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作者：ADI公司 ｜ Pete Sopcik 和 Dara O’Sullivan 半導體技術(shù)和能力的進(jìn)步為工業(yè)應用（特別是狀態(tài)監控解決方案）檢測、測量、解讀、分析數據提供了新的機會(huì )�；�MEMS技術(shù)的新一代傳感器與診斷預測應用的先進(jìn)算法相結合，擴大了測量各種機器和提高能力的機會(huì )，有助于高效監控設備，延長(cháng)正常運行時(shí)間，增強過(guò)程質(zhì)量，提升產(chǎn)量。 為了實(shí)現這些新能力并獲得狀態(tài)監控的益處，新解決方案必須準確、可靠、穩健，以便實(shí)時(shí)監控能夠擴展到對潛在設備故障的基本檢測之外，提供富有洞察力和可操作的信息。新一代技術(shù)的性能與系統級洞察力相結合，有助于人們更深入地了解解決這些挑戰所需的應用和要求。 振動(dòng)是機器診斷的關(guān)鍵要素之一，已被可靠地運用于監控各種工業(yè)應用中的最關(guān)鍵設備。有大量文獻來(lái)支持實(shí)現高級振動(dòng)監控解決方案所需的各種診斷和預測能力。但是，關(guān)于振動(dòng)傳感器性能參數（如帶寬和噪聲密度）與最終應用故障診斷能力之間關(guān)系的文獻則不是很多。本文介紹工業(yè)自動(dòng)化應用中的主要機器故障類(lèi)型，并確定了與特定故障相關(guān)的振動(dòng)傳感器關(guān)鍵性能參數。 下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)故障類(lèi)型及其特性，以便深入了解開(kāi)發(fā)狀態(tài)監控解決方案時(shí)必須考慮的一些關(guān)鍵系統要求。所述故障類(lèi)型包括但不限于不平衡、未對準、齒輪故障和滾動(dòng)軸承缺陷。 不平衡 什么是不平衡，什么原因導致不平衡？ 不平衡是指質(zhì)量分布不均勻，會(huì )導致載荷使質(zhì)心偏離旋轉中心。系統不平衡可歸因于安裝不當（例如聯(lián)軸器偏心）、系統設計錯誤、部件故障，甚至碎屑或其他污染物的累積。舉例來(lái)說(shuō)，大多數感應電機內置的散熱風(fēng)扇可能由于灰塵和油脂的不均勻積聚或扇葉損壞而變得不平衡。 為什么不平衡系統是一個(gè)問(wèn)題？ 不平衡系統會(huì )產(chǎn)生過(guò)大振動(dòng)，這些振動(dòng)會(huì )機械耦合到系統內的其他部件，如軸承、聯(lián)軸器和負載，進(jìn)而可能導致處于良好運行狀態(tài)的部件加速劣化。 如何檢測和診斷不平衡 整體系統振動(dòng)增加可能表明存在由不平衡系統引起的潛在故障，但振動(dòng)增加的根本原因需要通過(guò)頻域分析來(lái)診斷。不平衡系統以系統的旋轉速率（通常稱(chēng)為1×）產(chǎn)生一個(gè)信號，其幅度與旋轉速率的平方成比例，F = m×w2。1×分量在頻域中通�？偸谴嬖�，因此，通過(guò)測量1x和諧波的幅度可以識別不平衡系統。如果1×的幅度高于基線(xiàn)測量且諧波遠小于1×，則很可能存在不平衡系統。水平和垂直相移振動(dòng)分量也可能出現在不平衡系統中1。 診斷不平衡系統時(shí)須考慮哪些系統規格？ 噪聲必須很低，以便降低傳感器的影響并支持檢測由不平衡系統產(chǎn)生的小信號。這對于傳感器、信號調理和采集平臺非常重要。 為了檢測微小的不平衡，采集系統需要有足夠高的分辨率來(lái)提取信號（尤其是基線(xiàn)信號）。 