RU2720328C1 - Method of vibration diagnostics of rolling bearings - Google Patents

Method of vibration diagnostics of rolling bearings Download PDF

Info

Publication number
RU2720328C1
RU2720328C1 RU2019112264A RU2019112264A RU2720328C1 RU 2720328 C1 RU2720328 C1 RU 2720328C1 RU 2019112264 A RU2019112264 A RU 2019112264A RU 2019112264 A RU2019112264 A RU 2019112264A RU 2720328 C1 RU2720328 C1 RU 2720328C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
bearing
value
envelope
values
diagnostic model
Prior art date
Application number
RU2019112264A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Никита Вячеславович Космач
Юрий Павлович Асламов
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Сител"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Сител" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Сител"
Priority to RU2019112264A priority Critical patent/RU2720328C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2720328C1 publication Critical patent/RU2720328C1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: invention relates to the field of metrology. Method of vibration diagnostics of rolling bearing consists in the fact that by means of accelerometer installed on diagnosed bearing vibration signal is obtained, band-pass filtering of vibration signal is performed and its envelope is obtained, calculating Fourier spectrum of vibration envelope, from spectrum envelope vibration signal is selected all frequency components, amplitude of which exceeds spectral noise level by at least 1 dB, calculated or selected from reference literature values of main bearing frequencies. At that, from the set of main dimensional parameters of the bearing the first dimensional parameter is selected and its value is varied relative to the nominal value in the range at fixed nominal values of the remaining dimensional parameters and for each deviation value of variable dimensional parameter p1 values of main bearing frequencies are calculated. Based on the values of main bearing frequencies, spectral patterns are formed for all possible bearing defects as certain configurations of harmonics and subharmonics of bearing frequencies and a common diagnostic model of the bearing is formed as a set of obtained patterns. Number and total amplitude of frequency components in the envelope spectrum of the vibration corresponding to the model are calculated to calculate the validity of the diagnostic model. In the same way, the value of the overall parameter p1 is varied for the second dimensional parameter different from the nominal value and the fixed nominal values of the remaining dimensional parameters and a two-dimensional value of the reliability of the diagnostic model is formed. Similar procedure is cyclically repeated for all varied dimensional parameters of the bearing, as a result of which a multidimensional value of reliability of the diagnostic model is formed, by the maximum of which optimal values of deviations of variable dimensional parameters of the bearing are found, values of the main bearing frequencies are corrected and an updated diagnostic model is formed. Conclusion on presence of defects of bearing and their intensity is made on the basis of similarity of set of frequency components found in spectrum of signal frequency signal with spectral patterns of defects of specified diagnostics model.
EFFECT: improving the accuracy of diagnosis.
3 cl, 9 dwg

Description

Изобретение относится к области вибрационной диагностики роторного оборудования с использованием систем и способов обработки сигналов вибрации и может использоваться при изготовлении и эксплуатации механизмов, содержащих подшипники качения.The invention relates to the field of vibration diagnostics of rotary equipment using systems and methods for processing vibration signals and can be used in the manufacture and operation of mechanisms containing rolling bearings.

Известен способ вибрационной диагностики подшипника качения, включающий получение сигнала вибрации с помощью установленного на диагностируемом подшипнике акселерометра, полосовую фильтрацию сигнала и получение его огибающей, расчет спектра Фурье огибающей сигнала, расчет или выбор из справочной литературы основных подшипниковых частот, формирование заключения о наличии дефектов подшипника на основе анализа спектра огибающей сигнала вибрации и табличных или расчетных подшипниковых частот [1].A known method of vibrational diagnostics of a rolling bearing, including receiving a vibration signal using an accelerometer mounted on a bearing being diagnosed, band-pass filtering of the signal and obtaining its envelope, calculating the Fourier spectrum of the signal envelope, calculating or selecting the main bearing frequencies from the reference literature, forming a conclusion about the presence of bearing defects on based on the analysis of the spectrum of the envelope of the vibration signal and tabular or calculated bearing frequencies [1].

Недостатком указанного способа вибрационной диагностики подшипника качения является снижение достоверности результата диагностики по следующим причинам:The disadvantage of this method of vibrational diagnosis of a rolling bearing is a decrease in the reliability of the diagnostic result for the following reasons:

1) использование для построения диагностической модели табличных габаритных параметров подшипника качения или табличных значений подшипниковых частот, которые могут быть указаны с погрешностями и могут отличаться от их действительных значений на 1% и более;1) the use for constructing a diagnostic model of tabular dimensional parameters of the rolling bearing or tabular values of bearing frequencies, which may be indicated with errors and may differ from their actual values by 1% or more;

2) значения основных подшипниковых частот в процессе эксплуатации подшипника качения могут изменяться относительно номинальных величин в пределах ±5% и более [3, 4] по причине технической деградации составных частей подшипника, ухудшения состояния смазки, изменения величины нагрузки и т.д.2) the values of the main bearing frequencies during operation of the rolling bearing can vary relative to the nominal values within ± 5% or more [3, 4] due to technical degradation of the bearing components, deterioration of the lubrication condition, changes in the load value, etc.

В качестве прототипа способа вибрационной диагностики подшипника качения выбран способ [1].As a prototype of the method of vibration diagnostics of a rolling bearing, the method [1] is selected.

Задачей, решаемой изобретением, является повышение достоверности вибрационной диагностики подшипника качения.The problem solved by the invention is to increase the reliability of vibration diagnostics of a rolling bearing.

Технический результат, достигаемый заявляемым способом, заключается в повышении достоверности выявления дефектов подшипника качения и степени их выраженности.The technical result achieved by the claimed method is to increase the reliability of identifying defects in a rolling bearing and their severity.

