摘 要 采用聲發(fā)射(AE)監(jiān)測(cè)技術(shù),監(jiān)測(cè)密封界面不同摩擦狀態(tài)和不同故障AE信號(hào),利用時(shí)頻分析方法提取信號(hào)時(shí)頻特征,進(jìn)而探尋密封AE信號(hào)特征與端面接觸摩擦狀態(tài)的映射關(guān)系。研究結(jié)果表明:密封端面摩擦下激發(fā)的AE信號(hào)頻率為270 kHz±40 kHz范圍內(nèi)的高頻帶;干摩擦模式下的均方根值隨轉(zhuǎn)速增加而呈現(xiàn)持續(xù)攀升狀態(tài);彈簧失效模式下的RMS、脈沖因子和裕度因子在1 000 r/min之后與健康密封相比差異較大,遠(yuǎn)高于健康密封。
關(guān)鍵詞 聲發(fā)射 旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封 故障診斷 狀態(tài)監(jiān)測(cè)
中圖分類號(hào) TH136" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A" "文章編號(hào) 0254?6094(2025)02?0229?11
機(jī)械大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為揭示機(jī)械故障演化過(guò)程及本質(zhì)的重要資源,數(shù)據(jù)量的規(guī)模、解釋運(yùn)用的能力也將成為當(dāng)代機(jī)械故障診斷最為重要的部分。旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封作為防止介質(zhì)泄漏和外界雜質(zhì)流入的重要零部件,通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)其實(shí)施實(shí)時(shí)數(shù)字化監(jiān)測(cè)、建立監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析處理模型、感知異常情況并采取預(yù)知性主動(dòng)維護(hù)策略,能夠最大程度地減少能源損耗和資源浪費(fèi),從而提高機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行效率和壽命。
聲發(fā)射檢測(cè)方法已被證明在檢測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的早期故障方面具有卓越的潛力[1~4]。聲發(fā)射(Acoustic Emission,AE)技術(shù)對(duì)潤(rùn)滑系統(tǒng)摩擦狀態(tài)的依賴性,為軸承[5,6]、風(fēng)力渦輪機(jī)[7,8]及齒輪箱[9,10]等摩擦系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了強(qiáng)大的支持。根據(jù)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封的工作條件,3種主要機(jī)制可能有助于配合面表面滑動(dòng)接觸中AE的產(chǎn)生,即潤(rùn)滑層剪切引起的粘性摩擦[11~13],由于表面粗糙體和流體流動(dòng)之間的相互作用而引起的粗糙體變形(由于表面粗糙體的動(dòng)態(tài)彎曲和恢復(fù),導(dǎo)致流體動(dòng)力潤(rùn)滑狀態(tài)下表面粗糙體產(chǎn)生振動(dòng)行為的發(fā)展)[11]和直接粗糙體接觸[11,13~15]。
