基于振动信号的滚动轴承故障诊断与预测剖析.ppt

明德 砺志 博学 笃行 基于振动信号的滚动轴承故障诊断与预测系统研究 机械工程 郑佳文 机械工程学院 滚动轴承故障原理与特征分析 滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛的零件之一，同时也是机械设备中最易损坏的元件，当前旋转机械的许多故障都与滚动轴承的故障有关。对滚动轴承的典型结构和各种常见的失效形式的研究有助于更好的在生产和使用中诊断和预防各种故障的发生，以减少因轴承故障而造成的财产损失。 机械工程学院 滚动轴承的结构与工作原理 机械工程学院 机构示意图 滚动轴承失效形式分析 主要故障及失效形式： 机械工程学院 机械工程学院 机械工程学院 滚动轴承振动机理与特征频率分析 机械工程学院 滚动轴承振动原理图 滚动轴承特征频率分析 为分析轴承各部分的运动参数，做如下假设： (l)滚道与滚动体之间无相对滑动； (2)承受径向、轴向载荷时各部分无变形； (3)内圈滚道回转频率为 fi； (4)外圈滚道回转频率为 fo； (5)保持架回转频率，即滚动体公转频率，为 fc。 根据速度v=2πrf，分别得到轴承内外圈及保持架上的速度。 Vi,Vo,Vc. 机械工程学院 滚动轴承的固有振动频率分析 机械工程学院 滚动轴承套圈横截面简化图与径向弯曲振动振型示意图 滚动轴承故障振动特性分析 机械工程学院 滚动轴承故障特征提取方法 在机械设备的故障诊断研究过程中，故障特征的提取是第一步，也是关键的一步和困难的一步。实际工作中的机械设备上所采集到的振动信号，往往包含大量的噪声信息，对于故障特征的提取造成干扰。 机械工程学院 小波分析 小波分析通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度的细化，最终达到高频处时间细分、低频处频率细分的目的，能自适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。 机械工程学院 机械工程学院 仅从振动信号时域波形图无法有效判断轴承的故障种类，需要建立提取振动信号故障特征的方法和故障种类的识别模型。 机械工程学院 机械工程学院 机械工程学院 机械工程学院 机械工程学院 信号提取处理 去噪和降噪是机械振动研究领域的一项重要课题，现实情况下所采集到的振动信号都不可避免的掺杂了噪声，受到噪声的干扰，有些情况下甚至原始真实信号湮没于强大的噪声中，造成信息提取的困难，影响到后期故障诊断分析。因此，机械设备状态监测和故障诊断过程中，一般要对测得的振动信号进行前期处理以滤除噪声或降低噪声的强度、减小其干扰，使信号尽可能接近目标监测对象的真实振动，便于提取真实信号的特征值用于故障诊断。 机械工程学院 滤波器去噪 小波分解降噪 基本原理类似，均通过对噪声 进行抑制实现降噪目的 机械工程学院 机械工程学院 滚动轴承故障的频谱和波形特征 （1）径向振动在轴承故障特征频率及其低倍频处有波峰，若有多个同类型故障（内滚道、外滚道等），则在故障特征频率的低倍频处有较大的峰值。（2）内滚道故障特征频率有边带，边带间隔为1倍频的倍数。（3）滚动体特征频率处的边带，边带间隔为保持架故障特征频率。（4）在加速度频谱的中高区域若有峰群突然生出，表明有疲劳故障。（5）径向诊断时域波形有垂直复冲击迹象（有轴向负载时，轴向振动波形与径向相同，或者其波峰系数大于5，表明故障产生了高频冲击现象）。 机械工程学院 滚动轴承的故障诊断方法 滚动轴承的振动信号分析故障诊断方法分为简易诊断和精密诊断两种： 简易诊断：的目的是初步判断被列为诊断对象的滚动轴承是否出现了故障；精密诊断的目的是要判断在简易诊断中被认为是出现故障轴承的故障类别及原因。由于滚动轴承自身的特点，一旦损坏，普通维修很难修复，大多采用更换的维修方式进行处理； 精密诊断：主要作用是理论研究和在特殊场合（例如无配件的情况下）判定设备能够坚持运行的时间。提高设备的使用效率。所以一般情况我们采用轴承简易诊断方法就可以满足日常设备维护的需要。因此下面我重点介绍轴承的简易诊断法。 机械工程学院 应用实例 华锦集团公司采暖给水泵检测报告设备名称：注水泵设备编号：2#测点名称：泵B采样时间：2003\10\24\ 09:58:26数据类型： 加速度频谱图： 机械工程学院 机械工程学院 诊断结论：1、 从时域图谱看其疏密较为均匀；2、 从频域图谱中轴承出现疲劳后，在250Hzg到500Hz 这一频带上出现大量峰群值。可判断出该设备转子组件可能松动或轴承间隙是否超差；需要进一步观察。　　通过频谱分析的方法来判断滚动轴承的故障有时会比较困难，主要原因是由于滚动轴承的制造、材质等方面原因，使得特征频率与理论计算值有所区别。因此在检测时要注意以下几点：1、 确认故障特征频率处有峰，表明存在该种故障，若还有明显的倍频成份，表明故障严重。2、 确认内滚道故障特征频率处不但有峰，还有间隔为1X的