CN1659427A - 滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置 - Google Patents

滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置，通过使用加速度传感器的共振频带信号或者高频信号，来廉价地检测对滚动轴承寿命有很大影响的润滑剂中的杂质的混入或者润滑剂的劣化状态，以检测的杂质的状态、润滑剂的状态为依据，早期地高精度地推断滚动轴承的寿命。该方法包括：通过实验装置来采集滚动轴承(3)中的杂质混入状态或者润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据采集步骤；就被装备于旋转机器(1、2)的被诊断滚动轴承(3)而言，使用加速度传感器(4)求出振动信号，测定可以进行最高灵敏度检测的共振频带信号或者高频信号的测定步骤；使用通过测定步骤求出的测定值与通过基础数据采集步骤求出的数据，推断被诊断滚动轴承(3)的杂质混入状态与润滑剂劣化状态，从而算出被诊断滚动轴承(3)的剩余寿命的判定步骤。

Description

滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置
技术领域
本发明涉及推断被装备于泵、风扇等旋转机器上的滚动轴承的剩余寿命的滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置。
背景技术
滚动轴承被广泛地使用于机器的旋转部分，一旦这些滚动轴承发生异常状况的话，就会产生机械设备停止运转等各种问题。一般地，滚动轴承精度高，在适当的使用条件下，可以长时间地使用至产生因反复疲劳而导致的疲劳破坏为止。但是，其寿命因使用条件、环境而异，即使是相同的机器、轴承，寿命也可能不同。
由于不适当的润滑剂或者旋转轴的校正不当、滚动轴承的不恰当组装等而作用有压力的力学状态都可能导致滚动轴承的预期外的故障。作为滚动轴承的故障原因来说，大半是因为杂质的混入、润滑剂的劣化等不适当的润滑引起的。作为滚动轴承的剩余寿命诊断方法来说，提出了各种各样的方法。例如，有使用加速度传感器测定轴承的振动，该轴承振动值如果超出容许值的话则发出警报的方法。有通过轴承振动的频率的分析来推断其故障原因的方法。有通过预测轴承振动值的增加趋势来预知其寿命的方法。另外，也提出了冲击脉冲法和AE(Acoustic Emission声发射)法等。
轴承振动值的增加趋势预测法是被使用得最多的预测方法。它是以直线或者二次曲线、指数曲线预测轴承的加速度振动的增加趋势，并用达到事先设定的容许振动值的剩余时间进行预测的方法。
冲击脉冲法是使用冲击脉冲(过度的压缩波)进行滚动轴承的故障的早期发现、诊断润滑剂的劣化状态的诊断方法。一般地，在滚动轴承的滚动体(滚子)与滚道接触的瞬间，产生固有振动，在材质内施加局部的巨大的压力，该压力在材质内引起[压力波]。在该接触面存在不规则的凹凸的话，则在接触的瞬间就会发生很多的不规则的压力波。这些各个压力波被称为过度的压缩波(冲击脉冲)，它以超音波的形式从接触点，通过轴承、轴承箱内部被放射扩散。因而，通过检修该冲击脉冲的发生状态来诊断轴承的润滑剂膜的厚度或者损伤的程度，从而来诊断润滑剂的劣化状态，确定润滑剂补给时期。
AE法是使用比加速度频率还要高的AE信号，进行滚动轴承的故障的早期发现、诊断剩余寿命的方法。该AE法是在物体变形或者被破坏时利用AE信号的诊断方法，所述AE信号是被蓄积到变形或者被破坏之时的应变能转变为声音并传播的现象。该AE信号是材料内部的弹性能量被释放时的弹性波的传播，它不一定只是在破坏的时候产生，在材料的结晶构造发生转位重排或者变态的时候也产生。就旋转该AE信号的滚动轴承而言，使用AE传感器进行信号处理，观察AE波的发生频率，进行该滚动轴承的诊断。
使用这样的诊断方法，来预知滚动轴承的预期外的故障于未然，提前预测该轴承的更换时期。因此，使发现轴承的异常状况之前的[无事故寿命]与达到轴承的烧结、破损的[事故发生寿命]明确，来预测从其无事故寿命到事故发生寿命的期间，即剩余寿命。进行旋转机器的异常状况的有无的判定和原因的推断，来判定异常状况的程度，决定滚动轴承的修理时刻。在最常使用的加速度振动的统计预测中，把直至寿命预测时刻的振动值作为参数，曲线回归至二次曲线或者指数函数，求出直至到达可容许振动值的期间作为剩余寿命。又，在冲击脉冲法中，通过冲击脉冲的发生频率来推断润滑剂的劣化状态，确定润滑剂的补给时期。又，AE法的推断剩余寿命的方法与加速度振动的统计预测一样。
但是，在上述的现有的诊断方法中，难以设定可容许的振动值，且随着该值的不同设定，剩余寿命的变化大，所以精度高的剩余寿命的预测是困难的。又，振动开始增加的时候，因为已经是轴承寿命的末期，所以制定长期的保养计划是困难的，又即使预测出寿命也来不及进行维修。因此，实际上，尽管对于真正的寿命来说还有足够充裕的时间，但是多数情况下都是早期地更换该滚动轴承。又，因为这样的剩余寿命诊断精度低，所以在实际的发电厂或者工厂等中，不能延长轴承的检修周期，不得不采集每隔数年就更换全部轴承的所谓定期检修这一保养体制。这样的话就存在了不能削减理应不该花费的成本、不能节省人力的问题。
又，上述的现有的冲击脉冲法对于润滑剂的劣化状态来说，虽然能检测早期的劣化、诊断润滑剂的补给时期，但是存在不能从现在的状态正确地诊断出剩余寿命的问题。
