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滚动轴承故障检测分析综述
Pankaj Guptaa * , M. K Pradhanb
摘要
滚动轴承是旋转机器的非常关键的组件，轴承中存在缺陷可能会导致机器故障。因此，在轴承的工作条件下及早发现此类缺陷以及损坏严重性可以避免机器发生故障以及损坏。轴承损坏是振动源，这些振动信号可用于评估故障轴承。本文简要介绍了轴承缺陷，振动源以及时域中的振动测量技术研究的最新趋势。
第五届国际材料加工与表征会议委员会成员的选拔和同行评审。
关键词：滚动轴承；轴承缺陷；振动测量；
- 简介
轴承是所有旋转机械中最重要的部分。其功能是支撑旋转机械并允许轴相对于固定结构的旋转运动。超过90%的机器使用滚动轴承，它们的故障可能导致机器故障。因此，它们被认为是工业应用中最关键的组件。因此，轴承的可靠性和坚固性对机器的状况非常重要。在运行过程中，轴承承受机器昌产生的重负荷和动态负荷，并通过滚动轴承的组件传递。因此，轴承的状况在高产量的系统中非常重要，在该系统中，旋转机械的数量对生产系统有所贡献。必须及时发现轴承中的任何缺陷，以避免增加停机时间，生产以诊断轴承中的这些缺陷。声学测量，温度监测，磨损碎片分析和振动测量。振动监测是一种广泛使用且经济的监测技术，用于识别，定位，和区分滚动轴承的缺陷。轴承会因为变化而产生噪音和振动。
遵从或因其存在缺陷。当这些轴承被径向加载时，即使它们在几何上是完美的，它们也会产生振动。缺陷的存在导致振动水平的显著提高。利用振动和身测量技术进行周抽故障诊断技术有时域，频域，时频域，冲分析，冲击脉冲法。声发射技术等。对振动信号分析技术进行了大量的研究，斌从缺陷分类和故障诊断技术等方面进行了综述。Kim和Lowe从事振动和磨损碎片分析，并特别提到铁路货车。1984年，Mathew和Alfredson简要介绍了时域和频域振动监测技术及其在滚动轴承上的研究结果。Tondon和Nakral还研究了振动和声学方法，如时域和频域振动测量。因此，本研究的目的是介绍滚动轴承故障检测中振动测量技术的研究现状。
- 轴承缺陷
一些研究人员解释了轴承的振动激励。即使是健康的承受产生振动，单缺陷的存在显著的增加了振动水平。疲劳，磨损，塑性形变，腐蚀，剥蚀，润滑不良，安装不当。设计不当等因素会导致轴承过早失效。识别这些缺陷和振动对轴承的状态监测具有重要意义。轴承缺陷大致分为两类，即分布式缺陷和局部缺陷。
2.1分布式缺陷
分布式缺陷包括表面粗糙，波纹度，错对角和尺寸过大的滚动元件，造成分布缺陷的主要原因是制造误差，磨粒磨损，安装不当。在分布式缺陷中，扎制单元与滚道之间的接触力发生变化，从而导致振动。分布式缺陷引起的振动响应主要用于轴承的质量检测和状态检测。
2.2局部缺陷
这类缺陷包括凹坑，裂纹，在滚动表面上可能产生的飞溅。其中，剥落是主要的失败模式。实际上，疲劳裂纹从表面以下开始并向表面扩展，直到材料失效并留下局部缺陷。Bentley在文中指出，90%的轴承故障都是由局部缺陷引起的内环，外环和滚动元件的损伤。
- 振动源
滚动轴承的不见--即内滚道，滚动轴承，保持架--相互作用。通过滚动和滑动相结合产生复杂的振动特征。振动水平所以来的因素有：冲击能量，振动测量点和轴承结构。这个振动的各种来源如下：
3.1可变符合性
即使在几何上完美的轴承的轴承在径向作用，复合作用下也会产生振动，但他并不表示轴承质量，这种类型的振动称为可变柔度。为了支持外部载荷，轴承的有限no被使用，其位置随着时间的变化而不断变化，与产生振动的载荷作用线有关。因柔度变化而产生的振动取决于支撑轴承的滚动轴承的数量。
滚压件的数量越多，振动越小。可变柔度随径向加载或偏心轴承的。运行间隙而增加，因为它决定了负载区域的范围，通过使用精确的轴向载荷水平的球轴承，可以将可变柔度振动降低到微不足道的水平。
3.2几何缺陷
由于制造过程的性质，轴承中总是存在几何缺陷。
当轴向载荷作用于轴承并以中等转速旋转是，临街扎制表面的形状和表面光洁度是最大的振动源。因此，表面粗糙度和波纹度是制造过程中的关键控制部件，因为它不可能产生明显的振动，但会影响轴承的使用寿命。用波长测量几何缺陷，与滚动元件滚到接触的赫兹宽度相比较。粗糙度是接触宽度阶的波长的表面特征，而波纹是波长较长的特征。
3.3表面粗糙度
与扎制元件之间产生的润滑膜厚度相比，表面粗糙度较高。
