滾動軸承故障的傾向化研究
2019-08-27張劍
(山東鋼鐵集團萊蕪分公司設備振動診斷中心)
(山東鋼鐵集團萊蕪分公司設備振動診斷中心)
摘 要:對變工況、低速重載條件下的滾動軸承進行傾向化研究。采用振動趨勢分析、熱成像等多種手段,抓住滾動軸承高頻故障成分向低頻區下移的現象,結合無量綱參數、工作熱場局部發熱等手段,在實際生產過程中對滾動軸承中后期故障做出準確預警。
關鍵詞:振動分析;熱成像;滾動軸承;變工況
通過長期的現場實踐發現,滾動軸承作為通用零部件在各類機械中廣泛應用,由于自身結構、工作環境比較復雜,極易出現故障損傷。在各類機械故障中滾動軸承造成的故障有很大占比,直接關系到整臺設備的運行狀態。所以對于滾動軸承故障的裂化傾向進行研究具有非常實際的現實意義。
關鍵詞:振動分析;熱成像;滾動軸承;變工況
通過長期的現場實踐發現,滾動軸承作為通用零部件在各類機械中廣泛應用,由于自身結構、工作環境比較復雜,極易出現故障損傷。在各類機械故障中滾動軸承造成的故障有很大占比,直接關系到整臺設備的運行狀態。所以對于滾動軸承故障的裂化傾向進行研究具有非常實際的現實意義。
在現場故障診斷中,利用振動信號,獲取故障特征是Z有效的手段之一。然而以往對于滾動軸承診斷研究主要是基于恒轉速狀態下對軸承結構組件的基本特征頻率的計算上。但在實際現場應用中軸承的工作環境是隨著負載、工況不斷地發生變化的,尤其是現在變頻調速技術的應用,變速變載、低速重載現象非常普遍。由于變量的增加,使得滾動軸承在故障診斷分析時的特征頻率計算變得非常復雜。運行狀態條件下,要想快速分析判斷、做出預警這是非常困難的事情,即使知道軸承型號,也會因為轉速的不確定,造成各故障頻率的計算誤差非常大,不具備實用價值,存在一定的局限性。而且多數情況,軸承任意組件發生故障,與其接觸的組件也都會存在不同程度的損傷,軸承均要整體更換。
1 現場監測
通過現場實踐應用發現,很多情況下振動趨勢管理可以更好、更貼合實際工作。監測振動趨勢變化,掌握裂化傾向比計算某一特征頻率更具實際意義。軋機在鋼鐵企業中是一重要設備,由于工況總是處在變速、變載的狀態下,并存在嚴重的沖擊,軸承的損壞現象是比較嚴重的。因為軋鋼過程中軋材的尺寸、材料、溫度、軋制下壓量、走鋼速度都是變量,要想準確的計算出軋機工作狀態下軸承組件的特征頻率和確定合理的振值幾乎是不可能的。針對這一問題我們開展了軋機軸承故障傾向化研究。
2 振動趨勢分析
針對某一軋線初軋電機疑似有故障的聯軸器側軸承,采用能夠連續進行數據采集的儀器進行了跟蹤監測,同時進行了熱成像監測。在軋機連續工作的狀態下,通過使用壓電式加速度傳感器ICP(Integrated Cir—cuits Piezoelectric,內置壓電傳感器),磁力座固定方式,采集該軸承在整個工作狀態下的振動加速度信號的波形頻譜進行對比分析。為了進一步驗證軸承損壞情況,在隨后的2個月時間里進行定期跟蹤監測,發現該軸承有明顯的高頻振動隨時間逐步向低頻區移動的現象。
如圖1、圖2、圖3、圖4所示,在不同時間所采集的水平方向同一位置的電機前軸承振動加速度波形頻譜進行比較,發現3個規律。
1 現場監測
通過現場實踐應用發現,很多情況下振動趨勢管理可以更好、更貼合實際工作。監測振動趨勢變化,掌握裂化傾向比計算某一特征頻率更具實際意義。軋機在鋼鐵企業中是一重要設備,由于工況總是處在變速、變載的狀態下,并存在嚴重的沖擊,軸承的損壞現象是比較嚴重的。因為軋鋼過程中軋材的尺寸、材料、溫度、軋制下壓量、走鋼速度都是變量,要想準確的計算出軋機工作狀態下軸承組件的特征頻率和確定合理的振值幾乎是不可能的。針對這一問題我們開展了軋機軸承故障傾向化研究。
2 振動趨勢分析
