基于应力波与小波分析的低速滚动轴承故障诊断研究

1、基于应力波与小波分析的低速滚动轴承故障诊断研究王楠，陈长征，孙长城，周勃(1。东北大学理学院，辽宁沈阳110004;2。沈阳工业大学振动噪声研究所，辽宁沈阳110023)摘要低速滚动轴承结构和工作条件特殊，故障机理复杂，诊断难度较大。本文根据低速滚动轴承的故障特性，提出了利用应力波与小波分析进行低速滚动轴承故障诊断的方法。首先以低速运转Cooper轴承系列01B65EX滚子轴承为例，建立了完好和故障低速滚动轴承的三维整体接触计算模型，运用有限元软件对其进行了全面、精确的分析，包括内圈故障模型的最大应力和应变及各元件之间的接触应力，将发生故障前后的内圈外表面应力应变分布规律以及接触应力分布规律进

2、行比较。然后在应力波实验的基础上，选择db6母小波、尺度j=4对实验所采集的数据信号进行小波变换，从而诊断出了轴承故障，说明应力波和小波分析是诊断低速轴承故障的有效方法。关键词:低速滚动轴承;故障诊断;应力波;小波分析中图分类号:TH133.33，文献标识码:A，文章号:1004-4523(2007)03-0280-051引言 滚动轴承是低速旋转机械中使用最多、最为关键、且最易损坏的机械零件之一。由于滚动轴承的损坏而被迫停机所造成的经济损失是巨大的。所以对低速旋转机械滚动轴承进行状态监测与故障诊断是十分必要的。然而要对滚动轴承进行状态监测，就必须排除各种噪声的干扰，提高轴承故障信号的信噪比。低

3、速旋转机械一般为重载，对因轴承出现故障而产生的振动不敏感，一些故障不易被发现。低速滚动轴承的振动分析正面临着以下问题: (1)由于转速很低，计算出来的故障频率很小。而高通滤波器会将3Hz以下的频率过滤掉，再加上受到环境噪声的影响，使得频谱分析效果很差甚至无法进行; (2)冲击故障的瞬态性问题，每次故障冲击的间隔较长，使用冲击法很难准确地检测到故障信号; (3)由故障点产生的冲击响应频率较低，不能激励起较高的频率成分。用振动分析的方法对旋转机械进行状态监测，能够很有效地检测设备的机械完整性，但是对于低速旋转机械来说故障检测难度却不断加大，传统的振动测量方法将失效，因为振动方法检测不到机械设备的工

4、作频率，而且当低速旋转机械有组件失效对振动信号影响不大。本文拟采用应力波采集低速旋转滚动轴承故障信号，解决振动信号在低速情况下。 局限性;利用小波分析进行应力波信号的特征提取57，解决自回归系数和傅立叶变换方法无法兼顾非平稳信号在时域和频域的局部化特征和无法消除背景噪声的问题，为探索应力波在低速滚动轴承中的传播规律奠定理论基础。1低速滚动轴承的有限元分析 应力与应变是研究弹性介质运动规律的出发点，也是研究弹性体中波动理论的基础。运用有限元数值分析方法建立完好及故障低速滚动轴承的力学模型，分析了轴承各部位出现故障时的应力与应变以及接触应力的变化规律，为运用应力波技术诊断低速滚动轴承故障奠定了理论

5、基础。1.1低速滚动轴承的有限元建模1.1.1实体模型的建立 本文以Cooper轴承系列01B65EX滚子轴承为数值模拟的基本模型参数为(所有长度单位均为mm):内径d=65，外径D=114。3，宽度B=27，内滚弹性模量为2。05105MPa，泊松比为0。3。用深度为0。75mm、宽度为3。0mm的小槽(与后面实验对应) 模拟内圈局部剥落故障。实验中分别对外圈故障、内圈故障和滚动体故障进行了模拟，但是在本文中只对内圈故障进行故障识别，因为当内圈发生故障时应力波信号要经过保持架、滚动体和外圈等部件才能被传感器接收到，所以内圈故障应力波信号相对保持架、滚动体和外圈故障应力波信号要弱，如果能够很好

6、地解决内圈故障应力波信号故障特征提取问题，其它部件的故障信号特征提取问题将迎刃而解。1.1.2结构的离散化与接触单元的设置结构离散化是指将实体模型进行网格划分，是数值分析的前提。本文选择计算单元SolidBrick8node45(SOLID45)，SOLID45是三维8节点六面体结构实体单元，在保证精度的同时允许使用不规则的形状，SOLID45有相容的位移形状，适用于曲线边界的建模。带故障元件使用自由网格划分命令，得到内圈带故障的滚动轴承有限元模型单元数为128540，节点数为110790，见图1.1。 图1.1内圈带故障滚动轴承有限元模型局部放大图 接触单元是联系相互接触物体，传递力学性质的

