TW388787B - Bearing condition evaluation - Google Patents

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TW388787B
TW388787B TW87118395A TW87118395A TW388787B TW 388787 B TW388787 B TW 388787B TW 87118395 A TW87118395 A TW 87118395A TW 87118395 A TW87118395 A TW 87118395A TW 388787 B TW388787 B TW 388787B
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acceleration signal
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TW87118395A
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Makkonen Arto
Lehtinen Reijo
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Abb Research Ltd
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00Testing of machine parts
    • G01M13/04Bearings
    • G01M13/045Acoustic or vibration analysis

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Description

五、發明說明(1) 發明範疇 本發明和評估或監控及分析啟動如一機械二 動作之轴承狀況有關。本發明#件間相封 關。 不赞月亦和軸承狀況評估之安排有 發明背景 ^同工業領域中使用了各種機械 :中二元件間旋轉或線性或其它類型之相 3在= 含電馬達及發電機、齒輪箱、 )^^ Γ 之致叙91笙。心J灰轉轉動裝置、不同種類 動1§等如以疋達作用之感應 為現今工、二电機機械視 械:轴=,;馬。依照最近之調查1些電機機 锇之軸承瑕疵疋生產干擾及因機械 工之一 八从’丨趣禾預期工廠停 (轴承瑕疵對應總機械失效之5〇~55%, 種電機瑕疵)》 丹木疋令 估ΐίΪΐϊΪ預期之機械損耗’能持續而以可靠方式評 或衝!承狀況是重要的。因此利用震動量測及/ 防二Π 測(SPM)對轉動軸承及電機機械之預測及預 及/ 之研究活躍,並已提出亦引用許多分析該震動 及/或衝擊脈波之方法。 1,使同之軸承狀況監控方法通常是將震動量測之頻譜 封包和適當運作機械也就是未含受損轴承或任何其它 二=^件得到之參考結果比較。在大部份情形是由熟練而 又心圳練之專家進行比較。目前,通常標準之商用震動監 控2法通常是將該震動信號之電力光譜密度(PSD)估計或 該辰動彳§號封包之PSD估計和相同馬達在正常狀況之"指紋
五、發明說8月⑵ PSD、較 用者定義之ί —般之方法,將所遂之-參芗之信號功率和使 除了垓震二警程度比較。 器衝擊脈坡I頻譜元件,亦利用特定衝擊脈波(SPM)感測 而由該脈波ί测之發生、週期及振幅做為參數,將之分析 亦有自動=決疋該轴承可能之損壞或瑕疲。 :常震動(變動負載 '開關作用循環等)符合該 貧料庫包含之J =該特定正常作用之震動及將之和該 乐統資料庫力H較。备偵得一新的異常類1,可在該 類、 i其貢訊,以能在未來將類似…徵兆分 是根據使用:2學習震動監控系統展示。這些系統許多 線性模型》通經網路(ΑΝΝ)或神經模糊系統⑽)之非 以在大範圍 需要-學習階段來估計其内部參數 :常震動模、式。::(風'動負# '開關作用循環等)符合該 庫。該系統π l “予&階段後建立—不同瑕盈之資料 ^ 。3、之資 、取初及將 乐統資料庫力σ卜^較。S偵得一新的異常類型, 類。 上其資訊,以能在未來將類似之瑕疵 但該轴承妝 析可說需要大有-;基本問題。通常震動〗 έ士黑 . 至田寻豕進仃之工作以得$|丨π ▲ u ,-。果。但利用本 F侍到可靠及可了解^ 計。右士加 尽文排仍有困難傳遞維修真正沐办 , " 。伤情形,該狀 而之ΰ聶 過早"瑕疵顯示 _ / # β ^用者對接收
生產Φ齡你a., Χ無興趣,維護建議只對在玆Τ 一针盡I 上述自動調整系統之主要問題是缺乏瑕 * 在可辨識瑕疵類型前,各瑕疲類 之主要貝況· 分文裝必須有瑕疵發
第6頁 五、發明說明(3) 生。可最容易偵得新類型之瑕疵,但其類型或嚴重性卻無 法分類。因此也不可能估計實際瑕疲之嚴重性及維護需 求。另外自然假設該機械在該學習階段是未損壞及在適當 工作狀況。實際上例如因該機械元件之製造瑕疵及/或不 正確之組件作業,故並非總為此狀況》 發明概論 本發明之一目的是要克服先前技術之缺點及提供評估耗 承狀況之新方法。 0 一估計轴承瑕疵嚴 本發明之一目的是提供一 及安排。 本發明之一目的是提供一 程序簡化、較快速且自動化 本發明之一目的是提供 安排。 自動作用評估系統之評估方法 方法及安排使評估系統之起始 重性之方法及 其根據該震 以下部份加 本發明之一目的是提供一評估方法及安_ 動加速之量測提供清楚而可了解之評估結果。 本發明之其它目的及優點將由本專利說明書 上附圖而提出。 利闬一評估袖承元件狀況之方法可達 法包含以下步驟:產生表示該軸承 該方 一到該等目的 元件震動之 信號,將該類比加速信號A/D轉換為一數仂4 頸以如速 v 奴m加球、# 該數位加速信號取樣以找出該數位加速信號中。~ 成部份,由該取樣數位加速信號取出認為對。,承瑕疵造 之預定部份,根據該取出之部份及包含於—次""瑕疵感應 貝料座之親.則
