Разработка алгоритма диагностирования подшипников качения по параметрам вибрации

УДК 62-233.27

Е.В. Курилова, С.А. Игнатьев

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ

ПО ПАРАМЕТРАМ ВИБРАЦИИ

Предложен порядок проведения диагностирования подшипников качения с помощью обработки и анализа сигналов вибрации. Анализируется проявление диагностических признаков дефектов в спектрах виброускорения и виброскорости. Делается вывод о предпосылках создания экспертной системы диагностирования подшипников

Диагностика, вибрация, подшипник, дефект, спектр, вейвлет

E.V. Kurilova, S.A. Ignatyev

DEVELOPMENT OF DIAGNOSTIC ALGORITHM ROLLING BEARINGS FOR VIBRATION

PARAMETERS

The authors propose a procedure for diagnosis of rolling bearings with the processing and analysis of vibration signals. Analyzed expression of diagnostic signs of defects in the spectra of acceleration and vibration. The conclusion is a prerequisite for creating an expert system of diagnosis of bearings.

Diagnosis, vibration, bearing, defect, spectrum, wavelet Подшипники качения, являясь неотъемлемой составляющей большинства роторных механизмов, определяют основные эксплуатационные показатели оборудования, и контроль за их состоянием представляет важную задачу в современной промышленности. Наиболее полную информацию о динамическом состоянии оборудования и в частности о состоянии подшипников позволяют получить методы, основанные на исследовании виброакустических сигналов, анализ которых позволяет выявлять дефекты на самых различных стадиях зарождения [1].

Основными параметрами в вибродиагностике являются виброперемещение, виброскорость и виброускорение. Наиболее простой и наглядной характеристикой колебаний машины является виброперемещение, однако оно не дает непосредственного представления об инерционных силах, действующих на элементы конструкции. Виброскорость позволяет учитывать наличие высокочастотных составляющих в спектре вибрации и, кроме того, является исходным параметром для определения вибрационной мощности. Чаще всего предпочтение отдается сигналу виброускорения по причине того, что процесс преобразования виброперемещения в виброскорость или виброскорости в виброускорение связан с операцией дифференцирования, а обратные преобразования - с интегрированием. Использование дифференцирования приводит к росту шумовой компоненты сигнала. Интегрирование же осуществляется с гораздо большей точностью [2].

Таким образом, система диагностирования состояния подшипника должна иметь следующие входные данные:

временной сигнал виброускорения; геометрические параметры подшипника; частота вращения подшипника;

удаленность измерительного датчика от подшипника.

Зная геометрические параметры подшипника и скорость вращения, можно рассчитать характерные частоты проявления дефектов, к которым относятся:

1) частота обкатывания тел качения по внешней обойме подшипника (БРБО), вычисляемая по формуле

FH =

N

(

тк F

2

1 —

D

Л

Dc cosj

где Ми - количество тел качения в одном ряду подшипника; Б1 - оборотная частота вращения ротора; Бтк -диаметр тела качения; Бс - средний диаметр сепаратора; ] - угол контакта тела качения с обоймой [3];

2) частота обкатывания тел качения по внутренней обойме ( БРРТ):

FB =

Nrn

2

-Fi

1 + -

D

Dc cosj

3) частота работы сепаратора (FTF):

Fc =- F

c 2 1

1 --

D

Л

Dc •cosj

4) частота работы (вращения) тел качения (BSF):

F = 1 F —т

тк 2 1 D

(

D2

D тк

т'ч 2 2

Dc •cos jJ

Собрав информацию по геометрическим параметрам наиболее распространенных подшипников и рассчитав для них относительные характерные частоты проявления дефектов в долях от оборотной частоты вращения подшипника, можно создать широкую базу данных по подшипникам. Это является обязательной составляющей для автоматизации диагностирования подшипников.

Порядок диагностирования можно разложить на следующие этапы.

1) С помощью датчика (акселерометра) снимается временной сигнал виброускорения и передается в систему диагностирования.

2) Используя методы быстрого преобразования Фурье (БПФ), из первичного сигнала можно получить спектр сигнала виброускорения. На основании данного сигнала анализируется область высоких частот, определяются дефекты износа и общее состояние подшипника.

3) Исходный сигнал интегрируется и обрабатывается процедурой БПФ с целью получить спектр виброскорости. На основании данного сигнала проводится анализ низкочастотной области и выявляются дефекты монтажа.