更进一步地，上述的现有的AE法，虽然可以进行比使用加速度的上述的统计方法更早期的诊断，但是在该诊断中所使用的AE(AcousticEmission)传感器以及信号处理回路的价格高，又，因为AE波很微妙，所以容易带来周边噪音的问题。
本发明为了解决这些问题而提出。即，本发明的目的在于提供一种滚动轴承的剩余寿命诊断方法及其剩余寿命诊断装置，该滚动轴承的剩余寿命诊断方法通过使用加速度传感器的共振频带信号或者高频信号，能廉价地检测对滚动轴承的寿命有很大影响的润滑剂中的杂质的混入或者润滑剂的劣化状态，以检测的杂质的状态、润滑剂的状态为依据，早期地高精度地推断滚动轴承的寿命。
发明内容
根据本发明的剩余寿命诊断方法，提供一种滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于，包括：通过实验装置来采集滚动轴承3中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的关系，以及润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据采集步骤；对于被装备于泵、风扇等的旋转机器1、2的被诊断滚动轴承3，使用加速度传感器4求出振动信号并测定可以进行最高灵敏度检测的共振频带信号或者加速度的高频信号区域的测定步骤；使用通过前述的测定步骤求出的测定值与以前述的基础数据采集步骤求出的数据，推断前述的被诊断滚动轴承3的杂质混入状态与润滑剂的劣化状态，算出该被诊断滚动轴承3的剩余寿命的判定步骤。
在前述的基础数据采集步骤中，为了模拟杂质混入状态，在前述的滚动轴承3的滚动面上发生压痕，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。为了模拟杂质混入状态，在前述的滚动轴承3的滚动面上发生压痕，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。又，作为模拟杂质混入状态的其他的方法来说，在前述的滚动轴承3的润滑剂中混入异物，改变该异物的量或者尺寸，或者硬度，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。为了模拟润滑剂的劣化状态，减少前述的滚动轴承3的润滑剂量，测定润滑剂的劣化状态与轴承振动·寿命的关系。又，作为模拟润滑剂的劣化状态的其他的方法来说，使前述的滚动轴承3的润滑剂氧化劣化，在该润滑剂中混入水，测定润滑剂的劣化状态与轴承振动·寿命的关系。
以加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来求出前述的基础数据采集步骤中的杂质混入状态与振动·寿命的关系。或者，以加速度传感器4的高频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的杂质混入状态与振动·寿命的关系。
以加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系。或者，以加速度传感器4的高频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系。
前述的测定步骤通过加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号，来测定杂质混入状态、因杂质混入而导致的压痕的发生，更进一步地，测定因杂质混入而导致的压痕的尺寸。或者，前述的测定步骤通过加速度传感器4的高频带的振动信号，来测定杂质混入状态、因杂质混入而导致的压痕的发生，更进一步地，测定因杂质混入而导致的压痕的尺寸。
前述的测定步骤通过加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号，来测定润滑剂的劣化状态。或者，前述的测定步骤通过加速度传感器4的高频带的振动信号，来测定润滑剂的劣化状态。
前述的诊断步骤通过加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号，来推断杂质混入状态、因杂质混入而导致的压痕、或者因杂质混入而导致的压痕的尺寸以及算出剩余寿命。或者，前述的诊断步骤通过加速度传感器4的高频带的振动信号，来推断杂质混入状态、因杂质混入而导致的压痕、或者因杂质混入而导致的压痕的尺寸以及算出剩余寿命。
以加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号或者加速度传感器4的高频带的振动信号推断前述的判定步骤中的润滑剂的劣化状态以及算出剩余寿命。
在前述的判定步骤中，优选地使用与事先测定的被诊断滚动轴承3的正常状态的轴承载荷、旋转速度、运转时间以及滚动轴承的代号有关的数据。
前述的判定步骤使用以前述的测定步骤求出的数据以及事先测定的被诊断滚动轴承3的正常状态的振动数据，通过算出加速度的低频振动信号的增加趋势，来判定前述的被诊断滚动轴承3是处于劣化初期还是末期状态。
前述的判定步骤使用以前述的测定步骤求出的被诊断滚动轴承3的加速度传感器4的共振频带信号，或者高频带信号，以及事先测定的被诊断滚动轴承3的正常时的振动数据，判定前述的被诊断滚动轴承3是处于正常的劣化过程、杂质混入过程、还是润滑剂的劣化过程。