五、發明說明(4) 計算不同瑕疵種類之機率,及根據所算不同瑕疵類型機率 決定該瑕疵嚴重性總狀況估計° 評估轴承元件狀況之安排包含偵測及產生表示該軸承元 件震動之加速信號之裝置’將該加速信號轉換為數位加速 信號之轉換裝置,將該數位加速信號取樣以找出該數位加 速信號中軸承瑕疵造成部份之處理裝置,由該取樣數位加 速信號取出對轴承瑕疵感應之預定部份之處理裝置,包含 該軸承元件經驗資訊及狀況分析規則之資料庫,根據該取 出部份及該資料庫資訊計算不同瑕疵類型機率之處理^ 置’根據該所算機率形成該瑕疲嚴重性總狀況估計之處理^ 裝置,及輸出該狀況估計之裝置。 本發明有許多優點,因該方法提供可靠、可控制及自動 之方式評估轴承狀況。該方法提供完全自動之分析及無介 使用者或專門性意見介入來得到評估結杲。例如I…而 ^ Λ Μ對應之 維護建議可輕易而可靠地找出以下瑕疵類型:該釭〜 _ 釉承内或 外環瑕疲、旋轉元件瑕疲、平均磨損之轴承或該細承 並 振或鬆動。另外,不適當之潤滑或該潤滑之雜質嘴 之共 , 男' 71寻硯為轉 輪或該軸承環之瑕疵。該方法提供使兩者該監控之輪 同瑕疵類型嚴重性估計。知.道瑕疵類型,本發明4 不不 市、赞*亦可 因此調整該維護需求之急迫性(有些瑕疯需要很快動作 而一些瑕症在變得危急前事先可完全彳貞刻’因此該 瑪;械以
正常方式或以滅少運轉時間負載持續作用)。對使用土I 需建立告警或警訊程度’因該方法亦提供自動起始^序'… 亦可起動軸承已受損之系統。另外,不像許多先前 ° 〜夜術之
第8頁 五、發明說明(5) 系統,無需分開之衝擊脈波感應器來偵測衝擊脈 以下,本發明及其它目的及優點將 ’ Ι·τ Μ例舉方式至昭 進行描述,其中各圖中相似之參考符穿 八爹”,、咐啕 圖式簡述 付號硯為相似部份。 圏1概略說明轴承狀況評估之可能監控6 圖2是依照本發明作用之流程圖: ’ 圖3概略呈現衝擊脈波主要頻率分佈; 圈4概略揭示一受損轴承元件之標 月& ; 封包自生相關功. 月& 圖5ae、5b及5c揭示Μ、Ρ一及Pnean之會藉功 圖6是一不同瑕疵等級之瑕疵機率表;g 圖7是一實施例之方塊圖; 圖8是在一測試狀況該診斷輸出 圖式細述 时間之發展範例。 圖1是啟動輛承狀況監控系統運作 略圖。受監控之機械丨可為如電残 可忐之一般架璀 數或幾乎定速作用。該馬扪之作匕由其轴4以本質上矣 供應2經由一連接3進行控制 -由〜控制單元/電力 同及各種可能以及其控制本身是;及電力供應之作 不再詳加解釋。足以 者所知,因此在此 要=广承安排以使該轴以 概略揭示〜旋轉軸承元件 ^磨擦。 ,轴承元件5之内環5ι及外環5〇轉又撑該軸4。亦顯示 在馬達二端部有軸承,而有許多不未·.,員示但要知道通常 °J之方式由機械軸承達 五、發明說明(6) 成該可旋轉支撐。該轴 非本發明之一部份,及 加討論。 月色根據加速量測產生 度計安裝於該轴承5上 情形。要知到該偵測器 面,但該偵測器相對於 監控該轴承元件作用狀 意義之狀況。 如技術上所知, ,一般 動作為一和該受測系統 用壓電 之原子 產生之 速成正 部份加 件。當 正比之 大以產 電荷放 該偵 連接和 資料處 及必要 裝置之 一個人 釋,在 速度計使 該材料中 電壓。該 生和該加 大器之靈 測器1 0由 該監控系 理裝置, 之記憶體 必要介面 電腦(PC) 收到該加 敏度大 如一接 統之處 包含一 承在該機械各元件間 該軺承之不同/置方式延 e代因此不在此再辞 加迷ft號之-加逮價演j胃或加 10二測該轴承5可能之衝擊或類二 ::直接附著在〜元件表 之位置需足以使該摘測器在 ,4把偵測任何決定該軸承元件有 =加速偵測器或加速度計轉換機械6 震動加速度成正比之類比信號。大 材料做為該轉換器之主要感應元 移動時,該壓電材料形成和該力成 電壓很低而通常以一電荷放大器放 比之放大電壓信號。該加速度計及 小通常為5 0 - 1 0 0 mV/g。 頭線1 1或無線或紅外線連接之作用 理裝置12連接。該處理裝置可為一 中央處理單元CPU(如一微處理器) 安排(如ROH及RAM)及至該系統所包含其它 。依照一實施例,該資料處理裝置1 2包含 。該處理裝置1 2之功能是如本文稍後解 速信號後完成該必要之評估作用及計算, 因此可利用任何具有完成該所需資料處理及計算之必要功
第10頁 五、發明說明(7) 能之裝置。 要知道該安排亦可以使用分別之處理裝置進行不同之處 理及任務以取代一個中央資料處理單元。另外,該所需處 理裝置之一部份可包含如微處理器及一於其中實施之軟 體,同時該相同安排之處理裝置一部份可包含特定電路及 邏輯單元來進行該功能之一預定部份。 該處理單元12可包含各種資料庫進行分析、監控及/或 控制。一重要之資料庫是一特定資料庫2 0及/或包含評估 規則之規則庫。這些不同評估階段之規則,如一加速信號 之預先處理及處理、分析及估計階段稍後本文將詳加解 釋。 關於受監看該轴承及/或機械之試探及經驗資料亦可儲 存於相同之資料庫30。依照另一替代,可提供另一試探及 /或經驗資訊之資料庫。該試探資訊可定義為將由該量測 取出之一些量測或部份之值或變化或此值及/或變化之組 合該預先定義之軸承狀況等級連合之語言描述。此資訊可 如為測試結果、由物理資訊得到之理論或經驗人士之專家 資訊之經驗資訊。 要知道該系統最好包含該必要經驗資訊。更精確說,該 資訊可為診斷資料庫之規則。 另外,該處理單元12可包含當該監控裝置第一次開始 時,如在完全新的裝置啟動時該自動起始過程中收集之平 均值資料之資料庫。 可更新該資料庫中之資料。該更新資料可由該特定處理