В соответствии с изобретением описывается способ вибрационной диагностики подшипника качения, заключающийся в том, что с помощью установленного на диагностируемом подшипнике акселерометра получают сигнал вибрации, производят полосовую фильтрацию сигнала вибрации и получают его огибающую, рассчитывают спектр Фурье огибающей сигнала вибрации, из спектра огибающей сигнала вибрации выделяют все частотные компоненты, амплитуда которых превышает спектральный уровень шума по меньшей мере на 1 дБ, рассчитывают или выбирают из справочной литературы значения основных подшипниковых частот. При этом из набора основных габаритных параметров подшипника [p1, р2, …] выбирают первый габаритный параметр p1 и варьируют его значение относительно номинальной величины

Figure 00000001
в диапазоне
Figure 00000002
при фиксированных номинальных значениях оставшихся габаритных параметров
Figure 00000003
и для каждой величины отклонения δ1 ∈[-δ1.max; + δ1.max] варьируемого габаритного параметра р1 рассчитывают значения основных подшипниковых частот. На основе значений основных подшипниковых частот формируют спектральные шаблоны для всех возможных дефектов подшипника как определенные конфигурации гармоник и субгармоник подшипниковых частот и формируют общую диагностическую модель подшипника D(δ1) как совокупность полученных шаблонов. Вычисляют количество N(δ1) и суммарную амплитуду А(δ1) частотных компонент в спектре огибающей вибрации, соответствующих модели D(δ1), на их основе рассчитывают величину достоверности η(δ1) диагностической модели. Аналогичным образом варьируют значение габаритного параметра р1 для отличных от номинального значений второго габаритного параметра
Figure 00000004
и фиксированных номинальных значениях оставшихся габаритных параметров
Figure 00000005
и формируют двумерную величину достоверности η(δ1, δ2) диагностической модели D(δ1, δ2). Аналогичную процедуру циклически повторяют для всех варьируемых габаритных параметров подшипника, в результате чего формируют многомерную величину достоверности η(δ1, δ2, …) диагностической модели D(δ1, δ2, …), по максимуму которой находят оптимальные значения отклонений варьируемых габаритных параметров подшипника [δ1.max, δ2.opt, …], корректируют значения основных подшипниковых частот и формируют уточненную диагностическую модель Dopt=D(δ1.opt, δ2.opt, …). Заключение о наличии дефектов подшипника и их выраженности делают на основе сходства набора найденных в спектре огибающей сигнала частотных компонент со спектральными шаблонами дефектов уточненной диагностической модели Dopt.In accordance with the invention, a method for vibration diagnostics of a rolling bearing is described, which consists in the fact that using the accelerometer mounted on the diagnosed bearing, a vibration signal is obtained, band-pass filtering of the vibration signal and its envelope are obtained, the Fourier spectrum of the envelope of the vibration signal is calculated, and the vibration signal envelope spectrum is calculated all frequency components whose amplitude exceeds the spectral noise level by at least 1 dB are calculated or selected from the reference teratury frequency values of the main bearing. Moreover, from the set of basic dimensional parameters of the bearing [p 1 , p 2 , ...], the first overall parameter p 1 is selected and its value is varied relative to the nominal value
Figure 00000001
in the range
Figure 00000002
at fixed nominal values of the remaining overall parameters
Figure 00000003
and for each deviation value δ 1 ∈ [-δ 1.max ; + δ 1.max ] variable dimensional parameter p 1 calculate the values of the main bearing frequencies. Based on the values of the main bearing frequencies, spectral patterns are formed for all possible bearing defects as specific configurations of harmonics and subharmonics of the bearing frequencies and a common diagnostic bearing model D (δ 1 ) is formed as a set of the obtained patterns. The amount N (δ 1 ) and the total amplitude A (δ 1 ) of the frequency components in the vibration envelope spectrum corresponding to the D (δ 1 ) model are calculated, and the reliability value η (δ 1 ) of the diagnostic model is calculated on their basis. In a similar way, the value of the dimensional parameter p 1 is varied for values other than the nominal value of the second dimensional parameter
Figure 00000004
and fixed nominal values of the remaining overall parameters
Figure 00000005
and form a two-dimensional confidence value η (δ 1 , δ 2 ) of the diagnostic model D (δ 1 , δ 2 ). A similar procedure is cyclically repeated for all variable dimensional parameters of the bearing, as a result of which a multidimensional reliability value η (δ 1 , δ 2 , ...) of the diagnostic model D (δ 1 , δ 2 , ...) is formed, from the maximum of which the optimal deviations of the variable dimensional bearing parameters [δ 1.max , δ 2.opt , ...], adjust the values of the main bearing frequencies and form an updated diagnostic model D opt = D (δ 1.opt , δ 2.opt , ...). The conclusion about the presence of bearing defects and their severity is made on the basis of the similarity of the set of frequency components found in the spectrum of the signal envelope with the spectral defect patterns of the updated diagnostic model D opt .

Для радиального подшипника качения в качестве габаритного варьируемого габаритного параметра р1 выбирают диаметр тел качения Bd или диаметр делительной окружности Pd. Для радиально-упорного, упорного и упорно-радиального подшипника качения, а также для самоустанавливающегося радиального подшипника качения в качестве варьируемого габаритного параметра р1 выбирают диаметр тел качения Bd или диаметр делительной окружности Pd, а в качестве варьируемого габаритного параметра р2 - угол контакта Ф.For a radial rolling bearing, the diameter of the rolling elements B d or the diameter of the pitch circle P d are selected as the variable variable overall dimension parameter p 1 . For a radially thrust, thrust and thrust-radial rolling bearing, as well as for a self-aligning radial rolling bearing, the diameter of the rolling elements B d or the diameter of the pitch circle P d is chosen as the variable dimensional parameter p 1 , and the angle as the variable dimensional parameter p 2 is the angle contact F.

