CN104964820A - 一种旋转机械断轴故障在线预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明针对现有技术的不足，提出了一种旋转机械断轴故障在线预测方法及装置，该方法基于机械旋转轴是一弹性体，在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况，也即分析转轴裂缝产生的情况，从而发现断轴故障的预兆。本发明与现有方法相比较，断轴故障的显示度明显提高，故障信息的信噪比明显提高，为断轴故障的预测提供了有效的保障。

Description

一种旋转机械断轴故障在线预测方法及装置

技术领域

本发明涉及一种旋转机械断轴故障检测方法，具体涉及一种被测转轴

在线运行状态轴局部出现裂缝现象，也即出现断轴预兆时的故障预测方法。

背景技术

机械旋转是目前机械传动的主要方式，断轴是机械旋转传动过程中出现的常见故障之一，断轴故障会对生产过程及设备安全、人生安全带来极大的影响，因此，断轴故障的检测发现是克服故障的最重要手段，公知的检测方法有离线检测法和在线检测法。其中离线检测法主要包括超声检测、射线检测和磁粉检测，离线检测必须使机械停止运行，即在检修维护期间才能进行，对于运行中断轴故障检测无能为力；常用的转轴裂纹在线检测方法主要包括声发射检测法和转轴振动检测法(包括轴的轴向、径向、切向振动的测量)，这些方法检测过程中的干扰因素较多，噪声大、信噪比低，给后期信号处理带来困难，也使故障检测带来困难，因此，至今没有实用的方法与系统。为此，提出了本测量方法。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种新的旋转机械断轴故障的预测方法。

一种旋转机械断轴故障在线预测方法，该方法基于机械旋转轴是一弹性体，在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况，也即分析转轴裂缝产生的情况，从而发现断轴故障的预兆。

所述的在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况的过程为：

当被测转轴承受绕轴线转动的外扭转力作用时，其横截面纵截面都会出现剪应力，导致被测转轴发生形变，绕被测转轴的轴线转过一角度，根据剪切胡克定律，在被测转轴的弹性范围内，剪切力与剪应变之间存在线性关系，由联立力学方程可知：

$\frac{M_x}{\mathrm{\θ}}={\mathrm{GI}}_P---\left(1\right)$

式中I_P＝∫_Aρ²dA为被测转轴横截面对其中心的极惯性矩，其中A为被测转轴的横截面面积；θ为单位长度相对扭转角；M_x为外加扭矩；ρ被测转轴的密度；定义被测转轴的扭转刚度为K＝GI_P，其中G为转轴的剪切弹性模量；

根据式(1)，当系统空载运行时，被测转轴承担的负载转矩为零，被测转轴的剪切力与剪应变接近于零，也即单位长度相对扭转角θ接近于零；当负载增加，则轴的剪切力与剪应变增加，因而单位长度相对扭转角θ增大，通过测量被测轴两端的相对扭转角的差Δθ，在转轴的弹性范围内，其Δθ与外加扭矩M_x成线性关系，也即Δθ的大小反映了负载转矩M_x的大小，系统中被测转轴通过刚性联接轴器、转矩传感器接机械负载；该转矩传感器的转矩输出值与负载转矩M_x相对应；如果对于某一负载M_x，设与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A，转矩传感器的输出值为B，对于另一负载M_x ^,，与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A^,，转矩传感器的输出值为B^,，如被测转轴在转轴的弹性范围内，则可知：

如被测转轴某部位出现裂缝，则出现裂缝的部位其轴剖面有效面积变小，因此，轴的扭转刚度变小，在同一负载转矩的作用下，转矩传感器的输出仍对应于该负载转矩B^,，即输出值不变，而被测轴产生的Δθ变大，而对应的输出变成A^,,，此时，两者的比：

$\frac{A^{,,}}{B^{,}}>\frac{A^{,}}{B^{,}}---\left(3\right)$

所以，可以通过比较被测转轴的Δθ输出A与转矩传感器的输出值B的目前运行值的比及历史正常运行值的比，就能判断是否出现转轴裂缝故障，如运行值的比与历史正常运行值的比相同，则可判断运行正常，如运行值的比与历史正常运行值的比变化，则可判断出现故障，甚至可以通过变化值的大小来判别故障的严重程度。

一种旋转机械断轴故障在线预测装置，该装置包括左刚性联轴器、左检测单元、右检测单元、右刚性联轴器和转轴传感器；

动力源通过左刚性联轴器与被测转轴的一端连接，被测转轴的另一端通过右刚性联接轴器、转矩传感器接机械负载；被测转轴的左端设有左检测单元、被测转轴的右端设有右检测单元。

