检测轴承故障的方法技术

本公开涉及检测轴承故障的方法，更具体地一种使用轴位移传感器来检测围绕轴安装的滚动元件轴承的轴承故障的方法，该轴位移传感器提供轴位移信号以检测轴位移，该方法包括：a)从轴位移信号中减去已建模的轴位移参考信号以获得残差向量，b)针对至少一种轴承故障类型来估计相应的轴承故障频率，并且针对每种轴承故障类型来估计在包含关联的轴承故障类型的轴承故障频率的频率范围内该残差向量的幅值，以及d)基于所述至少一个估计幅值来确定是否存在轴承故障。存在轴承故障。存在轴承故障。

【技术实现步骤摘要】
检测轴承故障的方法


[0001]本公开总体上涉及轴承故障检测。

技术介绍

[0002]电动马达是实现现代高效生产的关键部件。一家公司要想在全球保持竞争力，其马达应该全天候(24/7)运行。
[0003]现今，基于加速度测量的振动分析是用于对旋转电气机器进行状态监测的主要技术。与加速度计形成对比，电容式位移传感器的灵敏度在低频区域中更好。这就是为什么可做出如下的假设：通过使用位移传感器而不是加速度计，可以更可靠地和更准确地检测和评估出现在振动频谱的低频区域中的故障，诸如不平衡、未对准和偏心率。然而，当考虑在状态监测中更换加速度计时的一个决定性因素是位移传感器检测滚动元件轴承中的故障的能力，因为电动马达的超过一半的击穿是由于轴承的失效所致。
[0004]EP2918964 A1公开了一种包括电容式传感器在内的传感器，其用于感测包括导电部分的轴的位置或运动。该传感器利用了传感器PCB，该传感器PCB包括：安装孔，可以通过该安装孔安装轴的导电部分；形成到印刷电路板的至少一个电容器电极，其中电极的电极表面平行于安装孔的中心轴线延伸并且面向该中心轴线。