在将前述的被诊断滚动轴承3中杂质没有混入、润滑剂也没有处于劣化状态的轴承状态判定为正常的劣化过程的情况下，算出额定寿命作为其剩余寿命。接着，在判定为杂质混入前述的被诊断滚动轴承3中、轴承状态是处于劣化初期的情况下，通过前述的基础数据采集步骤中的振动数据，来推断混入的杂质的尺寸，算出其剩余寿命。又，在判定为前述的被诊断滚动轴承3的润滑剂劣化、轴承状态是处于劣化初期的情况下，通过前述的基础数据采集步骤中的振动数据，来推断前述的润滑剂的劣化状态，算出其剩余寿命。
最后，在判定为劣化末期的情况下，基于从前述的加速度的低频带振动的增加趋势以及从杂质混入或者润滑剂的劣化开始到劣化末期的时间算出剩余寿命。
在上述构成的诊断方法中，在基础数据采集步骤中，就因事先杂质的混入或者润滑剂的劣化而导致的润滑劣化的时候的滚动轴承上的压痕的形成状态而言，就其加速度与杂质混入状态的关系、加速度与润滑剂状态的关系而言，取得通过实验装置而采集的基础数据。在测定步骤中，就被装备于旋转机器1、2的要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3而言，使用加速度传感器4求出振动信号，测定可以进行最高灵敏度检测的共振频带信号或者高频信号。接着，在判定步骤中，使用通过测定步骤求出的测定值与以前述的基础数据采集步骤求出的数据，以及与事先测定的被诊断滚动轴承3的正常状态的轴承载荷、旋转速度、运转时间以及滚动轴承的代号有关系的数据，推断前述的被诊断滚动轴承3的杂质混入状态、润滑剂的劣化状态，算出被诊断滚动轴承3的剩余寿命。
在使用该判定步骤之际，首先，通过算出振动的增加趋势来判定前述的被诊断滚动轴承3是处于劣化初期还是末期状态。
在判定为劣化初期时，更进一步地做如下的判定。首先，使用以前述的测定步骤求出的被诊断滚动轴承3的加速度传感器4的共振频带信号、或者高频带信号、以及事先测定的被诊断滚动轴承3的正常时的振动数据，判定前述的被诊断滚动轴承3是处于正常的劣化过程、杂质混入过程、还是润滑剂的劣化过程。
在判定为杂质未混入被诊断滚动轴承3中、润滑剂也未处于劣化状态，即虽然处于劣化初期，但是轴承状态正常的情况下，算出额定寿命作为其剩余寿命。接着，在判定为杂质混入被诊断滚动轴承3中，处于劣化初期状态的情况下，通过前述的基础数据采集步骤中的振动数据，来推断混入的杂质的尺寸，算出其剩余寿命。更进一步地，在前述的被诊断滚动轴承3的润滑剂劣化的情况下，判定轴承状态是处于劣化初期，通过前述的数据采集步骤中的振动数据，来推断前述的润滑剂的劣化，算出其剩余寿命。
最后，在判定为劣化末期时，基于前述的加速度的低频带振动的增加趋势算出剩余寿命。这时，在本发明的诊断方法中，不只是预测振动的增加趋势，还能通过观测从杂质或者润滑剂的劣化开始至加速度的急速增加的经过时间，来算出精度更高的剩余寿命。
这样，本发明通过在旋转机器1、2的运转中推断该滚动轴承3的寿命，来确定更换时期，可以更有效率地保养机器1、2。例如，就发电厂中的旋转机器1、2而言，能容易地制定出避开运转率高的夏季，在秋季实施该滚动轴承3的更换的计划，达到有效率地保养旋转机器1、2的目的。又，对于因为现有的剩余寿命诊断方法的精度不足，所以不得不进行定期检修的旋转机器来说，因为可以进行早期的剩余寿命诊断，所以检修周期的长期化、劣化数据的采集变得容易，可以期待有效率地进行从现有的定期检修体制到对应于机器而进行保养的状态基准保养的变更。
根据本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断装置，提供一种滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于，备有：测定与要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3有关的振动信号的加速度传感器4；转换以该加速度传感器4求出的数据的模/数转换器5；在以该模/数转换器5转换的振动信号中，提取可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号或者高频信号的特征量提取部6；对记录滚动轴承3中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的的关系、润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据、在被装备于泵、风扇等的旋转机器1、2的被诊断滚动轴承3的正常状态时采集的振动数据、以及与轴承载荷、旋转速度、运转时间和滚动轴承的代号有关的数据进行保存的测定结果数据库7；通过使用被存储于测定结果数据库7中的数据，基于以前述的特征量提取部6提取的前述的被诊断滚动轴承3的振动信号，来判定前述的被诊断滚动轴承3的杂质的混入与润滑剂的劣化状态，诊断其剩余寿命的剩余寿命诊断部8；显示该剩余寿命诊断部8的结果的诊断结果显示部9。
在上述构成的剩余寿命诊断装置中，通过使用加速度传感器4的共振频带信号或者高频信号，能廉价地检测润滑剂中的杂质的混入或者润滑剂的劣化状态，以检测的杂质的状态、润滑剂的状态为依据，早期地、高精度地推断滚动轴承3的寿命。
更进一步地，优选地备有基于前述的剩余寿命诊断部8的诊断结果，输出前述的被诊断滚动轴承3的下一次的检修时间表与诊断结果的报告的检修时间表·诊断报告输出部10。前述的检修时间表·诊断报告输出部10是打印机12或者监视器。