По сравнению с известным способом заявленный способ позволяет подстраивать диагностическую модель по сигналу вибрации, тем самым компенсируя погрешность расчета основных подшипниковых частот, вызванную погрешностями указанных в справочной литературе значений габаритных параметров подшипника, деградацией технического состояния подшипника, ухудшением состояния смазки, изменением величины нагрузки и т.д. Заявленный способ вибрационной диагностики подшипника качения имеет на 10-50% большую достоверность результатов работы АСС(%), чем известный способ [1]:Compared with the known method, the claimed method allows you to adjust the diagnostic model according to the vibration signal, thereby compensating for the error in the calculation of the main bearing frequencies caused by errors in the dimensions of the bearing parameters specified in the reference literature, degradation of the technical condition of the bearing, deterioration of the state of the lubricant, change in the load value, etc. d. The claimed method of vibration diagnostics of a rolling bearing has 10-50% greater reliability of the ACC operation results (%) than the known method [1]:

Figure 00000006
Figure 00000006

где TP - количество верно обнаруженных частотных компонент в спектре огибающей сигнала вибрации; FP - количество ложно обнаруженных частотных компонент; TN - количество верно пропущенных компонент, FN - количество ложно пропущенных компонент.where TP is the number of correctly detected frequency components in the spectrum of the envelope of the vibration signal; FP is the number of falsely detected frequency components; TN is the number of correctly skipped components, FN is the number of falsely skipped components.

Для специалиста очевидно, что заявленный способ может использовать различные критерии выбора полосы частот для фильтрации сигнала вибрации или же использовать широкополосную фильтрацию в линейном диапазоне частот датчика вибрации.For a specialist it is obvious that the claimed method can use various criteria for selecting a frequency band for filtering a vibration signal, or use broadband filtering in the linear frequency range of a vibration sensor.

Заявленный способ поясняется подробнее при помощи следующих фигур:The claimed method is explained in more detail using the following figures:

Фиг. 1 - Схема диагностируемого оборудования с установленным датчиком вибрации;FIG. 1 - Diagram of diagnosed equipment with installed vibration sensor;

Фиг. 2 - Сигнал вибрации, полученный с радиального шарикового подшипника качения 6213 с дефектом наружного кольца;FIG. 2 - A vibration signal received from a radial ball bearing 6213 with a defect in the outer ring;

Фиг. 3 - Спектр Фурье огибающей сигнала вибрации радиального шарикового подшипника качения 6213;FIG. 3 - Fourier spectrum of the envelope of the vibration signal of the radial ball bearing 6213;

Фиг. 4 - Результат уточнения габаритных параметров диагностической модели радиального шарикового радиального шарикового подшипника качения 6213;FIG. 4 - The result of the refinement of the overall parameters of the diagnostic model of the radial ball radial ball bearing 6213;

Фиг. 5 - Результат уточнения габаритных параметров диагностической модели радиального самоустанавливающегося радиального шарикового подшипника качения 2302;FIG. 5 - The result of the refinement of the overall parameters of the diagnostic model of a radial self-aligning radial ball bearing 2302;

Фиг. 6 - Спектр Фурье огибающей сигнала вибрации радиального шарикового подшипника качения 6213 с обозначенными диагностическими признаками дефекта наружного кольца при уточнении габаритных параметров диагностической модели.FIG. 6 - Fourier spectrum of the envelope of the vibration signal of the radial ball bearing 6213 with the indicated diagnostic signs of an outer ring defect when specifying the overall parameters of the diagnostic model.

Фиг. 7 - Спектр Фурье огибающей сигнала вибрации радиального шарикового подшипника качения 6213 с обозначенными диагностическими признаками дефекта наружного кольца без уточнения габаритных параметров диагностической модели.FIG. 7 - Fourier spectrum of the envelope of the vibration signal of the radial ball bearing 6213 with the indicated diagnostic signs of an outer ring defect without specifying the overall parameters of the diagnostic model.

Фиг. 8 - График изменения величины отклонения габаритных параметров диагностической модели от номинальных значений по мере развития дефекта наружного кольца радиального шарикового подшипника качения 6213.FIG. 8 is a graph of the variation in the deviation of the overall parameters of the diagnostic model from the nominal values as the defect of the outer ring of the radial ball bearing 6213 develops.

Фиг. 9 - Результаты вибрационной диагностики радиального шарикового подшипника качения 6213 при развитии дефекта наружного кольца с использованием заявленного способа и без него.FIG. 9 - Results of vibration diagnostics of a radial ball bearing 6213 with the development of an outer ring defect using the claimed method and without it.

Заявляемый способ иллюстрируется примером вибрационной диагностики радиального шарикового подшипника качения 6213, установленного на испытательном стенде, схематично изображенном на фиг. 1, где 1, 4 - радиальный шариковый подшипник качения 6213; 2 - вал; 3 - электродвигатель AИP160S4, 5 - датчик вибрации, установленный на подшипнике 4 в радиальном направлении.The inventive method is illustrated by an example of vibration diagnostics of a radial ball bearing 6213 mounted on a test bench schematically depicted in FIG. 1, where 1, 4 - radial ball bearing 6213; 2 - shaft; 3 - electric motor AIP160S4, 5 - vibration sensor mounted on the bearing 4 in the radial direction.

На первом шаге от датчика вибрации, установленного на диагностируемом элементе оборудования (фиг. 1), получают сигнал вибрации x(t), временная реализация которого представлена на фиг. 2.At the first step, a vibration signal x (t) is received from the vibration sensor installed on the diagnosed item of equipment (Fig. 1), a temporary implementation of which is presented in Fig. 2.