除了了解旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封中摩擦學(xué)AE的來(lái)源機(jī)制外,分析AE信號(hào)的時(shí)頻域信息對(duì)于檢測(cè)機(jī)械密封運(yùn)行狀態(tài)同樣具有重要意義。在AE信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征中,均方根(Root Mean Square,RMS)值(作為AE活動(dòng)的指標(biāo))與滑動(dòng)接觸中AE源機(jī)制的多重相互作用之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)[15~19]。這種相關(guān)性在文獻(xiàn)[14]中得到了理論證明。FAN Y E試圖將峰度與旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封接觸的嚴(yán)重程度聯(lián)系起來(lái),但并未成功[20]。MIETTINEN J和SIEKKINEN V研究了15 kW離心泵上旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封在不同工況下滑動(dòng)接觸行為的AE響應(yīng),但這項(xiàng)研究?jī)H限于簡(jiǎn)單的時(shí)域分析[21]。頻域分析通常可以比時(shí)域特征更好地指示機(jī)械故障[7],但由于AE事件的性質(zhì)、衰減、色散、多次反射及AE信號(hào)在傳播過(guò)程中的非線性特性等造成的其他限制,AE頻域分析比時(shí)域分析更易受到噪聲的影響。HASE A等的研究表明,可以根據(jù)AE頻譜的特征(例如頻率峰值和頻帶)識(shí)別不同磨損機(jī)制(即粘著磨損和磨料磨損)[22]。WANG Q和CHU F[23]在文獻(xiàn)[24]的基礎(chǔ)上,使用包絡(luò)AE波形的頻譜對(duì)350 MW蒸汽輪機(jī)的密封摩擦情況進(jìn)行分析,據(jù)報(bào)道,由于受到?jīng)_擊、結(jié)構(gòu)特性、油膜和噪聲的影響,傳統(tǒng)的頻域技術(shù)無(wú)法輔助識(shí)別摩擦源。聯(lián)合時(shí)頻分析方法(如短時(shí)傅里葉變換[25]、Wigner?Ville分布[26]、小波分析)則解除了上述時(shí)域分析和頻域分析方法在處理機(jī)械設(shè)備實(shí)際工作中所響應(yīng)的非平穩(wěn)信號(hào)時(shí),無(wú)法提供頻率特性和時(shí)間頻率成分信息的限制。TOWSYFYAN H等使用短時(shí)傅里葉變換對(duì)采集到的接觸式旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封AE信號(hào)進(jìn)行分析,找到了可以呈現(xiàn)機(jī)械密封摩擦學(xué)行為的頻率范圍,但并未對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,探查故障信號(hào)頻率特性[27]。
基于上述研究基礎(chǔ),筆者搭建旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封試驗(yàn)臺(tái)與信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),采用高頻寬域與強(qiáng)靈敏的聲發(fā)射儀器,監(jiān)測(cè)健康密封(在正常運(yùn)行條件下,保持穩(wěn)定、可靠且無(wú)泄漏的密封裝置)與故障密封AE信號(hào),并從AE信號(hào)時(shí)頻域、統(tǒng)計(jì)特征的角度對(duì)密封干摩擦故障模式和彈簧失效故障模式建立了數(shù)字響應(yīng)通道,分析并提取信號(hào)時(shí)頻特征,進(jìn)而探尋密封AE信號(hào)特征與端面接觸和不同故障模式下摩擦狀態(tài)的傳遞規(guī)律和反饋機(jī)制。
1 試驗(yàn)裝置和測(cè)量方法
1.1 旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封原理
文中的測(cè)試對(duì)象為非接觸式旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。非接觸式旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封是由一對(duì)異種材質(zhì)構(gòu)成的密封摩擦副,形成阻漏通道,并在摩擦副表面開(kāi)設(shè)流體動(dòng)壓微納槽型,促使低壓氣體在摩擦副界面升壓流動(dòng)形成全膜潤(rùn)滑,阻止高壓介質(zhì)對(duì)動(dòng)力裝置造成污染和破壞。