第11頁 五、發明說明(8) 單元監控之機器獲得或該更新資料由 入。該處理單元可由一合適之 、。上 %疋隆"丨l排或本地區域網路 (LAN)或該處理單元2 0及另—資料處理裝置之直接 由該資料處理裝置中之串列埠和另―咨』丨士 接如 τ甲垾和另一育料處理裝置或類仞 者接觸及通訊。資料處理梦罟„福π 士 a X 4似 貝τκ狂衷置間通讯之各種替代 知名’因此在此不再詳加解釋。 一回授連接15於該處理單元12及該電機機械丨之控 :力供應早兀2間。此連接在軸承失效如緊:二 時啟動該機械1之直接及自動控制。 桿該機械1 另外,該範例系統包含一顯示器丨4連續週期 1 顯示該分析結果。該顯示器可附加如一印表機或U 〇 裝置或由之取代。亦可有一些其它另外之輸出“和;f 兀12連接,通知操作者該機械之各種狀況。這包人主 置如光及警音或類似能在需要時提供清楚及明顯1& ς裝 及其它使用者介面裝置如無線告警/顯示裝置 系統通知操作者之裝置如利用聲音訊息。 該 著之:程圖顯示該評估安排作用之一可能方法。圖7接 者3不該可能實施例之方塊圖更詳細揭示該作用步驟。 如圖2所示,在步驟丨〇 〇先由該轴承偵測/量剜—加靖产 號。在接著之步驟1〇2將該信號取樣及接著預先處理 該加速信號量測取出對轴承瑕疵感應之部份。當該信號原 本為類比形式時,在此階段將該信號A/D轉換以進行取樣、 及處理。在此階段亦可對該信號前置白化濾波。 ’ 在步驟1 04繼續該取得部份之處理由該取代部份如移去
II
五、發明說明(9) : ------------j 2 £如偵測馬達停止及諧搌等。亦可引用平均 1 06 達狀況估計輸出移除。該分析則在步驟 · 份完成及利用其將該部份值組合轉換以估-计各瑕疵等級之瑕疵機率。最後在步驟1〇8 護需求估計,及在步雜110將這些結果或在 該馬達及整個裝置之總控制使用。 田在該揭示之方法無需一衝擊脈衝量測,但只夠有一加速 量測。當分析轴承狀況時,該系統利用轴承震動之物理模 型及偵測該震動失效感應部份之隨機處理參數模型。根據j 這些部份可計异及決定該量測震動信號如何對應該信號中(|) 不同瑕疵類型之理論特色。原則上可存在大量^同^疵類 型,但為求簡化,可將之分類為預定教目之不同瑕疵等級 (一等級為某類瑕疵)》既然知道不同瑕疵類型或等級之嚴 重性及各瑕疵類型或等級所需之維護,則亦可根據該偵測 之瑕疵等級或幾個等級建立維修需求之總估計。對大部份 瑕视等級,考量之參數可直接和該瑕疲或損壞之嚴重性比 較,因此可偵測該瑕疵而無需正常或未損壞狀況之任何機 械參考量測。 另外提供一自動起始流裎,於該起始程序設定該告警程^; 度(不同告警之臨界值)時自動估計已偵測之瑕疵。 γ· 現在一步一步詳細描述該方法之可能作周及優點。因利 用如加速偵測益之加速偵測及量測(步驟1 〇 0 )技術上是知 名之操作,故不再細述而由部份取得(圖2之步驟1 0 2 )開 始。當解釋時,亦參照圖3呈現一瑕疵旋轉元件軸承環及 *
弟13頁 五、發明說明(10) ' 旋轉元件間一接觸產之一震動脈波功率光譜密度主要形 式。 該瑕疵產生之衝擊脈波為寬頻帶,因此不能如許客A 技術安排,利用正弦頻率元件和完整而精確地呈現。、+ 是根據頻譜解釋使用先前技術方法.之轴承瑕疵分析複雜〜 主因,故在評估處理需利用專門之專家。 之 ό 在此揭示以部份取出偵測該震動衝擊脈波之暫態形式取 代先前技術之頻譜。該部份取出利用轴承瑕疵產生之衝擊 脈波本質上必非週期性或正弦性之事實。其先天上對使用 大部份先前技術系統所用之富氏光譜分析技術並不適合。 以下之摘要可用於部份取出: ^ 1 ·以相當高之取樣頻率(fs)將該加速信號取樣。想要之 垓信號部份通常在頻率範圍6_2〇kHz。該取樣品率需至少 為該分析佗號7L件最高頻率之二倍。選擇32 kHz取樣 =析該頻率達U kHz,並能減少以後評估計算之計; 2.將信號分為幾個仏相β > 等頻帶中二個頻ί於,_圍,頻帶(見圖7顯示該 ' 這幫助利用著重於圖3所示該衝擊月$ =:員率範圍:出軸承瑕疵引起之信號部份。因事先不知$ f擊脈波兀件之確切位置’故使用幾個頻帶是有利的。有、 =承瑕&時’感興趣之信號可出現在—些或所有 1 1 ,號分為取樣,乘上2的乘方之頻帶,可有極佳之: >降低及有效之貫施。可很有效實施如圖7所示將 kHz分為頻帶6_δ、δ —1〇……川―14
五、發明說明(11) ---~~-一" 之其匕選擇亦可達到相同功能。 3—利用在各頻帶對該取出加上前置白化濾波,去除任何 決定信號7C件之影響。關於該前置白化理論之細節見如 Marple, S.L. Jr : "Digital spectral analysis with applications , Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ· USA 1 98 7,在此併為參考。該前置白化濾波是用來有 效去除正弦信號部份β該前置白化濾波之一特色是其對衝 擊脈波並不感應。該結果信號本質上只包含白雜訊及衝擊 脈波°可使用任何前置白化濾波方法(或預測錯誤濾波係 數估計方法、或反射係數估計方法、或一自動回歸(AR)模0 型參數估計方法,均產生前置白化信號)。在此範例選擇 所謂Burg計算’因其計算能力強且已知計算技術穩定。 當實施所揭示之系統時最好使用前置白化。由於該前置 白化之重要性,要知道當未執行該前置白化’在出現決定 信號時該信號封包之自生相關將會變動。若出現這些變動 將會誤譯為瑕疵導致之峰值,因而在最糟情形會引起瑕疵 誤告警。 但要知道亦可使用前置白化以外之其它方法去除1亥^號 之該決定元件。一種可能是由該信號FFT移去決定锋值(由p 該光譜估計之方差及振幅之低定量表示),再來是去除決 定峰值,及接著反向FFT(快速富氏轉換)。但該結果信號 可能引入更多方差。亦可使用一般之富氏轉換取代該 FFT。 4.在該較佳濾波後取出對軸承瑕疵感應部份。該處理單
第15頁 五、發明說明(12) 元可使两以下之部份進行該前置白化信號在各頻帶之計 算(要知道此信號不再和該所測加速信號相同,因其已經 過以上之濾波作用)·· a) 在該信號封包之自生相關串列中,若衝擊脈波出現在 一般之區間時可偵得尖峰。送回該衝擊脈波間之時間做為 一部份,也就是該信號封包自生相關估計中該第一尖峰之 延遲值。計算該信號封包之一便利裝置是利用一複值希伯 特轉換濾波器,這是信號處理領域之標準工具。 b) 由該信號之振幅分佈計算百分位數(P)
其中η表示想要之百分位數及F表示該累積分佈函數。 現在計算Pi,P3Q,P7Q,及Ρ99。回到接收該部份:
Ppeak = P99-P1