На втором шаге полученный сигнал вибрации фильтруют в выбранном тем или иным способом диапазоне частот и рассчитывают его огибающую. Вычисляют спектр Фурье огибающей сигнала вибрации Х(ƒ) (фиг. 3). В приведенном примере для фильтрации сигнала и расчета спектра огибающей сигнала вибрации X(ƒ) была выбрана полоса частот 0,5-3,0 кГц.At the second step, the received vibration signal is filtered in the frequency range selected in one way or another and its envelope is calculated. The Fourier spectrum of the envelope of the vibration signal X (ƒ) is calculated (Fig. 3). In the above example, a frequency band of 0.5-3.0 kHz was selected to filter the signal and calculate the spectrum of the envelope of the vibration signal X (ƒ).

На третьем шаге в спектре огибающей сигнала вибрации X(ƒ) находят все частотные компоненты, амплитуда которых превышает спектральный уровень шума на 3 дБ и более (фиг. 3, штрихпунктирная линия). Спектральный уровень шума может быть вычислен, например, на основе анализа логарифмического спектра вибрации [5].In the third step, all frequency components whose amplitude exceeds the spectral noise level by 3 dB or more are found in the spectrum of the envelope of the vibration signal X (ƒ) (Fig. 3, dash-dot line). The spectral noise level can be calculated, for example, based on an analysis of the logarithmic spectrum of vibration [5].

На четвертом шаге на основе табличных значений габаритных параметров подшипника качения Nb, Bd, Pd и Ф [2] и значения частоты вращения вала F1 рассчитывают основные подшипниковые частоты:In the fourth step, on the basis of tabular values of the overall parameters of the rolling bearing N b , B d , P d and Ф [2] and the values of the shaft rotation speed F 1, the main bearing frequencies are calculated:

Figure 00000007
Figure 00000007

Figure 00000008
Figure 00000008

Figure 00000009
Figure 00000009

Figure 00000010
Figure 00000010

где Nb - количество тел качения, Bd - диаметр тела качения, Pd - диаметр делительной окружности, Ф - угол контакта, FTF - сепараторная частота; BSF - частота вращения тел качения; BPFO - частота перекатывания тел качения по наружному кольцу; BPFI - частота перекатывания тел качения по внутреннему кольцу.where N b is the number of rolling bodies, B d is the diameter of the rolling body, P d is the diameter of the pitch circle, Ф is the contact angle, FTF is the separator frequency; BSF - frequency of rotation of the rolling elements; BPFO - rolling frequency of rolling elements along the outer ring; BPFI - frequency of rolling of rolling elements along the inner ring.

В представленном примере частота вращения вала F1 составила F1=16,28 Гц, на ее основе в соответствии с [2] были получены следующие значения основных подшипниковых частот: FTF=6,67 Гц, BSF=43,79 Гц, BPFO=66,75 Гц и BPFI - 96,05 Гц. На базе полученных подшипниковых частот формируют диагностическую модель D подшипника качения 6213, описывающую все возможные дефекты указанного элемента: износ сепаратора; раковины и трещины на наружном кольце; износ наружного кольца и т.д. [1]. Диагностическая модель представляет собой совокупность спектральных шаблонов для всех возможных дефектов подшипника. Под спектральным шаблоном понимается определенная конфигурация гармоник и субгармоник частотных компонент (например, гармоник подшипниковых частот).In the presented example, the shaft rotation frequency F 1 was F 1 = 16.28 Hz; on its basis, in accordance with [2], the following values of the main bearing frequencies were obtained: FTF = 6.67 Hz, BSF = 43.79 Hz, BPFO = 66.75 Hz and BPFI 96.05 Hz. On the basis of the obtained bearing frequencies, a diagnostic model D of the rolling bearing 6213 is formed, which describes all possible defects of the specified element: cage wear; shells and cracks in the outer ring; wear of the outer ring, etc. [1]. The diagnostic model is a collection of spectral patterns for all possible bearing defects. A spectral pattern refers to a specific configuration of harmonics and subharmonics of frequency components (for example, harmonics of bearing frequencies).

На пятом шаге один из габаритных параметров р подшипника качения варьируют относительно номинального значения

Figure 00000011
в диапазоне
Figure 00000012
при фиксированных значениях оставшихся габаритных параметров. Значение частоты вращения вала F1 и количество тел качения подшипника Nb принимаются постоянными, поэтому основное влияние на значения подшипниковых частот (2-5) оказывает косинус угла контакта cosФ и отношение
Figure 00000013
In the fifth step, one of the dimensional parameters p of the rolling bearing varies relative to the nominal value
Figure 00000011
in the range
Figure 00000012
at fixed values of the remaining overall parameters. The value of the shaft rotation frequency F 1 and the number of rolling elements of the bearing N b are assumed constant, therefore, the main influence on the values of the bearing frequencies (2-5) has the cosine of the contact angle cos Ф and the ratio
Figure 00000013

Для радиального подшипника качения номинальное значение угла контакта стремится к нулю Ф → 0 и его малые отклонения не оказывают значительного влияния на косинус соsФ → 1. По этой причине в качестве варьируемого габаритного параметра р1 в данном случае выбирают диаметр тел качения Bd или диаметр делительной окружности Pd.For a radial rolling bearing, the nominal value of the contact angle tends to zero Ф → 0 and its small deviations do not have a significant effect on the cosine sСФ → 1. For this reason, in this case, the diameter of the rolling elements B d or the pitch diameter is chosen as the variable dimension parameter p 1 circles P d .

