旋转机械轴承损伤的振动及其诊断方法

旋转机械轴承损伤的振动及其诊断方法

孙亚琼

洛阳 LYC轴承有限公司 471000

摘要：为提高我国旋转机械设备的使用寿命，保障实际的工程生产数量，维持期正常运行状态，本文应对旋转机械中轴承损伤的振动及诊断进行研究。基于此，本文从中、高速轴承的诊断方法；低速轴承诊断方法以及利用峭度诊断轴承问题面临的问题分析出发，提出具体问题解决的切入点，对其中出现的问题进行阐述，并通过实际的诊断方法研究其未来的发展方向，以期为之后的维修与检测能力提升作出准备，尽可能为企业降低维修成本。

关键词：旋转机械；轴承损伤；振动；诊断方法

前言：目前，随着我国科学技术水平的提升，机械设备的应用与发展是其中最为重要的内容之一，科技能力作为我国的第一生产力，有责任进行不断地自我完善，为之后的生产效率提升做出准备。旋转机械轴承如果出现损伤生产能力也会随之变化，进而导致设备出现异常变动的情况。为了能够及时地检测出轴承的损伤情况，积极开展保养工作。实践分析中，本文主要将轴承的转速种类进行划分，分析其在正常情况下的振动关系，采用不同的手段进行诊断分析，为之后的轴承损伤维修提供实践与理论建议。

一、中、高速轴承的诊断方法

轴承异常能够被划分成为早期异常（局部剥离引起的损伤）、中期异常（玻璃扩展导致的表面剥落）以及末期异常（滚动体以及保持架的破损）。一旦轴承内部出现伤痕或者是损伤时，滚动体会在旋转过程中和伤痕以及损伤的区域出现相撞现象，进而出现异常振动的情况。最经常采用的轴承结构主要是如图3中内容所示，滚动体在旋转过程中与伤痕以及损伤部分出现碰撞情况，进而出现异常的振动现象。实际生产中最经常用的滚动轴承结构主要如图1中内容所示^[1]。

例：由图2中内容可知，在轴承的外圈产生的伤痕通常是由滚动体造成的，经常出现撞击外圈的冲击式振动情况，此种冲击式的振动主要是外圈的固有模式振动模式^[2]。一般来说，外圈固有的振动频率为高频带，为了对此种波形有效获取，振动信号的接收能力是需要不断测试后强化的。根据图2中的内容可知，波形波谱监测的数据有限，凭借单一的因素是不能够分析出轴承的实际损伤状况的。因此，在诊断的过程中，通常会通过采用包络线处理以及包络线波谱分析轴承受损状态，达成精细化分析的目标。经过精细化计算分析后可知，信号处理的过程中，如果能够用包络线波谱确认到通过的频率，则轴承上收到的损伤可能性比较高。

轴承状态监视的过程中，可通过失真度以及峭度计算出无因次特征，得出不同数据下的轴承状态。振动速度的有效值在轴承的早、中区域异常时出现反应迟钝的现象，如果异常状态出现得过于明显或呈现强化趋势，则说明轴承的损伤较为严重^[3]。

图1 滚动轴承的结构

图2 轴承损伤的诊断原理

二、低速轴承诊断方法

对于低速的轴承的诊断中，研究人员发现，实施诊断所测量的信号相较于中高速的轴承信号来说，是比较低的。因此，异常情况的检测难度也随之提升。这主要是因为低速旋转状态下，产生的损伤是十分难以觉察的，冲击力较小的环境下，检测出的信号强度也是比较低的^[4]。同时根据AE声发射方法的诊断技术来说，其十分容易受到噪声的影响，尚未获得AE信号中提取出异常特征信号的有效方法。除此之外，其判定的标准确认也是存在一定难度的。为了在真正意义上解决低速旋转机设备的诊断技术，采用强化振动加速信号的形式，提出基于特定参数的波形的低速轴承诊断方法，也是较为有效的监测手段。

