螺栓松动检测的若干关键技术问题
2021-09-09王庆领程庆阳谢隽然
王庆领, 程庆阳, 谢隽然
(1.东南大学自动化学院, 南京 210096; 2.陕西中科启航科技有限公司, 咸阳 712000)
螺栓结构,以其易于安装,便于拆卸的优点目前被广泛应用于工业应用的各个领域,螺栓结构最主要的问题是螺栓在振动或者外力的作用下会产生松动,造成螺栓连接结构的轴向力下降,导致螺栓连接件失效,这对系统(如地铁车辆的运行系统[1]、输电铁塔的工作系统[2]、风电塔筒的运维系统[3]等)的可靠性和安全性都有很大的影响。因此,针对螺栓结构及松动检测的研究具有重要的实际意义。
由于螺栓串扰现象的存在,在螺栓装配的过程中,一个螺栓紧固件被拧紧,另一个相连的螺栓紧固件会产生一定的松动,造成各个螺栓安装初始预紧力大小不同[4],因此需要对螺栓的连接受力情况进行建模分析。Wang等[5]对无穷大板平面的螺栓连接刚度模型进行了建模和实验分析,得到了与有限元模拟一致的模型分析结果,但是仅针对理想无穷大平面的螺栓连接情况进行仿真设计,缺乏实际场景中螺栓连接情况的预紧力分析,无法将模型应用到实际工程环境。近些年,针对实际场景的环形结构螺栓连接刚度模型的研究也取得了一些进展。Wegener等[6]以风电塔筒的环形结构螺栓为背景,研究螺栓的预紧力水平对法兰连接结构的螺栓疲劳性能的影响,并测试了不同载荷情况下,螺栓的预紧力损失情况; Seidel[7]对管状塔的环形法兰连接进行了疲劳分析,并设计一类可计算局部弯矩的解析模型,用于管状塔的法兰结构疲劳分析。
螺栓在长期使用状态下容易发生预紧力松弛甚至螺栓松脱断裂[8-11],这种情况会使得系统运行的整体性能下降,因此为了保证系统的长期稳定健康运行,对于螺栓预紧力的检测十分必要的。螺栓在实际使用中发生松动的原因,与螺栓紧固件的材料,垫片,密封剂,涂料,使用时间,工况等都有一定的相关性[12-13]。目前的螺栓预紧力检测方法主要有以下几种:基于声弹性法的螺栓预紧力检测方法[14],基于压电阻抗的螺栓预紧力检测方法[15],基于振动频率法的螺栓预紧力检测方法[16]。近年来,随着风电技术的大规模发展,螺栓预紧力检测技术开始应用于风电机组的维护中,并取得了一定的研究和应用成果[3, 17]。
基于此,现主要综述螺栓预紧力测量和螺栓松动检测方法,将螺栓预紧力测量和螺栓松动检测方法分为在线检测方法和离线检测方法两类。离线检测方法主要讨论扭矩法和基于声弹性法的螺栓松动检测方法,在线检测方法主要讨论了基于压电主动传感的螺栓松动检测方法;基于阻抗的螺栓松动检测方法;基于图像处理的螺栓松动检测方法;基于法兰位移的螺栓松动检测方法,并给出每种方法的基本原理和研究进展。最后总结讨论了每种方法的优缺点和其在风力发电机螺栓连接检测中的适用性和可行性。
1 离线检测方法
离线检测是指通过系统外的仪器仪表,对系统的运行状况进行必要的人工抽检。本节主要综述两种离线检测方法:一种是扭矩法,另一种是基于声弹性效应的螺栓松动检测方法。
1.1 扭矩法
扭矩扳手法是目前应用最为广泛的螺栓松动检测技术。董达善等[18]研究表明螺栓的预紧力和螺栓的扭矩近似于线性关系,因此可以通过测量螺栓扭矩的大小计算得到螺栓预紧力的大小,螺栓预紧力和螺栓扭矩之间的关系可以简化为
T=KFVd
(1)