Для радиально-упорного, упорного и упорно-радиального подшипника качения, а также для самоустанавливающегося радиального подшипника качения угол контакта Ф отличен от нуля, поэтому его отклонение от номинальной величины может оказывать влияние на значения подшипниковых частот (2-5). По этой причине для указанных подшипников в качестве первого варьируемого габаритного параметра р1 выбирают диаметр тел качения Bd или диаметр делительной окружности Pd, а в качестве второго варьируемого габаритного параметра р2 выбирают угол контакта Ф.For an angular contact, persistent, and axial-radial rolling bearing, as well as for a self-aligning radial rolling bearing, the contact angle Φ is nonzero, therefore, its deviation from the nominal value can affect the values of bearing frequencies (2-5). For this reason, for these bearings, the diameter of the rolling elements B d or the diameter of the pitch circle P d is selected as the first variable dimensional parameter p 1 , and the contact angle F. is selected as the second variable dimensional parameter p 2 .

Рассматриваемый в примере шариковый подшипник качения 6213 является радиальным (Ф=0), поэтому для подстройки диагностической модели был использован только первый варьируемый габаритный параметр р1, в качестве которого был выбран диаметр тел качения Bd. Максимально возможное отклонение габаритного параметра р1 от номинала было выставлено на уровне |δ1.max(%)|=6%. Для каждой величины отклонения варьируемого габаритного параметра δ1 ∈[-δ1.max; + δ1.max] была сформирована диагностическая модель подшипника D(δ1).The ball bearing 6213 considered in the example is radial (Ф = 0), therefore, to adjust the diagnostic model, only the first variable dimensional parameter p 1 was used , for which the diameter of the rolling bodies B d was chosen. The maximum possible deviation of the dimensional parameter p 1 from the nominal value was set at | δ 1.max (%) | = 6%. For each deviation of the variable dimensional parameter, δ 1 ∈ [-δ 1.max ; + δ 1.max ] the diagnostic model of the bearing D (δ 1 ) was formed.

На шестом шаге вычисляют величину достоверности η(δ1) полученных диагностических моделей D(δ1). Величина достоверности может быть рассчитана по-разному. В приведенном примере для ее расчета были предварительно определены следующие параметры: общее количество частотных компонент N(δ1) в спектре огибающей сигнала (количество гармоник подшипниковых частоты и гармоник оборотной частоты F1), соответствующих диагностическим моделям D(δ1), суммарная амплитуда найденных частотных компонент А(δ1), а также общее количество только подшипниковых частотных компонент NB(δ1) (только гармоник подшипниковых частот).At the sixth step, the confidence value η (δ 1 ) of the obtained diagnostic models D (δ 1 ) is calculated. The confidence value can be calculated in different ways. In the above example, the following parameters were preliminarily determined for its calculation: the total number of frequency components N (δ 1 ) in the spectrum of the signal envelope (the number of harmonics of the bearing frequency and harmonics of the reverse frequency F 1 ) corresponding to the diagnostic models D (δ 1 ), the total amplitude found frequency components A (δ 1 ), as well as the total number of only bearing frequency components N B (δ 1 ) (only harmonics of bearing frequencies).

В приведенном примере величина достоверности η(δ1) была рассчитана как среднее арифметическое полученных зависимостей N(δ1), А(δ1) и NB(δ1):In the given example, the confidence value η (δ 1 ) was calculated as the arithmetic mean of the obtained dependencies N (δ 1 ), A (δ 1 ) and N B (δ 1 ):

Figure 00000014
Figure 00000014

где

Figure 00000015
- зависимости, нормированные по максимальному значению в диапазоне δ1 ∈[-δ1.max; + δ1.max].Where
Figure 00000015
- dependencies normalized to the maximum value in the range δ 1 ∈ [-δ 1.max ; + δ 1.max ].

На седьмом шаге по максимуму кривой достоверности η(δ1) определяют оптимальное значение отклонения δ1.opt варьируемого габаритного параметра подшипника p1:At the seventh step, according to the maximum of the confidence curve η (δ 1 ), the optimal deviation δ 1.opt of the variable bearing overall parameter p 1 is determined:

Figure 00000016
Figure 00000016

Кривая достоверности η(δ1) диагностических моделей для рассматриваемого примера изображена на фиг. 4. Оптимальное значение отклонения δ1.opt(%) габаритного параметра р1 (диаметр тел качения Bd) от номинала составило δ1.opt(%)=+2,70%.The confidence curve η (δ 1 ) of the diagnostic models for this example is shown in FIG. 4. The optimal deviation δ 1.opt (%) of the dimension parameter p 1 (diameter of the rolling elements B d ) from the nominal value was δ 1.opt (%) = + 2.70%.

В качестве примера на фиг. 5 приведен случай определения оптимальных отклонений габаритных параметров диагностической модели для радиального самоустанавливающегося подшипника качения 2302 с табличным значением угла контакта Ф=19°. В качестве первого варьируемого габаритного параметра р1 был выбран диаметр тел качения Bd, а в качестве второго варьируемого габаритного параметра р2 - угол контакта Ф. В данном случае оптимальные значения отклонений габаритных параметров р1 и р2 было определено по максимуму двумерной достоверности η(δ1, δ2). В соответствии с фиг. 5 оптимальное отклонение габаритного параметра р1 составило δ1.opt (%)=1.8%, а габаритного параметра р2 составило δ2.opt (%)=13.25%.As an example in FIG. Figure 5 shows the case of determining the optimal deviations of the overall parameters of the diagnostic model for a radial self-aligning rolling bearing 2302 with a tabular value of the contact angle Ф = 19 °. The diameter of the rolling elements B d was chosen as the first variable dimensional parameter p 1 , and the contact angle F. was chosen as the second variable dimensional parameter p 2. In this case, the optimal deviations of the dimensional parameters p 1 and p 2 were determined from the maximum two-dimensional reliability η (δ 1 , δ 2 ). In accordance with FIG. 5, the optimal deviation of the dimensional parameter p 1 was δ 1.opt (%) = 1.8%, and the dimensional parameter p 2 was δ 2.opt (%) = 13.25%.