Pmean^P^-Pgo MCF=Ppeak/Pmean 以上該a )部份(或圖7之T )在一般區間和衝擊脆波感應, Ppeak大略描述該信號之尖峰對尖峰振幅,Pmean和無衝擊f 脈波之平均振幅成正比,及M.CF描述該信號之峰值内容。 對不同種類之機械及/或轴承及/或應用該取出部份之數 目及性質定義可不同。一可能之方法可能取出約2 0個部 份,這在大部份應用中認為有可靠之結杲。 在接著之處理及將該取出部份和轴承狀況資訊之結合,
第16頁 五、發明說明(13) 該部份可由本文稍後解釋該計算之診斷時描述之方法直接 和馬達狀況估計結合。但這可導致雜訊狀況估計。為將之 避免’在將該實際分析引用於各種頻帶之輸入信號前,另 進行以下處理: 1.對描述各瑕疵類型最;新匹配之顯示器轉換該尖峰時間 (以秒)。此程序本文稍後會詳加解釋。 2.使用一數位低通滤波器由以下檢查過濾該部份: 0 2a :若ppeak很低,馬達不運轉。在此情形送回該舊減 波器輸出值(在馬達運轉時計算),直到馬達程度顯示該馬 達重新啟動止。此情形可使用簡單之限制或臨界值檢查。 2b :若在一些頻帶發生MCF>MCF—limU ,在該頻帶使"用 Ppeak及pmean之舊濾波器輸出值直到MCF再回到正常苑圍 止。在大部份應用MCF_1 imi t值可選為5.25以表示增^(古 氏雜訊之理論MCF約為4. 4)。 曰 问 以此方式切割"該Ppeak及pmean幫助均勻磨損之 因該軸承諧振或鬆脫造成震動破裂。如本專利說明金 將該諸振破裂和一增加總震動程度分 = 運轉是必要的。 助起 f照圖4現在詳細解釋所提及之瑕疵時間炎 震動= : = :潤Π::;:是=常在該 ίΪ::該脈波週期可由所_承=之: = 但該脈波頻率在本揭 不之方法只用於計算該脈波週期
五、發明說明(14) 另外,在此驚奇發現出現於不同位置之信號封包自生相關 和該瑕疵嚴重性有關。看到小及形成中之瑕疵先和轴承元 件之旋轉週期T_ rpm接近,因該衝擊脈波串列將以該旋轉 頻率調變。 當該瑕疵> 變得較嚴重(或增加),可彳貞得清楚尖蜂和該基 本脈波週期較接近。亦可使用不同之權重,如三級窄自生 相關尖峰: 〇 等級1 :最嚴重:偵測之尖峰時間和一時間容許度中之 基本脈波週期接近。 等級2 :最不嚴重:偵測之尖峰時間(在某時間容許度 中)和多個最和該旋轉週期最接近之脈波週期匹配。 等級3 :中度嚴重:偵測之尖峰時間和一些其它之脈波 週期匹配。 計算各轴承元件瑕疵等級之瑕疵嚴重性。在濾波後得到 五個新的部份值均在0及1間。
To 和外環瑕疫匹配之最近脈波 T i 和内環瑕疵匹配之最近脈波 Tr 和旋轉元件瑕疵匹配之最近脈波 T u 未和任何已知瑕疵匹配之最近脈波 TO 未測得衝擊脈波 利用使這些值缓慢移至偵測脈波週期之加權重嚴重度方 向執行該遽波。若未彳貞得衝擊脈波(表示有一或多個瑕疫 存在),TO將增加及其它值降低。 在此調查所有頻帶以產生一組參數(To,T i,Τ Γ,T U,
第18頁 五、發明說明(15) TO)。因此若一衝擊脈波 g , 該、.·〇果有相同夕_β/绝,則ϋ 是何頻帶即無關係。想起μ .+•關#过之影響則偵仟 堞姓ια θ Α 史上述關於該衝擊脈波頻譜之宽頻 ▼特性,這是自然之解釋。 肌、狄妨、見茨 當完成該診斷,所提屮甘十、土々仙^ 】 出該方法之狀況分析包含二部份: 1.計算不同瑕疵類型之機率,以及 竹 ^形成該瑕疵嚴重性之總狀況估計: 試二同瑕ί之機率時,利用稍早計算該取得部份之 試二I名家資訊A成該震動分析。—種以電腦演算實施該 性^料之適當架構是利用所謂模糊邏輯及模糊推論。 :明杈糊組之利用對含糊及不精確概念操作之組織性方$ Χ =供一基準。特別是,該模糊組可罔來呈現語音變數 =槟糊邏輯可用來將診斷規則之語音描述轉·換為電腦演 异。 、 "糊.邏輯可定義為—般布耳邏輯之外延。在模糊邏輯, 曰真"偽"之概念外延為表示真實之"程度"。會藉函數將一 明確^變數值和一模糊組之會藉程度相關連。該模糊組定 亦疋義等效之該邏輯運算及、或以及非。這使數學分析 一組通常形式如下之語音描述規則變得可能: 右(一組狀況為真)則(可推論一組結果)。 一再次確認"真"在此表示區間[0,1 ]中該對應模糊組之會 ,程度。另外,該最後部份或該結果為該對應模糊組之 藉程度。 現在,當利用模糊邏輯時,可結合模糊組定義之語音變 數以產生語音變數輸出規則,也就是可理解文字形式之輸
第19頁
五、發明說明(16) 出。例如可使用以下語音變數: T0="未偵得衝擊脈波" Τ 〇 =最近之脈波和外環瑕癌匹配" T i =最近之脈波和内環瑕疲匹配„
Tr-最近之脈波和旋轉元件匹配11
Tu = ”最近之脈波未和任何所知瑕疵匹配" M = " MCF值增加"
Ppeak = " Ppeak 值增加"
Pmean = " Pmean 值增加" 以上已描述TO ' To、T i ' Tr及Tu值如何計算。這 解釋為該對應語音組之會藉或關係程度。如圖5a — 5c〜值可t 不,對Μ、Ppeak及pmean使用梯形元件函數之標準 梯形模糊組是-適當之選擇因所有部份之增加和构 疵嚴重性成正比。 砰項瑕 根據高氏雜訊之理論值44,在此選擇值M—1〇 = 5 ,及 ‘ hi-。1 〇(在刖置白化後一般高頻軸承震動通常為高氏)。 在很嚴重之軸承瑕疵類型場測中(測到達25 iMCF值。該 &出使各瑕疲在各頻帶之分別運轉起始中將自動決定
Mpeak,l〇 、Mpeak_hi 、Mmean_l〇 及Mmean_hi 。 該輸出之語音變數可為如(在圖7巾分別以ri,R2, ..· R7 表示): 〇K = "震動0K" F〇 = "該轴承外環有瑕疵,, Fi = "該轴承内環有瑕疵"
第20頁
Fr=該轴承旋轉元件有瑕疲" R ="諧振或鬆脫" W ="均勻磨損轴承元件” U ="未知瑕疵" 可使用以下(窄)規則決定該轴承狀況以 1 )若(Pmean或Ppeak)及非Μ則丨V 以上結果
2) 若Μ及TO則R
3) 右TO及非Μ及非Ppeak及非Pmean則0K