式(1)中:T为作用在螺栓上的扭矩,N·mm;K为力矩系数;FV为预紧力大小,N;d为螺栓的直径,mm。
由于式(1)的公式简化较为粗糙,为了得到更为准确的螺栓扭矩的大小,Croccolo等[19]将螺栓扭矩分成了Tp、Tt、Tu三个不同的部分,给出计算螺栓扭矩更为精确的计算公式:
T=Tp(FV,p)+Tt(FV,μt,d2)+Tu(FV,μu,du)
(2)
式(2)中:Tp为螺栓滑动偏斜所产生的扭矩,N·mm;p为螺栓的螺距,mm;Tt为螺杆摩擦所产生的扭矩,N·mm;μt为螺杆摩擦系数;d2为螺纹的节距直径(d2=d-0.649 5p),mm;Tu为螺母摩擦所产生的扭矩,N·mm;μu为螺母摩擦系数;du为螺母平均直径,mm。
从目前的研究情况看,螺栓的扭矩有85%~90%浪费在了抵抗现有的摩擦上,只有10%~15%的扭矩用于旋转螺栓[20]。因此,使用扭矩法测量扭矩误差较大,精度较低,虽然通过润滑剂等可以减少摩擦力,但是这种方法会使螺栓产生过多的轴向力,影响扭矩法测量的准确度[21]。
扭矩扳手法测量螺栓松动以其理论简单,易于实现,成本较低的优势在工业上被广泛应用,目前扭矩的测量设备也达到了一定的精度和测量范围:侯向盼[22]设计的电动扭矩扳手检定仪的校准的不确定度达到了三级校准要求,夏政诚等[23]设计了一种基于转速差法的数显扭矩扳手,扭矩输出范围为1 200~1 400 N·m,精度达到3%左右,能够实现螺栓扭矩较为精确的测量。不过由于扭矩扳手法需要人工对每一个螺栓进行扭矩测量和扭矩分析,所以扭矩法常用于对螺栓松动情况的抽查测试,难以实现螺栓松动情况的实时检测。对于风力发电机组的螺栓松动检测来说,由于风力发电机塔筒高度高,螺栓多,通过扭矩法测量每一个螺栓的扭矩比较困难,只能采取抽测的方式进行,因此扭矩法多用于线下人工抽检。
1.2 基于声弹性法的螺栓松动检测方法
声弹性法是利用固体中声速随应力变化而变化的原理来检测螺栓中应力的变化,通过检测固体中声波传递速度或者材料共振频率的变化,检测结构中的应力变化。目前基于声弹性法的螺栓松动检测方法主要使用超声波作为检测波,在螺栓一端安装超声波探头,通过超声波探头向螺栓另一端发送超声波信号,在探头端可以检测到从另一端反射回来的回波信号,根据发射信号和接收信号的时间差(飞行时间)和超声波速可以确定螺栓的超声波长度。在均匀的同质材料中,沿施加应力方向传播的纵波和横波速度与螺栓的声弹性常数近似为一阶线性关系[24-25]如式(3)所示:
(3)
Suda等[26]证明了系统的比例常数(又称为材料常数)由声弹性常数和杨氏模量决定,与热处理无关,因此,式(3)中弹簧的轴向应力大小只与超声波速度有关,所以可以通过测量超声波的速度改变来测量螺栓的应力变化。
依据检测所用超声波数量的不同,基于声弹性法的螺栓松动检测方法主要分为两种:第一种是单波法,即仅使用单独的横波或者纵波;第二种是多波法,即使用横波和纵波混合或多波调制的方式。
1.2.1 单波法
单波法是指用单个横波或者单个纵波来测量螺栓的轴向预紧力,依据式(3),单波法需要测量超声波在螺栓受预紧力和不受预紧力两种情况下的飞行时间,就可以确定螺栓所受预紧力的大小。由于纵波对于预紧力的变化更为敏感,因此目前工业界更多地采用纵波进行渡越时间的测量[27]。
1.2.2 多波法
