早期軸承故障檢測(cè)
時(shí)間:2020-12-17 11:13來源:未知 作者:Hong Kong
軸承故障是旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障的***主要原因之一，這種故障可能是災(zāi)難性的，從而導(dǎo)致昂貴的停機(jī)時(shí)間。軸承預(yù)測(cè)的關(guān)鍵問題之一是在缺陷的初期階段就對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，并在操作人員發(fā)展成災(zāi)難性故障之前對(duì)其進(jìn)行警告。
對(duì)于基于傳感器的方法，信號(hào)降噪和信號(hào)弱簽名的提取對(duì)于軸承的預(yù)測(cè)至關(guān)重要，因?yàn)闇y(cè)量機(jī)制的固有缺陷通常會(huì)給信號(hào)帶來大量噪聲。另外，有缺陷的軸承的信號(hào)會(huì)散布在很寬的頻帶上，因此很容易被噪聲和低頻效應(yīng)掩蓋。
通常，軸承振動(dòng)信號(hào)是通過安裝在軸承箱上的振動(dòng)傳感器收集的，傳感器通常會(huì)從其他機(jī)械部件收集主動(dòng)振動(dòng)源。測(cè)量機(jī)制的固有缺陷將大量噪聲引入信號(hào)中。
因此，軸承故障的信號(hào)會(huì)散布在很寬的頻帶上，并容易被噪聲和低頻效應(yīng)掩蓋。挑戰(zhàn)之一是在缺陷開發(fā)的早期階段增強(qiáng)弱簽名。
需要一種信號(hào)增強(qiáng)方法來為軸承性能評(píng)估和預(yù)測(cè)提供更多明顯的信息。
從嘈雜的背景中提取信號(hào)的傳統(tǒng)方法是設(shè)計(jì)一個(gè)合適的濾波器，該濾波器可以去除噪聲成分，同時(shí)讓所需信號(hào)保持不變。根據(jù)噪聲類型和應(yīng)用，可以設(shè)計(jì)不同的濾波器進(jìn)行降噪。
但是，對(duì)于噪聲類型和頻率范圍未知的情況，傳統(tǒng)的濾波器設(shè)計(jì)可能會(huì)成為計(jì)算量很大的過程。
小波變換由于其非凡的時(shí)頻表示能力而被廣泛用于信號(hào)去噪。盡管大多數(shù)信號(hào)降噪方法都旨在從嘈雜的原始信號(hào)中檢測(cè)出平滑曲線，但來自機(jī)械故障（例如齒輪和軸承）的振動(dòng)信號(hào)卻比平滑的更像脈沖。
一些研究人員開發(fā)了基于Morlet小波分析的去噪方法，并將該方法應(yīng)用于齒輪振動(dòng)信號(hào)的特征提取。這些方法尋求***佳小波濾波器，該濾波器可以給出變換信號(hào)的***大峰度值。
但是，軸承的缺陷特征是周期性的脈沖。周期性在故障識(shí)別中起著重要作用，在***佳小波濾波器構(gòu)造中不應(yīng)忽略。
軸承預(yù)測(cè)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何基于提取的特征有效地評(píng)估系統(tǒng)性能。有效實(shí)施軸承預(yù)測(cè)的主要困難之一是缺陷增長(zhǎng)的***度隨機(jī)性。
即使可以提取各種各樣的特征來描述來自不同方面的信號(hào)特征（例如均方根[RMS]，峰度，波峰因數(shù)，倒譜和包絡(luò)譜），以前的工作表明，每個(gè)特征都是僅在某些階段對(duì)某些缺陷有效。
例如，由波峰因數(shù)和峰度表示的振動(dòng)信號(hào)的尖峰表示初始缺陷，而RMS值給出的***能級(jí)則表示嚴(yán)重缺陷。
好的性能評(píng)估方法應(yīng)利用來自多個(gè)功能部件和傳感器的相互信息來進(jìn)行系統(tǒng)降級(jí)評(píng)估。
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