4) 若Tu及m則U 5) 若Μ及To則Fo 6) 若Μ及Ti則Fi 7) 若Μ及Tr則Fr。 所述 等級 模糊推論方法如該技術 之會藉值(該機率)在〇 該瑕疵等級之機率僅由使用 之文字計算該規則輸出決定。 及1間。 由以上規則’該規則編號1)只在該起始.程序成功岛 頻帶時完全作用。可發現大部份料承瑕疵亦使用直^ t 則,此時該軸承保護系統立即作用。 瑕疲等級Fo及Π亦表示不適當之潤滑(經由該潤滑油膜| 金屬接觸)或該潤滑之摻雜(小粒子造成衝擊脈波)。 該總狀況估計接著可由該瑕'疵等級機率之一簡單限制檢 查訂定。可利用如彩色顯示益.綠、黃、紅,表示纟Φ狀 況。以上綠色表示適當工作狀況,黃是略微受損或較不嚴 重狀況及紅是嚴重損壞。
五、發明說明(18) —-----~--- 各瑕庇不同限制值(在〇及1間)可在由該瑕疵首 狀況估計時使用 L T ^ ^ ^ I用-如此可容許特定轴承類型之正常 备警味成土黎 肌向 * .…I - / 。對内環瑕疵亦可較快反應,因其在 作號中不如外堪™ ^ ^ ^ ^ 環瑕疲《易見。亦可依照使用者訂定之需求传 ' 用5同。之總dL告警靈敏度設定(對很警急之應用想要較早之 警訊)。在告警後,使爾者可由該狀況等級之機率直接檢 查原因°圖6揭示儲存於該評估安排處理裝置資料 瑕疵機率表範例。 該方法啟動之一重要部份是該狀況評估系統之一自動起 始該Ppeak —1〇、ppeak_hi、Pmean—1〇 及Pmean hi 之自 ‘ 。 °τ异所.有頻帶滤波Ppeak及Pmean值之平均值及設 定該平均值上限而執行: °
Ppeak_l〇s2 x E(Ppeak)
Ppeak_h“4x E(ppeak)
Pmean.lo.2 x E(Pmean)
Pmean.hi^4 χ E(Pmean) 其中£表示—時間區間之作用平均值。 、只在該機械如馬達運轉時計算該平均值。使用一幾天之 遇期(如3到7天)來計算該機器正常作同循環之轴承震動平 均裎度。 V" 如稍早所述,使用一增加之MCF來偵測該震動之諧振破 裂。在該起始循環並不使用高MCF之量測,因在起始時有 相當長時間區間MCF值需為正常(該需求可為如在整個起始 #環之20%中該MCF必需在5. 25以下)。否則該對應頻帶將
第22頁
而對上述規則1)之診斷將 * Q 使 五、發明說明(19) 回覆"失效”之起始狀態 用這些頻率。 圖8揭示一測示診斷之結果或輸出範例。該輪出可 紙上之一印出清單或一螢幕上之顯示。該不同曲線之·'縱如 私述範圍〇至1各等級瑕疫之機率’而該橫軸定義時門·— 曲線呈現一瑕疵或狀況類型。 各 該等一曲線表示完全正常震動之機率。該機率在程度i =:降表不該量測信號(OK)出現正常震動下之小傾斜。該 外^曲,是對該外環瑕疵(F〇),及可視為表示該轴承在該 及苐承環可能有一瑕疵。類似地,該第三(内環)曲線(F i) 五曲旋轉凡件)曲線(Fr)顯示這些瑕疵類型之機率。第 示該軸(R)表示該轴承之错振或鬆動機率°第六曲線(丨?)表 承均勻磨損’其機率為〇。第七曲線(u)是„未知瑕 一方法可大為改進軸承評估領域。依照 本身已知之元件實行簡單且經濟,並使 系統提供使用者該監控之轴承不同瑕疵 知道該瑕疵類型,該系統可因此調整維 因為一些偵得之瑕疵需要快速動作,而 疵類型在發展或警急前可事先偵測及追 設定·警訊或告警程度。該系統包含自動 在軸承受損時亦可起始。偵測衝擊脈波 波感測器。 施例前述範例不是要將本發明範圍限制 0 本發明提供 該安排利用 。該揭示之 重性估計。 之急迫性, —些其它瑕 使用者無需 序。該系統 開之衝擊脈 道本發明實 本發明 用可靠 類型嚴 護需求 可偵得 喚。·1¾ 起始程 不需分 應知
第23頁
五、發明說明(20) 為上述特定形式,而本發明是要涵蓋如所附專利申請定義 之本發明精神及範圍包含之所有改良、類似及替代。精於 本技術者清楚之所有其它實施例、改良及應用因此包含於 所附專利申請訂定之本發明精神及範圍中。 0
C
第24頁

Claims (1)

  1. 六、申請專利範圍 .二種評估轴.承元件狀況之方法,包含: J : ?示該轴承元件震動之類比加速信號; .將該頦比加速信號作類比/數位轉換為一數位加速信 > · 瑕疫速信號取樣以找出該數位加速信號因轴承 特性為另包含: .數位加速信號取出對細承瑕疫感應之預定部 , 類型=取:;份及-資料庫包含之規則計算不同瑕疫( 總狀算出之不同瑕疵類型機率決定該瑕疵嚴重性之 二項之方法,特性為由該數位加 之參數模式之前置^ ° 乂兀之影響’其利用使用隨機信號 氏轉換移去決定=處=渡波或類似方法’或利闻(快速)富 、吹疚蜂及—接 得到一信號包含太Μ 饮香之反向(快速)富氏轉換,以 ♦貝上和該羞士 2 士 滑成正比之白雜訊。 掷承表面之衝擊脈波微架構平 3‘根據申請專利 取出階段至少偵得以下:1項之方法,特性為在該部份 波,該信號波峰對波=個部份:尖銳震動脈波或衝擊脈 正比之平均值,該作^幅,和無衝擊脈波該平均振幅成 4.根據申請專利:被之尖峰内容。 攻 号則粑圍第1赤9 = U弟1或2項之方法’特性為由—信號 六、申請專利範圍 封包之自生相關估計之窄波峰偵得一般週期之窄形式衝擊 脈波。 5. 根據申請專利範圍第4項之方法,特性為當決定該瑕 疵嚴重性時使用一信號封包自生相關估計之脈波尖峰位 置。 6. 根據申請專利範圍第1,2或5項之方法,特性為以至 少該取樣數位信號頻率二倍之取樣頻率進行取樣。 0 7. 根據申請專利範圍第1,2或5項之方法,特性為將該 加速信號分為多個頻帶,其中分別監控各頻帶。 8. 根據申請專利範圍第1,2或5項之方法,特性為該取 出部份以低通濾波處理,其中由該取出部份移去任何干擾 及雜訊之影響。 9. 根據申請專利範圍第1,2或5項之方法,特性為由該 轴承元件之幾何尺寸計算脈衝週期。 1 0.根據申請專利範圍第1 ,2或5項之方法,特性為將該 瑕疵分為多個瑕疵類型,將該取出部份值和一規則庫包含 之資訊結合,輸出各瑕疵類型會藉程度,結合該會藉程度 以形成各瑕疵類型之瑕疵機率估計。 0 1 1.根據申請專利範圍第1 ,2或5項之方法,特性為當計 算不同瑕疵類型之機率時,該震動分析利闬試探性資料, 最好利周模蝴邏輯及模糊推論來完成。 1 2.根據申請專利範圍第1 ,2或5項之方法,特性為利用 該瑕疵類型或等級機率之一限制檢查進行該總狀況估計。 1 3.根據申請專利範圍第1 ,2或5項之方法,特性為由計