4) Исходный сигнал обрабатывается с помощью методов вейвлет-анализа, которые позволяют выявлять зарождающие дефекты. Отличительной особенностью вейвлет-анализа является его высокая чувствительность к кратковременным высокочастотным флуктуациям сигнала, так как вейвлет окно обеспечивает адекватную оценку таких флуктуаций за счёт одновременного увеличения амплитуды окна при уменьшении его ширины. Используя вейвлет-преобразование, можно выделить характерные особенности исходного вибросигнала и путем сравнения с эталонными представлениями дефектов провести диагностику состояния подшипника.

5) На основании анализа полученного сигнала, геометрических данных подшипника и удаленности измерительного датчика производится оценка остаточного ресурса подшипника.

В таблице представлены диагностические признаки обнаружения дефектов, которые могут быть заложены при определении правил диагностирования состояния подшипника.

Диагностические признаки обнаружения дефектов подшипников

Дефект Диагностические признаки

Место нахождения дефекта

Дефект на внешней дорожке Пики в спектре виброускорения на частоте ВРРО и ее гармониках

Дефект на внутренней дорожке Пики в спектре виброускорения на частоте ВРРІ и ее гармониках

Дефект тел качения Пики в спектре виброускорения на частоте ВБР и ее гармониках

Дефект сепаратора Пики в спектре виброускорения на частоте РТР и ее гармониках

Дефекты монтажа

Ослабление в соединениях, увеличенные внутренние зазоры Многочисленные гармоники частоты вращения в спектре вибрации

Проскальзывание подшипника на валу В спектре виброскорости присутствует 3-я гармоника оборотной частоты

Неплотная посадка корпуса подшипника Наличие нескольких гармоник частоты вращения вала

Перекос при посадке Пик на частоте, равной рабочей частоте вала, умноженной на количество тел качения в подшипнике.

Стадии развития дефекта

1-я - дефекты еще не проявляются Оценить колебания высокочастотными методами обнаружения дефектов, такими как дББ

2-я - появляются незначительные углубления на дорожках качения В конце 2-й стадии развития дефекта, выше и ниже основного амплитудного пика (частота дефекта подшипника) появляются боковые полосы. Высокочастотные колебания могут увеличиться вдвое (по амплитуде) по сравнению с показаниями амплитуд колебаний наблюдаемых на 1-й стадии развития дефекта подшипника.

3-я - износ хорошо заметен В спектре появляются отдельные подшипниковые частоты (на рисунке Рнк) и их гармоники(2хРнк)., которые сопровождают множество боковых полос. Остаточный срок службы подшипника может составить 1 час от 1 % его ресурса.

4-я - подшипник находится в поврежденном состоянии Амплитуда колебаний на частоте вращения возрастает. Кроме этого возрастают амплитуды колебаний гармонических составляющих кратных частоте вращения (гармоники), количество которых превышает 10-15.

Представленный порядок проведения диагностирования позволяет проводить оценку состояния подшипника, используя одновременно несколько методов, что существенно повышает достовер-

ность и глубину диагностики. За счет использования дополняющих друг друга методов и диагностических признаков дефектов, можно провести заключение о дальнейшем использовании или замене подшипника. Алгоритм диагностирования в совокупности с собранной базой по подшипникам может быть положен в основу разработки экспертной системы диагностирования подшипников шпиндельных узлов.

1. Курилова Е.В. Методы вибродиагностики состояния подшипников качения / Е.В. Курилова // Пенза: Приволжский Дом знаний, 2009. С. 43-46.

2. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. СПб.: Питер, 2002. 608 с.

3. Русов В.А. Спектральная вибродиагностика / В.А. Русов. Вып. 1. Пермь, 1996. 176 с.

ЛИТЕРАТУРА

Курилова Екатерина Владимировна -

аспирант кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственного технического университета

Ekaterina V. Kurilova -

Postgraduate student of chair «Automation and management of technological processes» Saratov State Technical University

Игнатьев Станислав Александрович -

доктор технических наук, профессор, кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственного технического университета

Stas A. Ignatyev-

doctor of technical sciences, professor, Department «Automation and management of technological processes»

Saratov state technical university

Статья поступила в редакцию 30.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011