所述的左检测单元为由左激光反射式传感器和设置在被测转轴上的左分刻度反光膜组成，右检测单元由右激光反射式传感器和设置在被测转轴上的右分刻度反光膜组成。

所述的左检测单元为由左光电传感器和设置在被测转轴上的左圆光栅组成，右检测单元为由右光电传感器和设置在被测转轴上的右圆光栅组成。

所述的左检测单元为由左涡流传感器和设置在被测转轴上的左侧齿轮组成，右检测单元为由右涡流传感器和设置在被测转轴上的右侧齿轮组成。

所述的左检测单元为由左电磁感应传感器和设置在被测转轴上的左侧齿轮组成，右检测单元为由右电磁感应传感器和设置在被测转轴上的右侧齿轮组成。

有益效果：在本发明中，由于在被测轴的两端安装了测量转轴应变旋转角的传感器，因此，可以通过测得的转轴两端的转轴应变角度变化量来反映传递转矩的变化情况，另外，由于在系统中安装了转矩传感器，因转矩传感器感受到的转矩与被测轴所传递的转矩相同，因而可以通过被测轴的Δθ输出A与转矩传感器的输出值B的不同负载时的目前运行值的比及历史正常运行值的比，来分析判断被测轴的刚度的变化情况，从而分析判断被测轴可能存在的断轴故障预兆。此方法与现有方法相比较，断轴故障的显示度明显提高，故障信息的信噪比明显提高，为断轴故障的预测提供了有效的保障。

附图说明

图1基于反光膜--激光反射传感器系统的转轴断轴故障预测系统；

图2基于圆光栅--光电传感器系统的转轴断轴故障预测系统；

图3基于齿轮接近式电磁感应系统的转轴断轴故障预测系统；

图4A为齿轮与涡轮传感器配合检测示意图；

图4B为齿轮与电磁感应传感器的配合检测示意图；

图5被测轴两端Δθ检测信号处理原理图。

具体实施方式

一种旋转机械断轴故障在线预测方法，该方法基于机械旋转轴是一弹性体，在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况，也即分析转轴裂缝产生的情况，从而发现断轴故障的预兆。

所述的在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况的过程为：

如图5所示，当被测转轴承受绕轴线转动的外扭转力作用时，其横截面纵截面都会出现剪应力，导致被测转轴发生形变，绕被测转轴的轴线转过一角度，根据剪切胡克定律，在被测转轴的弹性范围内，剪切力与剪应变之间存在线性关系，由联立力学方程可知：

$\frac{M_x}{\mathrm{\θ}}={\mathrm{GI}}_P---\left(1\right)$

式中I_P＝∫_Aρ²dA为被测转轴横截面对其中心的极惯性矩，其中A为被测转轴的横截面面积；θ为单位长度相对扭转角；M_x为外加扭矩；ρ被测转轴的密度；定义被测转轴的扭转刚度为K＝GI_P，其中G为转轴的剪切弹性模量；

根据式(1)，当系统空载运行时，被测转轴承担的负载转矩为零，被测转轴的剪切力与剪应变接近于零，也即单位长度相对扭转角θ接近于零；当负载增加，则轴的剪切力与剪应变增加，因而单位长度相对扭转角θ增大，通过测量被测轴两端的相对扭转角的差Δθ，在转轴的弹性范围内，其Δθ与外加扭矩M_x成线性关系，也即Δθ的大小反映了负载转矩M_x的大小，系统中被测转轴通过刚性联接轴器、转矩传感器接机械负载；该转矩传感器的转矩输出值与负载转矩M_x相对应；如果对于某一负载M_x，设与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A，转矩传感器的输出值为B，对于另一负载M_x ^,，与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A^,，转矩传感器的输出值为B^,，如被测转轴在转轴的弹性范围内，则可知：

如被测转轴某部位出现裂缝，则出现裂缝的部位其轴剖面有效面积变小，因此，轴的扭转刚度变小，在同一负载转矩的作用下，转矩传感器的输出仍对应于该负载转矩B^,，即输出值不变，而被测轴产生的Δθ变大，而对应的输出变成A^,,，此时，两者的比：

$\frac{A^{,,}}{B^{,}}>\frac{A^{,}}{B^{,}}---\left(3\right)$

所以，可以通过比较被测转轴的Δθ输出A与转矩传感器的输出值B的目前运行值的比及历史正常运行值的比，就能判断是否出现转轴裂缝故障，如运行值的比与历史正常运行值的比相同，则可判断运行正常，如运行值的比与历史正常运行值的比变化，则可判断出现故障，甚至可以通过变化值的大小来判别故障的严重程度。

如图1所示，一种旋转机械断轴故障在线预测装置，该装置包括左刚性联轴器2、左检测单元、右检测单元、右刚性联轴器8和转轴传感器9；

动力源1通过左刚性联轴器2与被测转轴5的一端连接，被测转轴5的另一端通过右刚性联接轴器8、转矩传感器9接机械负载10；被测转轴5的左端设有左检测单元、被测转轴5的右端设有右检测单元。

所述的左检测单元为由左激光反射式传感器4和设置在被测转轴上的左分刻度反光膜3组成，右检测单元由右激光反射式传感器5和设置在被测转轴上的右分刻度反光膜6组成。

如图2所示，所述的左检测单元为由左光电传感器12和设置在被测转轴上的左圆光栅11组成，右检测单元为由右光电传感器13和设置在被测转轴上的右圆光栅14组成。

如图3、图4A所示，所述的左检测单元为由左涡流传感器16和设置在被测转轴上的左侧齿轮15组成，右检测单元为由右涡流传感器17和设置在被测转轴上的右侧齿轮18组成。