跑道接触，将导致显著的振动，因为凹凸不平的突破，并与对方的表面相互作用，导致振动。振动中的随机小脉冲激励轴承和支撑结构的固有频率，提高振动能量水平。由于表面粗糙度而产生的振动，频率是轴承转速的60倍以上。因此，频谱中的高频部分通常表现为一系列振动。
3.4波浪度
波长较长的表面特征为波纹。峰值曲率较小。
赫兹接触和滚动单元遵循表面轮廓，具有连续滚动运动。表面几何形状与振动水平有着复杂的关系。 它所以来的因素是轴承和接触几何以及载荷和速度条件。由波浪引起的振动肯能发生在转速的300倍左右，但通常是在转速低于60倍的频率下发生。
轴承的这些缺陷可能很小，但会对振动临界设备产生重大影响。减少轴承寿命。这些缺陷可能以压痕，划痕，凹坑，嵌入润滑剂中的磨料颗粒的形式出现。滚动轴承表面可能受到污染，安装，装配，维护，操作等因素影响。轴承制造商对成品采用了简单的振动检测方法来检测这些缺陷，但这些缺陷往往受到轴承类型和尺寸的限制。
图1良好的方位信号
图2损坏的轴承信号
3.5跑道缺陷
内滚道上的任何李赛缺陷都会在球内传递频率上产生高能脉冲。
振动的发生时因为当内部轮圈选装时，缺陷进入并离开载荷区，导致滚动单元与滚到之间的接触力的变化。脉冲在负载区具有最高的幅值，并且随着缺陷离开赴灾区而减小，产生的信号在内环旋转频率上被调幅，如图1和图2所示。外部区域中的离散故障导致在频率上与球通过频率相等于外圈的振动。外圈是平稳的，产生的高能脉冲具有相同的幅值，在频域上会出现一个单一的离散峰。
3.6滚动元件缺陷
滚动元件缺陷产生的频率可以是球体旋转频率和基频的两倍。
火车的频率。当缺陷相互作用时，会产生两倍的滚动元件自旋频率，但有时频率并不高，因为在缺陷与匹配表面球相互作用过程中，当信号通过其他结构边界时，能量可能会随着信号到达内滚道而丢失。在多个有缺陷的滚动元件存在时，产生的频率是所有球自旋频率的总和。
3.7笼缺陷
笼的转动速度是内圈转速的0.4倍，质量过低，因此，除非有缺陷，否则制造过程一般是看不见的。在保持架失效过程中，随着球的滑动，保持架的磨损和变形以及宽频带的发生，得到的信号以随机振动形式出现。
轴承振动监测包括三个基本步骤。第一步是数据采集，包裹利用振动拾取采集原始振动信号。第二步涉及特征提取，其中应用适当的振动信号处理技术来提取所需特征。最后，根据提取的特征对系统的维护进行决策。
- 局部缺陷引起的振动响应
由于单元局部缺陷与配合面的相互作用，接触应力发生突变。产生短持续时间的脉冲。这些脉冲产生振动，可以被监测。故障轴承产生的振动信号可以从时域，频域或时频域进行分析。
4.1时域法
时域分析是最简单的故障检测技术。时域分析设计标量指数来确定轴承条件。在时域分析中，对信号进行了分析。
通过时域振动信号数据，并根据其值估计出承载条件。在时域最简单的方法是测量总体均方根水平和峰值银子，即峰值与加速度均方根值的比值。将所得的均方根植与推荐值进行比较，以确定轴承的状况。该方法在局部缺陷的检测中取得了有限的成功。对于标准偏差立方体，第三矩被称为“偏度系数”。Dyer等一些人们提出了关于标准差的第四次幂的第四次矩，即峰度。峰度由表达式表示。
内圈球传球频率（BPFI）=
外滚球传球频率（BPFP）=
球通自旋频率(BSF)=
基本列车频率(FTF)=
其中n=滚动轴承中的球数，d=球直径，=轴承节径，=轴承接触角，fr=转子频率
4.3 我们假设没有滑动和接触之间的滚动元素和比赛只是纯滚动。然而，现实中宗会有一些滑落。这些缺陷频率在低频范围内，通常小于50HZ。如果考虑滚动单元与滚道之前的滑移和滑移，世纪缺陷频率与上述公式计算的缺陷频率略有不同。一些人就人员报告了通过识别这些转动频率在轴承缺陷检测方面的成功。在一些工作中，也有报道说，当信号有噪声和缺陷较小时。很难检测出显著的峰值。另一个重要的轴承故障检测技术是成功率倒谱。它被定义为对数功率谱的逆傅里叶变换。Tandon提出倒谱能有效地识别外部种族缺陷，但未能检测到内部种族缺陷。为了提高信噪比，人们提出了自适应噪声抵消（ANC）技术。另一个重要得多技术是包络探测器或高频共振技术。在该技术中，通过提取特征轴承频率来识别缺陷。一般情况下，振动信号在轴承内部缺陷冲击引起的谐振频率附近进行带通滤波，消除大部分不必要的振动信号。然后，带通滤波信号被包络检测器调节，其中信号被低通滤波器校正和平滑，而低通滤波器又消除载波或带通滤波的谐振频率。在低频范围内，包络信号号的频谱获得与故障轴承相关的特征频率。这项技术的效率得到了研究人员的评价。图三和图四显示了这种技术。Ho和Randall认为，自适应噪声抵消技术与包络检测方法相结合，取得了较好的效果。当信号是非平稳且信噪比低时，FFT是有效的。