1.2 試驗(yàn)系統(tǒng)及測(cè)試方案
旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封狀態(tài)監(jiān)測(cè)試驗(yàn)系統(tǒng)主要由傳動(dòng)系統(tǒng)、供氣系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、密封系統(tǒng)和測(cè)試系統(tǒng)組成,主要元器件及其性能參數(shù)見(jiàn)表1。
圖2展示了試驗(yàn)臺(tái)的示意圖以及狀態(tài)監(jiān)測(cè)流程。采用雙通道AE傳感器呈90°對(duì)稱放置于密封腔體外殼上,以獲得信號(hào)最佳采集效果。此外,AE信號(hào)分析裝置已與AE傳感器同步,以便更準(zhǔn)確地研究密封件的摩擦學(xué)行為。圖3展示了本試驗(yàn)所用的健康和故障密封環(huán)實(shí)物圖。
本研究的試驗(yàn)工作在0.1 MPa密封壓力下進(jìn)行,記錄了健康運(yùn)行、模擬干摩擦運(yùn)行和彈簧失效故障數(shù)據(jù)。動(dòng)環(huán)試驗(yàn)材料為SiC,靜環(huán)試驗(yàn)材料為石墨。對(duì)于每種不同工況,在50 r/min±5 r/min~2 000 r/min±5 r/min轉(zhuǎn)速下進(jìn)行,步長(zhǎng)為200 r/min,以生成旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封的不同摩擦學(xué)狀態(tài)。每個(gè)轉(zhuǎn)速下采集600個(gè)信號(hào)樣本。
1.3 數(shù)據(jù)處理模型
筆者選用具有多尺度分析、高時(shí)間分辨率、強(qiáng)適應(yīng)性、頻率高局部化的連續(xù)小波變換時(shí)頻分析技術(shù)處理密封AE信號(hào)。
設(shè)函數(shù)f(t)和小波函數(shù)ψ(a,t)具有傅里葉變換,則f(t)關(guān)于ψ(a,t)的連續(xù)小波變換定義為[28]:
通過(guò)對(duì)試驗(yàn)信號(hào)的先驗(yàn)分析,選擇在一定頻率范圍內(nèi)可以良好均衡低頻和高頻信息的bump小波作為基函數(shù),同時(shí),bump小波具有較高的稀疏性,方便后續(xù)信號(hào)的處理和分析。bump小波基函數(shù)ψ(ω)的表達(dá)式如下:
式中 γ——頻域變量;
γ——中心頻率;
Δγ——與小波寬度相關(guān)的參數(shù),控制小波的頻域支撐。
對(duì)密封AE狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻統(tǒng)計(jì)特征分析,可以提供更全面而準(zhǔn)確的狀態(tài)信息,有助于更好地優(yōu)化運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的監(jiān)測(cè)。筆者使用RMS、脈沖因子(Pulse Factor,PF)、裕度因子(Margin Factor,MF)和能量(Energy,EN)4個(gè)特征指標(biāo)對(duì)密封AE信號(hào)進(jìn)行分析。為了維持?jǐn)?shù)據(jù)平衡、削減個(gè)別異常值的影響,對(duì)600個(gè)數(shù)據(jù)段的統(tǒng)計(jì)特征值進(jìn)行均值計(jì)算處理。
2 密封端面摩擦信號(hào)分析
2.1 密封端面接觸摩擦信號(hào)頻率識(shí)別
