资源描述
单击以编辑,母版标题样式,单击以编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,P,#,1.,疲劳剥落,滚动轴承的内外滚道和滚动体表面既承受载荷又相对滚动,由于交变载荷的作用,首先在表面下一定深度处(最大剪应力处)形成裂纹,继而扩展到接触表面使表层发生剥落坑,最后发展到大片剥落,这种现象就是疲劳剥落。疲劳剥落会造成运转时的冲击载荷、振动和噪声加剧。,2.,磨损,由于尘埃、异物的侵入,滚道和滚动体相对运动时会引起表面磨损,润滑不良也会加剧磨损,磨损的结果使轴承游隙增大,表面粗糙度增加,降低了轴承运转精度,因而也降低了机器的运动精度,振动及噪声也随之增大。对于精密机械轴承,往往是磨损量限制了轴承的寿命。,滚动轴承故障的主要形式,3.,塑性变形,当轴承受到过大的冲击载荷或静载荷时,或因热变形引起额外的载荷,或有硬度很高的异物侵入时都会在滚道表面上形成凹痕或划痕。这将使轴承在运转过程中产生剧烈的振动和噪声。而且一旦有了压痕,压痕引起的冲击载荷会进一步引起附近表面的剥落。,4.,锈蚀,锈蚀是滚动轴承最严重的问题之一,高精度轴承可能会由于表面锈蚀导致精度丧失而不能继续工作。水分或酸、碱性物质直接侵人会引起轴承锈蚀。当轴承停止工作后,轴承温度下降达到露点,空气中水分凝结成水滴附在轴承表面上也会引起锈蚀。此外,当轴承内部有电流通过时,电流有可能通过滚道和滚动体上的接触点处,很薄的油膜引起电火花而产生电蚀,在表面上形成搓板状的凹凸不平。,5.,断裂,过高的载荷会可能引起轴承零件断裂。磨削、热处理和装配不当都会引起残余应力,工作时热应力过大也会引起轴承零件断裂。另外,装配方法、装配工艺不当,也可能造成轴承套圈挡边和滚子倒角处掉块。,6.,胶合,在润滑不良、高速重载情况下工作时,由于摩擦发热,轴承零件可以在极短时间内达到很高的温度,导致表面烧伤及胶合。所谓胶合是指一个零部件表面上的金属粘附到另一个零件部件表面上的现象。,7.,保持架损坏,由于装配或使用不当可能会引起保持架发生变形,增加它与滚动体之间的摩擦,甚至使某些滚动体卡死不能滚动,也有可能造成保持架与内外圈发生摩擦等。这一损伤会进一步使振动、噪声与发热加剧,导致轴承损坏。,最原始的滚动轴承故障诊断方法是用,听音棒,接触轴承部位,依靠听觉来判断轴承有无故障。后来采用各式测振仪器并利用振动位移、速度或加速度的均方根值或峰值来判断轴承有无故障(如恩态克、,SKF,、,CSI,等离线故障诊断仪器)。,滚动轴承的监测位置:振动波的传播路径是通过轴,-,滚动轴承,-,轴承座。对于滚动轴承的监测,我们一般选用轴承座三个方向(水平、垂直和轴向)进行监测,就可以掌握旋转机械的一些故障特征,如不平衡、不对中、松动和滚动轴承等故障。,滚动轴承的故障监测,滚动轴承故障诊断,在发生表面剥落等故障时,会产生下图所示的冲击振动,这种振动从性质上可分成两类:,第一类是由于轴承元件的缺陷,滚动体依次滚过工作面缺陷受到反复冲击而产生的低频脉动,称为轴承的“通过频率”,其发生周期可以从转速和零件的尺寸求得。,滚动轴承故障的特征频率,内圈:,fe=fr(1+d/Dcos,)z/2,外圈:,fo=fr(1-d/Dcos,)z/2,滚动体:,fg=fr(1-d,2,/D,2,cos,2,)D/d/2,假设:滚动体为纯滚动,f1,:滚动体公转频率,2V1=V2 (1),V1=2f1*D/2 (2),V2=2fr*(D-dcos)/2 (3),(2),(3),代入(1)式:,2,f1D=fr(D-dcos)(4),当外圈有缺陷时:,fo=f1z=fr(1-d/Dcos,)z/2,当内圈有缺陷时:,fe=(fr-f1)z,=fr(1+d/Dcos,)z/2,V1,V2,d,D,fr,滚动轴承保持架故障频率:,FTF=(N/2),1-,(,d/D,),Cos,滚动轴承滚动体旋转故障频率:,BSF=(N/2)(D/d)1-(d/D)Cos,滚动轴承外环故障频率:,BPFO=(N/2)z1-(d/D)Cos,滚动轴承内环故障频率:,BPFI=(N/2)z1+(d/D)Cos,以上符号:,d=滚动体直径,;,D=滚动轴承平均直径(滚动体中心处直径),=径向方向接触角,z,=滚动体数目,N=轴的转速。,注:1.滚动轴承没有滑动;2.滚动轴承几何尺寸没有变化;3.轴承外环固定不旋转.,滚动轴承故障频率计算汇总,滚动轴承故障频率计算,(2)-,经验公式,外环故障频率:,BPFOr0.4Nz,内环故障频率:,BPFIr0.6Nz,保持架故障频率:,FTFr0.4N,以上符号:,z,=滚动体数目;,N,=轴的转速。,注:1.滚动轴承没有滑动;2.滚动轴承几何尺寸没有变化;3.轴承外环固定不旋转,.,第二类是固有振动。根据频带不同,在轴承故障诊断中可利用的固有振动有三种:,(,1,)轴承外圈一阶径向固有振动,其频带在(,1-8,),kHz,范围类。如离心泵、风机、轴承试验机这类简单机械的滚动轴承故障诊断中,这是一种方便的诊断信息。