另外還需要足夠的帶寬來(lái)捕獲充分的信息（不光是旋轉速率），以提高診斷的準確性和可靠性。1×諧波可能受其他系統故障的影響，例如未對準或機械松動(dòng)，因此分析旋轉速率（或1×頻率）的諧波可以幫助區分系統噪聲和其他潛在故障1。用于慢速旋轉機器，基本旋轉速率可能遠低于10 rpm，這意味著(zhù)傳感器的低頻響應對于捕獲基本旋轉速率至關(guān)重要。ADI公司的MEMS傳感器技術(shù)可以檢測低至直流的信號，并能夠測量較慢的旋轉設備，同時(shí)還能測量寬帶寬，以獲得通常與軸承和齒輪箱缺陷相關(guān)的更高頻率內容。 請訪(fǎng)問(wèn)analogdialogue.com 
圖1.旋轉速率或1X頻率的幅度增加可能意味著(zhù)存在不平衡系統。 未對準 什么是未對準，什么原因導致未對準？ 顧名思義，當兩根旋轉軸未對準時(shí)，就會(huì )發(fā)生系統未對準現象。圖2顯示了一個(gè)理想的系統，其中從電機開(kāi)始對準，然后是軸、聯(lián)軸器，一直到負載（本例中是泵）。
圖2.理想的對準系統 未對準可以在平行方向和角度方向上發(fā)生，也可以是兩者的組合（參見(jiàn)圖3）。當兩根軸在水平或垂直方向上錯位時(shí)，稱(chēng)為平行未對準。當其中一根軸與另一根軸成一個(gè)角度時(shí)，稱(chēng)為角度未對準2。
圖3.不同未對準示例，包括(a)角度、(b)平行或兩者的組合。 為什么未對準是一個(gè)問(wèn)題？ 未對準誤差可能會(huì )迫使部件在高于最初設計能力的應力或負載下工作，從而影響更大的系統，最終可能導致過(guò)早失效。 如何檢測和診斷未對準 未對準誤差通常表現為系統旋轉速率的二次諧波，稱(chēng)為2×。2x分量在頻率響應中不一定存在，但當它存在時(shí)，其與1x的幅度關(guān)系可用來(lái)確定是否存在未對準。增加的對準誤差可以將諧波激勵到10×，具體取決于未對準的類(lèi)型、測量位置和方向信息1。圖4突出顯示與潛在未對準故障相關(guān)的特征。
圖4.不斷增加的2×諧波加上不斷增加的更高次諧波，表明可能存在未對準現象。 診斷未對準系統時(shí)須考慮哪些系統規格？ 為了檢測細小的未對準，需要低噪聲和足夠高的分辨率。機器類(lèi)型、系統和工藝要求、旋轉速率決定了允許的未對準容差。 另外還需要足夠的帶寬來(lái)捕獲充分的頻率范圍，以提高診斷的準確性和可靠性。1×諧波可能受其他系統故障的影響，例如未對準，因此分析1×頻率的諧波有助于區分其他系統故障。這尤其適合于較高轉速的機器。例如，為了準確可靠地檢測不平衡，轉速超過(guò)10,000 rpm的機器（機床等）通常需要2 kHz以上的高質(zhì)量信息。 系統相位與方向性振動(dòng)信息相結合，可進(jìn)一步改善對未對準誤差的診斷。測量機器上不同點(diǎn)的振動(dòng)并確定相位測量值之間或整個(gè)系統內的差異，有助于深入了解未對準是角度、平行還是兩種未對準類(lèi)型的組合1。 滾動(dòng)元件軸承缺陷 什么是滾動(dòng)元件軸承缺陷，什么原因導致這些缺陷？ 滾動(dòng)元件軸承缺陷通常是機械引起的應力或潤滑問(wèn)題的假象，這些問(wèn)題在軸承的機械部件內產(chǎn)生小裂紋或缺陷，導致振動(dòng)增加。圖5提供了滾動(dòng)元件軸承的一些示例，并顯示了若干可能發(fā)生的缺陷。
