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你的工作依赖于准确的故障监测
$ A& k; M( ]+ E; q毫无疑问，绝大多数振动分析师的主要工作是监测滚动轴承故障。当轴承意外失效，会造成很大的成本（停机时间，二次损伤等）。这对于你或你的部门是工作上的污点。搞错一个轴承故障可以使你的名声倒退好几个月。6 S Q4 \6 b+ C+ A
话又说回来，如果你报告轴承有缺陷，必须更换。但之后发现之后没有问题，你脸色也不会好看。人们会对你的技能和技术失去信心。/ G# s# d" L! _: l3 {
因此，如何解决呢？我想这是显而易见的，不犯错误！
3 n* p3 D) t" r1 Q其实发现故障并不难+ j* g; P H1 [/ r/ t7 @
滚动轴承故障监测并不困难，你可能不信！如果你有好的螺丝刀并在机器周围的频繁的巡检，大多数人将能够监测到，需要更换轴承。当然，这种方法的几个问题。首先，员工人身安全不能保证。其次，维护和生产员工时间很紧，只有几天时间停下机器更换轴承。6 Q |. m1 S* Z$ j S! y" }) G, Q
越早越好 目前的挑战是要正确评估故障的性质和严重程度以及轴承的寿命。 如果你能准确判断监测的轴承故障还需几个星期或几个月就要更换，则可以安排工作计划，尽量减少轴承变化的影响。通过纠正故障状态的根本原因（不平衡，不对中，润滑不良等）你甚至可以延长轴承的寿命。 有一些好消息
9 p( g/ n7 P& l好消息是，滚动轴承的设计使得它更容易在早期阶段监测故障。由于轴承的几何形状（和其独特的“故障频率”），很容易区别于其它机器产生的振动。磨损的早期阶段中产生的高频，也是很容易区别于其它故障。有了这些信息，我们只需要正确的测量振动和准确的数据分析，我们可以非常成功。& y8 ^* t7 L( A2 V
好吧，这可能听起来太容易了。事实上，有许多要克服的挑战。但是，了解面临的挑战是解决方案成功的关键。 重点1：正确测量振动/ k6 ?2 @! F2 a2 ?& v( h' }
假设我们要尽可能早的监测出轴承故障，你认识到必须做的第一件事情是，测量振动的方式是成功的绝对关键。在最早阶段的轴承磨损，振动的频率是非常高的，幅值是非常低的。没有人能够听到。如果你使用“常规”传感器安装方式，你无法捕捉这些高频率。超声，冲击脉冲，包络（解调），尖峰能量和PeakVue这些技术用来监测高频率，低振幅的振动。这些技术的要点是，首先消除高振幅，低频率振动，然后仔细聆听高频振动，轴承磨损的迹象，然后转化成一种容易分析的振动形式。 一点点的背景 故障最初发生时，轴承的滚圈表面可能没有破坏的痕迹，这些破坏也可能发生滚圈内部。即使故障逐渐出现在滚圈表面，产生的振动也是很微弱的。当滚珠或滚柱运动通过滚圈上的故障破坏点，会发生两件事情：会有一个冲击波（也称为应力波），轴承振动（或共鸣）。故障破坏点会非常迅速产生冲击波波纹。这样的振动非常微弱，因而难以察觉。 我们可以计算出，轴承内圈通过频率，轴承外圈通过频率，滚动体通过频率，保持架频率。你可以想象转轴和轴承的工作状态，滚动体运转，每次冲击之间都有一个固定的时间。时间会有所不同，取决于轴承损坏部件，内圈，外圈，或滚动体本身。 好消息！+ d. t( w; j1 D! D- P
好消息是，轴承故障频率是非同步，它不会2X、3X（或任何其他整数）旋转速度。这是一个非整数，如3.09X，6.71X，11.43X倍轴的速度。这样我们更容易分辨其它整数倍振动源，例如旋转泵叶片，风机叶片，齿轮。 更多的好消息！* j1 b) S4 n( F
另一个好消息是，当冲击发生时，振动不是平缓的;振动峰值会突然升高之后缓和。频谱中会出现故障频率的谐频。更多的好消息是，在工况下这些峰值的幅度将上升和下降（由于轴承内圈剥落，或损坏的滚动体，在负载区内外工作）。这导致频谱出现边带。所有这些迹象，即使我们不知道在本机安装的何种轴承，我们也能在轴承损坏前提供预警。 一些坏消息! B6 }) X; Z- o! c
轴承早期故障，如果以线性方式显示，我们不能在速度频谱中发现轴承故障频率。（对数谱或加速度谱中可以看到故障频率）。不过我们可以使用包络的技术解决这个问题。 Z- d; L( F/ |( J0 D9 A
因此，如何解决？1 g6 Q1 q# K7 S$ O5 o- ^
下面方法可以解决这一难题。 1，简单的测振仪，采集高频可以发现故障。然而，它容易与其它高频故障混淆。 2，冲击脉冲仪是专门用于轴承故障监测。 3，超声波仪可以听到更高的频率。它可以监测到润滑的问题和轴承故障。 4，如果你依靠“标准”的速度谱（线性格式），那么你难发现早期故障，直到故障变得很严重。切换到对数方式，使用加速度的单位，并设定一个较高的Fmax会对你有所帮助。 5，最好的办法是，使用更先进的技术，如包络（也被称为解调），冲击脉冲，尖峰能量，和PeakVue。
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发表于 2011-10-30 21:31:19
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