多波法使用横波和纵波相结合或多波调制的方式来检测螺栓中的预紧力变化。多波法主要分为两种:第一种是速度比率法,主要利用横波和纵波在螺栓中飞行时间不同的特点通过横波和纵波的速度比值来确定螺栓的预紧力变化情况;第二种是模式转换法,利用模式转换的原理来进行螺栓预紧力变化的检测。
(1)速度比率法。通过测量横波和纵波在受到预紧力时候的飞行时间,求解横纵波方程消解螺栓长度和温度变化等其他变量的影响可以达到比单波法更准确的测量精度,这种检测方式称为速度比率法。速度比率法可以消除单波法测量的变量影响因素,但是如何找到合适的方程来消解变量影响是速度比率法需要解决的主要问题,Pan等[35]提出了一个关于横波、纵波飞越时间的螺栓轴向力的计算函数,函数中预紧力测量的系数由预紧力数据的最小二乘拟合确定,能够提供更准确的预紧力测量数据。Carlson[36]表明横波和纵波飞行时间的比值与螺杆的预紧力呈线性变化,并评估了两种不同的飞行时间(TOF)比率估计方法,采用了包络的互相关技术,提高了第一回波和第二回波之间的飞行时间测量精度。
速度比率法相比于单波法最大的优点是它不需要测量螺栓未受力情况下的超声波飞行时间,只需要测量螺栓受力状态下的超声波飞行时间比值,在实际应用上具有较好的实用性,在工程中得到了广泛的应用,Feng等[37]提出了一种新的理论分析方法,将螺栓的受力区和非受力区分开,通过实验证明该方法适用于桥梁螺栓的超声波应力检测,并取得了较好的精度。Pan等[38]建立了基于横波和纵波组合的螺栓预紧力超声波测量模型,通过实验验证了该模型能够有效消除螺栓应力分布不均匀的情况,得到的螺栓预紧力大小在5%以内,满足工程使用的需要。但是速度比率法其没有改变单波法测量飞行时间的方式,实际测量时候与单波法一样同样需要高精度的采样和检测设备,成本比较高,检测也比较复杂。
(2)模态转换法。模态转换现象是指两个正交极化横波碰到固体或者液体表面时,会转化成纵向极化波;或两个正交偏振的横波和纵波碰到液体表面,会转化为纵波,在模态转化的过程中固体介质的应力状态会影响折射后波的极化和速度。模态转换法的基本原理是利用模态转换现象,同时产生横波和纵波,分别测量横波和纵波的飞行时间,再计算得到螺栓预紧力大小的方法,这种方法相比于速度比率法能够解决分别输入横波和纵波带来的误差影响。
模态转换法目前已经在螺栓松动检测领域得到了应用。Kim等[39]提出了一种应用于检测高压螺栓轴向应力的基于模态转换方法的超声技术,利用了纵波的模态变换,同时在螺栓中产生横波和纵波,通过横波和纵波两种回波的飞行时间不同,给出了锚杆应力的理论表达式,并且验证了两种回波的飞行时间之比与理论上预期的锚杆应力呈线性关系。Ding等[40]提出了一种使用电磁声传感器(EMAT)的方法,EMAT产生横波,利用模态转换得到纵波,通过分析横波和纵波的射线路径得到螺栓轴向应力和飞行之间比的关系,并通过实验证明了横纵波的飞行次数和螺栓轴向应力大小为线性关系。Chen等[41]针对模态转换波的失真和混叠问题,提出了一种基于Gabor变换的时频参数识别方法,用于识别转换模态波的飞行时间,由此建立了一个螺栓轴向应力的非线性评估模型,通过实验表明该模型比传统的L-S方法能够更为有效地检测螺栓的连接状态。
