PeakVue Plus 技术在滚动轴承故障诊断中的应用

鲍尔斯·斯图尔特

（艾默生过程控制有限公司，上海 201206）

0 引言

作为检测滚动轴承和轮齿故障的主要方法，PeakVue（Peak－Value，峰值分析）技术已经成功运用20 多年。虽然这项技术为预测机器故障提供了一个领先的指标，但它仍然需要一个熟练的分析师来确定故障根本原因。PeakVue Plus 是PeakVue 的一个专利扩展，它的开发目的是使这种分析自动化并表现用户友好的使用结果。为了展示PeakVue Plus 的性能，首先从分析人员使用PeakVue 检测轴承故障的角度介绍，然后使用PeakVue Plus 分析同一轴承的不可见细节，展示出来进行比较。

1 PeakVue 技术

PeakVue 数据确定故障需要对PeakVue 波形进行分析，以指示严重性，同时进行频谱和自相关分析，以分离周期性和非周期性数据。相对于非周期性数据，周期性数据的数量和类型表示潜在故障的性质。

为了说明PeakVue 的诊断能力，针对这样一种情况，即每月的路径数据表明一个潜在的滚动轴承缺陷，以及日历辊驱动侧的相关润滑问题。以下的即时计算是基于用户的可用数据，由分析人员确定故障类型和估计的严重性。

分析师预测轴承故障类型和严重性的步骤如下：

1.1 确定PeakVue 波形中的最大峰值（MaxPk）

图1 中PeakVue 波形显示了8.337 g 的最大峰值，而日历辊滚动轴承的故障报警线为7.767 g。PeakVue 波形中的最大峰值与故障极限的相对接近程度表明存在轴承问题。

图1 一个日历辊侧的PeakVue 波形

1.2 对PeakVue 波形进行自相关

查看相关频谱和自相关波形，将提供有关故障类型的信息。图2 中的相关频谱表明存在外圈故障。使用PeakVue 波形的最大峰值和自相关波形（图3）预测的周期性百分比估计值来确定评估故障的严重性。自相关波形由PeakVue 波形导出。

图2 PeakVue 频谱

图3 PeakVue 自相关波形

1.3 确定评估故障的严重性

如果计算的周期能量百分比（Est%PE）≥50%，机械轴承严重性=（Est%PE）×（MaxPk）/（故障极限值），轴承润滑严重性=（100-Est%PE）×（MaxPk）/（故障极限值）；如果计算的周期能量百分（Est%PE）＜50%，轴承润滑严重程度=（MaxPk）/（故障极限值）。

自相关波形中的最大峰值可以评估PeakVue 频谱中有多少能量是由于机械故障（本例中为BPFO）引起的。使用公式1，PeakVue 波形中导致机械问题的能量百分比为57.62%（×100%）。将峰值波形的最大峰值（8.337 g’s）乘以能量百分比值（0.5762），得出（4.804 g’s）机械故障中轴承健康的代表性评估。该机械故障（4.804 g’s）与故障极限（7.767 8）的比率提供了相对于故障值的机械问题严重性的评估。该示例的结果严重性为61.8%（（4.804/7.767 8）×100%）。

几乎每次出现机械故障时都会出现润滑问题。润滑在自相关波形中表示为非周期能量。由自相关波形估计的非周期能量为42.38%（100-57.62）。因此，估计润滑严重程度为故障水平的45.5%（0.4238×8.337/7.767 8）×100%）。注意，从自相关来看，估计的周期能量和非周期能量之间的关系约为1∶1，下降到50%、低于50%的周期能量是不可预测的，评估的非周期能量相对于最大值的平方根是分段线性的。

1.4 小结

PeakVue 技术是一种成熟可靠的方法，用于检测和确定滚动轴承和齿轮故障的严重程度。然而，它需要一个有经验的分析师来有效地理解和使用这项技术。艾默生通过多项PeakVue Plus 专利不断改进PeakVue 技术，这些专利包含了PeakVue 技术中所有必要的分析步骤，以提供有关滚动轴承和齿轮健康的简化预测。

2 PeakVue Plus 技术

PeakVue Plus 是一个术语，包括使用周期性分析来改进和/或简化PeakVue 测量的分析。PeakVue Plus 计算周期性，以区分周期性机械事件（如轴承和齿轮箱故障）和随机非周期性事件（如润滑问题）。PeakVue Plus 结合了PeakVue 周期性数据以及已知轴转速的评估，以得出机器问题的性质和严重性。在其最基本的形式中，它区分了机械诱导冲击（如轴承/齿轮）和随机冲击（如润滑）对机器的影响。