На восьмом шаге при помощи найденной величины отклонения δ1.opt были рассчитаны новые значения основных подшипниковых частот FTF=6,64 Гц, BSF=42,51 Гц, BPFO=66,35 Гц и BPFI=96,46 Гц и сформирована уточненная диагностическая модель подшипника качения Dopt=D(δ1.opt). На основе полученной диагностической модели Dopt у анализируемого подшипника качения 6213 был выявлен выраженный дефект наружного кольца. При этом сходство информативных признаков дефекта с его шаблоном в диагностической модели Dopt составило ξ=95%. Величина сходства ξ рассчитывается как сумма весовых коэффициентов wi найденных в спектре огибающей X(ƒ) частотных компонент

Figure 00000017
соответствующих рассматриваемому дефекту (фиг. 6).At the eighth step, using the found deviation value δ 1.opt , new values of the main bearing frequencies FTF = 6.64 Hz, BSF = 42.51 Hz, BPFO = 66.35 Hz and BPFI = 96.46 Hz were calculated and an updated diagnostic rolling bearing model D opt = D (δ 1.opt ). Based on the obtained diagnostic model D opt , a pronounced outer ring defect was detected in the analyzed rolling bearing 6213. Moreover, the similarity of the informative signs of the defect with its template in the diagnostic model D opt was ξ = 95%. The similarity value ξ is calculated as the sum of the weighting coefficients w i found in the spectrum of the envelope X (ƒ) of the frequency components
Figure 00000017
corresponding to the defect in question (Fig. 6).

В тоже время, при использовании способа [1] не все частотные компоненты в спектре огибающей сигнала (гармоники BPFO) были верно идентифицированы из-за погрешности расчет подшипниковых частот. Как результат, сходство с шаблоном дефекта составило ξ=42% (фиг. 7). Вертикальными пунктирными линиями на фиг. 7 обозначены номинальные положения гармоник BPFO.At the same time, when using the method [1], not all frequency components in the spectrum of the envelope of the signal (BPFO harmonics) were correctly identified due to the error in calculating the bearing frequencies. As a result, the similarity with the defect pattern was ξ = 42% (Fig. 7). The vertical dashed lines in FIG. 7 indicates the rated harmonic positions of the BPFO.

На фиг. 8 представлен график изменения значения отклонения δ1.opt варьируемого габаритного параметра р1 по мере развития дефекта наружного кольца подшипника качения 6213. В соответствии с фиг. 8 за период наблюдения величина отклонения δ1.opt изменялась в диапазоне δ1.opt (%) ∈ [-4,75;+2,7] %.In FIG. 8 is a graph of the variation of the deviation value δ 1.opt of the variable dimensional parameter p 1 as the defect of the outer ring of the rolling bearing 6213 develops. In accordance with FIG. 8 during the observation period, the deviation δ 1.opt varied in the range δ 1.opt (%) ∈ [-4.75; +2.7]%.

На фиг. 9 приведены графики величины сходства ξ наборов найденных частотных компонент с шаблоном дефекта наружного кольца для заявленного способа диагностики подшипника качения и способа [1]. Сплошная линия на фиг. 9 соответствует случаю оценки технического состояния подшипника 6213 с использованием заявленного способа, а пунктирная линия - с использованием способа [1]. Видно, что в приведенном примере использование заявленного способа позволило повысить достоверность вибрационной диагностики подшипника качения за период наблюдения по сравнению со способом [1] на величину до 68% (фигура 9, штрихпунктирная линия). При этом наличие неисправности подшипника качения 6213 с использованием заявленного способа может быть определено на более ранней стадии, чем с использованием способа [1] (фиг. 9).In FIG. 9 shows graphs of the similarity ξ of the sets of found frequency components with the outer ring defect pattern for the inventive method for diagnosing a rolling bearing and method [1]. The solid line in FIG. 9 corresponds to the case of assessing the technical condition of the bearing 6213 using the inventive method, and the dashed line using the method [1]. It can be seen that in the above example, the use of the claimed method made it possible to increase the reliability of vibrational diagnostics of the rolling bearing during the observation period compared to the method [1] by up to 68% (figure 9, dash-dot line). Moreover, the presence of a malfunction of the rolling bearing 6213 using the inventive method can be determined at an earlier stage than using the method [1] (Fig. 9).

Источники информации:Sources of information:

[1] Барков, А.В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации. / А.В. Барков, Н.А. Баркова, А.Ю. Азовцев. - СПб.: Изд. центр СПбГМТУ, 2000. - 169 с.[1] Barkov, A.V. Monitoring and diagnostics of rotary machines by vibration. / A.V. Barkov, N.A. Barkova, A.Yu. Azovtsev. - SPb .: Ed. Center SPbGMTU, 2000. - 169 p.

[2] Bearing Frequencies [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ntnamericas.com/en/website/documents/brochures-and-literature/tech-sheets-and-supplements/frequencies.pdf.[2] Bearing Frequencies [Electronic resource]. - Access mode: http://www.ntnamericas.com/en/website/documents/brochures-and-literature/tech-sheets-and-supplements/frequencies.pdf.

[3] An experimental based assessment of the deviation of the bearing characteristic frequencies / P. Pennacchi [et al.] // 6th International Conference Acoustic and Vibratory Surveillance Methods and Diagnostic Techniques: Science & Engineering Faculty. - Compiegne, France, 2011. - 8 p.[3] An experimental based assessment of the deviation of the bearing characteristic frequencies / P. Pennacchi [et al.] // 6th International Conference Acoustic and Vibratory Surveillance Methods and Diagnostic Techniques: Science & Engineering Faculty. - Compiegne, France, 2011 .-- 8 p.

