CN1756944A - 用于检测滚动轴承中固体声事件的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及检测滚动轴承中固体声事件的方法，其中设置在滚动轴承处的压敏或应变敏感传感器的测量信号M被提供给频率滤波器，以滤出不希望的信号成分。为了检测固体声波或固体声事件，借助于新方法，由只具有很小存储单元和很小计算容量的分析设备很好地并且快速地明确断言实际存在轴承损伤是可能的。为此，由频率滤波器输出信号的数字值计算第一方差值，并由频率滤波器输出信号的其他数字值计算至少一个第二方差值，由这至少两个方差值(新的方差值，旧的方差值)，借助于递归运算确定这些方差值的加权算术平均。然后，加权算术方差平均值超过预先选定的方差阈值V_SW被评价为由滚动轴承处的机械损伤所引起的固体声事件。

Description

用于检测滚动轴承中固体声事件的方法

技术领域

本发明涉及根据权利要求1前序部分的、用于检测滚动轴承中固体声事件的方法。

背景技术

由DE 199 43 689 A1已知一种用于监控和/或诊断运动机器和/或机器部分的方法和装置。这个测量和分析方法的目的是，尽可能早地识别机器或机器部分，例如滚动轴承，上的损伤，以便能够可能在总故障前更换它们。

在这个已知方法中，由加速传感器测定机器或机器部分所产生的振动和固体声波作为宽带时间信号，并传递给分析设备。在这个分析设备中，测量信号被数字化，并且存储这些数字值的大部分。在随后的计算过程中，通过快速傅立叶变换对这些数据进行频率分析。进行这样的快速傅立叶变换非常昂贵并且要求相对多的计算容量和存储单元。

此外，由这个文献已知，在其他分析方法中，对宽带时间信号进行离散过滤。其中，从测量信号中滤出由损伤所引起的信号分量的频率成分，并分析这个成分的振幅响应曲线。通过改变频率，可以将分析扩展到相邻信号分量，使得可确定局部振幅最大值。用于进行离散过滤的计算消耗虽然相对于这些常规傅立叶变换被减少了，但是仍然相对较大，这是因为过滤器的角频率必须动态地适应波-轴承系统(Welle-Lager-System)的不同转速。

最后，由DE 101 36 438 A1已知一种传感器设置，其中在固定的滚动轴承套圈的环形槽中设置应变计，其在那里与信号电子组件连接，借助于这些组件能够直接在滚动轴承套圈的环形槽中进行信号分析。

因为这个环形槽相对较小，所以设置在那里的信号电子组件可以只具有很少的存储和计算容量，使得上述分析方法不能在现场以及所谓的“在线”进行。

发明内容

由于这样的背景，本发明的任务在于，为例如设置在滚动轴承中的测量装置设计一种用于检测固体声波或固体声事件的方法，借助于该方法可以无需大存储单元需要和无需大计算容量地直接在测量信号获取处进行必要的分析步骤。此外，合适的传感器的测量信号应该在滚动轴承处被变换，使得比目前更好的、关于实际存在轴承损伤的明确断言是可能的。最后，这个方法应该可以快速执行，使得可优选地为“在线地”，即没有时间延迟地确定突然出现的轴承损伤。

通过独立权利要求的特征实现这些任务的解决方案，而在从属权利要求中可获得本发明的优选实施方式和改进。

因此，根据本发明规定，为了检测滚动轴承中的固体声事件，设置在滚动轴承上的压敏或应变敏感(dehnungsempfindlich)传感器的测量信号首先被传输给频率滤波器，以滤出不希望的信号成分。随后，根据频率滤波器输出信号的数字值计算第一方差值，并且根据频率滤波器输出信号的以后时间的数字值确定第二方差值。然后，借助于递归计算，根据这至少两个方差值(新方差，旧方差)计算这些方差值的加权的(gewogen)算术平均。只要加权的算术平均值大于预先选定的方差阈值，则它被评价为由滚动轴承上机械损伤所引起的固体声事件。

概念“递归计算”在这里是指第一方差计算的结果值被引入到第二方差值的计算中。这使得可能基于仅仅两个采样值得到对固体声振幅的一致估计，而不必在分析设备中设置附加的存储单元。

借助于递归基本公式

E{X²}(k+1)＝ E{X²}(k)+C_x ²[X²(k+1)- E{X²}(k)]        (GI.1)

确定加权的算术方差平均值，其中 E{·}表示加权算术平均值的期望值，k表示动态变量，x表示信号的数字采样值，而C表示适应常数(Adaptionskonstante)。

对于适应常数，规定小于1大于0的值，并且可以由用于所谓适应速度的公式

t＝{1/C_x ²-1/2}*T                         (GI.2)