,(,2,)轴承其他元件的固有振动。其频带在(,20-60,),kHz,范围内,能避开流体动力噪声,信噪比高。,(,3,)加速度传感器的一节固有频率,合理利用加速度传感器(安装)系统的一节谐振频率作为监测频带,常在轴承故障信号提取中受到良好效果,其频率范围通常选择在,10kHz,左右。,由于各种固有频率只取决于元件的材料、形状和质量,与转速无关,一旦轴承元件出现疲劳剥落就会出现瞬态冲击,从而激发起各种固有振动,所以利用这些固有振动当中的某一种是否出现,即可诊断有否疲劳剥落。,1,2,3,4,轴承外环故障特征频谱,轴承外环故障及转子不平衡时特征频谱,1,2,3,4,轴频,f,f,f,f,f,f,f,f,f,轴承内环故障特征频谱,1,2,3,4,1f,f,f,f,f,f,f,f,f,2f,f,f,f,f,轴频,f,2,4,6,8,1f,f,f,f,f,f,f,f,f,2f,f,f,f,f,f,f,f,f,轴承滚动体故障特征频谱,f,为保持架故障频率,轴承保持架故障特征频谱,x1,x2,x3,x4,诊 断 特 征,1,、频谱和波形特征,(,1,)径向振动在轴承故障特征频率(见下面说明部分)及其低倍频处有峰。若有多个同类故障(内滚道、外滚道、滚子,),则在故障特征频率的低倍频处有较大的峰。,(,2,)内滚道故障特征频率处有边带,边带间隔为,1RPM,。,(,3,)滚动体故障特征频率处有边带,边带间隔为保持架故障特征频率。,(,4,)在加速度频谱的中高频区域若有峰群突然生出(下图所示),表明有疲劳故障。,(,5,)径向振动时域波形有重复冲击迹象(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。,图 轴承疲劳时的加速度频谱,a,正常轴承;,b,外圈疲劳;,c,钢球疲劳;,d,内圈疲劳,说明:波峰系数,Fc=,峰值,/,有效值,轴承使用初期状态正常时,,Fc5,;局部故障产生并逐步发展时,,Fc5,,此阶段有冲击现象,,Fc,最大可达到,10,。此后故障达到严重程度,有效值增大而,Fc,减小,轴承到了应更换的时候。,2,、故障分析,(,1,)频域,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分,表明故障严重。,确认内滚道特征频率处不但有峰,还有间隔为,1RPM,的边频,表明有内滚道故障。,确认滚子特征频率处不但有峰,还有边频,表明有滚子故障。,确认高频区域有峰群出现,表明轴承有疲劳故障。,若轴向有负载,则可注意轴向振动。与径向振动有类似特征。,(,2,)时域,可能有重复冲击现象,但很小。重复率等于故障特征频率。,实例 压缩机轴承损伤,(,1,)故障情况,某初轧厂有三台同样规格的螺杆式压缩机,转速,1480r/min,,其中,,3,号机噪音特别响(图,7-24,)。用测振仪测得振动加速度值如表,7-9,。,图 压缩机及测点示意图,1,电机;,2,阴螺杆;,3,阳螺杆,表,7-9,三台压缩机振动加速度数据,参数,测点,设备,平均值(,G,),峰值(,G,),H,H,H,H,H,H,1,号机,1.3,1.9,1.8,5.18.8,1218,7.313,2,号机,0.58,1.0,0.67,1.8,3.3,2.7,3,号机,超,4.4,2.2,1.8,超,40,16,8.713,(,2,)诊断:,由表,7-9,可知,,3,号机测点处振动大,比,1,号机和,2,号机相同部位大得多,初步估计测点处轴承有问题。,对测点振动波形的包络信号作功率谱分析(图,7-25,),分析频率,500Hz,,,400,谱线,功率谱。计算该测点轴承特征频率(,R=1480r/min,,,D=122.5mm,,,d=22mm,,,N=11,,,=10,)为:,外滚道:,108.75Hz,;,内滚道:,162.8Hz,;,保持架:,9.9Hz,;,滚 子:,48.8Hz,。,图,7-25 3,号机,H,振动频谱,图,3-26 2,号机,H,振动频谱,对照频谱可知,,108.75Hz,是轴承外滚道上有一点损伤时的振动频率,它的,2,、,3,、,4,倍频分别为,217.5Hz,、,326Hz,、,435Hz,。另外,,188.75Hz,是内滚道有一点损伤时的振动频率与转轴频率之和(调制)。作为对比,,2,号机,H,处频谱(图,7-26,)上几乎没有较大峰值。,由此,诊断结论为:,3,号机测点处轴承有严重损伤,没尽快检修。,(,3,)验证,五天后拆开检修,发现该轴承外滚道、内滚道、钢球均已大面积剥落,损伤已达非常危险的程度。,本例证明,在同一轴承(齿轮也类似)上有多个同类故障(内滚道、外滚道、滚子、齿上,)时,除位于其特征频率处有峰外,还在特征频率的,n,倍频成分(,n,为正整数)处有较大峰值。它表明损伤程度比只有一处损伤时严重得多。,
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