这样，本发明通过在旋转机器1、2的运转中推断该滚动轴承3的寿命，在检修时间表·诊断报告输出部10中确定更换周期或者更换时期，可以更有效率地保养机器。例如，就发电厂中的旋转机器1、2而言，能容易地制定出避开运转率高的夏季，在秋季实施该滚动轴承3的更换的计划。又，对于现有的不得不进行定期检修的设备来说，因为可以进行早期的剩余寿命诊断，所以检修周期的长期化、劣化数据的采集变得容易，可以有效率地进行从现有的定期检修体制到对应于机器的状态而进行保养的状态基准的保养体制的变更。
更进一步地，备有把前述的波形数据与诊断结果连接到互联网络上的传送用调制解调器11。以此，可以在遥远地方只采集振动数据，而在另外的遥远地方诊断规定的滚动轴承3的剩余寿命，又，还可以容易地进行诊断结果的管理。
附图说明
图1是表示本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断方法的方框图。
图2是表示在剩余寿命诊断方法中被装备于成为诊断对象的电动机与旋转机器的滚动轴承的一个例子的剖视图。
图3是表示滚动轴承的剩余寿命诊断方法的流程图。
图4是表示图3的流程图中的A部分(判定步骤中的剩余寿命诊断准备阶段)的流程图。
图5是表示图3的流程图中的B部分(测定步骤)的流程图。
图6是表示图3的流程图中的C部分(判定步骤中的剩余寿命诊断阶段)的流程图。
图7是表示使用加速度共振频带的振动信号来检测压痕的图表。
图8是表示使用加速度高频带的振动信号来推断压痕尺寸的图表。
图9是表示涉及压痕尺寸与寿命的关系的图表。
图10是表示润滑剂膜压与寿命的关系的图表。
图11是表示本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断装置的构成方框图。
具体实施方式
以下，参照附图来说明本发明的优选实施方式。
图1是表示本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断方法的方框图。图2是表示在剩余寿命诊断方法中被装备于成为诊断对象的电动机与旋转机器的滚动轴承的一个例子的剖视图。图3是表示滚动轴承的剩余寿命诊断方法的流程图。图4是表示图3的流程图中的A部分(判定步骤中的剩余寿命诊断准备阶段)的流程图。图5是表示图3的流程图中的B部分(测定步骤)的流程图。图6是表示图3的流程图中的C部分(判定步骤中的剩余寿命诊断阶段)的流程图。
本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断方法包括：事先在实验机上采集杂质混入状态·润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系的基础数据采集步、测定被装备于泵、风扇等旋转机器1或者电动机2等旋转机构部分的要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3的共振频带信号或者高频信号的测定步骤、判定被诊断滚动轴承3的剩余寿命的判定步骤构成。
在基础数据采集步骤中，为了模拟杂质混入，直接在分解的轴承的滚动面上作出伤痕，在轴承上生成压痕，又为了模拟润滑剂的劣化状态，使用减少了润滑剂的轴承在轴承载荷试验机上进行试验，采集基础数据。又，作为其他的模拟杂质混入的方法来说，有在润滑机中混入成为杂质的替代物的异物，改变混入的异物的量与大小，改变混入的异物的硬度的方法等。同样地，作为模拟润滑剂的劣化的方法来说，有使用氧化劣化的润滑剂或混入水的方法等。
在该基础数据采集步骤中，就因事先杂质的混入或者润滑剂的劣化而导致润滑劣化的时候的滚动轴承3上的压痕的形成状态而言，取得关于其加速度与压痕的大小的关系的数据。滚动轴承3的主要的劣化方式有内部起点型剥离与表面起点型剥离2种劣化模式。该内部起点型剥离为：滚动要素滚动面所承接的反复应力集中于滚动面表层下，剥离从滚动面内部开始发生。表面起点型剥离为：因润滑剂中的杂质等的异物的混入而导致在滚动面表面产生伤痕，剥离从滚动面表面开始发生。轴承本来的寿命是内部起点型剥离模式中的寿命，通过近年来的材料技术的进步，该寿命已经被延长到轴承的额定寿命的数倍～数十倍。另一方面，因润滑剂中的异物混入等而导致的表面起点型剥离方式的寿命显著地缩短为内部起点型剥离的寿命的数分之一至数十分之一。
这样，滚动轴承3就拥有多样的劣化方式，考虑这些劣化方式·破坏机理在轴承的剩余寿命诊断中是非常重要的。因而，在本发明中，为了考虑这样的滚动轴承3的劣化方式，诊断比现有的剩余寿命可以更早期地诊断的、且更高精度的剩余寿命，前提是使用基础数据采集步骤。
就被装备于旋转机器1、2的要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3而言，采集判定步骤中的剩余寿命诊断准备阶段与测定步骤。在剩余寿命诊断准备阶段，就被诊断滚动轴承3而言，收集与轴承载荷、旋转速度、运转时间以及轴承代号有关的数据以及使用加速度传感器4收集正常时的振动数据。在测定步骤中，就运转中的被诊断滚动轴承3而言，使用加速度传感器4求出振动信号，测定可以进行最高灵敏度检测的共振频带信号或者高频带信号。
使用这些以基础数据采集步骤以及剩余寿命诊断准备阶段求出的数据，推断被诊断滚动轴承3是处于劣化初期还是末期状态。在该剩余寿命诊断阶段中，通过算出振动的增加趋势，来判定该被诊断滚动轴承3是处于劣化初期还是末期状态。
