声发射事件谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用铜接线端子

声发射事件谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用

声发射事件谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用 2011年12月09日 来源： 　　一、问题的提出　　在各种回转机械设备中，滚动轴承工作状态的好坏直接影响机器的工作性能。对于轴承故 障若未及时进行诊断和预报，将会影响设备的正常运行，且可能造成具大的经济损失。　　目前，基于声发射(AE)技术的滚动轴承故障诊断常用时间序列和谱分析方法提取隐含于AE 包络信号中的故障特征。然而在故障的早期阶段，将会产生具有微弱周期的AE事件，在诊断 中不能确定某一个声发射信号是否与轴的旋转过程有关，这就埋没了轴承故障特征，从而使 诊断的可靠性降低，应用传统的功率谱分析方法难以检测。另外，在实时处理超高频率AE信 号方面，计算速度使设计出低成本、实时的诊断系统受到制约。　　研究表明，声发射信号的事件谱分析方法适合于对轴承故障的声发射信号进行处理，而且 能够得到理想的诊断结果，其检测水平优于传统的功率谱分析方法。　　二、AE信号的事件谱分析　　事件谱分析方法与传统功率谱分析方法类似，其不同之处在于前者的时间序列用事件发生 的时间及其对应的幅度表示，而后者是按照等时间间隔采样的时间序列。下面介绍事件谱函 数的推导过程。　　1.时间序列p(τi)　(1)τi=i.Δ　(2)Ai=max｜aik｜　　k=0，1，2，……，N-1　(3)式中　N——在Δ时间间隔内的振铃计数值　　　aik——在Δ时间间隔内第k个振铃幅值　　　Ai——τi满足关系式(i.Δ-Δ/2)＜τi＜(i.Δ+Δ/2)所 对应的振铃最大幅值　　传统的傅立叶分析方法要求对时域波形以较高的采样频率进行采样，才能达到预期效果， 然而对于事件谱技术，仅对那些具有某一强度的AE事件进行采样，因此其采样点数明显低于 传统傅立叶分析方法处理的数据点数，为开发滚动轴承的实时诊断系统提供了有效保障。　　对时间序列p(τi)，仅含有与故障有关的AE事件，与故障无关的AE信号被有效 剔除，突出了故障特征。即使在故障的早期阶段所产生的具有微弱周期的AE信号，采用这种 方法构造的时间序列也能够有效地提取故障特征，从而提高诊断的可靠性。　　2.事件谱函数Q(ω)　(4)　　当滚动轴承的外圈、内圈及滚动体出现故障时，会产生周期性的冲击现象，通过式(1)构 造的时间序列携带有相同周期性的特征信息，对此时间序列按照式(3)进行事件谱分析，在 轴承某一频率处会出现清晰的峰值，将此频率与事件计算的轴承故障特征频率进行比较，即 可判断轴承有无故障及故障发生的部位，且峰值的大小反映了故障的严重程度。　　三、诊断实例　　声发射信号提取与分析系统原理如图1所示。在AE换能器与轴承座之间加入耦合剂，目的 是减少声发射信号在传递过程中不必要的衰减。由AE换能器接收的声发射信号进入前置放大 器、滤波器之后，变成适合于后续处理的声发射信号，经事件采样器之后构造一个基于事件 的时间序列，突出了与故障特征有关的声发射事件，然后进行事件谱分析即可判断轴承有无 故障及故障发生的部位。图1　　采用一个完好轴承和三个具有不同类型故障的轴承在试验台架上进行试验。具体试验条 件如表1和表2所示。轴承故障特征频率(冲击频率)计算公式如表3所示。　　1.完好轴承，转速400r/min；　　2.内圈故障轴承，转速200r/min，故障特征频率32.46Hz，谱密度0.428g2.s。表1　不同转速下轴承内圈故障特征频率值(2#)Hz项　目转　速 　　r/min200400600理论值32.7565.5098.25实测值32.4665.3498.57表2　同一转速下轴承故障特征频率值(400r/min)Hz项　目外圈(1#)内圈(2#)滚动体(3#)理论值54.6265.50110.06实测值54.8765.34109.98表3　轴承故障特征频率(冲击频率)理论计算公式外圈故障f0=z.〔1-(d/D)cosα〕fr/2内圈故障fi=z.〔1+(d/D)cosα〕fr/2滚动体故障fb=D.〔1-(d/D)2cos2α〕fr/2d式中　d——滚动体直径　D——轴承节径　α ——接触角z——滚动体数量　fr——内圈旋转频率(n/60)　　3.内圈故障轴承，转速400r/min，故障特征频率65.34Hz，谱密度0.451g2.s；　　4.内圈故障轴承，转速600r/min，故障特征频率98.57Hz，谱密度0.496g2.s；　　5.外圈故障轴承，转速400r/min，故障特征频率54.87Hz，谱密度0.464g2.s；

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