針對某一軋線初軋電機疑似有故障的聯軸器側軸承,采用能夠連續進行數據采集的儀器進行了跟蹤監測,同時進行了熱成像監測。在軋機連續工作的狀態下,通過使用壓電式加速度傳感器ICP(Integrated Cir—cuits Piezoelectric,內置壓電傳感器),磁力座固定方式,采集該軸承在整個工作狀態下的振動加速度信號的波形頻譜進行對比分析。為了進一步驗證軸承損壞情況,在隨后的2個月時間里進行定期跟蹤監測,發現該軸承有明顯的高頻振動隨時間逐步向低頻區移動的現象。
如圖1、圖2、圖3、圖4所示,在不同時間所采集的水平方向同一位置的電機前軸承振動加速度波形頻譜進行比較,發現3個規律。
?。?)波形中有明顯的沖擊信號,隨著故障不斷的發展,沖擊現象逐漸模糊,但到了后期又逐漸如圖4變得清晰,沖擊變得越來越密,并出現方向性偏差。這代表著軸承接觸面上的缺陷從開始小范圍較突出逐漸變為大面積存在,沖擊現象減弱,但后期隨著缺陷點的嚴重,沖擊又會變得明顯,這時軸承已經使用壽命結束,需要及時更換了。
?。?)在每次監測中頻譜都存在1kHz以下成分。幾次數據對比可以看到圖1中(3.5~5)kHz的高頻區域逐漸前移進入低頻區,Z終與1kHz以下成分匯合。高頻區域又出現了新的頻譜成分。在整個測量范圍內都有了頻率成分,說明故障點分布范圍很大。
圖5記錄了Z后一次監測記錄,完整的4道軋振動加速度波形信號,可以清楚地看到在每一次軋制的開始與結束時都存在很大的沖擊現象,并能清楚地看到波形信號正負不對稱,負方向明顯大很多,說明軸承剛度不一致,存在方向性偏差,瞬間峭度值超過了3,說明軸承損傷嚴重尤其是外圈滾道。
3 熱成像分析
在進行振動數據采集的同時進行了熱成像的分析,對該電機故障軸承拍攝紅外圖像,分析該軸承的溫度分布情況。正常情況軸承沒問題時,軸承端蓋在等半徑的位置上溫度應該一致,但該軸承端蓋左側下方位置明顯溫度偏高。2015-01-06的Z高溫度46.3℃(圖6),端蓋圓周方向臨近溫度41.6℃,差4.7℃。2015-02-04的Z高溫度38.9℃(圖7),端蓋圓周方向臨近溫度33.3℃,差5.6℃。
在進行振動數據采集的同時進行了熱成像的分析,對該電機故障軸承拍攝紅外圖像,分析該軸承的溫度分布情況。正常情況軸承沒問題時,軸承端蓋在等半徑的位置上溫度應該一致,但該軸承端蓋左側下方位置明顯溫度偏高。2015-01-06的Z高溫度46.3℃(圖6),端蓋圓周方向臨近溫度41.6℃,差4.7℃。2015-02-04的Z高溫度38.9℃(圖7),端蓋圓周方向臨近溫度33.3℃,差5.6℃。


熱成像的優點是通過紅外圖片可以對溫度的分布情況更加直觀,從圖7中可以清楚地看到2月4日的高溫發亮熱點的區域較1月6日的更加集中,增加了1℃。
4 結果驗證
將故障軸承下線解體檢查,發現如圖8、圖9所示情況,滾動體嚴重磨損,內圈對應滾道接觸面積明顯沿軸向變寬,外圈下滾道對應熱成像高溫區域已經形成條狀振痕。根據發展情況判定軸承故障為后期,更換時間非常及時。
4 結果驗證
將故障軸承下線解體檢查,發現如圖8、圖9所示情況,滾動體嚴重磨損,內圈對應滾道接觸面積明顯沿軸向變寬,外圈下滾道對應熱成像高溫區域已經形成條狀振痕。根據發展情況判定軸承故障為后期,更換時間非常及時。


在日常點檢發現軸承有輕微異音時,選擇大量程、高分辨率儀器,采用定期連續采集的方式,可以捕捉到軸承高頻振動成分隨裂化加劇逐漸向低頻區轉移的現象,再結合無量綱參數歪度、峭度指標,結合熱成像技術及現場聽診等多種手段的綜合分析,對變速變載工況下滾動軸承故障做出準確的提前預警。從發現問題到下線檢修,做到了2個月的預警時間,這在滾動軸承中后期故障判斷上具有很好的實際應用價值。
來源:《設備管理與維修》2018年19期





