基于RMS因子的滚动轴承故障声发射诊断研究*

郭福平

(广东石油化工学院机电工程学院)

基于RMS因子的滚动轴承故障声发射诊断研究*

郭福平**

(广东石油化工学院机电工程学院)

运用声发射检测技术对滚动轴承内圈故障、外圈故障和滚动体磨损故障展开试验研究。为了减少噪声干扰、突出故障特征、提高信噪比，应用能量因子方法对含噪声信号进行数据处理，找到不同缺陷形式下的故障特征。结果表明，RMS因子方法用于滚动轴承声发射信号特征提取是有效的。

滚动轴承 声发射 故障诊断 RMS因子

在国民经济领域各生产部门中，滚动轴承不仅是机械设备中最常见的零部件，而且是最重要的基础易损件之一。其性能与工况的好坏直接影响到与之相联的转轴和安装在转轴上的其他零部件乃至整个机器设备的性能。与其他机械零部件相比，使用寿命的离散性大是滚动轴承的显著特点[1]。所以在工程实践中，有些轴承已超过其设计寿命仍能正常工作，而有些轴承远未达到设计寿命就出现各种故障[2]。因此，进行滚动轴承工作状态和故障的早期检测和故障诊断，对于机器安全平稳运行、保证装置长周期生产具有重要的意义[3～8]。

声发射检测法能弥补目前常用的振动法在发现缺陷和受低频噪声干扰方面的不足。笔者应用声发射检测方法在不同转速下对外圈、内圈和滚动体上预加人工缺陷的滚动轴承进行数据采集，提取有效值(Root Meam Square，RMS)参数，再运用有效值电压因子(Root Mean Square Index，RMSI)参数来判断轴承是否存在故障。

1 试验材料及设备

此次滚动轴承故障诊断试验使用的是单列圆锥滚子轴承，用电火花加工方法在轴承内圈、外圈预加裂纹缺陷，滚子上预加磨损缺陷，如图1所示。试验时轴承安装在专门的组合式旋转机械试验平台上，测量不同转速下的声发射试验信号数据，得到试验结果。

图1 预加人工缺陷滚动轴承

滚动轴承故障诊断试验的声发射试验装置主要由试验台、电机、滚动轴承、控制柜及声发射数据采集系统等组成，如图2所示。试验选用美国物理声学公司(PAC)生产的PCI-2全数字式声发射采集系统、共振频率约为0～ 1MHz 的WD宽频传感器以及2/4/6前置放大器。声发射信号采样使用北京伊麦特科技有限公司生产的EMT390数据采集器。试验所用30205轴承的滚动体数量Z=17，滚子组节圆直径Dpw=38.5mm，滚动体直径Dw=6.4mm ，接触角α=45°。

图2 声发射试验装置

2 缺陷特征频率

由于轴承损伤将以一定的轴承特征频率来“振响”声发射传感器，因此根据轴承产生缺陷元件的不同，滚动轴承的缺陷特征频率可用以下公式计算[9]：

(1)

(2)

(3)

式中fr——主轴旋转频率，fr=n/60，n为主轴转速，r/min。

3 数据分析

3.1信号有效值电压因子

声发射理论体系中，计数法是处理声发射脉冲信号的常用方法，但样品几何形状、传感器特性及连接方式、门槛电压及放大器工作状况等对测量连续声发射信号影响很大。所以，早期声发射采用测量声发射信号的能量来对连续型信号进行分析。声发射信号的能量正比于声发射波形的面积，一般用均方根电压来进行声发射信号的能量测量，称为信号电压的有效值(RMS)或均方根值，单位为V。

RMS与声发射信号源所释放能量的大小有关，不受门槛影响，多用于旋转机械的连续型信号状态性能评价。信号的RMS值常反映全部信号或预定时间段信号的能量特征。当滚动轴承出现故障时，采集声发射信号的RMS值就会增加[10，11]。在滚动轴承早期故障阶段，微弱声发射产生的能量不足以改变整个测试长度内信号的RMS值，故RMS参数对滚动轴承早期故障检测的有效性不高。为解决RMS值分析局部连续信号的缺点，采用一种相对敏感，而且能有效检测滚动轴承早期故障信号特征的方法，即RMSI方法[12]。

RMSI因子是一个统计参数，无量纲，其计算公式如下：

(4)