無(wú)密封測(cè)試是指將動(dòng)環(huán)和靜環(huán)從密封組件上移除,使密封組件進(jìn)行無(wú)密封空轉(zhuǎn)。從圖4a可以看到,無(wú)密封測(cè)試中轉(zhuǎn)速在1 000~2 000 r/min時(shí)的AE能量頻率主要集中在0~35 kHz(點(diǎn)A)和100~150 kHz(點(diǎn)B),且其頻率振幅具有良好的追隨性,而800 r/min以下的頻率振幅幾乎不可見(jiàn)。繪制50~800 r/min的時(shí)頻圖,如圖4b所示,可以觀察到A、B頻帶的存在,但是頻帶振幅量級(jí)較小,且A頻帶振幅更為微弱。A、B兩個(gè)頻帶與背景噪聲源(如電機(jī)振動(dòng)和軸承的元件接觸)有關(guān),因此,其不能作為有效AE信息。
在偽靜止測(cè)試中,手動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)無(wú)壓測(cè)試設(shè)備的驅(qū)動(dòng)軸,以產(chǎn)生密封端面間的緩慢接觸滑動(dòng)。然而,觀察圖5發(fā)現(xiàn),圖4中的頻帶B依然存在,但頻帶A被掩沒(méi),且頻帶A的振幅與無(wú)密封基本一致,而頻帶B的振幅卻比無(wú)密封高出近百倍,如圖5中頻帶A的放大圖所示。由此推斷出,頻帶A的AE源是距離傳感器較遠(yuǎn)的試驗(yàn)臺(tái)零部件,頻帶B的AE源則是距離傳感器較近的零部件。另外,圖5中除頻帶A、B外,還出現(xiàn)了270 kHz±40 kHz范圍內(nèi)的高頻帶(頻帶C)。運(yùn)用Zego表面形貌輪廓儀標(biāo)定密封摩擦副磨損前后的表面形貌紋理結(jié)構(gòu)的變化,通過(guò)高斯擬合形成不同表面粗糙度下的形貌特征和紋理結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn),密封摩擦副在未產(chǎn)生磨損時(shí),表面粗糙度僅為0.025 19 μm,其表面較為光滑,如圖6a所示。當(dāng)驅(qū)動(dòng)軸被手動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng),使摩擦副端面間發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間接觸摩擦后,端面出現(xiàn)圓周狀的犁痕,并且其表面粗糙度高達(dá)1.353 7 μm,如圖6b所示。由此可推斷出,密封對(duì)偶面間發(fā)生摩擦行為,粗糙峰發(fā)生形變,進(jìn)而造成的端面能場(chǎng)變化是頻帶C的AE源。
2.2 健康密封摩擦信號(hào)響應(yīng)趨勢(shì)
為了研究旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封摩擦接觸AE響應(yīng)趨勢(shì),在0.1 MPa進(jìn)氣壓力時(shí)采集多個(gè)穩(wěn)態(tài)速度下的健康密封AE信號(hào)。在測(cè)試過(guò)程中,負(fù)載保持恒定,速度逐級(jí)增加,使用這種方法,可以定量分析不同轉(zhuǎn)速下的AE接觸響應(yīng)趨勢(shì)。如圖7a所示,A、B、C3個(gè)頻帶在50~800 r/min時(shí)清晰可見(jiàn),振幅隨轉(zhuǎn)速的升高而降低,表明直接碰磨是軸低轉(zhuǎn)速下的主要AE源。1 000~2 000 r/min下,頻帶A、B整體趨勢(shì)和振幅與無(wú)密封時(shí)幾乎一致,隨轉(zhuǎn)速的升高而升高,頻帶C振幅則較為微弱,如圖7b所示。這時(shí),試驗(yàn)臺(tái)的背景噪聲則成為了軸高轉(zhuǎn)速下的主要AE源。這進(jìn)一步驗(yàn)證了2.1節(jié)中的結(jié)論,說(shuō)明了頻帶A、B代表噪聲頻率。雖然頻帶A、B所代表的噪聲源頻率振幅也具有追隨性,但研究由摩擦學(xué)行為產(chǎn)生的AE信號(hào)更具有價(jià)值。因此,設(shè)計(jì)了一個(gè)帶通濾波器用于AE原始數(shù)據(jù)(圖7c、d),并將該濾波器應(yīng)用于文中的時(shí)頻分析。
根據(jù)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封的工作原理,造成上述情況的主因是電機(jī)從50 r/min逐級(jí)提高到2 000 r/min的過(guò)程中,密封從端面閉合逐步成為具有穩(wěn)定氣膜的非接觸式密封,經(jīng)歷了邊界潤(rùn)滑、混合潤(rùn)滑和流體動(dòng)力潤(rùn)滑,具體取決于著名的斯特里貝克曲線所表征的操作條件,如圖8所示。