声弹性法是一种传统的测量螺栓松动状态方法,无论使用多波法或单波法进行螺栓松动检测,都需要使用高精度的检测设备测量微小量的变化,并且这两种方法都无法对系统的螺栓连接状态进行实时的检测和监控,需要人工到现场进行实地测量,同时基于声弹性法的螺栓松动检测技术多是针对单一螺栓进行检测,无法同时检测多个螺栓,在工业应用的现场螺栓数量多,检测人员无法对全部螺栓进行检测,只能对系统螺栓的状态进行抽样测量,无法准确得知系统中每一个螺栓的运行状况。
2 在线检测方法
在线检测是指通过装在生产线上的各类检测设备,对设备或系统运行状态进行连续的自动实时检测。本节主要阐述4种螺栓松动在线检测方法:第一种是基于压电主动传感的螺栓松动检测技术,第二种是基于阻抗的螺栓松动检测技术,第三种是基于图像识别的螺栓松动检测技术,第四种是基于法兰位移的螺栓松动检测技术。
2.1 基于压电主动传感的螺栓松动检测技术
如图1所示,基于压电主动传感的螺栓松动检测技术的基本原理:两个压电片粘贴在两个螺栓连接面上,一个压电片发射超声波信号,另一个压电片接收超声波信号。由于在两个结构中间连接面是非光滑平面,能量在两个接触面之间传输会有能量的损耗,如果螺栓连接结构保持稳定,该能量的损耗是固定的,当能量的损耗发生变化时,说明接触面的结构发生了变化,即发生了螺栓松动。
图1 压电主动传感的螺栓松动检测示意图
近些年,基于压电主动传感的螺栓松动检测方法在理论和实际应用上出现了一些新的理论和改进应用,Wang等[42]基于分形接触理论对不同预紧力下的螺栓节点切向阻尼产生的能量耗散进行了建模,建立了螺栓轴向预紧力和能耗之间的关系,为螺栓松动检测和计算提供和有效的方法。Yin等[43]发现使用压电主动传感技术检测螺栓预紧力时,传输能量有时在达到最大预紧力之前达到饱和,因此设计了一种由两个接触面分别加工成凹面和凸面的环形圆环组成的智能垫圈,将压电片贴在每个垫圈的非接触面上,通过这种方法来减少饱和效应,并通过实验确定该方法可以有效降低压电主动传感技术的饱和效应。Wang等[44]将基于压电主动传感的螺栓松动检测技术应用于水下环境的螺栓健康检测,提出了两个新的熵指标:多尺度范围熵(MRangeEn)和多尺度气泡熵(MbEn),来增强现有的熵增强的主动感知方法,并通过实验室级的实验证明新的熵增强的感知方法优于电流熵增强的感知方法。Li等[45]利用分形接触理论提出了锚杆松动检测的三维耦合机电有限元分析方法,通过实验验证了该分析方法的有效性,提供了螺栓连接的固有接触机理。杜飞等[46]将激励压电片和接受压电片分别安装在法兰螺栓的两侧,通过实验证明当法兰螺栓的1~2个螺栓松动时,距离螺栓越近的压电片响应信号越敏感,并且能够通过均方根差值的大小和分布来大概判断松动螺栓的方位。
基于压电主动传感的螺栓松动检测技术是从固体固有缺陷检测技术发展而来的,因具有压电片小巧容易安装,能够进行在线系统缺陷检测等优点目前在螺栓松动检测领域得到了广泛的应用。与基于声弹性法的螺栓松动检测方法相比,基于压电主动传感的螺栓松动检测方法使用的超声波频率相对更低,因此在检验设备方面的花费相对较低,与声弹性法使用的高频超声波不同,使用压电片进行信号的发送和接受具有更好的抗噪声性能,信号分析也较为容易,因此更适用于工业界的螺栓松动检测系统,通过在系统安装时预留压电片安装也可以方便日后在线检测系统的建立。
2.2 基于阻抗的螺栓松动检测技术