就该剩余寿命诊断阶段的结果而言，在被诊断滚动轴承3推断为是处于劣化初期的时候，进行如下的判定。
首先，使用以测定步骤求出的被诊断滚动轴承3的加速度传感器的共振频带信号或者高频带信号、以及在剩余寿命诊断准备阶段中测定的被诊断滚动轴承3的正常时的振动数据，判定被诊断滚动轴承3是处于正常的劣化过程、杂质混入过程、还是润滑油劣化过程。
判定杂质未混入被诊断滚动轴承3中、润滑剂也未处于劣化状态的轴承状态是处于正常的劣化过程，算出额定寿命作为其剩余寿命。就额定寿命而言，一般通过数1那样的计算式来处理。
额定寿命 L 10 = 10 6 60 n [ C P ] p - - - ( 1 )
其中，L10：基本额定寿命(h)
      n：转速(rpm)
      C：基本额定动载荷(N or kgf)
      P：当量动载荷(N or kgf)
      p：若为球轴承，则p＝3
         若为滚子轴承，则p＝10/3
接着，在诊断为杂质混入被诊断滚动轴承3、轴承状态是处于劣化初期的情况下，通过基础数据采集步骤中的振动数据，来推断混入的杂质的尺寸，算出其剩余寿命。
更进一步地，在诊断为被诊断滚动轴承3的润滑剂劣化、轴承状态是处于劣化初期的情况下，通过基础数据采集步骤中的振动数据，来推断润滑剂的劣化，算出其剩余寿命。
最后，在诊断为劣化末期的时候，基于从前述的加速度的低频带振动的增加趋势以及从杂质混入或者润滑剂的劣化到劣化末期的时间，算出剩余寿命。这样的话，在本发明的诊断方法中，通过从杂质的混入到加速度的急速增加的经过时间的观测等，就能算出精度更高的剩余寿命。
这样，本发明通过推断在旋转机器1、2的运转中其滚动轴承3的寿命，来确定更换时期，可以更有效率地保养旋转机器1、2。例如，就发电厂中的旋转机器1、2而言，能容易地制定出避开运转率高的夏季、在秋季实施该滚动轴承3的更换的计划。
图7是模拟杂质混入而得到的压痕尺寸与加速度传感器的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号的关系的图表。
在本发明中，以加速度传感器4的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来进行基础数据采集步骤以及测定步骤以及判定步骤中对因杂质混入而导致的压痕的发生的检测。又，能以加速度传感器4的高频带的振动信号求出压痕的尺寸。由图可知，与压痕尺寸为0μm的正常时比较，发生压痕的话，则20kHz～40kHz频段附近的加速度共振频带的振动信号变得非常大，压痕的发生能容易地检测。
图8是模拟杂质混入而得到的压痕的尺寸与加速度传感器的高频带的振动信号的关系的图表。
如图所示，可知随着压痕尺寸从0mm增加，5kHz～20kHz频段附近的加速度高频带的振动信号成比例地变大，能容易地推断压痕的尺寸。
图9是表示发生的压痕对滚动轴承寿命的影响的图表。
把正常的滚动轴承的寿命作为相对寿命1(把额定寿命作为相对寿命1)的话，则划有压痕的轴承的寿命比它短很多，也可能只有额定寿命的1/100以下。又，可以知道被诊断滚动轴承3没有例外地以压痕为起点而剥离，轴承寿命的离散非常的小。本发明的判定步骤通过这样的压痕尺寸与寿命的关系而进行推断。
图10是表示润滑剂膜压与寿命的关系的图表。
就被诊断滚动轴承3的寿命而言，油膜参数小于3的话，则相对寿命急剧地降低到2.5以下，相对寿命也可能只有0.2左右。寿命这样急剧地降低是因轨道面与滚动面的油膜压断裂而产生的金属接触导致的。本发明的判定步骤与杂质混入状态中的滚动轴承3的剩余寿命诊断一样，使用加速度传感器4的最高灵敏度的共振频带信号，或者高频带信号，推断润滑剂的劣化状态(油膜参数)，诊断润滑剂的劣化状态中的剩余寿命。
图11是表示滚动轴承的剩余寿命诊断装置的构成方框图。
滚动轴承的剩余寿命诊断装置备有加速度传感器4、模/数转换器5、特征量提取部6、测定结果数据库7、剩余寿命诊断部8、诊断结果显示部9、检修时间表·诊断报告输出部10、传送用调制解调器11。
模/数转换器5将通过加速度传感器4求出的前述要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3的数据进行转换。特征量提取部6在以该模/数转换器5转换的振动信号中，提取可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号。
测定结果数据库7如上所述，收集、保存下列数据：事先在实验机上采集杂质混入状态·润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系的基础数据；与被装备于泵、风扇等的旋转机器1或者电动机2等的旋转机构部分的要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承3的轴承载荷、旋转速度、运转时间以及滚动轴承的代号有关的数据；以及被诊断滚动轴承3的正常时的振动数据。
剩余寿命诊断部8通过使用被存储于该测定结果数据库7的数据，基于以特征量提取部6提取的被诊断滚动轴承3的振动信号，来判定被诊断滚动轴承3的杂质的混入与润滑剂的劣化状态，诊断其剩余寿命。
诊断结果显示部9显示剩余寿命诊断部8的结果。检修时间表·诊断报告输出部10基于剩余寿命诊断部8的诊断结果，把被诊断滚动轴承3的下一次的检修时间表与诊断结果的报告输出到打印机12等。这样，本发明通过在旋转机器1、2的运转中推断该滚动轴承3的寿命，在检修时间表·诊断报告输出部10中，来确定更换周期或者更换时期，可以更有效率地保养机器。例如，就发电厂中的旋转机器1、2而言，能容易地制定出避开运转率高的夏季，在秋季实施该滚动轴承3的更换的计划。