    苐26頁 爭 六、申請專利範圍 算所有頻帶中該濾波部份值之平均值及由根據该W出 均值設定模糊規則之會藉函數來執行一自動起始β 14. 一種評估轴承元件狀況之裝置,包含: 装 偵測及產生一表示該軸承元件震動之加速信號 置; . 將該加速信號轉換為一數位加速信號之轉換装置种承 將該數位加速信號取樣以找出該數位加速信號因 瑕疵造成之部份處理裝置; 0 特性為另包含: 由該取樣數位加速信號取出搿鈿 之預定部 份之處理裝置; ^承瑕 包含該^元件之經驗資訊及^兄分析規則之一資料 庫; 根據該取出部份及該資料庫之資訊同瑕疵類型 之機率之處理裝置; 根據該算出之機率形成該瑕範嚴舌性之總狀況估計之 處理裝置;以及 Λ 輸出該狀況估計之裝置。 15·根據申請專利範圍第Μ項之裝置,特性為.另外包含 裝置由該數位加速信號移去任何决定信號元之影響,其利 用使侍隨機信號之參數模式之前“化心皮或類似方法, 或利用(‘,富氏轉換’接著移去决定波岭及一接著之.反 向(袂遠)备氏轉換,以得到一信衆只包含本質上和該轴承 表面之衝擊脈波微架構平滑成正比 <白雜訊。
    第27頁 六、申請專利範圍 1 6.根據申請專利範圍第1 4或1 5項之裝置,特性為另外 包含將該取出部份低通濾波以由該取出部份移去任何干擾 及雜訊之影響之濾波裝置。 1 7根據申請專利範圍第1 4或1 5項之裝置,特性為另外包 含資料庫裝置具有試探性資料將在至少一些由該量測取出 之量測量或部份中之值或變化或此值或變化之組合和各種 軸承狀況等級相關連^ 1 8.根據申請專利範圍第1 4或1 5項之裝置,特性為另外 包含完成模糊推論以得到一語音狀況估計之模鞠邏輯裝 置。 . C1 1 9.根據申請專利範圍第1 4或1 5項之裝置,特性為另外 包含一回授連接,位於形成該總狀況估計之處理裝置及包 含該監控軸承元件之機器之一控制或供電單元間。 Ci
    苐28頁
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI448978B (zh) * 2011-06-24 2014-08-11 Univ Nat Taiwan Normal 異常辨識系統訓練方法
CN106644474A (zh) * 2015-10-28 2017-05-10 财团法人工业技术研究院 液静压轴承监测系统及其方法
CN110793618A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 浙江优特轴承有限公司 用高频单轴加速规检测主轴轴承三轴振动的方法

Families Citing this family (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6801864B2 (en) * 2001-03-13 2004-10-05 Ab Skf System and method for analyzing vibration signals
FR2852693B1 (fr) * 2003-03-19 2005-06-24 Kirpy Systemes embarques de detection predictive de defaillances des paliers d'appareils mobiles de travail du sol tels que des engins de travaux publics ou agricoles
DE102005023256A1 (de) * 2005-05-20 2006-11-23 Deere & Company, Moline Überwachungseinrichtung und ein Verfahren zur Überwachung der Funktion der Komponenten einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine
EP2053375B1 (en) * 2007-10-24 2009-12-30 ABB Research Ltd. A method for detection and automatic identification of damage to rolling bearings
DE102008021360A1 (de) * 2008-04-29 2009-11-05 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen eines Lagerschadens
EP2283336B1 (en) * 2008-05-14 2016-11-30 Ab Skf Prediction of relubrication interval
US9618037B2 (en) 2008-08-01 2017-04-11 Honeywell International Inc. Apparatus and method for identifying health indicators for rolling element bearings
WO2010074645A1 (en) 2008-12-22 2010-07-01 S.P.M. Instrument Ab An analysis system
EP4024013A1 (en) 2008-12-22 2022-07-06 S.P.M. Instrument AB An analysis system
