特征是軸承故障診斷的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，也是難點(diǎn)。故障特征是軸承故障細(xì)節(jié)情況的具體表征形式，這就涉及到另一方面的重要問(wèn)題—故障特征（表征形式）的揭示。只有清楚了故障特征的具體形式，才有可能談基于信號(hào)處理的故障特征提取。因此，對(duì)軸承故障診斷研究而言，其在故障激勵(lì)下的振動(dòng)機(jī)理分析和故障特征提取研究二者相互促進(jìn)，缺一不可。

2 機(jī)理分析—故障激勵(lì)下軸承的振動(dòng)響應(yīng)分析

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在軸承的動(dòng)力學(xué)建模方面開(kāi)展了大量的研究工作，以期對(duì)軸承的故障分析“追根溯源”，實(shí)現(xiàn)從表象研究到機(jī)理研究的進(jìn)階，為軸承的故障特征提取提供理論指導(dǎo)。