在AE信號(hào)特征指標(biāo)中,AE信號(hào)的均方根(RMS)值(作為AE活動(dòng)的指標(biāo))已被證實(shí)與滑動(dòng)接觸中AE源機(jī)制的多重交互作用之間存在著強(qiáng)烈的關(guān)系[15,19]。如圖9所示,健康密封的RMS值隨著密封端面經(jīng)歷邊界潤(rùn)滑、混合潤(rùn)滑和流體動(dòng)力潤(rùn)滑3個(gè)階段,其響應(yīng)趨勢(shì)表現(xiàn)為先升高,再下降,最后再緩慢上升。在流體動(dòng)力潤(rùn)滑階段的RMS值與無(wú)密封接近一致。AE信號(hào)的RMS分析與時(shí)頻分析結(jié)論相互佐證。健康密封的其余統(tǒng)計(jì)指標(biāo)將在3.1節(jié)中與干摩擦狀態(tài)測(cè)試一同分析。
上述研究證明了頻率范圍和頻率振幅可以正確地呈現(xiàn)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封的端面接觸響應(yīng)機(jī)制及其摩擦學(xué)行為,因此可以應(yīng)用于精確的密封狀態(tài)監(jiān)測(cè)。
3 密封故障模式AE信號(hào)分析
3.1 密封干摩擦狀態(tài)
將測(cè)得的干摩擦測(cè)試原始信號(hào)通過(guò)連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖發(fā)現(xiàn),相較于健康密封狀態(tài)下的摩擦AE頻率,其全轉(zhuǎn)速下的幅值保持相對(duì)較高的水平,這是由于密封配合面總是處于邊界潤(rùn)滑階段。其主要AE源是大量的粗糙峰直接接觸導(dǎo)致的粗糙峰形變,但隨轉(zhuǎn)速提高有緩慢下降的趨勢(shì)(圖10)。
分析時(shí)域和頻域中的典型特征指標(biāo)可以進(jìn)一步了解密封端面摩擦AE響應(yīng)機(jī)制。計(jì)算干摩擦測(cè)試下采集到的均方根、脈沖因子、裕度因子、能量4個(gè)特征指標(biāo)值并分別對(duì)其進(jìn)行均值計(jì)算,最后畫(huà)出4個(gè)特征指標(biāo)隨轉(zhuǎn)速的變化趨勢(shì)(圖11)。
干摩擦測(cè)試的RMS呈現(xiàn)為先急劇上升,隨后緩慢上升的發(fā)展趨勢(shì)(圖11a)。原因在于,密封配合面處于摩擦過(guò)程中會(huì)引起摩擦表面劃傷和表層材料脫落,產(chǎn)生微小磨粒,同時(shí)由于靜環(huán)材料為石墨,軟性材料,磨粒容易壓入摩擦表面,產(chǎn)生壓痕,從表面擠出剝落顆粒,再次形成微小磨粒。當(dāng)密封環(huán)轉(zhuǎn)速較低、運(yùn)行時(shí)間較短時(shí),其摩擦表面產(chǎn)生磨粒及發(fā)生磨粒磨損現(xiàn)象;當(dāng)轉(zhuǎn)速較高,運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)時(shí),摩擦表面產(chǎn)生的磨粒充當(dāng)了潤(rùn)滑介質(zhì)的角色,起到了一定的潤(rùn)滑減摩效果。健康密封的RMS值隨著密封端面經(jīng)歷邊界潤(rùn)滑、混合潤(rùn)滑和流體動(dòng)力潤(rùn)滑3個(gè)階段,其響應(yīng)趨勢(shì)表現(xiàn)為先升高再下降,最后再緩慢上升。干摩擦的RMS值近百倍于健康密封。這同時(shí)也證明了AE信號(hào)的RMS值與AE源之間的強(qiáng)烈交互關(guān)系。