圖5.（上）滾動(dòng)元件軸承和（下）潤滑與放電電流缺陷的示例 為什么滾動(dòng)元件軸承故障是一個(gè)問(wèn)題？ 滾動(dòng)元件軸承幾乎在所有類(lèi)型的旋轉機械上都會(huì )使用，從大型渦輪機到慢速旋轉電機，從相對簡(jiǎn)單的泵和風(fēng)扇到高速CNC主軸。軸承缺陷可能是潤滑污染（圖5）、安裝不當、高頻放電電流（圖5）或系統負載增加的跡象。故障可能導致災難性的系統損壞，并對其他系統部件產(chǎn)生重大影響。 如何檢測和診斷滾動(dòng)元件軸承故障？ 有多種技術(shù)可用來(lái)診斷軸承故障，并且由于軸承設計背后的物理特性，每個(gè)軸承的缺陷頻率可以根據軸承幾何形狀、旋轉速度和缺陷類(lèi)型來(lái)計算，這有助于診斷故障。軸承缺陷頻率如圖6所示。 對特定機器或系統的振動(dòng)數據的分析，常常依賴(lài)于時(shí)域和頻域分析的結合。時(shí)域分析可用來(lái)檢測系統振動(dòng)水平整體增加的趨勢。但是，這種分析包含的診斷信息非常少。頻域分析可提高診斷洞察力，但由于其他系統振動(dòng)的影響，確定故障頻率可能很復雜。 對于軸承缺陷的早期診斷，使用缺陷頻率的諧波可識別早期或剛出現的故障，從而在災難性故障發(fā)生之前對其進(jìn)行監控和維護。為了檢測、診斷、了解軸承故障的系統影響，包絡(luò )檢測（如圖7所示）等技術(shù)與頻域中的頻譜分析相結合，通�？商峁└叨床炝Φ男畔�。 診斷滾動(dòng)元件軸承故障時(shí)須考慮哪些系統規格？ 低噪聲和足夠高的分辨率對于早期軸承缺陷檢測至關(guān)重要。在缺陷剛剛出現時(shí)，缺陷特征的幅度通常很低。由于設計容差，軸承固有的機械滑動(dòng)會(huì )將幅度信息傳播到軸承頻率響應中的多個(gè)倉，從而進(jìn)一步降低振動(dòng)幅度，因此要求低噪聲以便較早地檢測到信號2。 帶寬對于軸承缺陷的早期檢測至關(guān)重要。在旋轉期間，每次撞擊缺陷時(shí)，都會(huì )產(chǎn)生包含高頻內容的脈沖（參見(jiàn)圖7）。對軸承缺陷頻率（而非旋轉速率）的諧波進(jìn)行監測可發(fā)現這些早期故障。由于軸承缺陷頻率與旋轉速率之間的關(guān)系，這些早期特征可以在數千赫茲范圍內出現，并延伸到10 kHz到20 kHz范圍之外2。即使是低速設備，軸承缺陷的固有性質(zhì)也要求較寬帶寬以便及早檢測到缺陷，避免系統諧振和系統噪聲（會(huì )影響較低頻段）的影響3。 動(dòng)態(tài)范圍對于軸承缺陷監測也很重要，因為系統負載和缺陷可能影響系統所經(jīng)受的振動(dòng)。負載增加會(huì )導致作用在軸承和缺陷上的力增加。軸承缺陷也會(huì )產(chǎn)生沖擊，激發(fā)結構諧振，放大系統和傳感器所經(jīng)受的振動(dòng)2。隨著(zhù)機器在停止/啟動(dòng)情況下或正常運行期間的速度上升和下降，變化的速度會(huì )為系統諧振激發(fā)創(chuàng )造潛在的機會(huì )，導致更高幅度的振動(dòng)4。傳感器的飽和可能導致信息丟失、誤診斷，在某些技術(shù)的情況下甚至會(huì )損壞傳感器元件。
圖6.軸承缺陷頻率取決于軸承類(lèi)型、幾何形狀和旋轉速率。
圖7.諸如包絡(luò )檢測之類(lèi)的技術(shù)可以從寬帶寬振動(dòng)數據中提取軸承早期缺陷特征。 齒輪缺陷 什么是齒輪缺陷，什么原因導致齒輪缺陷？ 齒輪故障通常發(fā)生在齒輪機構的齒節中，原因有疲勞、剝落或點(diǎn)蝕等。其表現為齒根出現裂縫或齒面上有金屬被削除。造成的原因有磨損、過(guò)載、潤滑不良和齒隙，偶爾也會(huì )因為安裝不當或制造缺陷而引起5。 為什么齒輪故障是一個(gè)問(wèn)題？ 齒輪是許多工業(yè)應用中動(dòng)力傳遞的主要元件，承受著(zhù)相當大的應力和載荷。