计算。其中t给出了以可允许的误差率可多快地确定真实的方差。

根据递归基本公式(GI.1)可构成变换公式

nE＝aE+aK*(nA-aE)                        (GI.3)，其中nE表示新的结果值，aE表示旧的结果值，aK表示适应常数，nA表示新的采样值。其中，“新的结果值”是当前要计算的值，而“旧的结果值”表示先前计算值的采样时钟。

对于分析过程，这个转换公式可变形为分析公式

nV＝aV+aK*(nA-aV)                         (GI.4)，其中nV表示新的方差，αV表示旧的方差，aK表示适应常数，而nA表示新的采样值。

这样计算得到的新方差被评价为测量信号真实方差的估计值，根据该估计值确定滚动轴承中存在固体波事件。其中，高的新方差值表示滚动轴承中大的损伤。

如以上实施方式所表示的那样，借助于根据本发明的方法，可以根据设置在滚动轴承中的测量装置的测量信号，由不具有大存储单元并且具有非常小的计算容量的分析设备确定固体声波或固体声事件的存在。这样的分析设备可以是直接设置在例如滚动轴承环形槽中测量信号获取处的微计算机，并且该微计算机进行确定轴承损伤的必要分析步骤。

此外，根据本发明的方法还使得可能变换适当的传感器，例如滚动轴承处应变计，的测量信号，以致于可能比用目前已知的方法更好地明确断定实际存在轴承损伤。最后，这个方法使得可能只借助于很少的测量值可快速地识别固体声波，以致于可优选“在线地”，即没有时间延迟地确定突然出现的轴承损伤。

附图说明

根据本发明的方法、其与测量滚动轴承以及分析设备的关系可以最好借助于附图中表示的本发明实施例来介绍。其中

图1表示测量滚动轴承的横截面示意图，

图2表示根据图1的测量滚动轴承的环形槽中测量设置的俯视图，

图3表示根据图2的测量设置的电桥电路，

图4表示具有表示滚动轴承中损伤的频率成分的测量信号曲线，

图5表示通过频率滤波器后的两个测量信号，以及

图6表示根据图5的两个测量信号的方差平均值的表现。

具体实施方式

因此，图1表示滚动轴承的横截面示意图，其中在固定的外圈1与可转动的内圈2之间设置滚动体3，使得内圈2例如在方向6上可旋转地被设置。这个内圈2用于容纳这里没有表示出来的、将力F作用于内圈2上的部件。如可从该表示可知的那样，力F通过内圈2以及滚动体3作用于外圈1，使得滚动体3在其在外圈1上移动的接触部位上产生周期的形变，该形变可由适当的传感器测量。

因此，在外圈1的圆周面上，在测量区域5中固定测量电阻R1、R2、R3、R4，这些电阻根据应变改变它们的电阻值，并且因此借助于这些电阻可以确定滚动体3滚动接触每个测量电阻R1、R2、R3、R4时外圈1的形变。但是在这种情况下，重要的是，电阻R1、R2、R3、R4的相互距离不必特别排列。

如图2所示，在这个测量滚动轴承的实施例中，测量电阻R1、R2、R3、R4被设置在固定区域7中外圈1的环形槽4中，使得它们轴向平行于内圈1的运动方向地被定位。其中，电阻R1、R2、R3、R4相互错接为测量电桥8，其电路图在图3中表示。这个测量电桥8以公知的方式被加载电压U，并且通过接触部位提供很大的正弦测量信号M。这个测量信号M可通过这里没有表示出来的导线提供给分析设备9，其中分析设备9可以被设置在轴承外圈的槽4中，在分析设备9中可以完成信号分析。

在图4中表示这样的测量信号M的典型时间曲线。如信号曲线所示，正弦基本信号与在这个图中标记为圆K₁和K₂的、更高频率的信号叠加。这个更高频率的信号成分对于分析测量信号M特别重要，因为它表示轴承中的损伤。

但是，在这样的测量信号中，正弦基本信号M的信号电平远大于这个更高频率信号成分的信号电平。因此，测量信号M需要单独的(gesondert)分析，以便将更高频率信号与基本信号成分分离，并且以便能够可靠地与总是存在的、并且与其振幅大小相近的噪声信号区别。为此，测量装置8的测量信号M首先被提供给频率滤波器，频率滤波器将不希望的频率成分从这个测量信号M中去除。这样的频率滤波器可以这样执行，使得它过滤对应于事先选定的预置的模拟测量信号、或但优选为事先数字化的测量信号，并输出数字信号。