4.3时频域
在旋转机械钟，轴承振动信号是周期部件组合，主要由机器旋转，具有随机性的信号，由可能的轴承故障或缺陷所主导。这种现象本质上是周期性的，具有时间不变性和非平稳性。这就导致了时频分析方法的发展。与FFT相比，时频技术具有同时处理平稳和非平稳振动信号的能力。一些时频分析技术，如
图3信号处理图
图4高频共振技术处理
短时傅里叶变换，Wigner-Ville分布和小波变换是时频域的技术。STFT利用窗口函数将初始信号分割成具有较短时间窗分段，并将傅里叶变换应用于所有时间段，以死别该段中存在的频率。Wigner-Ville分布是信号的复共轭乘积的傅里叶变换。因此，它类似于功率谱密度的计算。小波变换是目前应用最为广泛的时频域轴承检测技术。一种是持续时间有限的波形，平均值为零。在小波分析中，信号被分解为原始小波的移位和缩放。在机器故障诊断中，小波的主要特征是信号的时频分析，故障特征提取，信号奇异性检测，微弱信号提取，振动信号压缩和系统识别。由于小波计算灵活有效，是一种非常有效的机器状态监测和故障诊断工具，尤其是用于轴承故障检测的工具。小波变换是连续型和离散型的小波变换。连续小波变换是信号随小波的平移和扩张而产生的乘积。CWT在高频使用短窗，在低频使用长窗口。它是由表达式表示的。
其中x(T)表示信号，S表示频率倒数的标度指数，tau;表示时移参数，（T）是小波函数。在离散小波变换（DWT）中，利用较小的尺度来分析信号，并且每个尺度上的平移次数都是不同的。离散小波变换通过采样特定的小波系数，被认为是小波变换的“离散化”。DWT分析信号在不同频段具有不同的分辨率。当要提取信号较弱时，FFT是无效的，因此采用小波变换。离散小波变换用于轴承剥落缺陷的预测。DWT可以用来检测球轴承的单点和多点缺陷。可靠的状态监测是基于对振动信号的去噪，以便于检测到微弱的信号。小波滤波器的方法是邱所用的两种基于去噪的方法，他对于这两种方法进行了比较，认为基于小波滤波器的方法更适合于微弱信号的检测。为了增强特征提取，Wang和High将小波变换和快速傅里叶变换相结合来改进特征提取。均生提出的尺度小波功率谱比较和实践小波功率的自相关分析。Kumar等人报道了Symlet小波进行信号分解，提取圆锥滚子轴承外圈故障大小的方法。
5.结论
本文对滚动轴承缺陷振动分析及故障检测技术在时域频域和时间频域的研究现状进行了综述。研究人员已经开发了几种测量振动的技术，并任在试图改进信号处理技术。时域方法采用RMS，峰因子，峰度等标量指标来检测缺陷，但该方法不能识别缺陷位置。频域振动测量的有点是既能识别缺陷，又能识别缺陷位置。高频共振技术在频域上得到了广泛的应用，但其局限性是当损失加剧时，缺陷频率可能淹没在频谱的上升背景水平。时频域方法是一种有效的平稳和非平稳振动信号处理技术。小波变换在时频域有着广泛的应用，因为它能够提取出FFT无效的微弱信号。本文对故障轴承振动测量技术的最新进展进行了简要综述。
致谢
我们感谢印度博帕尔马尼特机械工程系为完成这项工作提供了必要的设施。还高兴的感谢MHRD在博帕尔的Manit公司任职期间提供财政援助的支持。
参考文献
[1] Tandon, N., and A. Choudhury. 'A review of vibration and acoustic measurement methods for the detection of defects in rolling element bearings.'Tribology International 32.8 (1999): 469-480.
[2] Sunnersjouml;, C. S. 'Varying compliance vibrations of rolling bearings.' Journal of sound and vibration 58.3 (1978): 363-373.
[3] Kim, Paul Young-Il, and I. R. G. Lowe. A review of rolling elem
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