通过结合PeakVue 波形的最大峰值振幅、由相应PeakVue波形的自相关得出的周期性和转速的结果，可以预测滚动轴承的状况。这些参数的组合结果可以指示轴承故障的严重程度和/或可能存在的润滑问题。以类似的方式，可以确定齿轮箱中齿轮的状况以及齿轮箱中滚动轴承的健康状况。齿轮箱内部故障的检测不在本文中讨论。

PeakVue Plus 以易于理解的形式显示分析结果。这种形式提供了诊断仪表盘：一个指示存在的维护/轴承故障和其严重程度，另一个指示存在的润滑问题和其严重程度。仪表只是方便传达轴承/齿轮箱状况的一种方法，还有许多其他方式来显示轴承/齿轮箱状况，例如试管、红黄绿灯显示等。

为了理解PeakVue Plus 诊断滚动轴承状况的过程，下面讨论使用PeakVue Plus 诊断轴承故障所需的步骤。为了帮助理解PeakVue Plus 过程中涉及的计算，将对前文示例中的日历辊操作侧轴承进行评估。日历辊的典型转速介于255 r/min 和290 r/min之间。需要注意的是，获取数据时辊子的转速必须恒定。本例中评估的轴承存在外圈（BPFO）故障。

PeakVue Plus 将仅评估具有足够分辨率和合适Fmax的数据。为了获得分辨率，需要至少采集30 个转速周期来评估所有轴承频率。因此，实现30 个转速周期所需的获取时间（t）为30/（旋转速度（RPS））或1800/（旋转速度（RPM））。PeakVue Plus 分析的Fmax要求是：Fmax≥30.5 ×（运行速度）。

PeakVue Plus 需要得到可靠的速度。当转速表不可用时，用户必须输入准确的转速或同时采集PeakVue 数据的速度频谱。当精确转速未知时，对速度频谱采用转速算法确定精确转速。该算法依赖于用户提供的铭牌速度，如果铭牌转速确保是合理的，就可以从速度频谱中寻找转速，转速结果用于PeakVue Plus 的计算。在AMS 无线振动监测器中，转速由与PeakVue 波形/频谱同时获得的速度频谱确定。

轴承故障状态判断步骤如下：

2.1 获取PeakVue（原始）波形数据

本例的PeakVue 波形如图1 所示。此测量的设置为Fmax=200 Hz（1600 线），PeakVue 高通滤波器设置为500 Hz。图2 显示了从该波形导出的PeakVue 频谱，以供参考。

2.2 确定波形的最大峰值振幅（MaxPk）

对于图1 所示的波形，MaxPk=8.337 g’s。

2.3 计算对应的自相关波形。

图3 显示了从图1 波形导出的自相关波形。执行自相关过程产生周期性信号的波形，理论上不存在噪声或任何非周期性信号。

2.4 周期能量百分比

周期能量百分比定义为PeakVue（原始）频谱中与周期信号相关的能量百分比。周期能量百分比可根据自相关波形估算为：

此估计值适用于50%以上的值，在50%以下，最大峰值和周期性之间的关系是分段的。在30%～50%之间，估计的周期能量百分比等于式（1）除以2。如果式（1）的值低于30% 的结果，估计的周期能量百分比为零。即如果30% ≤周期性能量百分比≤50%，则：

如果周期性能量百分比（式1）<30%，则：周期性能量百分比=0。

图3 中，后97%的自相关波形最大峰值振幅为0.343，因此，周期性能量百分比为57.6%。

2.5 PeakVue 故障振幅报警级别

PeakVue 故障振幅报警级别通过推荐的PeakVue 报警级别或根据用户的经验输入确定。

2.6 严重程度确定

（1）计算式:

（2）将式（3）结果乘以所需的最大量度量值“x”进行标准化，则：

常数值0.8 在NGS 方程中相乘，因此故障值为量规满刻度的80%，例如，如果x=100，则NGS=一般严重性×0.8×100。

操作侧日历辊轴承计算一般严重度（式3）：一般严重性=8.337 g’s/ 7.767 g’s=1.0733，则标准化一般严重性（式4）NGS=1.733×0.8×100=85.86。

2.7 严重程度的计算

如果评估的周期能量百分比大于50%，则可能存在轴承故障。轴承故障严重程度的计算如下：

在自相关波形上使用一种专利算法进行快速傅里叶变换（FFT），并将该周期性频谱与PeakVue 频谱相关联以产生一组周期峰值。真实周期能量百分比的计算为周期峰的总能量与PeakVue 谱的总能量之比，这个“真实”的周期能量百分比较周期性参数能量百分比更准确，可以更好地估计轴承的健康状况。

当转速已知时（使用转速计或转速检测算法），周期性峰值可分为同步和非同步。同步周期峰值是与运行转速和运行转速谐波相关的峰值。对于齿轮箱，将有一组与每个轴转速相关的同步周期峰值。所有与运行转速无关的周期性峰值都是非同步周期性峰值。