图5表示这个频率滤波的结果。其中，在左侧时间间隔t₁中，表示受损坏的滚动轴承的滤波后测量信号，在右侧时间间隔t₂中，表示没有受损坏的滚动轴承的滤波后测量信号。时间点t_n标记从受损坏滚动轴承到没有受损坏的滚动轴承的信号转换。如这个表现可明确表示的那样，通过测量信号的频率滤波，已经实现了更高频率信号成分的可识别性的改善，但是更高频率测量信号成分的振幅A_S与噪声信号的振幅之比仍然还相对很小。这个噪声成分正是表示无损坏滚动轴承的、时间间隔t₂中的信号曲线，这是因为通过滤波过程去除了由滚动体3先前在当时测量点5上滚动而产生的正弦基本信号。

因为这个信噪比非常小，所以首先也存在对于要跟踪的轴承损伤的相对较差的检测灵敏性。这里，根据本发明的分析方法提供了弥补，其中通过这个分析方法等实现了固体声信号和噪声信号之间非常大的间距。此外，只借助于非常小的数字测量值可以实现明确的断言存在轴承损伤。

为此，根据本发明，规定，首先由频率滤波器的输出信号的数字值(根据图5的信号曲线)计算第一方差值，然后由频率滤波器输出信号的其他数字值确定至少一个第二方差值，并且由这至少两个方差值(新的方差，旧的方差)，借助于递归计算来计算这些方差值的加权算术平均。其中，众所周知地，方差表示标准差的平方，标准差又表示各个测量值怎样散布在平均值周围。

因为大的加权算术方差平均值表示所研究的测量信号成分强烈地偏离正弦基本信号或噪声信号，所以可以将其超过预定方差阈值V_SW评价为由滚动轴承上机械损伤所引起的固体声事件。

图6以直观的方式表示，对于左侧附图部分中的受损坏滚动轴承，时间间隔t₁中这个受损坏滚动轴承的方差值V与时间间隔t₂中无损坏滚动轴承的方差值的间距多么大。如这个表现可表示的那样，计算出的方差值V超过这里记录的方差阈值V_SW明确地表示存在固体声事件，并因此表示滚动轴承中的损伤。

附图标记列表

1     外圈

2     内圈

3     滚动体

4     槽

5     测量区域

6     旋转方向

7     固定区域

8     测量电桥

9     分析设备

A_S    测量信号S的振幅

A_F    滤波器信号的振幅

K₁    固体声事件

K₂    固体声事件

M     测量信号

R1    电阻

R2    电阻

R3    电阻

R4    电阻

t     时间

t₁    时间间隔

t₂    时间间隔

t_n    时间点测量信号转换

V     方差

V_SW   方差阈值

Claims (9)

1.用于检测滚动轴承中固体声事件的方法，其中设置在滚动轴承上的压敏或应变敏感传感器的测量信号(M)被提供给频率滤波器，以滤出不希望的信号成分，其特征在于，由频率滤波器输出信号的数字值计算第一方差值，由频率滤波器输出信号的其他数字值确定至少一个第二方差值，由这至少两个方差值(新的方差，旧的方差)，借助于递归运算计算这些方差值的加权算术平均，并且加权算术方差平均值超过预先选定的方差阈值(V_SW)被评价为由所述滚动轴承上机械损伤所引起的固体声事件，并且在知道轴承转速和几何关系时，超过阈值的频率可以明确对应于损伤的产生位置(外圈，内圈，滚动体)

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，根据递归基本公式

E{X²}(k+1)＝ E{X²}(k)+C_x ²[X²(k+1)- E{X²}(k)]   (GI.1)计算方差值的加权算术平均，其中 E{·}表示加权算术平均值的期望值，k表示动态变量，x表示信号的数字采样值，而C表示适应常数。

3.根据权利要求2的方法，其特征在于，适应常数C具有小于1大于0的值。

4.根据权利要求3的方法，其特征在于，由适应速度公式

t＝{1/C_x ²-1/2}*T       (GI.2)

计算适应常数C，其中t给出了以可允许的误差率可多快地确定真实的方差。

5.根据前述权利要求中任一项的方法，其特征在于，递归基本公式(GI.1)被变换为变换公式

nE＝aE+aK*(nA-aE)        (GI.3)

其中nE表示新的结果值，aE表示旧的结果值，aK表示适应常数，nA表示新的采样值。

6.根据权利要求5的方法，其特征在于，变换公式(GI.3)被变形为分析公式

nV＝aV+aK*(nA-aV)        (GI.4)

其中nV表示新的方差，aV表示旧的方差，aK表示适应常数，而nA表示新的采样值。

7.根据权利要求6的方法，其特征在于，新方差的值被评价为对测量信号真实方差的估计值，其中所述估计值标记在滚动轴承中存在固体声事件。

8.根据权利要求6或7的方法，其特征在于，高的新方差值表示在滚动轴承中存在固体声事件的高可能性。

9.根据权利要求6或7的方法，其特征在于，高的新方差值表示滚动轴承中大的损伤。

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