[4] Костюков, B.H. Основы виброакустической диагностики и мониторинга машин: учеб. пособие / В.Н. Костюков, А.П. Науменко. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2011. - 360 с.[4] Kostyukov, B.H. Fundamentals of vibro-acoustic diagnostics and monitoring of machines: textbook. allowance / V.N. Kostyukov, A.P. Naumenko. - Omsk: Publishing House of OmSTU, 2011 .-- 360 p.

[5] Yeh, С. Adaptive noise level estimation / С. Yeh,

Figure 00000018
// 9th International Conference of Digital Audio Effects (DAFx-06). - Montreal, Canada, 2006. - P. 145-148.[5] Yeh, C. Adaptive noise level estimation / S. Yeh,
Figure 00000018
// 9th International Conference of Digital Audio Effects (DAFx-06). - Montreal, Canada, 2006 .-- P. 145-148.

Claims (3)

1. Способ вибрационной диагностики подшипника качения, включающий получение сигнала вибрации с помощью установленного на диагностируемом подшипнике акселерометра, полосовую фильтрацию сигнала и получение его огибающей, расчет спектра Фурье огибающей сигнала, расчет или выбор из справочной литературы основных подшипниковых частот, формирование вывода о наличии дефектов подшипника на основе анализа спектра огибающей сигнала вибрации и табличных или расчетных подшипниковых частот, отличающийся тем, что из спектра огибающей сигнала вибрации выделяют все частотные компоненты, амплитуда которых превышает спектральный уровень шума по меньшей мере на 1 дБ, из набора основных габаритных параметров подшипника [p1, p2, …] выбирают первый габаритный параметр р1 и варьируют его значение относительно номинальной величины
Figure 00000019
в диапазоне
Figure 00000020
при фиксированных номинальных значениях оставшихся габаритных параметров
Figure 00000021
для каждой величины отклонения δ1 ∈ [-δ1.max; + δ1.max] варьируемого габаритного параметра р1 рассчитывают значения основных подшипниковых частот, на их основе формируют спектральные шаблоны для всех возможных дефектов подшипника как определенную конфигурацию гармоник и субгармоник подшипниковых частот, формируют общую диагностическую модель подшипника D(δ1) как совокупность полученных шаблонов, вычисляют количество N(δ1) и суммарную амплитуду А(δ1) частотных компонент в спектре огибающей сигнала вибрации, соответствующих модели D(δ1), на их основе рассчитывают величину достоверности η(δ1) диагностической модели, аналогичным образом варьируют значение габаритного параметра р1 для отличных от номинального значений второго габаритного параметра
Figure 00000022
и фиксированных номинальных значений оставшихся габаритных параметров
Figure 00000023
и формируют двумерную величину достоверности η(δ1, δ2) диагностической модели D(δ1, δ2), аналогичную процедуру циклически повторяют для всех варьируемых габаритных параметров подшипника, в результате чего формируют многомерную величину достоверности η(δ1, δ2, …) диагностической модели D(δ1, δ2, …), по максимуму которой находят оптимальные значения отклонений варьируемых габаритных параметров подшипника (δ1.opt, δ2.opt, …), корректируют значения основных подшипниковых частот и формируют уточненную диагностическую модель Dopt=D(δ1.opt, δ2.opt, …), на основе сходства набора найденных в спектре огибающей сигнала вибрации частотных компонент со спектральными шаблонами дефектов уточненной диагностической модели Dopt делают заключение о наличии дефектов подшипника и их выраженности.1. A method of vibrational diagnostics of a rolling bearing, including receiving a vibration signal using an accelerometer mounted on the bearing being diagnosed, band-pass filtering of the signal and obtaining its envelope, calculating the Fourier spectrum of the signal envelope, calculating or selecting the main bearing frequencies from the reference literature, making a conclusion about the presence of bearing defects based on the analysis of the envelope spectrum of the vibration signal and tabular or calculated bearing frequencies, characterized in that from the envelope spectrum of the signal emit radio frequency components whose amplitude is greater than the spectral noise level is at least 1 dB, from a set of basic parameters marker bearing [p 1, p 2, ...] are selected first dimensional parameter p 1 and its value can vary from the nominal value
Figure 00000019
in the range
Figure 00000020
at fixed nominal values of the remaining overall parameters
Figure 00000021
for each deviation δ 1 ∈ [-δ 1.max ; + δ 1.max ] of a variable dimensional parameter p 1, the values of the main bearing frequencies are calculated, spectral patterns for all possible bearing defects are formed on their basis as a specific configuration of harmonics and subharmonics of the bearing frequencies, a general diagnostic model of the bearing D (δ 1 ) is formed as a set of received templates calculated number N (δ 1) and the total amplitude a (δ 1) of frequency components in the spectrum envelope of the vibration signal corresponding to pattern D (δ 1) on the basis of their calculated value is valid awns η (δ 1) of the diagnostic model, likewise, can vary the value dimensional parameter p 1 other than the nominal values of the second parameter marker
Figure 00000022
and fixed nominal values of the remaining overall parameters
Figure 00000023
and form a two-dimensional confidence value η (δ 1 , δ 2 ) of the diagnostic model D (δ 1 , δ 2 ), a similar procedure is cyclically repeated for all the variable dimensional parameters of the bearing, as a result of which a multidimensional confidence value η (δ 1 , δ 2 , ...) of the diagnostic model D (δ 1 , δ 2 , ...), by the maximum of which the optimal deviations of the varied dimensional parameters of the bearing are found (δ 1.opt , δ 2.opt , ...), the values of the main bearing frequencies are adjusted and an updated diagnostic model is formed D opt = D (δ 1.opt , δ 2.opt , ...), based on the similarity of the set of frequency components found in the spectrum of the envelope of the vibration signal with the spectral defect patterns of the updated diagnostic model D opt , a conclusion is made about the presence of bearing defects and their severity. 2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для радиального подшипника качения в качестве варьируемого габаритного параметра р1 выбирают либо диаметр тел качения Bd, либо диаметр делительной окружности Pd.2. The method according to p. 1, characterized in that for the radial rolling bearing as a variable dimensional parameter p 1 choose either the diameter of the rolling elements B d or the diameter of the pitch circle P d . 3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для радиально-упорного, упорного и упорно-радиального подшипника качения, а также для самоустанавливающегося радиального подшипника качения в качестве первого варьируемого габаритного параметра р1 выбирают либо диаметр тел качения Bd, либо диаметр делительной окружности Pd, а в качестве второго варьируемого габаритного параметра р2 - угол контакта Ф.3. The method according to p. 1, characterized in that for the angular contact, thrust and axial-radial rolling bearings, as well as for self-aligning radial rolling bearings, either the diameter of the rolling elements B d or the diameter is selected as the first variable dimensional parameter p 1 pitch circle P d , and as the second variable dimensional parameter p 2 is the contact angle F.
RU2019112264A 2019-04-22 2019-04-22 Method of vibration diagnostics of rolling bearings RU2720328C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019112264A RU2720328C1 (en) 2019-04-22 2019-04-22 Method of vibration diagnostics of rolling bearings

