基于振动和声发射技术的滚动轴承故障分析

朱 静，邓艾东，钱丹阳，翟一萌，龙 磊

(1.东南大学能源与环境学院，江苏 南京 210000；2.中国能源建设集团安徽电力设计院有限公司，安徽 合肥 230601)

0 引言

滚动轴承是风力发电机组传动系统的重要组成部分。由于风电机组长期在恶劣的气候条件和交变载荷工况下全天候运行，导致轴承故障高发。滚动轴承的常见损坏类型主要包括：疲劳剥落、磨损、裂纹、断裂、压痕、锈蚀和胶合等。滚动轴承故障类型多且多源故障并发，因此诊断难度较大[1-4]。

振动分析是旋转机械故障检测的常用方法[5]。在故障早期，因故障激发的振动信号微弱，人们难以从信号的时频域参数中获得判断故障的有效信息。声发射(acoustic emission，AE)是指物体受到形变时内部出现不稳定的应力分布，当应变能积累到一定程度时，能量以瞬时弹性波的形式向外释放的现象。由于部件的摩擦、撞击、变形和裂纹都会产生大量的声发射信号[6-8]，因此声发射技术是一种有效的滚动轴承故障检测方法[9-10]。本文以风电传动系统模拟试验台中的滚动轴承为研究对象，分别通过振动分析系统和声发射检测系统对轴承裂纹故障进行检测，分析和比较了不同轴承裂纹程度时的振动与声发射信号的故障特征。

1 试验装置

风电传动系统结构模拟试验台如图1所示。驱动电机模拟风轮转矩输入，经过二级齿轮传动后连接负载电机。为模拟风轮转速的时变特性，采用变频器对电机转速进行控制。该试验台可模拟滚动轴承、齿轮箱常见故障时轴承、主轴和齿轮箱的振动状况。本文对滚动轴承的裂纹故障进行研究，在两个滚动轴承的内径中分别加工宽度为0.5 mm和0.8 mm的裂纹。在轴承座两侧安装声发射传感器和加速度振动传感器，分别采集轴承裂纹故障的声发射和振动信号。加速度传感器的灵敏度为100 mV/g，声发射传感器采用PAC- UT1000低频宽带传感器。

图1 系统结构模拟试验台

2 滚动轴承故障的制备

采用电火花加工技术，在内圈加工宽度为0.8 mm的裂纹来模拟滚动轴承故障。随后在轴承两侧的测试点分别安装声发射和振动传感器。

本试验主要研究滚动轴承的内圈故障。内圈故障特征频率的计算公式如下：

(1)

式中：fn为主轴转频；z为滚动轴承滚珠个数；d为滚珠直径，mm；D为轴承节径，mm；α为轴承接触角，(°)。

所选用的滚动轴承参数参考UC210滚动轴承的出厂参数，轴承节径为70 mm，滚珠直径为12.7 mm，接触角为0°，滚珠个数为10个。当滚动轴承宽度为10 r/min和1 000 r/min时，根据式(1)计算得到内圈故障特征频率分别为0.984 5 Hz、98.45 Hz。

3 振动和声发射信号采集系统参数设置

3.1 振动信号采集系统参数设置

设转子转频为fn，轴承滚子个数为n，则每转一周冲击信号频率为nfn。本文设最大分析频率为冲击信号频率的32倍频，则根据采样频率定理，采样频率fs应满足：

fs≥2×n×fn×32

(2)

式中：n为滚珠个数，本文n为10。

(3)

3.2 声发射信号采集系统参数设置

声发射采集系统的参数设置对捕捉与分析声发射信号具有重要作用。针对本文试验系统，声发射参数设置如下。

①门槛：由于采集的是连续声发射信号，背景噪声会在采集的每个时刻不断变化波动，所以将门槛设置成浮动门槛，使得门槛随着背景噪声的波动而波动。门槛设为45 dB，浮动门宽设为15 dB。