在上述构成的剩余寿命诊断装置中，通过使用加速度传感器4的共振频带信号或者高频信号，能廉价地检测润滑剂中的杂质的混入或者润滑剂的劣化状态，并以检测的杂质的状态、润滑剂的状态为依据，高精度地推断滚动轴承的寿命。
传送用调制解调器11把波形数据与诊断结果连接到互联网络上。这样，通过连接到互联网络上，能在遥远地方容易地推断规定的滚动轴承3的剩余寿命。
另外，本发明并不限定于上述的发明的实施方式，只要是推断被诊断滚动轴承3是处于劣化初期还是末期状态，算出该被诊断滚动轴承3的剩余寿命的方法，就不限定于上述的构成，当然能够在不脱离本发明的中心意思的范围内进行种种变更。
又，就杂质混入的状态或者润滑剂劣化的状态、其加速度与压痕的大小等的关系而言，事先采集数据，通过比较·判定采集的杂质混入状态·润滑剂的劣化状态与加速度·寿命的关系数据、以特征量提取部6提取的被诊断滚动轴承3的振动信号，来推断被诊断滚动轴承3的杂质的混入状态·润滑剂的劣化状态，从而诊断其剩余寿命，只要是上述构造，就不限定于图示的构成，当然能够在不脱离本发明的中心意思的范围内进行种种变更。
工业实用性
本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断方法通过使用加速度传感器的共振频带信号或者高频信号，能廉价地检测对滚动轴承的寿命的预测有很大影响的润滑剂中的杂质的混入或者润滑剂的劣化状态，以检测的杂质的状态、润滑剂的状态为依据，高精度地推断被诊断滚动轴承的寿命。因此，确定滚动轴承的更换周期或者更换时期，可以更有效率地保养机器。例如，就发电厂中的旋转机器而言，能容易地制定出避开运转率高的夏季，在秋季实施该滚动轴承的更换的计划。又，对于现有的不得不进行定期检修的设备来说，因为可以进行早期的剩余寿命诊断，所以检修周期的长期化、劣化数据的采集变得容易，能有效率地进行从现有的定期检修体制到对应于机器的状态而进行保养的状态基准保养体制的变更。
本发明的滚动轴承的剩余寿命诊断方法装置通过紧凑的装置，能容易且正确地高精度地推断滚动轴承的寿命，更进一步地，通过连接到互联网络上，能在遥远地方容易地判定规定的滚动轴承的剩余寿命。

Claims (43)

1.一种滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于，包括：通过实验装置来采集滚动轴承(3)中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的关系，以及润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据采集步骤；
对于被装备于泵、风扇等的旋转机器(1、2)上的被诊断滚动轴承(3)，使用加速度传感器(4)求出振动信号，并测定可以进行最高灵敏度检测的共振频带信号的测定步骤；
使用通过前述的测定步骤求出的测定值与通过前述的基础数据采集步骤求出的数据，推断前述的被诊断滚动轴承(3)的杂质混入状态与润滑剂的劣化状态，算出该被诊断滚动轴承(3)的剩余寿命的判定步骤。
2.一种滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于，包括：通过实验装置来采集滚动轴承(3)中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的关系，以及润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据采集步骤；
对于被装备于泵、风扇等的旋转机器(1、2)上的被诊断滚动轴承(3)，测定加速度的高频信号频段的测定步骤；
使用通过前述的测定步骤求出的测定值与通过前述的基础数据采集步骤求出的数据，推断前述的被诊断滚动轴承(3)的杂质混入状态与润滑剂的劣化状态，算出该被诊断滚动轴承(3)的剩余寿命的判定步骤。
3.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟杂质混入状态，在前述的滚动轴承(3)的滚动面上生成压痕，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。
4.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟杂质混入状态，在前述的滚动轴承(3)的润滑剂中混入异物，改变该异物的量或尺寸，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。
5.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟杂质混入状态，在前述的滚动轴承(3)的润滑剂中混入异物，改变该异物的硬度，测定杂质混入状态与轴承振动·寿命的关系。
6.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟润滑剂的劣化状态，减少前述的滚动轴承(3)的润滑剂量，测定润滑剂的劣化状态与轴承振动·寿命的关系。