齒輪的健康狀況對整個(gè)機械系統的正常運行至關(guān)重要�？稍偕茉搭I(lǐng)域有一個(gè)眾所周知的例子，造成風(fēng)力渦輪機停機（以及相應的收入流失）的最大因素是主動(dòng)力系統中多級齒輪箱的失效5。類(lèi)似的考量也適用于工業(yè)應用。 如何檢測和診斷齒輪故障？ 由于難以將振動(dòng)傳感器安裝在故障附近，以及系統內多種機械激勵引起的相當大背景噪聲的存在，齒輪故障的檢測很棘手。在更復雜的齒輪箱系統中尤其如此，其中可能有多個(gè)旋轉頻率、齒輪比和嚙合頻率6。因此，檢測齒輪故障可能要采用多種互補的方法，包括聲發(fā)射分析、電流特征分析和油渣分析。 在振動(dòng)分析方面，加速度計通常安裝在齒輪箱殼體上，主要振動(dòng)模式是軸向振動(dòng)7。健康齒輪產(chǎn)生的振動(dòng)特征的頻率是所謂齒輪嚙合頻率，等于軸頻率和齒輪齒數的乘積。通常還存在一些與制造和組裝容差相關(guān)的調制邊帶。健康齒輪的這些情況如圖8所示。當發(fā)生齒裂紋之類(lèi)的局部故障時(shí)，每次旋轉中的振動(dòng)信號將包括系統對相對低能級的短時(shí)沖擊的機械響應。這通常是低幅度寬帶信號，一般被認為是非周期性和非靜態(tài)的7,8。
圖8.健康齒輪的頻譜，曲軸轉速為~1000 rpm，齒輪轉速為~290 rpm，齒輪齒數為24。 由于這些特性，僅憑標準頻域技術(shù)并不能精確識別齒輪故障。由于沖擊能量包含在邊帶調制中，其中還可能包含來(lái)自其他齒輪對和機械部件的能量，因此頻譜分析可能無(wú)法檢測早期齒輪故障。時(shí)域技術(shù)（例如時(shí)間同步平均）或混合域方法（例如子波分析和包絡(luò )解調）一般更合適9。 診斷齒輪故障時(shí)須考慮哪些系統規格？ 一般來(lái)說(shuō)，寬帶寬對齒輪故障檢測非常重要，因為齒輪齒數在頻域中是乘數。即使對于相對低速的系統，所需的檢測頻率范圍也會(huì )快速上升到數kHz區域。此外，局部故障進(jìn)一步擴展了帶寬要求。 出于多種原因，分辨率和低噪聲極其關(guān)鍵。將振動(dòng)傳感器安裝在特定故障區域附近是很困難的，這意味著(zhù)機械系統可能會(huì )使振動(dòng)信號發(fā)生較高程度的衰減，因此能夠檢測低能量信號至關(guān)重要。此外，由于信號不是靜態(tài)周期信號，因此不能依賴(lài)于從高本底噪聲中提取低幅度信號的標準FFT技術(shù)，傳感器本身的本底噪聲必須很低。在混合了不同元件的多個(gè)振動(dòng)特征的齒輪箱環(huán)境中尤其如此。除了這些考慮因素之外，早期檢測的重要性不僅僅是出于資產(chǎn)保護的原因，還出于信號調理的原因。已經(jīng)證明，單齒斷裂故障的情況與兩個(gè)或更多齒斷裂的故障情況相比，前者的振動(dòng)嚴重程度可能更高，這意味著(zhù)在早期進(jìn)行檢測可能相對更容易。 結語(yǔ) 雖然常見(jiàn)，但不平衡、未對準、滾動(dòng)元件軸承缺陷和齒輪齒節故障只是高性能振動(dòng)傳感器可以檢測和診斷的許多故障類(lèi)型中的幾種。更高傳感器性能與適當的系統級考量相結合，有助于實(shí)現新一代狀態(tài)監控解決方案，讓人們更深入了解各種工業(yè)設備和應用的機械運作。這些解決方案將改變維護的執行方式和機器的運行方式，最終減少停機時(shí)間，提高效率，并使下一代設備具備新能力。 表1.對每個(gè)傳感器參數的要求