②前置放大器增益：前置放大器增益设为40 dB。

③模拟滤波器：模拟滤波器下限设为系统默认值1 kHz，上限设为400 kHz。

④波形设置：由于分析的是波形流，只需设定采样频率，本文设为500 ks/s。

⑤预触发时间：预触发时间随采样率的变化而变化。由于采样率设为500 ks/s，预触发时间则随系统变化为2.048 ms。

⑥记录长度：记录长度反映了波形流的长度，即波形流的采样时间，这需要根据试验条件而定。传感器固定在轴承座上，内圈裂纹随着内圈的转动而转动，依次和滚动体发生撞击产生应力波。若采样时间过短，传感器采集到的就可能是裂纹与滚动体撞击过程中的局部信息，不能很好地反映裂纹与所有滚动体均发生冲击时的完整过程。因此，至少需要采集滚动轴承旋转的一个周期。

本文将试验条件下的驱动轴转速设为100 r/min和1 000 r/min。为了获取转动一周的波形流，根据软件的实际设置条件，时间分别记录为600.64 ms和60 ms。波形流点数分别记录为2 750 464和50 176。波形流时间长度分别记录为5 500 ms和100 ms。

⑦触发方式：选择基于撞击的触发，信号可根据阈值的设定自行触发采集。

4 试验数据分析

①无故障状态。

图2为无故障状态下波形及包络谱图(v=10 r/min)。

图2 无故障状态下波形及包络谱图(v=10 r/min)

图2(a)声发射波形信号平稳，无明显杂波。图2(b)包络谱的显著频率幅值约为0.000 2，远小于滚动轴承的转动频率幅值。图2(c)振动波形波动不明显。图2(d)包络谱图未呈现明显幅值。

图3是无故障状态下波形及包络谱图(v=1 000 r/min)。传动系统由主轴、滚动轴承、齿轮箱和联轴器等多个机械部件组成。当传动系统运行在无故障状态下时，由机械内部结构引发的振动波形和频谱幅值小，波动不明显。包络谱图中也未呈现显著频率幅值。

图3 无故障状态下波形及包络谱图(v=1 000 r/min)

② 0.5 mm宽裂纹故障状态。

本试验将滚动轴承B处的正常轴承换成带有0.5 mm宽裂纹故障轴承，分析在两种转速下的声发射和振动波形及包络谱图。图4为0.5 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=10 r/min)。由图4(a)、图4(b)所示的AE信号可知，波形出现明显冲击。这是由于裂纹和滚动体撞击引发高能量应力波，能够初步辨识有故障产生。随着主轴不断旋转，波形冲击对裂纹和滚动体撞击具有一定周期性，信号在实际传输过程中的多径效应使得图4(a)的波峰参差不齐，其间隔也杂乱无规律。包络谱的显著频率幅值约为0.000 2，与无故障时的频率幅值接近。这是因为在低转速下，机械固有的噪声使得轴承因故障而产生的噪声被淹没，无法提取轴承的故障特征频率。

图4 0.5 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=10 r/min)

由试验可知，当转速为10 r/min时，0.5 mm宽裂纹的轻微故障可以被声发射波形敏感检出，振动信号对于低转速下的轻微故障几乎没有反应。

将主轴转速升至1 000 r/min后，测取信号。图5为0.5 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=1 000 r/min)。与图4(a)信号相比，图5(a)时域波形明显出现大幅度的冲击现象。这是因为随着转速的提升，滚动体与内外圈之间摩擦力度加大，所释放的应力能量增加。与图3(a)相比，时域波形呈现明显的周期性冲击，包络谱图5(b)中，幅值最大的频率为97.66 Hz，与理论故障特征频率相近。

图5 0.5 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=1 000 r/min)

图5(c)、图5(d)所示的振动信号与图3(c)、图3(d) 存在一定的差异性，波形幅值明显提高且出现连续性的冲击。但振动信号的包络谱图未表现出明显周期性或故障特征频率。

