旋轉設備是石油石化、輕工業(yè)和交通運輸等領域應用極為廣泛的大型重要設備。約有30%的旋轉設備故障是由于滾動軸承的損壞造成的。應用最普遍的振動檢測方法是基于滾動體與軸承滾道損傷處相接觸產生高轉速沖擊和異常聲響來判斷的,但低轉速軸承滾動體轉速很低,沖擊水平也很低,利用振動法對低速滾動軸承故障進行識別極為困難。利用聲發(fā)射技術分析滾動軸承故障,拾取軸承轉動中的聲發(fā)射信號并進行處理,可有效地識別低速滾動軸承的斷裂和疲勞損傷故障。與傳統(tǒng)軸承共振解調診斷的振動方法比較,用聲發(fā)射法進行故障診斷能預報軸承早期故障,特征頻率和特征信號明顯,優(yōu)勢凸顯。 傳統(tǒng)的接觸式聲發(fā)射檢測方式保持了傳感器與軸承外表面的充分耦合,把聲波衰減降為最小,傳感器不僅接收到了軸承的有效狀態(tài)信息,又不可避免地接收到了非檢測部件的干擾信息。在某些特定的情況下,如貨車軌邊滾動軸承故障診斷時,軸承除旋轉外與傳感器之間有相對直線運動,不能將傳感器直接貼在軸承或軸承座表面進行實時監(jiān)測。利用非接觸聲發(fā)射診斷技術可以解決上述問題。為避免引入一些額外的混響及鄰近的機械設備的噪聲,降低信噪比,診斷只能在近聲場測量。 本文在對滾動軸承聲發(fā)射波產生機理及傳播理論研究的基礎上,在實驗室條件下,對不同故障模式滾動軸承進行非接觸聲發(fā)射檢測,結合滾動軸承噪聲信號特點將測得AE信號進行小波降噪處理,進一步利用小波分析,神經網絡,EMD等現代信號處理技術進行軸承信號特征分析,綜合判斷滾動軸承的故障特征。 滾動軸承的磨損故障及表面損傷類故障的形成和擴展過程,故障部位與其軸承構件在運動過程中的相互摩擦和碰撞,均會產生聲發(fā)射現象。傳感器接收到的有效信息主要來自聲發(fā)射波經過軸承和空氣中不同程度衰減和模式變化后的表面波。小波分析有效剔出了各類噪聲,識別出滾動軸承特征頻帶。小波包提供了一種更能細化特征頻譜的信號處理方法,對滾動軸承聲發(fā)射信號利用小波包降噪和分析起到了很好的效果。然而,小波與小波包僅僅給出了軸承的聲學信號特征頻帶,不足以對滾動軸承各種故障模式進行歸類識別。利用小波包對信號進行特征提取后借助神經網絡模式識別技術大大提高了故障診斷的準確性和有效性。 此外,EMD方法自適應地提取出了原信號局部特征信息,與之相適應的Hilbert變換在信號分解,瞬時參數求取,刻畫時頻特征方面做了很大突破,對小波降噪信號進一步利用EMD分解,對有效分解模量作出Hibert邊際譜準確刻畫了軸承聲信號特征頻率,很好地達到了故障診斷的目的。
【學位單位】：大慶石油學院
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2009
【中圖分類】：TH133.33
【部分圖文】：

聲波傳播途徑引起的聲信號畸變和衰有比較簡單的寬帶、階躍性特征，但在材料，其波形發(fā)生很大的畸變。這一點無疑給聲 技術監(jiān)測的對象絕大多數是固體，而固體中板波和表面波等。這些波的傳播速度各不相聲波除直達波外還可以經多種路徑到達傳感徑到達傳感器聲波的迭加（混響效應），這，傳感器本身還有所謂“振鈴”效應（傳感許多情況下，如何從這樣一個比較復雜的信頻率/Hz圖 1.2 空氣吸聲系數與聲波頻率的關系Fig.1.2 The relationship between air absorptioncoefficient and frequency

B6.9mm，軸承節(jié)徑 Dm=115.8mm，接觸角α =14.6°，滾動體個數 z=19。分以及滾動體上制作一個長度為 36mm、深度為 1mm、寬度為 1.5mm 長條見實物圖 2-6 所示。PAC公司生產的PCI-8聲發(fā)射信號處理卡和工業(yè)計算機組成滾動軸承聲發(fā)聲發(fā)射數據與 PC 機極高的傳輸速度、可控制的多個濾波段，保證了所有及波形數據的實時采集及傳輸，能滿足高水平聲發(fā)射應用的要求。聲發(fā)射檢測的一個重要環(huán)節(jié)，它將接收到的聲發(fā)射信號以電信號的形式輸數材料研究和構件的非破壞性檢測，一般采用單端諧振式聲發(fā)射傳感器，位于 50kHz～300kHz 內，典型應用為 150kHz，響應頻帶窄，波形畸變大，作簡便，價格便宜，適于大量常規(guī)檢測[49]。結合滾動軸承聲發(fā)射頻率范驗選用美國 PAC 公司生產的 WD 寬帶傳感器，其特點為阻尼小、在諧振靈敏度，其尺寸為 18×17mm，重量為 20g，工作溫度為-65～177℃。配置圖 2-6 缺陷實物圖Fig.2-6 The fig of the physical defects

n=90r/min n=120r/min n=160r/min n=200r/min n=240r/min滾子 3 4 3 3 31 圈外圈 8 8 8 8 8滾子 17 18 17 17 165 圈外圈 41 41 41 41 40滾子 36 35 34 33 3310 圈外圈 81 82 82 82 80以軸承轉速為90r/min，傳感器與軸承間距s=200mm時檢測信號為例，應用美國PAC公司 SAMOS 系統(tǒng)分別生成滾子和外圈在各轉速下的撞擊數圖形，如圖 2.11 和圖 2.12所示，圖 a、b、c 代表軸承運轉 1、5、10 圈時間內撞擊數關聯(lián)圖。通過時間與總撞擊數二者之間的關聯(lián)圖可以看出：滾子故障軸承轉 1 圈和轉 5 圈的實際撞擊數與理論撞擊數完全相符，轉 10 圈的實際撞擊數為 37，比理論撞擊數多 1 個，因為實驗中不可避免地引入了噪聲信號。而外圈故障軸承轉 1 圈的撞擊數與理論撞擊數都是 8 個，轉 5 圈和10 圈的實際撞擊數均少于理論撞擊數，轉 5 圈實際撞擊數 39，比理論數少 2，轉 10 圈實際撞擊數 76，比理論數少 5，可見軸承轉數增加所測到的撞擊數存在誤差，但都在可接受范圍之內。
【引證文獻】

相關期刊論文 前1條

1 李捷;張德強;王淑英;肖湘;;應用小波包和Hilbert分析的軸承故障特征提取方法[J];現代制造工程;2012年11期

相關博士學位論文 前2條

1 楊志軍;鐵磁性平板腐蝕缺陷多通道漏磁信號的反演與重構[D];東北石油大學;2011年

2 吳曉;基于聲傳感器陣列的油氣管道內檢測器地面標記跟蹤技術研究[D];天津大學;2010年

相關碩士學位論文 前2條

1 楊柳;楊樹水脅迫聲發(fā)射檢測系統(tǒng)研究[D];北京林業(yè)大學;2011年

2 蘇憲章;滾動軸承故障非接觸多傳感器聲信號融合及診斷技術研究[D];東北石油大學;2012年

本文編號：2878310