基于阻抗的螺栓松动检测技术利用了压电材料的正负压电效应。压电材料的正压电效应是指对压电材料表面施加压力,压电材料两端会产生电位差,反之逆压电效应是指对压电材料施加电压,压电材料上会产生机械应力。将压电材料粘贴在被测系统上后,利用压电材料的压电效应,输入交流电压扫描信号(通常为数百或数千赫兹),记录其电阻抗变化就可以进行系统结构分析。当系统结构发生变化(如腐蚀、松动、断裂等),会导致系统阻抗的变化,通过检测电阻抗的变化就能检测系统应力的变化情况[47-48]。由于压电陶瓷的压电常数,机电耦合常数和介电常数较高,并且其同时可以用作传感元件和驱动元件,所以目前对于机械损伤的检测更多的采用压电陶瓷作为传感器和驱动器[49]。
基于阻抗的螺栓松动检测基础已经在实际中得到了应用。Nguyen等[50]将基于振动和基于阻抗的螺栓松动检测方法结合后应用于风力发电机塔架的结构健康检测中,并通过实验证明了这种混合损伤检测方法在实际应用中的可行性和有效性。Zhang等[51]将基于阻抗的螺栓松动检测方法应用于航天器热防护结构中螺栓的松动检测,提出了一种两步健康检测策略,并通过实验证明了该检测策略的有效性。Xu等[52]利用机电阻抗技术和反向传播神经网络对球形连接结构的螺栓进行松动检测,通过实验表明,该方法能够有效地检测空间网格结构中螺栓球形连接的松动情况。
近些年,基于阻抗的螺栓松动检测方式在检测设备和手段上取得了一定的进展。Wang等[53]发明了一种可穿戴技术的传感装置,可以无损的安装在法兰阀门上并进行实时测量,并且通过实验验证了该装置测量的准确性。Ezzat等[54]使用统计校准公式来代替故障诊断方式,将该公式与预筛选过程相结合,减少了定标搜索空间和缓解参数可识别性的问题,通过实验证明了该方法能够提高检测能力和减少计算需求。Cao等[55]将损伤识别的问题转化为目标优化问题,并使用多目标直接算法来解决该目标优化问题,通过实验证明了该方法能够获得高质量的小解集。
因为压电陶瓷传感器结构小巧安装方便,甚至可以在系统安装时候预装入螺栓系统结构中,大大方便了日后建立螺栓松动的在线检测系统。阻抗法由于其驱动理论的原因,比较适合应用于局部动态特性的检测,目前是比较结构健康检测一个热门的研究领域。但是目前的研究主要通过对阻抗信号的分析来确定螺栓的连接情况,对于螺栓的结构特性特别是高频情况下的结构特性研究比较少。
2.3 基于图像识别的螺栓松动检测技术
基于图像识别的螺栓松动检测技术是一种非接触的螺栓松动检测方法,其主要检测方式是通过计算机对螺栓图像进行分析处理,在图像中定位螺栓位置,在通过深度学习等手段来检测螺栓在结构或者角度上是否出现了变化,从而判断螺栓是否产生了松动。
目前,图像识别的结构健康检测方法已经应用到了路面裂纹缺陷检测[56],大楼和高层桥梁的稳定性检测[57]等领域,在螺栓松动检测领域也已经获得了大量的应用,Park等[58]提出了一种基于图像分割的螺栓松动检测方法,主要通过霍夫变换对拼接板和螺母的旋转角度进行识别,并且能在2°的误差范围内检测到螺栓系统的松动。经过误差估计,螺栓松动的检出率为93.3%。Huang等[59]利用表面有白光散斑图案的垫圈作为光传感器,根据数字图像来测量垫圈的应变,从而得到螺栓垫圈所受应力的情况,并且通过实验确定了该检测方法的有效性,沈浩等[60]使用无人机航拍视频图像,利用传统图像识别技术和迁移学习方法提出了基于深度学习的螺栓病害智能识别方法,并成功应用于工程使用中,叶宏鹏[61]设计了一套基于图像处理技术的动车轴端螺栓自动检测流程,开发了一套螺栓自动检测系统。
