李 峥,卢文秀,褚福磊
(清华大学 机械工程系,北京 100084)
滚动轴承作为各种旋转设备中重要的零件,由于运行工况复杂,极易产生各种故障,会对设备产生不良后果,因此针对滚动轴承的故障诊断尤为重要[1-5]。针对清华大学研究生课程“转子动力学”“机械振动”以及大类新生“机械的奥秘”实验教学改革,本文研制了一种滚动轴承教学实验台,模拟了滚动轴承各种不同位置的故障,从而为研究生开展实验研究及科研提供了设备支撑。为了模拟各种工况,特意设计了一套加载装置,能模拟真实状况下轴承的运行状态[6-7]。
图1 滚动轴承教学实验台简图
教学实验台简图如图1 所示。考虑到测试过程中轴承装卸的方便,将试验轴承固定在转轴的一端,转轴另一端通过皮带轮与驱动电机连接,通过变频器可以无级调节电机转速。实验轴承为 HRB6220 深沟球轴承。为了提高信噪比,在轴承座上加工有一个通槽,可将传感器直接固定在轴承外圈上,也可以固定在轴承座上。轴承座通过拉杆与二级杠杆相连,实现对轴承径向加载。二级杠杆末端采用悬挂不同组合的标准质量块来实现加载。通过调节变频器输出及杠杆端负载的大小,可以实现轴承在不同载荷、不同转速、不同故障严重程度下的声发射信号测试分析[8-10]。图 2为教学实验台实物图。
图2 滚动轴承教学实验台实物图
轴承实验台电机采用2.2 kW 三相异步电机,型号为Y112M-6,最高转速940 r/min ,通过V 形带传动带动试验台主轴。测试的轴承 HRB6220 节圆直径D=140 mm,滚珠直径d=25.4 mm,滚珠个数z=10,接触角α=0°。二级杠杆静态加载装置放大倍数为200,试验台电控箱变频器的最高频率可达50 Hz,皮带轮传动比为37/47。对应电控箱频率x,主轴实际转速
轴承的特征故障频率计算公式如下:
将具体参数代入公式可得:fr=2.37 Hz 时,内圈故障、外圈故障、滚珠故障的特征频率分别为14.1917、9.86、129.8612 Hz。
HRB6220 深沟球轴承如图 3 所示。利用 PAC 公司的R-15 传感器采集故障信号,并进行分析。测点的选择应符合刚度最大和传递路径最短的原则,最好选在轴承的承载区且靠近外圈。实验时,采用离被测轴承最近的传感器(见图4),该传感器在被测轴承的径向竖直方向,通过U 形磁铁固定块固定在轴承座上。
图3 HRB6220 深沟球轴承实物图
图4 传感器布置方案
利用电火花在内、外圈及滚珠上加工各种模拟故障,如图5 所示。
图5 轴承故障实物图
正常轴承声发射信号的时域波形图和经傅立叶变换后的幅频谱如图6 所示,可以看到很多频率成分,但都不是故障特征频率,这表明测得的信号噪声干扰较强。
图7 的自相关谱中,由于轴承没有故障,因此频率都较低,没有出现明显的特征频率,因此符合信号分析结果。
外圈故障时声发射信号的时域波形图和幅频谱如图8 所示,外圈故障的特征频率为10.095 7 Hz,而幅频谱中1 倍频、2 倍频、3 倍频的频率成分比较突出,1 倍频与计算值比较接近,故可以初步判断为故障特征频率。对信号做频域自相关得到自相关谱如图 9所示。
从图9 中可以看到非常明显的外圈故障特征频率9.631 Hz 及其2 倍频19.26 Hz,可以判断轴承存在外圈故障。
图6 低速正常轴承的声发射信号波形图和幅频谱
图7 低速正常轴承声发射信号的自相关谱
图8 低速外圈故障轴承的声发射信号波形图和幅频谱
图9 低速外圈故障轴承的自相关谱
内圈故障时声发射信号的时域波形图和幅频图如图10 所示。
从图11 中可以看到非常明显的主轴转频2.4 Hz,以及内圈故障特征频率14 Hz 及其2 倍频28 Hz,在14 Hz 周围存在间隔为2.4 Hz 的边频带,可以判断轴承存在内圈故障。
滚珠故障时声发射信号的时域波形图和幅频谱如图12 所示,在波形图中存在一些频率成分,但都不是滚珠故障的特征频率,而从幅频图中可以看到存在一些比较明显的冲击,说明滚珠故障是存在的。
对信号做频域自相关得到图13,可以看到存在很多的频率成分,但无法找到特征频率。
由以上数据的处理分析可得,轴承的外圈故障信号特征比较明显,所以一般的数据处理方法对外圈故障都具有一定效果,其次是内圈故障,最后是滚珠故障。声发射分析无论在低速还是在高速时都能准确地检测到故障特征频率,从而判断出故障类型,对滚动轴承的故障诊断是非常有效的[11-19]。处理中的应用[J]. 清华大学学报(自然科学版),2008, (5):812-815.
图10 低速内圈故障轴承的声发射波形图和幅频谱
图11 低速内圈故障轴承的自相关谱
图12 低速滚珠故障轴承的声发射信号波形图和幅频谱
图13 低速滚珠故障轴承的自相关谱
本文基于实际旋转机械轴承系统,研制了一种滚动轴承教学实验台。通过该教学实验台实现了 HRB6220轴承在不同转速、加载工况下的故障信号采集,满足了故障信号的多样性和丰富性,对滚动轴承的故障诊断起到了关键的作用,为今后的科研工作奠定了坚实的基础。