7.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟润滑剂的劣化状态，使前述的滚动轴承(3)的润滑剂氧化劣化，测定润滑剂的劣化状态与轴承振动·寿命的关系。
8.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的基础数据采集步骤为了模拟润滑剂的劣化状态，在前述的滚动轴承(3)的润滑剂中混入水，测定润滑剂的劣化状态与轴承振动·寿命的关系。
9.如权利要求1、2、3、4或者5所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的杂质混入状态与振动·寿命的关系。
10.如权利要求1、2、3、4或者5所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的高频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的杂质混入状态与振动·寿命的关系。
11.如权利要求1、2、6、7或者8所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系。
12.如权利要求1、2、6、7或者8所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的高频带的振动信号求出前述的基础数据采集步骤中的润滑剂的劣化状态与振动·寿命的关系。
13.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来测定杂质混入状态。
14.如权利要求12所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来测定因杂质混入而导致的压痕的发生。
15.如权利要求12所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来测定因杂质混入而形成的压痕的尺寸。
16.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来测定杂质混入状态。
17.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来测定因杂质混入而导致的压痕的发生。
18.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来测定因杂质混入而形成的压痕的尺寸。
19.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来测定润滑剂的劣化状态。
20.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的测定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来测定润滑剂的劣化状态。
21.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来推断杂质混入状态以及算出剩余寿命。
22.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来检测因杂质混入而导致的压痕的发生以及算出剩余寿命。
23.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号来推断因杂质混入而形成的压痕的尺寸以及算出剩余寿命。
24.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来推断杂质混入状态以及算出剩余寿命。
25.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来检测因杂质混入而导致的压痕的发生以及算出剩余寿命。
26.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤通过加速度传感器(4)的高频带的振动信号来推断因杂质混入而形成的压痕的尺寸以及算出剩余寿命。
27.如权利要求1所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号推断前述的判定步骤中的润滑剂的劣化状态以及算出剩余寿命。
28.如权利要求2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：以加速度传感器(4)的高频带的振动信号推断前述的判定步骤中的润滑剂的劣化状态以及算出剩余寿命。
29.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤使用与事先测定的被诊断滚动轴承(3)的正常状态的轴承载荷、旋转速度、运转时间以及滚动轴承代号有关系的数据。
30.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤使用以前述的测定步骤求出的数据以及事先测定的被诊断滚动轴承(3)的正常状态的振动数据，通过算出加速度的低频振动信号的增加趋势，来判定前述的被诊断滚动轴承(3)是处于劣化初期还是末期状态。
31.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤使用加速度传感器(4)的可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号，判定有没有混入杂质以及润滑剂有没有劣化，判定被诊断滚动轴承(3)是处于正常的劣化过程、杂质混入过程、还是润滑剂的劣化过程。