图3 P（t）波形法进行低速轴承诊断技术

为有效解决实际的故障振动探测难题，确定低速旋转机械设备，可采用特殊参数波形予以解决。实际检查中，所测试出的波形具有混合性质，包含杂音与异常波形。通过对前文的研究与理解中，低速旋转的异常波形是比较微弱的，传统的杂音消除方法提取能力有限^[5]。因此，可利用新型的处理技术，对异常的特征参数进行提取处理，其特征主要有：

①杂音消除效果有限，自动消除信号处理质量低，仍旧含有一定的杂音。

②特征提取效果中， P（t）波形与异常波形的显示是基本相同的。

③测试的数据数量是未处理波形的几百分之一，数据的压缩效果明显。

因此，运用P（t）波形的过程中，低速轴承的诊断能力十分重要。一般来说，人们会将诊断形式分为简易诊断与精密性诊断。简易诊断通过失真度以及峭度判断旋转机械轴承的受损情况。而精密诊断中，人们可以通过图2中所示的技术与方法，判断轴承异常发生故障的种类。

开发诊断器的过程中，如企业的旋转机械因为故障导致停产，造成的损失可能会达到几百万人民币。同时，过度的维修可能会加大企业的维修成本负担。该诊断设备在投入实践应用的过程中，每月需要进行一次固定检修，如果有设备检测出损伤，应对其实行全面拆解，确认其实际状态；如故障较轻且能维持运行的设备，需对其状态加强观测，查看其的受损程度，若可继续运转，则可以在持续观察状态下保持其运转状态，在损伤严重的同时进行一次性检修。

三、利用峭度诊断轴承问题

峭度作为诊断中有效的特征参数，在实践应用部分功能有待提升：

①如果在同样轴承的运转状态下，设备损伤情况基本一致，转速提升，则可能峭度会在该趋势下呈下降状态。

②损伤情况并不能够被有效反映出，数据缺少真实性。

③正常状态下，也会经常出现由于干扰以及杂音等影响导致的峭度升高情况。

例：轴承上实际的人工伤痕方面，研究人员听过旋转机械设备进行实验研究，对各项设备的型号不断进行测试。如果内圈伤痕、外圈伤痕、滚动体伤痕在相同的状态下、峭度与转速成正比状态，并不断呈现下降趋势，且峭度的大小与异常状态的其他伤痕相比也毫无规律可言。正常状态下，如出现脉冲式杂音，可能会有较高的概率出现杂音的波形，峭度也会与之呈现正比变化。为真正意义上解决此类问题，同时研究出解决故障的办法，轴承诊断企业的研究与普及势在必行。

四、轴承的寿命预测

设备寿命预测是大部分企业都会做的一件事情，通常情况下，人们会将设备的折旧、标准使用寿命以及运行及使用状态下的设备使用寿命进行对比，以用来判断该项设备创造的生产价值与自身的实际价值结合起来是否达到了企业的购入目的。目前我国在剩余寿命预测技术方面仍有待开发，受设备的使用情况不同以及材质上的细微差距影响，设备的实际使用出现的故障以及恶化情况是有比较大的区别的，并不能一概而论。

结束语：综上所述，为研究旋转机械轴承的损伤以及振动状态，本文通过实践分析的形式对损伤的情况进行分析，并采用不同的计算方法对不同状态下轴承加以诊断。包含轴承的诊断基本方法中的高精度轴承寿命测量法、轴承复杂强度测评、以及冲击性振动轴承荷载能力的分析等。

参考文献：

[1]龙舰涵.基于深度强化学习的旋转机械故障诊断策略[J].机械设计与制造，2021(10):288-294.

[2]叶楠，常佩泽，张露予，王嘉.基于改进后半监督深度信念网络的多工况轴承故障诊断研究[J].机械工程学报，2021,57(15):80-90.

[3]宋积敏.双支撑旋转机械轴承故障诊断技术应用[J].机械研究与应用,2017,30(04):105-106+109.

[4]徐元博，蔡宗琰，丁凯.复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用[J].振动与冲击，2019,38(08):246-254.

[5]陈山鹏，彭惠民.旋转机械轴承损伤的振动及其诊断方法[J].国外机车车辆工艺，2017(06):25-30.