從圖11b、c中可以看出,健康密封的脈沖因子、裕度因子的發(fā)展趨勢(shì)一致,都是在邊界潤(rùn)滑階段和混合潤(rùn)滑階段處于上升趨勢(shì),轉(zhuǎn)入混合潤(rùn)滑階段時(shí),開(kāi)始緩慢下降,而進(jìn)入流體動(dòng)力潤(rùn)滑階段之后,再次緩慢上升。原因在于密封端面處于邊界潤(rùn)滑和混合潤(rùn)滑階段時(shí),由于動(dòng)壓效應(yīng)不足產(chǎn)生碰磨現(xiàn)象,進(jìn)入流體動(dòng)力潤(rùn)滑階段后,氣膜完全打開(kāi),碰磨現(xiàn)象消失。而干摩擦測(cè)試的脈沖因子和裕度因子整體都遠(yuǎn)高于健康密封,在200 r/min以下時(shí),其脈沖因子、裕度因子迅速下降,而后隨轉(zhuǎn)速升高逐步增加,在1 400 r/min時(shí)出現(xiàn)下降趨勢(shì)。
健康密封的信號(hào)能量隨著其密封端面經(jīng)歷邊界潤(rùn)滑、混合潤(rùn)滑和流體動(dòng)力潤(rùn)滑逐步下降,在流體動(dòng)力潤(rùn)滑階段隨轉(zhuǎn)速升高而緩慢增大。干摩擦測(cè)試的信號(hào)能量趨勢(shì)表現(xiàn)為50~1 000 r/min快速上升,1 000~1 600 r/min轉(zhuǎn)為快速下降,1 600 r/min之后再度上升,如圖11d所示。
上述分析結(jié)果表明,當(dāng)密封AE信號(hào)可以顯著觀察到270 kHz±40 kHz頻帶且其振幅和AE信號(hào)的均方根、脈沖因子、裕度因子、能量遠(yuǎn)高于健康密封時(shí),可判定當(dāng)前密封端面處于干摩擦狀態(tài)。
3.2 彈簧失效狀態(tài)
圖12展示了彈簧失效狀態(tài)下的AE信號(hào)時(shí)頻圖。由圖可以看出,在低速(100 r/min以下)摩擦下的AE頻帶270 kHz±40 kHz振幅遠(yuǎn)高于轉(zhuǎn)速100~600 r/min時(shí)的振幅,而相較于600 r/min以下的轉(zhuǎn)速,600 r/min以上轉(zhuǎn)速的振幅量級(jí)縮小了100倍,但仍高于健康密封近2倍。
彈簧失效狀態(tài)下的摩擦AE振幅發(fā)展趨勢(shì)相較于健康密封,邊界潤(rùn)滑進(jìn)入混合潤(rùn)滑的轉(zhuǎn)速提前了100 r/min,混合潤(rùn)滑進(jìn)入流體動(dòng)力潤(rùn)滑的轉(zhuǎn)速提前了200 r/min,如圖13a所示。上述表明,在彈簧失效時(shí),靜環(huán)組件的補(bǔ)償力變得非常不穩(wěn)定,導(dǎo)致動(dòng)靜環(huán)的預(yù)施加力不足,動(dòng)、靜密封環(huán)會(huì)提前脫開(kāi)。因此,與健康密封相比,從邊界潤(rùn)滑過(guò)渡到混合潤(rùn)滑、再到流體動(dòng)力潤(rùn)滑的速度更快。彈簧失效測(cè)試中的脈沖因子和能量隨轉(zhuǎn)速變化的整體趨勢(shì)與健康密封基本一致,脈沖因子、裕度因子在1 000 r/min之后均遠(yuǎn)高于健康密封,且攀升速度較快,如圖13b~d所示。對(duì)比圖7d和圖12b發(fā)現(xiàn),彈簧失效測(cè)試中800~2 000 r/min的摩擦AE頻帶振幅約為健康密封的2倍,圖13a中的彈簧失效測(cè)試在1 000 r/min之后的RMS也表現(xiàn)出了更高的水平。由此表明,由于彈簧缺失,密封端面受力失衡,從而導(dǎo)致密封間隙不均勻,而高速使間隙不均勻現(xiàn)象更為明顯,因此有一些表面區(qū)域受到了更高的接觸壓力,密封端面摩擦現(xiàn)象更為嚴(yán)重,檢測(cè)到的AE活性更高。
因此,AE統(tǒng)計(jì)特征指標(biāo)對(duì)密封間隙完整的依賴性證明了所提方法在調(diào)查密封頭組件(如二級(jí)密封、彈簧等)故障方面的強(qiáng)大潛力,并且當(dāng)密封環(huán)轉(zhuǎn)速高于1 600 r/min時(shí),RMS值、脈沖因子和裕度因子數(shù)值持續(xù)攀升,而能量卻和健康密封近乎一致時(shí),可認(rèn)為密封頭組件中的彈簧出現(xiàn)了問(wèn)題。
4 結(jié)論
4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封運(yùn)行過(guò)程中,AE信號(hào)由密封間隙中的摩擦源機(jī)制產(chǎn)生,且能夠快速響應(yīng)密封端面接觸所產(chǎn)生的摩擦學(xué)行為,摩擦AE信號(hào)頻率在試驗(yàn)材料動(dòng)環(huán)為SiC、靜環(huán)為石墨時(shí)展現(xiàn)為270 kHz±40 kHz的高頻帶。