如果存在非同步周期性峰值，则怀疑可能存在轴承问题。

如果出现同步周期性峰值，同步能量百分比大于PeakVue频谱总能量的10%，并且测量不在齿轮箱上，则怀疑存在内圈故障（BPFI），BFS 计算如下：

图4 显示了周期性同步和周期性非同步峰值。其中，深色峰值均为周期性同步峰值，浅色峰值为周期性非同步峰值。

图4 与PeakVue 频谱相关的周期图

由于周期性同步峰值的能量小于PeakVue 频谱总能量的10%，因此仅使用周期性非同步峰值能量来计算机械轴承的严重性。本例中周期非同步峰的能量为0.525 9 g’s。PeakVue 频谱的总能量为0.775 9 g’s。将这些值输入式5，得出该轴承故障的严重程度：轴承故障严重程度=8.337/7.767×[（0.525 9）2/（0.775 9）2]×100%=49.3%。

PeakVue Plus 中估计的轴承故障严重度为故障等级的49.3%。这与PeakVue 分析师的估计（61.8%）略有不同。轴承故障严重性估计值的差异是由于PeakVue Plus 计算实际的周期性百分比，而使用PeakVue 的分析师依赖于周期性百分比估计值。尽管这些严重性估计值有所不同，但这两种过程都能在轴承故障的早期至中度阶段提供轴承故障的指示。

PeakVue Plus 中使用了量规，以提供标准化的轴承故障严重性。故障级别始终为满量程的80%。因此，通过在式6 中输入适当的值，可得出该轴承故障的严重程度，范围为1～100（该范围内，故障等级等于80）度量轴承严重性=85.86×[（0.5259）2/（0.7759）2]×100%=39.4%。

图5 为一个量规示例，显示了该日历辊滚动轴承的缺陷严重程度。

图5 日历辊操作侧轴承严重程度的机械和润滑量规指示

2.8 润滑严重程度

当周期能量百分比≤50%和MaxPk>报警限值，表示仅与润滑有关的轴承状况。也可能存在轴承润滑不足的情况。因此，润滑严重程度也可以计算存在机械故障的轴承。

润滑问题的严重性取决于原始波形的MaxPk 值和相关自相关波形指示的噪声百分比（也称为非周期能量百分比）。

（1）非周期能量百分比（%NPE）定义为PeakVue（原始）频谱中与对应的随机振动（信号）的能量百分比。

非周期能量百分比通过从PeakVue 频谱中的能量减去相应的周期能量计算（式11）。

（2）润滑严重性定义为:

相对于润滑故障的仪表显示，

本例中轴承的非周期能量百分比为50.85%。因此，式（12）中计算的润滑严重度为54.6，而0～100 内的量规式（13）的润滑严重度为43.7。

图5 为轴承润滑缺陷严重程度的量规示例。需要注意，手动计算用户的故障级别相关的润滑严重性为45.5%，而PeakVue Plus 估计为54.6%。同样，估计值中的微小差异是因为用户基于从自相关波形计算出的周期性百分比的估计值来导出周期性，继而得出非周期性。PeakVue Plus 技术采用更严格的专利运算，产生更精确的非周期能量值，从而得到润滑的严重性。

2.9 小结

根据PeakVue Plus 评估，怀疑下侧日历辊的操作侧存在轴承缺陷。客户需要轴承再使用两周，然后计划停机。其间每天进行PeakVue 测量，必要时对轴承进行润滑，坚持两周时间。图6 显示了该轴承的外圈缺陷及程度。图5 中的轴承缺陷量规表明轴承缺陷处于早期至中度阶段，如图6 所示，轴承磨损得到了证实。

图6 下侧日历辊操作侧轴承外圈缺陷

3 结语

长期以来，PeakVue 技术一直是一种非常可靠的方法，可以在任何劣化阶段检测滚动轴承故障。PeakVue Plus通过寻找周期性成分来自动预测滚动轴承的机械和润滑故障，从而进一步升级了该技术。该技术显示了安装在日历辊操作侧的轴承状况所需的步骤。PeakVue Plus 采用PeakVue 波形并完成所有繁琐的计算，以提供与滚动轴承相关的机械和润滑问题的简明严重性判断。

用于滚动轴承分析的PeakVue Plus 技术已融入艾默生的许多预测性维护软件和硬件产品中。轴承分析的PeakVue Plus技术最初是在AMS2140 分析专家中的应用程序，这是AMS 无线振动监测器的一个突出特点。它在AMS Machinery Manager软件和Machine Works 软件中都可以作为PeakVue 波形分析的辅助工具，同时包含在AMS Asset Monitor 的基于规则的分析中。