技术实现思路

[0005]在通常的轴承故障发展的早期阶段，在有缺陷的表面上出现了宏观的和自蔓延的裂纹。即使在早期故障阶段，局部故障的深度也有几微米，因此可通过准确的轴位移传感器检测到。该故障以取决于轴承几何形状的速率产生一系列弱的冲击和位移。
[0006]如果轴以恒定速度旋转，则由于故障所致的位移将以一定的频率周期性地发生，该频率可以通过故障的位置、轴承几何形状和轴速度来计算。这些频率称为轴承故障频率，并且可以针对以下各者上的故障加以确定：
[0007]·
外座圈，
[0008]·
内座圈，
[0009]·
滚珠或滚子，以及
[0010]·
规径(gage)。
[0011]本公开的大体目的是提供一种解决或至少减轻现有技术的问题的方法。
[0012]因此，根据本公开的第一方面，提供了一种使用轴位移传感器来检测围绕轴安装的滚动元件轴承的轴承故障的方法，该轴位移传感器提供轴位移信号以检测轴位移，该方法包括：a)从轴位移信号中减去已建模的轴位移参考信号以获得残差向量，b)针对至少一种轴承故障类型来估计相应的轴承故障频率，并且针对每种轴承故障类型来估计在包含关联的轴承故障类型的轴承故障频率的频率范围内该残差向量的幅值，以及d)基于所述至少一个估计幅值来确定是否存在轴承故障。
[0013]由此，可获得对滚动元件轴承的故障检测。
[0014]一个实施例包括：c)通过将对应的估计幅值与由残差向量定义的信号的本底噪声进行比较来确定每个轴承故障频率的轴承故障指标，其中步骤d)涉及：基于至少一个轴承故障指标的量值来确定是否存在轴承故障。
[0015]由此，可以获得非常准确的轴承故障检测。因此，可以在进一步发展之前在早期阶段检测轴承故障。此外，还降低了关于轴承故障得出错误结论的风险。可实现这一点是因为：可以更精确地确定在与相应的残差向量频率相关联的频率范围内的估计幅值是否为随机噪声且因此不指示轴承故障，或者它们实际上是由于轴承故障而生成的。
[0016]可选择频率范围，使得它们排除具有已知干扰的频率。
[0017]步骤d)可涉及：如果量值中的至少一个大于阈值，则确定存在轴承故障。
[0018]每个轴承故障指标可在其量值大于阈值的情况下提供关联的轴承故障类型的指示。备选地，该方法可涉及：通过确定轴承故障指标中的一个具有大于阈值的量值来确定存在轴承故障，而不识别其类型。在后一种情况下，该方法可不分析轴承故障指标中的哪一个或哪几个具有大于阈值的量值。
[0019]优选地，在轴的稳态操作状态期间测量来自轴位移传感器的轴位移信号。
[0020]根据一个实施例，步骤c)涉及：基于由残差向量定义的信号的幅值频谱的中值来确定本底噪声。
[0021]可对幅值频谱进行缩放。可对幅值频谱进行缩放，使得其比例与估计幅值的比例相当。
[0022]可使用乘以定义幅值频谱的和的每一项的加权函数(诸如，汉宁窗)来确定幅值频谱。可使用归一化因子来归一化幅值频谱。归一化因子可利用汉宁窗。由于缩放，幅值频谱中峰值的量值将在大小方面对应于轴位移信号的量值。这促进了在可通过最大似然方法计算的估计幅值和可使用离散傅立叶变换(DFT)方法获得的本底噪声之间的比较，以获得恰当的轴承故障指标。
[0023]根据一个实施例，步骤c)中的比较涉及：将相应的估计幅值与本底噪声相除。
[0024]根据一个实施例，步骤d)涉及：在序列概率比方法或累积和方法中使用至少一个轴承故障指标来确定是否存在轴承故障。
[0025]由此，可提供更稳健的决策，其是基于涉及轴承故障指标的历史值及其与历史值的偏差的学习过程。
[0026]根据一个实施例，通过包括轴转速谐波的傅立叶级数对已建模的轴位移参考信号进行建模。
[0027]轴转速可例如通过测量或估计来确定。
[0028]根据一个实施例，步骤d)涉及：最大化在包含对应的轴承故障频率的频率范围内该残差向量的正弦模型的似然性，以估计残差向量频率和幅值。
[0029]根据一个实施例，轴承故障类型是以下各者组成的组中的至少两者：外座圈故障、内座圈故障、滚珠或滚子故障和规径故障。
[0030]每种轴承故障类型与相应的参考故障频率相关联。参考故障频率可例如凭经验确定。每个频率范围是基于并且包含对应的参考故障频率。
[0031]根据本公开的第二方面，提供了一种包括计算机代码的计算机程序，该计算机代码在由轴承故障检测器的处理电路执行时引起轴承故障检测器执行第一方面的方法。
[0032]根据本公开的第三方面，提供了一种用于使用轴位移传感器来检测围绕轴安装的滚动元件轴承的轴承故障的轴承故障检测器，该轴位移传感器被配置为提供轴位移传感器以检测轴位移，该轴承故障检测器包括：包括计算机代码的存储介质、以及处理电路，其中当处理电路执行计算机代码时，轴承故障检测器被配置为：从轴位移信号中减去已建模的轴位移参考信号以获得残差向量；针对至少一种轴承故障类型来估计相应的轴承故障频率，并且针对每种轴承故障类型来估计在包含关联的轴承故障类型的轴承故障频率的频率范围内该残差向量的幅值；以及基于所述至少一个估计幅值来确定是否存在轴承故障。
[0033]根据一个实施例，处理电路被配置为基于由残差向量定义的信号的幅值频谱的中值来确定本底噪声。
[0034]根据一个实施例，处理电路被配置为通过将相应的估计幅值与本底噪声相除来确定轴承故障指标。
[0035]根据一个实施例，处理电路被配置为在序列概率比方法或累积和方法中使用至少一个轴承故障指标来确定是否存在轴承故障。
[0036]根据一个实施例，通过包括轴转速谐波的傅立叶级数对已建模的轴位移参考信号进行建模。
[0037]根据一个实施例，处理电路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用轴位移传感器(17)来检测围绕轴(11c)安装的滚动元件轴承(15)的轴承故障的方法，所述轴位移传感器提供轴位移信号(y[n])以检测轴位移，所述方法包括：a)从所述轴位移信号(y[n])中减去已建模的轴位移参考信号(s
y
[n])，以获得残差向量(y
r
[n])，b)针对至少一种轴承故障类型来估计相应的轴承故障频率，并且针对每种轴承故障类型来估计在包含所关联的轴承故障类型的轴承故障频率的频率范围内所述残差向量(y
r
[n])的幅值，以及d)基于所述至少一个估计幅值来确定是否存在轴承故障。2.根据权利要求1所述的方法，包括：c)通过将对应的估计幅值与由所述残差向量(y
r
[n])定义的信号的本底噪声进行比较来确定每个轴承故障频率的轴承故障指标，其中步骤d)涉及：基于至少一个轴承故障指标的量值来确定是否存在轴承故障。3.根据权利要求2所述的方法，其中步骤c)涉及：基于由所述残差向量(y
r
[n])定义的所述信号的幅值频谱的中值来确定所述本底噪声。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述步骤c)中的所述比较涉及将相应的估计幅值与所述本底噪声相除。5.根据权利要求2
‑
4中任一项所述的方法，其中步骤d)涉及：在序列概率比方法或累积和方法中使用至少一个轴承故障指标，以确定是否存在轴承故障。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中通过包括轴转速谐波的傅立叶级数对所述已建模的轴位移参考信号(s
y
[n])进行建模。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中步骤d)涉及：最大化在包含对应的轴承故障频率的频率范围内所述残差向量(y
r
[n])的正弦模型的似然性，以估计所述残差向量频率和所述幅值。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述轴承故障类型是以下各者组成的组中的至少两者：外座圈故障、内座圈故障、滚珠或滚子故障和规径故障。9.一种包括计算机代码的计算机程序，所述计算机代码在由轴承故障检测器(1)的处理电路(5)执行时引起所述轴承故障检测器(1)执行根据权利要求1
‑
8中任一项所述的方法。10.一种用于使用轴位移传感器(17)来检测围绕轴(11c)安装的滚动元件轴承(15)的轴承故障的轴承故障检测器(1)，所述轴位移传感器被配置为提供轴位移传感器(y[n])以检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：ABB瑞士股份有限公司，
类型：发明
国别省市：