4.2 摩擦AE頻率振幅變化以及均方根值均能清晰識(shí)別旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封健康運(yùn)行下的不同摩擦潤(rùn)滑狀態(tài)。
4.3 旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封聲發(fā)射信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征指標(biāo)的綜合分析表明,脈沖因子、裕度因子特征指標(biāo)對(duì)隨轉(zhuǎn)速增加所引發(fā)的摩擦學(xué)行為變化均表現(xiàn)出高敏感性,RMS和能量表現(xiàn)出了較好的穩(wěn)定性。
4.4 當(dāng)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封處于干摩擦狀態(tài)時(shí),可被認(rèn)為密封發(fā)生了嚴(yán)重故障(密封端面間氣膜消失,端面發(fā)生直接接觸或碰撞),此時(shí)其摩擦AE頻率270 kHz±40 kHz振幅表現(xiàn)為高水平活動(dòng);當(dāng)密封組件中彈簧出現(xiàn)故障時(shí),相比于健康密封,其不同潤(rùn)滑狀態(tài)的臨界速度會(huì)提前。
4.5 本研究為利用聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封運(yùn)行狀態(tài)提供了可行性證明,對(duì)后續(xù)旋轉(zhuǎn)動(dòng)密封向智能化、高可靠、長(zhǎng)壽命方向發(fā)展具有重要意義。
參 考 文 獻(xiàn)
[1] 畢浩程,郝木明,任寶杰,等.接觸式機(jī)械密封混合潤(rùn)滑狀態(tài)摩擦演化規(guī)律研究[J].摩擦學(xué)學(xué)報(bào),2023,43(11):1241-1253.
[2] 李克斯,張爾卿,傅攀,等.不完備先驗(yàn)知識(shí)下的機(jī)械密封端面磨損狀態(tài)評(píng)估研究[J].摩擦學(xué)學(xué)報(bào),2016,36(6):717-725.
[3] MBA D,ROBERTS T,TAHERI E,et al.Application of acoustic emission technology for detecting the onset and duration of contact in liquid lubricated mechanical seals[J].Insight?Non?Destructive Testing and Condition Monitoring,2006,48(8):486-487.
[4] 李曉暉,傅攀,曹偉青,等.機(jī)械密封端面接觸狀態(tài)的聲發(fā)射監(jiān)測(cè)研究[J].振動(dòng)與沖擊,2016,35(8):83-89.
[5] SADEGH H,MEHDI A N,MEHDI A.Classification of acoustic emission signals generated from journal bearing at different lubrication conditions based on wavelet analysis in combination with artificial neural network and genetic algorithm[J].Tribology International,2016,95:426-434.
[6] 李德發(fā),齊紅元,侯東明,等.動(dòng)車組軸箱軸承狀態(tài)的聲發(fā)射檢測(cè)機(jī)理研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2021,57(12):153-160.
