摘要：滚动轴承状态监测与故障诊断常用的方法是振动分析。滚动轴承故障信号是典型非线性信号，必须真实准确地反映滚动轴承的振动状态。应注意采集信号的准确性和真实性，因此必须在离轴承最近的位置设置测点，才能准确判断滚动轴承的故障状态。
关键词：滚动轴承；质量检测系统；应用
前言
滚动轴承易维护，可靠性高，是一类普及于机械系统的通用零部件，是转换旋转轴与支撑座间的滑动摩擦为滚动摩擦，从而降低能量消耗的一类精密的机械运动执行器。滚动轴承起动性能优异，具备较高的承载能力，能够确保旋转轴处于准确的运行位置，保证对应自由度的精度。其运行状态往往直接影响整个机械系统的精度、寿命、可靠性。因此，检测滚动轴承故障与否能够反映机械系统运行状态，从而保证系统安全可靠，防患于未然。其深远影响和重大意义也引起了业界的高度重视。
1滚动轴承概述
1.1滚动轴承结构和特性
滚动轴承是机械系统中最为普及的一类通用零部件。将滑动摩擦转换为滚动摩擦的同时，不仅可以支撑旋转轴和轴上零件，保证旋转精度，为运行部件导向，还降低旋转过程中的摩擦和消耗。滚动轴承具备节能显著、维修方便、易于拆装、质量可靠、精度高、负载大等优势。滚动轴承几何参数主要有：内圈内径Di、外圈外径Do、节圆直径D。、滚动体直径Db、公称接触角0(滚动体和滚道接触点连线与旋转轴垂直线的夹角)、滚动轴承高度B(滚动轴承厚度)。滚动体作为滚动轴承的中枢部分，其主要作用是将相对运动接触面的摩擦由滑动转换成滚动摩擦。滚动体形状、大小、数量对滚动轴承的性能存在一定影响。在多数工作环境下，滚动轴承的内圈和旋转轴轴颈两端采用过盈配合，运行时滚动轴承和旋转轴同步转动。外圈基于轴承座或定位孔装配，运行时通常不转动或相对固定。但也存在特殊情况，如将内外圈分别作定子和转子或内圈和外圈分别以不同的转速实现相对旋转。为了避免和滚动体点接触，降低接触应力以及轴向定位，滚动轴承内圈和外圈上都设有圆弧面凹槽滚道。而保持架主要保证滚动体均布以及抑制滚动体间的内耗。润滑剂通常被定义为滚动轴承第五大构成，其主要起到润滑、清洗、冷却等作用。与此同时，滚动轴承常常配合密封圈使用，阻隔外部灰尘侵入并保证内部润滑剂不易溢出。此外，为了适应一些特殊的使用要求，滚动轴承会相应增加或减少一些构成部分，如无外圈滚动轴承、无内圈滚动轴承、无内圈和外圈滚动轴承。
1.2滚动轴承分类
常见滚动轴承类型如图1所示。
图1常见滚动轴承类型
滚动轴承针对各类不同的工作环境而类别复杂。按承受载荷方向(公称接触角)可以分为径向接触轴承(OO)、向心角接触轴承(0～450)、轴向接触轴承(45～900)和推力角接触轴承(900)。除此之外，滚动轴承也可以按照滚动体形状、运动方式、列数、是否可分离等因素进行分类。
2滚动轴承的常见故障
滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的机械零件，据统计，旋转机械的故障有30%是由轴承引起的，它的工作好坏对机械设备的工作状态有很大影响，其缺陷会导致机械设备产生异常振动和噪声，甚至造成机械设备损坏。滚动轴承的常见故障有以下几种。
2.1磨损
由于滚道和滚动体的相对运动以及尘埃异物的侵入引起表面磨损。磨损的结果是配合间隙变大、表面出现刮痕或凹坑，使振动及噪声加大。
2.2疲劳
由于相对滚动作用产生疲劳剥落，表面上出现不规则的凹坑，造成运转时的冲击载荷，振动和噪声随之加剧。
2.3压痕
受到过大的冲击载荷或静电荷，或因热变形增加载荷，或有硬度很高的异物侵入，以致产生缺陷或划痕。
2.4腐蚀
有水分或腐蚀化学物侵入，以致在轴承表面上产生斑痕或点蚀。
2.5电蚀
由于轴电流的连续或间断通过，以致由电火花形成圆形凹坑。
2.6破裂
残余应力及过大的载荷都会引起轴承零件破裂。
2.7胶合（粘着）
由于润滑不良，高速重载，造成高温使表面烧伤及胶合。
2.8保持架损坏