對于表1，一般認為低帶寬小于1 kHz，中帶寬介于1 kHz到5 kHz之間，高帶寬大于5 kHz。低噪聲密度大于1 mg/√Hz，中等噪聲密度介于100 μg/√Hz到1 mg/√Hz之間，高噪聲密度小于100 μg/√Hz。低動(dòng)態(tài)范圍小于5 g，中等動(dòng)態(tài)范圍在5 g到20 g之間，高動(dòng)態(tài)范圍大于20 g。 參考文獻 1 Jason Mais�！邦l譜分析：光譜分析的主要特性”。SKF USA, Inc. 2002年。 2 Robert Bond Randall�；谡駝�(dòng)的狀態(tài)監控：工業(yè)、航空航天和汽車(chē)應用。John Wiley & Sons, Ltd. 2010年12月。 3 Scott Morris�！癝KF紙漿和造紙實(shí)踐”。SKF全球紙漿和造紙部門(mén)，第19期，2016年。 4 Chris D. Powell、Erik Swanson和Sorin Weissman�！靶D機械臨界速度和模式實(shí)用綜述”。聲音與振動(dòng)，2005年5月。 2015 IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD), Torino, pp. 297-303, 2015. 5 Shahin Hedayati Kia、Humberto Henao和Gérard-André Capolino�！霸诨诟袘姍C的系統中使用電子特征分析進(jìn)行齒輪故障檢測的趨勢”。2015 IEEE電機設計、控制和診斷研討會(huì )(WEMDCD)，都靈，第297-303頁(yè)，2015年。 7 Giorgio Dalpiaz、Alessandro Rivola和Riccardo Rubini�！坝糜邶X輪局部故障檢測的振動(dòng)處理技術(shù)的有效性和靈敏度”。機械系統和信號處理，第14卷，第3期，2000年。 8 Wenyi Wang�！笆褂霉舱窠庹{技術(shù)及早檢測齒輪齒裂紋”。機械系統和信號處理，第15卷，第5期，2001年。 9 Kiran Vernekar、Hemantha Kumar和K. V. Gangadharan�！盎谡駝�(dòng)分析和連續子波變換的齒輪故障檢測”。Procedia Materials Science，第5卷，2014年。 Pete Sopcik Pete Sopcik [pete.sopcik@analog.com]是ADI公司狀態(tài)監控部門(mén)的營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理。他負責為工業(yè)應用中實(shí)現狀態(tài)監控所需的傳感器、信號鏈和解決方案提供戰略支持。在此之前，Pete在A(yíng)DI公司的若干不同領(lǐng)域工作了11年，從集成高速轉換器和傳感器模塊的設計與開(kāi)發(fā)到系統級解決方案的項目管理，包括基于MEMS的慣性測量單元。他擁有佛羅里達大學(xué)電氣工程學(xué)士學(xué)位和威克森林大學(xué)工商管理碩士學(xué)位。 Dara O’Sullivan Dara O’Sullivan [dara.osullivan@analog.com]是ADI公司自動(dòng)化與能源業(yè)務(wù)部互連運動(dòng)和機器人團隊的系統應用經(jīng)理。其專(zhuān)長(cháng)領(lǐng)域是工業(yè)運動(dòng)控制應用的功率轉換、控制和監測。他擁有愛(ài)爾蘭科克大學(xué)工程學(xué)士、工程碩士和博士學(xué)位。自2001年起，他便從事研究、咨詢(xún)和工業(yè)領(lǐng)域的工業(yè)與可再生能源應用方面的工作。 |