由试验可知，在高转速轻微故障情况下，振动信号和AE信号都有所反应。AE信号可明显判断故障类型，振动信号的波形有很大的改变，但未能准确显示故障特征频率。

③ 0.8 mm宽裂纹故障状态。

本试验将滚动轴承B处的0.5 mm故障轴承换成带有0.8 mm宽裂纹故障轴承，测取AE和振动信号。图6(a)、图6(b)是0.8 mm裂纹故障在10 r/min转速下的AE波形及包络谱，与同转速下0.5 mm裂纹故障相比，差异较小，未能看出明显变化特征。

图6(c)、图6(d)为振动波形和包络谱，与同转速下0.5 mm裂纹故障相比，波形变化不明显，包络谱未呈现明显周期性和显著频率。

图6 0.8 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=10 r/min)

调节转速至1 000 r/min，图7为0.8 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图。将图7(a)与无故障状态的图3(a)相比可以看出，AE波形波动较大，冲击明显。与0.5 mm故障状态的图5(a)相比，波形幅值增至原来的2～3倍，周期性更加明显。由数据包络谱可见，在0.8 mm故障状态下，实际故障特征频率为97.75 Hz，与内圈理论故障特征频率相近，可准确判断故障的部位。

将此时的振动波形和包络谱图7(c)、图7(d)与图5(c)、图5(d)相比，波形幅值有所增加。由包络谱图同样可看出，故障特征频率与内圈理论故障特征频率相近。

图7 0.8 mm裂纹故障状态下波形及包络谱图(v=1 000 r/min)

由以上试验得出，在裂纹故障加深时，低转速下，振动和声发射信号都未呈现明显的差异；但在高转速的情况下，采用声发射和振动技术都能准确地检测出故障类型，并能敏感地检测故障程度。

5 结束语

本文选取了两种转速，分别检测有无故障时振动、声发射波形及包络谱图，结果如下。

在10 r/min低转速下，有无故障的振动波形差异较小，无法通过振动信号判断轴承故障及故障类型。而对比有无故障的AE波形流发现，带裂纹轴承在运行时的冲击会产生大量声发射尖峰信号，且尖峰能量的大小和尖峰的密集程度在不同裂纹宽度时也有差异。幅值增大并产生明显波动。

在1 000 r/min高转速、0.5 mm裂纹故障情况下，AE信号可明显判断故障类型；振动信号的波形有很大的改变，但未能准确显示出故障特征频率。

声发射信号与调制信号无关，包络谱分析时不受边频带的影响，因此对声发射信号作包络分析可以有效地分析信号的故障特征频率。

声发射有利于故障早期及低转速下的检测。声发射和振动相结合的方法，可以更全面地监测设备的运行状态，可作为振动故障检测技术的补充。

[1] 廖辉.基于振动信号的滚动轴承故障检测系统[D].洛阳：河南科技大学,2014.

[2] 严俊.大型风电机组传动系统故障诊断及状态监测研究[D].天津:天津工业大学,2011.

[3] 陈宇.污染物对轴承使用寿命的影响[J].轴承，2000(1)：39-42.

[4] 马鲁.风电机组传动系统关键机械部件的故障检测方法研究[D].上海：上海电机学院,2016.

[5] 李舜酩,郭海东,李殿荣.振动信号处理方法综述[J].仪器仪表学报,2013,34(8):1907-1908.

[6] LIU X,LIU H,YANG J,et al.Improving the bearing fault diagnosis efficiency by the adaptive stochastic resonance in a new nonlinear system[J].Mechanical Systems & Signal Processing,2017,96(2):58-76.

[7] 孟传民,邓艾东,蒋章,等.转子碰摩故障的声发射与振动特征分析[J].汽轮机技术，2010,52(6):443-444.

[8] 周艳玲,杨德斌,徐金梧,等.基于声信号的轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2002,21(2):21-23.

[9] 袁俊,沈功田,吴占稳,等.轴承故障诊断中的声发射检测技术[J].无损检测,2011,33(4):5-6.

[10]杜静.风电机组传动系统故障预警与健康管理[J].金属铸锻焊技术,2011,40(23):211-212.