EA020791B1 (ru) 2008-12-22 2015-01-30 С.П.М. Инструмент Аб Устройство, способ и компьютерный носитель информации для анализа состояния машины
WO2010074648A1 (en) 2008-12-22 2010-07-01 S.P.M. Instrument Ab An analysis system
US8620622B2 (en) 2009-04-02 2013-12-31 Honeywell International Inc. System and method for determining health indicators for impellers
US8958995B2 (en) 2009-04-02 2015-02-17 Honeywell International Inc. System and method for monitoring rotating and reciprocating machinery
EP2427745A4 (en) 2009-05-05 2017-11-29 SPM Instrument AB An apparatus and a method for analysing the vibration of a machine having a rotating part
SE535559C2 (sv) 2010-01-18 2012-09-25 Spm Instr Ab Förfarande och anordning för analys av tillståndet hos maskin med roterande del
BR112012021738B1 (pt) 2010-03-01 2020-02-04 Siemens Ag método e dispositivo para a detecção precoce do desenvolvimento de danos em um mancal
US9157832B2 (en) 2010-03-12 2015-10-13 Honeywell International Inc. Method and system for detecting incipient bearing failures
US8473252B2 (en) * 2010-06-09 2013-06-25 Honeywell International Inc. System and method for conflict resolution to support simultaneous monitoring of multiple subsystems
US8896437B2 (en) 2011-01-24 2014-11-25 Honeywell International Inc. Asset-specific equipment health monitoring (EHM) for industrial equipment using standardized asset models
US9310790B2 (en) 2011-05-23 2016-04-12 Honeywell International Inc. Large-scale comprehensive real-time monitoring framework for industrial facilities
CN103688144B (zh) 2011-07-14 2017-04-12 S.P.M.仪器公司 用于分析旋转机器零件的状态的方法和系统
CN102393299B (zh) * 2011-08-02 2013-03-13 西安交通大学 一种定量计算滚动轴承运行可靠性的方法
EP2581724B1 (en) 2011-10-13 2020-03-25 Moventas Gears Oy A method and a system for the purpose of condition monitoring of gearboxes
US8963733B2 (en) 2012-02-13 2015-02-24 Honeywell International Inc. System and method for blind fault detection for rotating machinery
US9205845B2 (en) 2012-06-07 2015-12-08 Honeywell International Inc. System and method for detecting spall initiation and defining end of life in engine components
US11635345B2 (en) 2013-07-02 2023-04-25 Computational Systems, Inc. System for separating periodic frequency of interest peaks from non-periodic peaks in machine vibration data
US9791422B2 (en) 2013-07-02 2017-10-17 Computational Systems, Inc. Analysis of periodic information in a signal
NO336991B1 (no) * 2014-01-10 2015-12-14 Vibsim Fremgangsmåte og innretning for vibrasjonsanalyse
US10077810B2 (en) 2014-04-14 2018-09-18 Dynapar Corporation Sensor hub comprising a rotation encoder