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019112264A RU2720328C1 (en) 2019-04-22 2019-04-22 Method of vibration diagnostics of rolling bearings

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2720328C1 true RU2720328C1 (en) 2020-04-28

Family

ID=70553032

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019112264A RU2720328C1 (en) 2019-04-22 2019-04-22 Method of vibration diagnostics of rolling bearings

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2720328C1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58193425A (en) * 1982-05-07 1983-11-11 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Method for monitoring operation of rotary body
JP2931187B2 (en) * 1993-11-05 1999-08-09 川崎製鉄株式会社 Pump deterioration diagnosis system
RU2379645C2 (en) * 2007-06-19 2010-01-20 Андрей Павлович Ушаков Method to diagnose health of gas turbine engine assembly units and parts and device to this end
RU2534562C2 (en) * 2009-03-05 2014-11-27 Тетра Лаваль Холдингз Энд Файнэнс С.А. Proactive maintenance of roller bearings
GB2543522B (en) * 2015-10-20 2018-06-20 Skf Ab Method and data processing device for detecting bearing defects

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58193425A (en) * 1982-05-07 1983-11-11 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Method for monitoring operation of rotary body
JP2931187B2 (en) * 1993-11-05 1999-08-09 川崎製鉄株式会社 Pump deterioration diagnosis system
RU2379645C2 (en) * 2007-06-19 2010-01-20 Андрей Павлович Ушаков Method to diagnose health of gas turbine engine assembly units and parts and device to this end
RU2534562C2 (en) * 2009-03-05 2014-11-27 Тетра Лаваль Холдингз Энд Файнэнс С.А. Proactive maintenance of roller bearings
GB2543522B (en) * 2015-10-20 2018-06-20 Skf Ab Method and data processing device for detecting bearing defects

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Космач, Н. В. Спектр огибающей вибрационного сигнала для оценки технического состояния промышленного оборудования / Н. В. Космач // Радиотехнические системы : материалы 53-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (Минск, май 2017 года). - Минск: БГУИР, 2017. - С. 41. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. An online tacholess order tracking technique based on generalized demodulation for rolling bearing fault detection
Cocconcelli et al. STFT based approach for ball bearing fault detection in a varying speed motor
Yang et al. Vibration feature extraction techniques for fault diagnosis of rotating machinery: a literature survey
Borghesani et al. A new procedure for using envelope analysis for rolling element bearing diagnostics in variable operating conditions
WO2019179340A1 (en) Eemd- and msb-based failure feature extraction method for rolling-element bearing
Samanta et al. Artificial neural network based fault diagnostics of rolling element bearings using time-domain features
Lu et al. CEEMD-assisted bearing degradation assessment using tight clustering
CN117272210A (en) Method and system for detecting abnormal hidden danger data of building construction
Zhao et al. Rolling element bearing instantaneous rotational frequency estimation based on EMD soft-thresholding denoising and instantaneous fault characteristic frequency
Teng et al. Detection and quantization of bearing fault in direct drive wind turbine via comparative analysis
Chen et al. Proportional selection scheme: A frequency band division tool for rolling element bearing diagnostics
CN109029999A (en) Fault Diagnosis of Roller Bearings based on enhanced modulation double-spectrum analysis
RU2720328C1 (en) Method of vibration diagnostics of rolling bearings
CN109934136B (en) Rolling bearing fault diagnosis method based on Duffing vibrator and eigen mode component
Gelman et al. Novel adaptation of the spectral kurtosis for vibration diagnosis of gearboxes in non-stationary conditions
KR101745805B1 (en) Apparatus and Method for machine condition monitoring
Chi et al. Spectral DCS-based feature extraction method for rolling element bearing pseudo-fault in rotor-bearing system
RU2709238C1 (en) Diagnostic method of turbomachine rotor rolling bearing technical state
Huang et al. Algorithm for multiple time-frequency curve extraction from time-frequency representation of vibration signals for bearing fault diagnosis under time-varying speed conditions
RU2730401C1 (en) Bearing assembly condition diagnosing method
CN115307909A (en) Bearing frequency conversion calculation method and device and fault judgment method
Thanagasundram et al. Autoregressive based diagnostics scheme for detection of bearing faults
Zheng et al. Zero-Phase Filter-Based Adaptive Fourier Decomposition and Its Application to Fault Diagnosis of Rolling Bearing
Krishnakumari et al. Application of Zhao-Atlas-Marks transforms in non-stationary bearing fault diagnosis
Chatterton et al. A novel procedure for the selection of the frequency band in the envelope analysis for rolling element bearing diagnostics