如图3、图4B所示，所述的左检测单元为由左电磁感应传感器16和设置在被测转轴上的左侧齿轮15组成，右检测单元为由右电磁感应传感器17和设置在被测转轴上的右侧齿轮18组成。

Claims (7)

1.一种旋转机械断轴故障在线预测方法，其特征在于：该方法基于机械旋转轴是一弹性体，在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况，也即分析转轴裂缝产生的情况，从而发现断轴故障的预兆。

2.根据权利要求1所述的一种旋转机械断轴故障在线预测方法，其特征在于：所述的在转矩的传递过程中所产生的剪应变与轴扭转刚度的关系，通过测量被测转轴的传递转矩与应变量的关系来分析判断扭转刚度变化的情况的过程为：

当被测转轴承受绕轴线转动的外扭转力作用时，其横截面纵截面都会出现剪应力，导致被测转轴发生形变，绕被测转轴的轴线转过一角度，根据剪切胡克定律，在被测转轴的弹性范围内，剪切力与剪应变之间存在线性关系，由联立力学方程可知：

$\frac{M_x}{\mathrm{\θ}}={\mathrm{GI}}_P---\left(1\right)$

式中I_P＝∫_Aρ²dA为被测转轴横截面对其中心的极惯性矩，其中A为被测转轴的横截面面积；θ为单位长度相对扭转角；M_x为外加扭矩；ρ被测转轴的密度；定义被测转轴的扭转刚度为K＝GI_P，其中G为转轴的剪切弹性模量；

根据式(1)，当系统空载运行时，被测转轴承担的负载转矩为零，被测转轴的剪切力与剪应变接近于零，也即单位长度相对扭转角θ接近于零；当负载增加，则轴的剪切力与剪应变增加，因而单位长度相对扭转角θ增大，通过测量被测轴两端的相对扭转角的差Δθ，在转轴的弹性范围内，其Δθ与外加扭矩M_x成线性关系，也即Δθ的大小反映了负载转矩M_x的大小，系统中被测转轴通过刚性联接轴器、转矩传感器接机械负载；该转矩传感器的转矩输出值与负载转矩M_x相对应；如果对于某一负载M_x，设与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A，转矩传感器的输出值为B，对于另一负载M_x ^,，与被测转轴的Δθ对应的输出物理量为A^,，转矩传感器的输出值为B^,，如被测转轴在转轴的弹性范围内，则可知：

如被测转轴某部位出现裂缝，则出现裂缝的部位其轴剖面有效面积变小，因此，轴的扭转刚度变小，在同一负载转矩的作用下，转矩传感器的输出仍对应于该负载转矩B^,，即输出值不变，而被测轴产生的Δθ变大，而对应的输出变成A^,,，此时，两者的比：

$\frac{A^{,,}}{B^{,}}>\frac{A^{,}}{B^{,}}---\left(3\right)$

所以，可以通过比较被测转轴的Δθ输出A与转矩传感器的输出值B的目前运行值的比及历史正常运行值的比，就能判断是否出现转轴裂缝故障，如运行值的比与历史正常运行值的比相同，则可判断运行正常，如运行值的比与历史正常运行值的比变化，则可判断出现故障。

3.一种旋转机械断轴故障在线预测装置，其特征在于：该装置包括左刚性联轴器、左检测单元、右检测单元、右刚性联轴器和转轴传感器；

动力源通过左刚性联轴器与被测转轴的一端连接，被测转轴的另一端通过右刚性联接轴器、转矩传感器接机械负载；被测转轴的左端设有左检测单元、被测转轴的右端设有右检测单元。

4.根据权利要求3所述的一种旋转机械断轴故障在线预测装置，其特征在于：所述的左检测单元为由左激光反射式传感器和设置在被测转轴上的左分刻度反光膜组成，右检测单元由右激光反射式传感器和设置在被测转轴上的右分刻度反光膜组成。

5.根据权利要求3所述的一种旋转机械断轴故障在线预测装置，其特征在于：所述的左检测单元为由左光电传感器和设置在被测转轴上的左圆光栅组成，右检测单元为由右光电传感器和设置在被测转轴上的右圆光栅组成。

6.根据权利要求3所述的一种旋转机械断轴故障在线预测装置，其特征在于：所述的左检测单元为由左涡流传感器和设置在被测转轴上的左侧齿轮组成，右检测单元为由右涡流传感器和设置在被测转轴上的右侧齿轮组成。

7.根据权利要求3所述的一种旋转机械断轴故障在线预测装置，其特征在于：所述的左检测单元为由左电磁感应传感器和设置在被测转轴上的左侧齿轮组成，右检测单元为由右电磁感应传感器和设置在被测转轴上的右侧齿轮组成。