式(4)定义了片选信号的均方根值占全部信号均方根值的不同幂次的比值。比如一个足够稳定信号，不同片选信号的RMSI值均为1。而对于以瞬时高振幅出现的部分信号，RMSI值将高于1。RMSI值越高，表明特定的部分信号的能量越高。式(4)中需要确定两个参数：第1个参数是片选信号的长度，用m表示；第2个参数N是部分与全部信号RMS值的比值的幂次。据不同数据信号，可将其长度分成不同长度的片段。比如，旋转机械运行时，信号长度与轴的旋转周期一致。可根据故障特征频率和采样率确定轴承故障信号的片选信号大小。一般来讲，把信号分割的片段越多，用能量因子检测信号局部变化的敏感性越强，但有可能产生误报警。反过来把信号分割的片段越少，数据的敏感性越低。对于信噪比高的信号，均方根比值一般取较小幂次，N取1；对于信噪比低的信号，故障特征几乎淹没在背景噪声中，为了突出故障特征，N取较大值。

3.2基于RMSI的滚动轴承声发射信号处理

以滚动轴承内圈故障为例，当主轴转速为400r/min时，根据试验转速和式(1)可以计算出轴承的故障特征频率在66.33Hz左右，根据采样频率能计算出原始信号中两个故障脉冲之间数据点的个数大约为16K(1K=1024)。通常为获得信号的局部敏感信息，片选信号的长度要远小于故障的脉冲间隔，即片选信号长度m远小于16K。对于内圈故障的轴承，分别取以片选信号长度m为10、50、100、150，N取1、4、12、20时得到的有效值电压因子曲线如图3所示。

图3 不同N取值时的RMSI曲线

比较不同片选信号长度相同幂次N时的能量因子图可知，发现当片选信号m=150时，故障信号最为明显。比较相同片选信号长度不同幂次N时的能量因子图可知，幂次的增大能够很好地抑制背景噪声的干扰，同时也能够更有效地突出冲击成分。

同理分析外圈和滚子故障的轴承，图4是转速为300r/min时，外圈故障轴承的RMSI曲线，图5是轴转速为800r/min时，滚子磨损的RMSI曲线。从图4、5可以看出，通过分析转速、故障特征频率、合适地选取m和N可以突出故障信号、抑制噪声信号。

图4 外裂轴承的RMSI曲线

图5 滚子磨损轴承的RMSI曲线

4 结束语

滚动轴承早期故障的及时诊断预报对动设备的运行安全、企业的经济效益等具有重要的实际意义。试验表明，将RMS参数进行改进得到的RMSI能有效突出故障信号成分，并能抑制噪声信号。研究中发现，对于内圈故障、外圈故障和滚子故障在其特定转速下采集到的声发射信号进行RMSI分析可以有效地发现轴承出现的故障。

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StudyofAcousticEmissionDiagnosisofRollingBearingFaultsBasedonRMSIndex

GUO Fu-ping

(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering,GuangdongUniversityofPetrochemicalTechnology,Maoming525000,China)

Making use of acoustic emission testing technology to test internal faults, outer ring faults and wear faults of rolling bearing was discussed. In order to reduce the noise and highlight the fault characteristics and improve the signal-to-noise ratio, the energy index method was applied to process the noise signals so as to find out fault characteristics under different defect forms. The results prove RMS index method’s effectiveness in extracting features of the rolling bearing acoustic emission signals.

rolling bearing, acoustic emission, fault diagnosis, RMS index

*广东高校省级重点平台和重大科研项目青年创新人才项目(650477)。

**郭福平，女，1981年9月生，讲师。广东省茂名市，525000。

TQ050.3

A

0254-6094(2016)05-0672-04

2015-12-04，

2016-01-04)

(Continued from Page 644)

lized bioreactor which installed at different heights was implemented, including employing two-phase flow Eulerian-Eulerian model and liquid-phase Standard-epsilon turbulence model to simulate the liquid velocity field in X-axis section and Z-axis section as well as analyzing and comparing the liquid velocity, the mixture of gas and liquid under four schemes in the bioreactor. Results show that the 45cm height for the aerator installation and 37cm height for the microbial column installation are the best.

Keywordsimmobilized bioreactor, gas-liquid flow, aeration position, numerical simulation, CFD