基于图像识别的检测方法具有成本低,能实现对于系统的无损检测,检测设备少等优点,但是由于螺栓松动产生的形变比较小,基于图像识别的检测方法目前多应用于检测螺栓缺失或螺栓已经产生了肉眼可见的松动的情景,对于螺栓肉眼不可见的松动情况需要借助辅助手段如光栅,智能垫圈等将细小的形变进行放大后再利用图像进行识别,目前对于检测微小螺栓松动形变的图像识别方法还有待于进一步发展。
2.4 基于法兰位移的螺栓松动检测技术
基于法兰位移的螺栓松动检测方法主要检测法兰连接方式的螺栓松动情况,法兰位移螺栓松动检测技术的基本检测原理如图2所示。当法兰连接处的螺栓发生松动、断裂等异常情况时,法兰轴向相对位移会发生变化,通过高精度位移传感器检测法兰轴向相对位移变化可以间接得到螺栓松动情况。
图2 基于法兰位移的螺栓松动检测方法
陕西中科启航科技有限公司等[62]提出了一种在螺栓法兰连接处部署传感器,通过测量法兰轴向相对位移来判断螺栓的松动情况的方法。该方法只需要在一个法兰连接面安装少量传感器,经过计算螺栓连接处所受到的外部载荷,可以得到整个法兰的工作载荷,从而实现多对法兰螺栓松动情况的实时检测。相比于其他螺栓在线检测技术,该方法实现整个法兰面螺栓的状态检测所需的传感器数量远远低于其他在线检测方法,实现一对多的螺栓松动检测,这种检测方式大大减少了系统运行的成本,具有良好的经济性和良好的应用前景。
3 总结与展望
主要叙述了6种螺栓松动检测方法,这6种检测方法的对比讨论如表1所示。
表1 螺栓松动检测方法总结
螺栓松动的离线检测方法经过长时间的发展,理论比较成熟,目前在工业上得到广泛的应用,但是离线检测方法有其自身的不足和局限性:
(1)离线检测方法无法实现智能检测,需要人工对设备螺栓松动情况进行检测,容易存在漏检,复检的情况。目前工业设备使用螺栓数量多,难以实现全面覆盖检测,多使用人工抽检的形式进行测试。
(2)多是针对单一螺栓进行松动检测,无法实现对多个螺栓松动情况的同时检测。
(3)声弹性法使用的超声波频率高,测量设备复杂,实现螺栓松动的成本较高。
螺栓松动的在线检测方法由于其可以实现对系统设备的智能检测,近些年得到了快速的发展,在理论和实际应用上都取得了可观的成果,但是在线检测方法的仍有一些不足:
(1) 对于除法兰结构的螺栓安装方式,没有很好的一对多的检测方法,对所有螺栓实现在线检测需要安装大量的传感器,检测成本高,实现难度大。
(2)压电传感法和阻抗法对螺栓松动的灵敏度较高,若要实现一对多的螺栓松动检测需要对实际螺栓的分布进行建模设计和实验标定测试,鲁棒性较差。
(3) 基于图像处理的螺栓松动检测方法目前大多只能实现对于肉眼可辨的螺栓松动或螺栓缺失进行识别,并且对图片或视频的质量要求较高,目前无法实现螺栓松动的预警。
综上所述,针对螺栓松动检测领域还应在以下方面开展研究:
(1)优化声弹性法测试所用的检测设备,降低声弹性法的检测难度,目前声弹性法使用的超声波频率高,超声波发射到接受所用的时间短,缺少能够应用于工业现场的精确测量设备。
(2)利用人工智能等新兴技术,针对定位螺栓松动位置,螺栓松动发生的提前预警展开研究。
(3)开展一个传感器同时检测多个螺栓松动的研究,实现在工业上螺栓运行状态的全智能检测。