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[综合讨论] 基于频谱分析法的滚动轴承故障诊断实例

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发表于 2019-3-19 12:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  旋转机械的故障分析方法很多,比如小波变换、经验模式分解等,这些经常用来解决疑难杂症,工程上较为常见应用起来也方便容易的方法之一是频谱分析法。滚动轴承故障也是旋转机械众多故障中较为常见的一种。

  首先提出两个概念,第一根据轴承损伤严重程度,可将其故障阶段分为初始阶段、微观阶段、宏观阶段和最后阶段4个阶段,第二,参考资料杨志伊主编《设备状态监测与故障诊断》,轴承的故障特征频率计算公式如下:
1.png
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  针对滚动轴承的故障诊断,一般都要测录其速度谱和gSE振动尖峰能量。所谓速度谱也就是通常意义上的振动频谱。所谓gSE振动尖峰能量则是一种专门针对滚动轴承故障的频谱分析法,这是由于滚动轴承的故障信号一般属于高频信号且信号较弱,易被背景信号所淹没,在普通振动频谱中可能很难被发现,gSE振动尖峰能量法则有效解决了这一问题。

  下面以风机轴承故障典型案例来说明如何判断轴承故障所处的阶段:
3.png
  在图中(左边为速度谱,右边为gSE谱),可以看到速度谱很“干净”-仅出现了转速基频,gSE谱出现了外圈故障频率77Hz,且幅值很小,所以轴承处于初始故障阶段,轴承寿命起码还有约10%~20%,可以继续使用。
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  在图中,可以看到速度谱和gSE谱出现了外圈故障频率77Hz,但幅值均很小,所以轴承处于微观故障阶段,轴承寿命还有约5%~10%,可以继续使用。
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  在图中,可以看到速度谱出现了外圈故障频率77Hz, gSE谱出现了外圈故障频率及其2、3、4倍频,且幅值较大,所以轴承处于微观故障阶段,轴承寿命还有约1%~5%,应更换此轴承。
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  在图中,可以看到速度谱出现了外圈故障频率77Hz及其2、3、4倍谐频,尤其是77Hz处幅值是基频(约9.933Hz)幅值的3倍多,gSE谱也出现了外圈故障频率及其2、3、4倍频,所以处于轴承最后故障阶段,轴承寿命还有约1h~1%,须立即更换,否则会造成灾难性后果。

  总结如下:滚动轴承故障所处阶段划分需要遵循下述原则:
  ① 轴承故障效应可能不会体现在振动幅值上,要通过分析频谱来发现轴承故障,不能以幅值一概论之。
  ② 对轴承故障来说,将速度谱和gse谱结合起来区分轴承故障所处阶段,对于轴承的故障处理至关重要。

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发表于 2019-3-19 14:47 | 显示全部楼层
长见识了
发表于 2019-4-26 12:09 | 显示全部楼层
艾默生Peakvue技术对滚动轴承诊断更简单准确
发表于 2019-4-28 22:06 | 显示全部楼层
软件不一样的,怎么分析?
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发表于 2019-5-19 20:55 | 显示全部楼层
滚动轴承的检测应该比较成熟,基本上市场上的技术都能满足诊断的需要,就是看哪种技术更加准确,简单,数据处理的更加彻底。
这里的PeakVue技术个人认为得到的数据比较清晰可见。
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