7、最重要的单元。本文考虑到滚动轴承各元件间的接触面和目标面都是变形体，有着近似的刚度，所以采用了柔体柔体的面面接触类型(TARGE170和CONTA174)来模拟内滚道与滚子、滚子与外滚道之间的接触。1.1.3约束和载荷的处理 假定外圈固定，内圈转动，则选取轴承外圈为固定面，在轴承内圈上加载荷，来分析整个轴承的应力、应变和接触应力情况。在轴承内圈上加径向载荷为55kN，假设作用在轴承上的载荷是沿圆周按余弦规律分布的，则与负荷作用线夹角U处的分布载荷为 （1.1） 式中pU为分布载荷，pUmax为最大分布载荷。根据式(1.1)将径向载荷等效为节点载荷。考虑到每个滚子与内外圈滚道的多体接触，轴承座被

8、视为是刚性体，故在外圈上加上固定约束，见图1.22。 图1.2施加载荷与约束1.2低速滚动轴承内圈故障模拟与诊断 图1.3显示了有限元分析的内圈带故障模型中正对故障中心的外滚道表面应力分布图。从结果可以看出，正对故障中心的外滚道表面应变及其应力在数值上比完好轴承有所减小，在正对故障处发生突变，但离故障越远外滚道表面数值变化越小。内圈发生故障还将大大影响内滚道表面的应力和应变分布规律(图1.4)。将完好模型同内圈带故障模型的结果进行比较发现，在整体上故障区域的应变值比完好模型有所增加，而在故障处却急剧减小。同时应力值在故障区域出现峰值，大大超过完好模型对应区域的应力值，但远离故障内滚道表面应力数

9、值变化越小。而正对故障中心的内滚道与滚子接触面间的接触应力发生突变，出现两个较大的峰值，引起局部的应力集中，而整体的接触应力在数值上比完好滚子有所减小。图1.3内圈带故障时正对故障中心的外滚道应力分布图图1.4内圈带故障时故障区域的应力分布图2应力波实验及数据处理分析 通过应力波实验，了解低速滚动轴承发生故障时应力波波形特征，应用小波变换提取应力波特征信号，探索有效处理现场数据的方法，为基于应力波的低速滚动轴承故障诊断提供参考。2.1实验装置与测量仪器 该实验参照文献8的做法，设计一套实验装置来模拟轴承故障的早期阶段。该装置由一个电机齿轮系统，两个从动轴承，一个试验轴承以及一个液压传动圆柱活塞

10、组成。由于分离式Cooper圆柱滚子轴承在不移开从动轴承的情况下可拆卸，因而选择该类轴承作为试验轴承，从而在整个实验过程中可有规律地进行试验轴承检查。通过用“H”框架支撑的液压传动圆柱活塞在试验轴承顶部施加径向载荷。在整个实验过程中给试验轴承施加了55。00kN的恒载，安全系数为2。数据采集过程包括接收传感器在试验轴承上的安装、信号放大、数字化以及信号处理。实验数据采集系统示意图如图5所示。图2.1数据采集系统2.2实验步骤 首先运用电火花腐蚀技术在内圈上产生一表面刮痕。该刮痕是为了模拟表面缺陷的早期阶段的。应用激光式表面光度仪测得各个元件上刮痕的宽度和深度分别为0。051mm。然后运用电火花

11、腐蚀技术进行。 轴承元件的局部表面缺陷模拟。在工作面的整个深度上刻上一缺陷，这就产生了类似于凹痕的表面损伤。目的是模拟第一步中逐渐恶化的表面缺陷。每个元件上的缺陷大约宽为3。0mm，有效深度为0。75mm。2.3实验结果 利用电火花腐蚀模拟的故障引起了在工作基准触发电平之上的应力波的活跃。采集信号时检测轴承元件位置发现，只有模拟故障进入轴承的承载区才会产生应力波信号。内圈故障对应的典型应力波信号及其频谱如图6所示。从图中可以看出应力波信号的持续时间只有1ms，等于采样频率为5MHz时的5000个数据点。图2.2轴承内圈发生故障时的典型时域信号以及对应的频率谱2.4信号处理 为了提取应力波信号的