[7] MáRQUEZ F P G,TOBIAS A M,PéREZ J M P,et al.Condition monitoring of wind turbines:Techniques and methods[J].Renewable Energy,2012,46:169-178.
[8] PURARJOMANDLANGRUDI A,NOURBAKHSH G.Acoustic emission condition monitoring:An application for wind turbine fault detection[J].International Journal of Research in Engineering and Technology,2013,2(5):907-918.
[9] TOUTOUNTZAKIS T,TAN C K,MBA D.Application of acoustic emission to seeded gear fault detection[J].Ndt amp; E International,2005,38(1):27-36.
[10] LOUTAS T H,SOTIRIADES G,KALAITZOGLOU I,et al.Condition monitoring of a single?stage gearbox with artificially induced gear cracks utilizing on?line vibration and acoustic emission measurements[J].Applied Acoustics,2009,70(9):1148-1159.
[11] TOWSYFYAN H.Investigation of the nonlinear tribological behaviour of mechanical seals for online condition monitoring[D].Huddersfield:University of Huddersfield,2017.
[12] SINOU J J,CAYER?BARRIOZ J,BERRO H.Friction?induced vibration of a lubricated mechanical system[J].Tribology International,2013,61:156-168.
[13] AKAY A.Acoustics of friction[J].The Journal of the Acoustical Society of America,2002,111(4):1525-1548.
[14] FAN Y B,GU F S,BALL A.Modelling acoustic emissions generated by sliding friction[J].Wear,2010,268(5?6):811-815.
[15] SHARMA R B,PAREY A.Modelling of acoustic emission generated in rolling element bearing[J].Applied Acoustics,2019,144:96-112.
[16] BENABDALLAH H S,AGUILAR D A.Acoustic emission and its relationship with friction and wear for sliding contact[J].Tribology Transactions,2008,51(6):738-747.
[17] WANG L,WOOD R J K.Acoustic emissions from lubricated hybrid contacts[J].Tribology International,2009,42(11?12):1629-1637.
[18] HUANG W F,LIN Y B,GAO Z,et al.An acoustic emission study on the starting and stopping processes of a dry gas seal for pumps[J].Tribology Letters,2013,49:379-384.
[19] TOWSYFYAN H,GU F S,BALL A D,et al.Modelling acoustic emissions generated by tribological behaviour of mechanical seals for condition monitoring and fault detection[J].Tribology International,2018,125:46-58.
[20] FAN Y E.Condition monitoring of mechanical seals using acoustic emissions[D].Manchester:University of Manchester,2007.
[21] MIETTINEN J,SIEKKINEN V.Acoustic emission in monitoring sliding contact behaviour[J].Wear,1995,181?183:897-900.
[22] HASE A, MISHINA H, WADA M. Correlation between features of acoustic emission signals and mechanical wear mechanisms[J].Wear,2012,292?293:144-150.
[23] WANG Q,CHU F.Experimental determination of the rubbing location by means of acoustic emission and wavelet transform[J].Journal of Sound and Vibration,2001,248(1):91-103.
[24] SATO I. Rotating machinery diagnosis with acoustic emission techniques[J].Electrical Engineering in Japan,1990,110(2):115-127.
[25] SU Z Q,YE L,LU Y.Guided Lamb waves for identification of damage in composite structures:A review[J].Journal of Sound and Vibration,2006,295(3?5):753-780.
[26] WANG Y H,RAO Y,XU D.Multichannel maximumentropy method for the Wigner?Ville distribution[J].Geophysics,2020,85(1):25-31.
[27] TOWSYFYAN H,GU F S,BALL A D,et al.Tribological behaviour diagnostic and fault detection of mechanical seals based on acoustic emission measurements[J].Friction,2019,7:572-586.
[28] LIN J,ZUO M J.Gearbox fault diagnosis using adaptive wavelet filter[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2003,17(6):1259-1269.