EP3309530A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-18 ABB Schweiz AG Detection of bearing fault
WO2018146733A1 (ja) * 2017-02-07 2018-08-16 富士通株式会社 生成プログラム、異常判定装置、及び生成方法
US10663372B2 (en) 2018-05-21 2020-05-26 Caterpillar Inc. Bearing failure detection in a hydraulic fracturing rig
CN113168173B (zh) * 2018-11-27 2022-08-16 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 用于循环运动式机器部件的状态监测的方法
CN111707472B (zh) * 2020-06-08 2022-06-21 王萌 基于fft和全连接层-svm的滚动轴承故障诊断方法
CN111947929B (zh) * 2020-08-14 2022-07-29 华东交通大学 一种旋转机械振动特性评价指标工况敏感度分析方法
CN112611557B (zh) * 2020-11-27 2021-12-28 重庆大学 齿轮动态检测方法与动态检测系统
US11499889B1 (en) 2021-09-10 2022-11-15 Computational Systems, Inc. Fault frequency matching of periodic peaks in spectral machine data
CN114813133B (zh) * 2022-05-23 2024-07-19 石家庄铁道大学 中介轴承外圈局部故障状态下阵发性冲击振动的预测方法
DE102022207447A1 (de) 2022-07-21 2024-02-01 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren und Vorrichtung zur Zustandsüberwachung von Wickelmaschinen
CN116183231B (zh) * 2023-04-28 2023-07-11 安徽大学 一种基于数字孪生的轴承故障诊断方法
CN116304586B (zh) * 2023-05-24 2023-07-28 北京化工大学 基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5631327A (en) * 1979-08-24 1981-03-30 Hitachi Ltd Method of diagnosing vibration of rotary machine
US5511422A (en) * 1993-04-09 1996-04-30 Monitoring Technology Corporation Method and apparatus for analyzing and detecting faults in bearings and other rotating components that slip
US5566092A (en) * 1993-12-30 1996-10-15 Caterpillar Inc. Machine fault diagnostics system and method
US5602761A (en) * 1993-12-30 1997-02-11 Caterpillar Inc. Machine performance monitoring and fault classification using an exponentially weighted moving average scheme
US5726905A (en) * 1995-09-27 1998-03-10 General Electric Company Adaptive, on line, statistical method and apparatus for motor bearing fault detection by passive motor current monitoring

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI448978B (zh) * 2011-06-24 2014-08-11 Univ Nat Taiwan Normal 異常辨識系統訓練方法
CN106644474A (zh) * 2015-10-28 2017-05-10 财团法人工业技术研究院 液静压轴承监测系统及其方法
CN110793618A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 浙江优特轴承有限公司 用高频单轴加速规检测主轴轴承三轴振动的方法
CN110793618B (zh) * 2019-10-28 2021-10-26 浙江优特轴承有限公司 用高频单轴加速规检测主轴轴承三轴振动的方法

Also Published As

Publication number Publication date
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FI981614A0 (fi) 1998-07-15
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FI112972B (fi) 2004-02-13
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