保持架与滚动体或与内、外圈发生摩擦等，使振动、噪声与发热增加，造成保持架的损坏。
3案例分析
3.1实验装置
滚动轴承：N205滚动轴承13个圆柱滚子。实测滚动体直径：7.5mm，节径：39.5mm。加速度传感器；Dataline数据采集器；ODYSSEY系统。轴承故障模块：故障模块中使用的是N205轴承，并利用特殊方法对轴承进行了故障处理。轴承模块也设计成方便安装的方式，可以快速方便地安装在齿轮箱输入轴上。在轴承故障模块的顶部有一个英制螺孔，用来安装传感器。
3.2诊断系统
该系统主要分为五大模块：故障信号仿真模块、信号采集模块、信号处理模块、故障状态识别模块。
3.2.1故障信号仿真模块
主要根据机械系统的故障机理，在各种不同故障状态下，仿真产生相应的故障振动仿真信号，以便于采用相应的信号处理方法提取故障特征，再与理论的故障特征进行对比。
3.2.2动态数据采集模块
输入方式：内置16通道ICP传感器双恒流源，每个通道可以独立设置ICP传感器输入或电压信号输入，软件程控切换。可以混合测试使用：AC、DC、ICP、单端电压。
3.2.3信号处理模块
包含各种故障特征的提取方法，采用相应的信号处理方法将采集得到的原始数据进行加工、处理，从而去掉冗余信息，提取故障特征信息。该模块包括时域分析子模板、频域分析子模块、时频分析子模块、加窗子模板、滤波子模板等。除此之外，还拟针对不同的故障类型开发相应的故障诊断方法，如包络分析法、倒谱分析法。同时，可实现小波分析、经验模态分解及分形几何等现代数学方法。
3.2.4状态识别模块
将经过信号处理和特征提取后获得的待检模式与数据库中原有样板模式（故障档案）按一定准则和诊断策略，进行对比分析，以确定诊断对象当前所处状态。设计两类基于知识的状态识别方法：一是模糊诊断方法，其中，在样本的征兆与故障的关系未知时，采用模糊聚类的方法进行诊断，若样本征兆与故障的关系已知时，则采用模糊模式识别方法进行诊断；二是神经网络诊断方法，即基于浅知识的专家诊断推理方法，拟采用BP网从输入（故障征兆）直接推出输出（故障原因）。本系统还将模糊诊断与神经网络诊断、小波分析等方法相结合进行故障诊断。
3.3轴承测试
正常滚动轴承测试：采样频率51200Hz，共振解调频率18kHz。若共振解调频谱没有任何优势频率，说明没有故障，是正常滚动轴承。滚动轴承转速1480RPM（24.67Hz）正常轴承，内有保持架故障频率0.405×24.67=9.99（Hz），数值很小（0.1652），说明新轴承磨合不好。滚动轴承外环故障频率：BPFO=(f/2)n[1-(d/D)cosφ]=(f/2)×13(1-0.19)=5.265f。故障频率：24.67×5.265=130（Hz）。滚动轴承内环故障频率：BPFI=(f/2)n[1+(d/D)cosφ]=(f/2)×13(1+0.19)=7.735f。滚动轴承滚动体旋转故障频率：BSF=(f/2)(D/d){1-[(d/D)cosφ]2}=f/2/0.19(1-0.19×0.19)=2.5367f。故障频率：24.67×2.5367=62.5（Hz）不加载。故障频率：轴承滚动体故障为51200Hz，1480转加载。
结束语
通过轴承的故障谱图进行分析，可以有效地发现和诊断早期故障，特别是对重要设备的实时监测，做到预测性维修，减小故障带来的影响。采取科学的分析方法，对实现重点设备的预测性维修是可行且可靠的。
参考文献：
［1］曲梁生，何正嘉.机械故障振动学［M］.上海：上海科技出版社，2017：12-14.
［2］徐玉秀，原培新.复杂机械故障诊断的分形与小波方法［M］.北京：机械工业出版社，2016：27-28.
论文作者:韩萌萌,王喜斌
论文发表刊物:《防护工程》2019年第1期
论文发表时间:2019/5/22
标签：故障论文; 轴承论文; 内圈论文; 模块论文; 方法论文; 外圈论文; 频率论文; 《防护工程》2019年第1期论文;