FAG滚动轴承的简单诊断

FAG滚动轴承的简单诊断 
使用FAG滚动轴承振动信号分析的故障诊断方法可分为两种：简单诊断方法和精确诊断方法。 
简单诊断的目的是预先判断列为诊断对象的滚动轴承是否有故障；  
精确诊断的目的是确定故障类别和在简单诊断中被认为失败的轴承原因。 
 1。FAG滚动轴承故障的简单标准 
在使用振动对滚动轴承进行简单诊断的过程中，通常需要将测得的振动值峰值，有效值等与预定值进行比较。判断标准，根据测得的振动值是否超过标准
确定FAG轴承是否故障，确定是否需要进一步的精度诊断。
因此，该标准非常重要。 
简单诊断滚动轴承的判断标准可大致分为以下三种：
＃ ## 1。绝对标准 
绝对标准是指用于判断振动测量值是否超过极限的绝对值。 
 2。相对标准 
相对判断标准是指轴承同一部分的周期性振动检测，并根据时间进行比较，基于FAG轴承的无故障振动值，基于将测得的振动值与参考振动值之比确定标准
。 
 3。类比标准 
类比判断标准是指在相同位置，相同位置，相同条件下对同一型号的多个轴承进行振动检测并与振动值进行比较的标准。  
应该注意，绝对判断标准是根据标准和规范中指定的检测方法建立的标准，因此需要注意在其适用的频率范围内，必须按照规定的方法进行振动检测。
不存在适用于所有轴承的绝对判断标准，因此通常将它们与绝对判断标准，相对判断标准和模拟判断标准结合使用，从而可以获得准确可靠的诊断结果。 
 2。振动信号的简单诊断方法 
 1。振幅值诊断方法 
这里所说的振幅值表示峰值Xp和平均值X是简单谐振半个周期内的平均值，是绝对值之后的平均值值处理以及轴承冲击振动的均方根有效值Xrms。 
这是最简单且最常用的诊断方法。通过将测得的振幅值与判断标准中给出的值进行比较来进行诊断。 
峰值反映了特定时间振幅的最大值，因此适用于故障诊断具有短暂的影响，例如表面点蚀损坏。
此外，在转速较低时（例如低于300r / min），峰值通常用于诊断。 
平均值的诊断作用基本上是与峰值相同。其优点是检测值比峰值更稳定，但通常用于更高的速度，例如300r / min或更高。 
 rms值是随时间平均的，因此，它适用于故障值（如磨损）随时间缓慢变化的故障诊断。 
 2。形状因素诊断
形状因数定义为峰均比Xp / X。
该值也是简单诊断滚动轴承的有效指标之一。
如图2所示，当Xp / X的值太大时，表明滚动轴承可能会有点腐蚀。当Xp / X较小时，可能会发生磨损。  
图2滚动轴承冲击振动的波峰因数 
 3。波峰因数诊断方法 
波峰因数定义为峰值与均方根之比XP / Xrms。
此值对滚动轴承的简单诊断的优点在于，它不受轴承尺寸，速度和负载的影响，也不受诸如传感器和放大器之类的初级和次级仪器的灵敏度变化的影响。
此值适用于点蚀故障的诊断。
通过监视XP / Xrms值随时间的变化趋势，可以较早地有效预测滚动轴承故障，并能反映出故障的发展趋势。
当滚动轴承无故障时，XP / Xrms是一个较小的稳定值；一旦轴承损坏，它将产生冲击信号，并且峰值振动值将显着增加，但是此时，rms值并未显着增加。
因此，XP / Xrms会增加；当断层继续扩大，并且峰值逐渐达到极限值时，均方根值开始增加，XP / Xrms逐渐减小，直到没有断层时恢复到该大小为止。 
 4。概率密度诊断方法 
无故障滚动轴承振幅的概率密度曲线是典型的正态分布曲线；并且一旦发生故障，概率密度曲线可能会出现偏斜或分散，如图3所示。  
图3滚动轴承的损坏 
 4。峰度系数诊断方法 
峰度β定义为归一化的四阶中心矩，即  
在公式中： 
 x-瞬时振幅 
-平均振幅；  
 px-概率密度；  
σ-标准偏差。 
对于振幅满足正态分布定律的无故障轴承，其峰度值约为3。
随着发生和发展对于断层，峰度值具有与波峰因数相似的趋势。
此方法的优点是它与轴承的速度，尺寸和负载无关，并且主要适合于点蚀的诊断。 
图4显示了轴承疲劳测试的结果。
在测试中的第74小时，轴承发生了疲劳失效，峰度系数从3增加到6 [图a]，而峰值[图b]和RMS值此时并未显着增加。
仅在故障明显恶化后才反映出峰值和RMS值。 
图中的虚线表示上述值在测试时的变化范围在800至2700 r / min的不同转速和0至11 kN的不同负载下执行。显然，峰度系数的变化范围最小，约为±8。
轴承的工作条件对其影响最小，即可靠性和一致性高。 
统计数据表明，使用峰度系数和RMS值来监视轴承滚动轴承的振动，故障诊断的成功率可以达到96％以上。