32.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤使用加速度传感器(4)的高频带的振动信号，判定有没有混入杂质以及润滑剂有没有劣化，判定被诊断滚动轴承(3)是处于正常的劣化过程、杂质混入过程、还是润滑剂的劣化过程。
33.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤判定杂质未混入前述的被诊断滚动轴承(3)中、润滑剂也未处于劣化状态的轴承状态是正常的劣化过程，算出额定寿命作为其剩余寿命。
34.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤判定杂质混入前述的被诊断滚动轴承(3)中的轴承状态是处于劣化初期，通过前述的基础数据采集步骤中的振动数据，来推断混入的杂质的尺寸，算出其剩余寿命。
35.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤判定前述的被诊断滚动轴承(3)的润滑剂劣化的轴承状态是处于劣化初期，通过前述的基础数据采集步骤中的振动数据，来推断前述的润滑剂的劣化状态，算出其剩余寿命。
36.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤在判定为劣化末期时，基于前述的加速度的低频带振动的增加趋势算出剩余寿命。
37.如权利要求1或者2所述的滚动轴承的剩余寿命诊断方法，其特征在于：前述的判定步骤在判定为劣化末期时，基于从杂质混入或者润滑剂的劣化开始到劣化末期的时间算出剩余寿命。
38.一种滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于，备有：测定与要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承(3)有关的振动信号的加速度传感器(4)；
转换以该加速度传感器(4)求出的数据的模/数转换器(5)；
在以该模/数转换器(5)转换的振动信号中，提取可以进行最高灵敏度检测的共振频带的振动信号的特征量提取部(6)；
对记录滚动轴承(3)中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的关系，润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据、在被装备于泵、风扇等的旋转机器(1、2)的被诊断滚动轴承(3)的正常状态时采集的振动数据、以及与轴承载荷、旋转速度、运转时间和滚动轴承的代号有关的数据进行保存的测定结果数据库(7)；
通过使用被存储于该测定结果数据库(7)的数据，基于以前述特征量提取部(6)提取的前述被诊断滚动轴承(3)的振动信号，来判定前述的被诊断滚动轴承(3)的杂质的混入与润滑剂的劣化状态，从而诊断其剩余寿命的剩余寿命诊断部(8)；
显示该剩余寿命诊断部(8)的结果的诊断结果显示部(9)。
39.一种滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于，备有：测定与要诊断剩余寿命的被诊断滚动轴承(3)有关的振动信号的加速度传感器(4)；
转换以该加速度传感器(4)求出的数据的模/数转换器(5)；
在以该模/数转换器(5)转换的振动信号中，提取高频信号的特征量提取部(6)；
对记录滚动轴承(3)中的杂质混入状态与振动·轴承寿命的关系、润滑剂的劣化与振动·轴承寿命的关系的基础数据、在被装备于泵、风扇等的旋转机器(1、2)的被诊断滚动轴承(3)的正常状态时采集的振动数据、以及与轴承载荷、旋转速度、运转时间和滚动轴承的代号有关的数据进行保存的测定结果数据库(7)；
通过使用被存储于该测定结果数据库(7)的数据，基于以前述特征量提取部(6)提取的前述被诊断滚动轴承(3)的振动信号，来判定前述的被诊断滚动轴承(3)的杂质的混入与润滑剂的劣化状态，从而诊断其剩余寿命的剩余寿命诊断部(8)；
显示该剩余寿命诊断部(8)的结果的诊断结果显示部(9)。
40.如权利要求38或者39所述的滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于，还备有检修时间表·诊断报告输出部(10)，基于前述的剩余寿命诊断部(8)的诊断结果，输出前述的被诊断滚动轴承(3)的下一次的检修时间表与诊断结果的报告。
41.如权利要求40所述的滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于：前述的检修时间表·诊断报告输出部(10)是打印机(12)。
42.如权利要求40所述的滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于：前述的检修时间表·诊断报告输出部(10)是监视器。
43.如权利要求38或者39所述的滚动轴承的剩余寿命诊断装置，其特征在于还备有将前述的波形数据与诊断结果连接到互联网络上的传送用调制解调器(11)。
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