12、特征频率，利用db6小波函数对内圈故障对应的应力波信号进行4个尺度的小波分解。各尺度分解的重构波形信号及其对应的频谱如图7所示。 表2.1为应力波信号经过小波分解后各级频带能量占整个信号能量的百分比。 表2.1小波分解分量能量比小波分解分量A4D4D3D2D1能量百分比/%4.346.140.15.63.9 由表2.1可知，经过小波分解后第3和第4级的信号所携带的能量占总能量的85%以上，是信号的主能量频带，分析小波变换后各级的信号时域波形，同样能获得类似的结论，即第3和第4级的分解信号含有低速轴承缺陷应力波检测信号的绝大部分信息。因此，第3和第4级的分解信号可用于分析低速轴承 图2.4轴承内

13、圈发生故障时的应力波信号小波分解后各尺度的重构波形及其频谱构 图2.4轴承内圈发生故障时的应力波信号小波分解后各尺度的重构波形及其频谱构，去除其它频带的低频和高频噪声。对应内圈故障的去除噪声后的重构信号见图2.5。图2.5轴承内圈发生故障时利用小波变换去噪后应力波信号特征频带的重构波 形及其频谱 从模拟实验中检测到的典型应力波信号表明它们的持续时间仅仅只有1s。虽然变化频率的强度对于不同的故障来说是不同的，但是相应的频谱却均在100600kHz范围内。内圈发生故障时对应的应力波特征频率为110kHz，并带有边频170kHz，250kHz;轴承外圈发生故生故障时对应的应力波特征频率为100kHz

14、，120kHz;润滑脂被污染时对应的应力波特征频率为110kHz，并带有边频120kHz，250kHz，针对特征频率和边频值来判断低速滚动轴承的故障部位。3故障诊断与分析 模拟故障发出的应力波是由接触构件间的相对运动引起的。基准数据(噪声)信号表明了其最大幅值大约为170mV。通过设置一个大于该值的触发电平，同时进行各自的故障模拟，提取与其对应的应力波信号。 与电火花腐蚀技术模拟的表面刮痕故障相关的应力波信号的观察和分析表明，应力波的产生在本质上是随机的，同时伴有背景噪声。 应用电火花腐蚀技术产生的局部表面缺陷释放出了应力波信号。在外圈故障模拟期间，应力波大约每隔10s出现一次，这与计算所得的

15、外圈通过频率5。65r/min相一致。通过观察发现，由于每个滚子必须与缺陷的整个3mm宽度发生摩擦，所以当滚子通过外圈故障时不止一次地释放出应力波信号。结果在沿着缺陷3mm的长度方向的不同位置产生应力波，而且只是在某段时间内检测到与内圈故障和滚子故障Mba已经证明，明确应力波传播路径有助于确定应力波信号源的位置。既然在本文中的模拟故障源自轴承的不同部件，并且通过不同的传播路径为传感器所接收，那么这些故障产生的应力波信号将具有只有它们特有的传播路径才有的特征。这一方面还有待于进一步研究。 考虑到带故障的工作轴承的某一特定环境，测得的应力波信号可能包含一定的在幅值上与故障信号相当的背景噪声，直接通

16、过观察幅值无法区分信号，从而运用了小波分析进行应力波信号的特征提取、噪声去除，效果颇佳。然而，由于工作背景噪声在本质上是随机的，从而它的信号波形也将是随机的。4结论 (1)本文结合低速滚动轴承典型故障形式及其诊断存在的问题，提出了一种新的低速滚动轴承故障诊断方法基于小波分析的应力波法。 (2)运用有限元数值分析方法建立了滚动轴承的力学模型，为进一步运用应力波技术诊断低速滚动轴承故障提供了理论依据。在低速滚动轴承相关的应力波，即在保持架旋转一周的整个过程中，应力波信号不是连续发生的。这是因为只有内圈故障和外圈故障在承载区时才产生应力波信号。 幅值大小与故障源和传感器之间的距离有关。举个例子说，当传感器放置在轴承座上时，来自外圈(在恒载条件下)的应力波幅值应该为最大。因为应力波只需克服两个界面就能到达接收传感器，也就是外圈与轴承座之间的界面和轴承座与接收传感器之间的界面。 内圈故障释放的幅值更小。因为在到达接收传感器之前，该信号有更多的界面需克服，从而衰减在降低它的强度中起了重要作用。滚子故障产生的应力波的幅值分散在内圈和外圈对应的水平之间。这是由在采集数据时滚子的摩擦位置决定的，当滚子故障同外圈发生接触或摩擦时，就能得到较高的幅值;当滚子故障同保持架发生摩擦时，信号的幅值就有所降低;当滚