新型智能軸承的結構與監測能力分析

邵毅敏，涂文兵，葉軍

(1．重慶大學 機械傳動國家重點實驗室，重慶 400030；2．洛陽軸研科技股份有限公司，河南 洛陽 471039)

智能軸承是在傳統軸承基礎上集成不同用途的傳感器，使其結合成為一體而形成的獨特結構單元。由于傳感器接近故障發生源，不僅可大幅提高信噪比以及早期故障診斷的成功率，而且還可對設備運行的參數進行實時監測，實現設備運行狀態的綜合分析，是設備狀態監測與故障診斷的一個重要發展方向。

智能軸承一般由軸承本體、微型復合傳感器、信號傳輸電路、信號的處理與分析系統4大部分組成。軸承本體與復合傳感器的結合，一般要在軸承本體上開槽。不合理的溝槽會影響軸承本體的應力分布，導致過早失效，從而使智能軸承喪失功能。為保證智能軸承的可靠性，有必要分析溝槽參數對軸承變形和應力分布的影響，為智能軸承結構的設計提供理論依據。

文獻[1-2]采用有限元法研究了嵌入式智能軸承外圈改造對軸承承載能力的影響。文獻[3-4]采用有限元法研究槽結構參數對嵌入式智能軸承外圈最大應力和最大變形的影響。文獻[5]采用ANSYS對嵌入式智能軸承進行有限元分析，研究槽的尺寸對軸承最大變形和最大應力的影響。目前智能軸承結構的參數分析，主要采用有限元法分析外圈沿軸向的凹槽對軸承應力和變形的影響，對外圈沿圓周方向的凹槽的研究較少。

下文重點分析了復合傳感器與軸承本體結合部的結構參數對軸承本體變形和應力分布的影響；研究了模擬和物理試驗臺架條件下智能軸承的監測能力，并與傳統監測方法進行了對比分析。

1 新型智能軸承結構

新型智能軸承結構如圖1所示，在傳統軸承端面安裝有復合傳感器(圖2)，復合傳感器由2個形狀相同的上半圓殼體和下半圓殼體對接構成中央有通孔的圓盤殼體，該圓盤殼體的內圈和外圈均按同一方向軸向彎折延伸形成凸臺，在兩凸臺之間的殼體上裝有電路板，在圓盤殼體內圈的凸臺上嵌接有加速度傳感裝置、速度傳感裝置和溫度傳感裝置，在圓盤殼體外圈的周面上還裝有另一個溫度傳感裝置，各傳感裝置的輸出線分別與所述電路板上的放大器輸入端相連，經各放大器處理后，再將信號輸出。新型智能軸承將振動傳感裝置和溫度傳感裝置、速度傳感裝置集成一體，能有效提取軸承和機械設備的狀態信號[6]。

圖1 智能軸承結構示意圖

圖2 復合傳感器結構示意圖

新型智能軸承可應用于深溝球軸承、圓柱滾子軸承和圓錐滾子軸承等多種類型的軸承，外形與普通軸承類似，安裝方法也與普通軸承一樣，具有較廣闊的應用前景。

2 外圈凹槽的應力-應變分析

新型智能軸承以雙列圓柱滾子軸承為例，相關參數見表1。在此采用有限元分析方法分析復合傳感器與軸承本體結合部的結構(即外圈凹槽的結構參數)對軸承本體變形和應力分布的影響。

表1 雙列圓柱滾子軸承參數

2.1 有限元模型的建立

為控制有限元模型規模，同時保證計算精度，有限元模型采用8節點六面體單元進行離散，并對接觸位置進行局部細化。為提高分析效率，截取智能軸承的一段進行結構分析，精度與整體模型基本一致[2, 4]，由于外圈的應力和變形是由滾子的接觸載荷產生，建立滾子1/2模型以便于加載。

智能軸承結構分析有限元模型如圖3所示，在ANSYS中，選擇單元類型為solid185，并建立滾子與外圈以及外圈與復合傳感器殼體之間的接觸關系。軸承所使用的材料一般為高強度軸承鋼，材料模型選擇彈性材料，彈性模量為210 GPa，泊松比為0.3，密度為7 830 kg/m3。

圖3 智能軸承結構分析有限元模型

2.2 載荷及其邊界條件

軸承的徑向載荷為Fr=50 kN，根據軸承內部載荷分布[7]，雙列滾子軸承中最大滾子載荷為Q=4.6Fr/(2Z)，經計算Q=3 710 N，將載荷Q施加在有限元模型上，約束滾子轉動自由度并對外圈和復合傳感器殼體外表面施加位移約束。

2.3 結構參數對軸承變形和應力分布的影響

如圖4所示，復合傳感器與軸承本體的結合方式一般采用凸緣與凹槽結構。其中，軸承凹槽的結構參數包括外圈凹槽深度h1、凹槽寬度L1和凹槽距軸承本體外圈端面距離L2；復合傳感器殼體的結構參數有復合傳感器殼體厚度h2和復合傳感器殼體寬度L3。

圖4 復合傳感器與軸承本體的結合

計算分析的結構參數為：h1=2 mm，L1=3 mm，L2=5 mm，h2=3 mm，L3=37 mm，復合傳感器殼體材料選擇45#鋼。

智能軸承的應力和變形云圖分別如圖5和圖6所示，應力和變形主要集中在滾子與外圈的接觸部位，最大應力286 MPa位于接觸部位的無槽一側，最大變形0.002 25 mm位于接觸部位的有槽一側。智能軸承的最大應力遠小于軸承鋼的屈服強度(約1 700 MPa)，最大變形也處于較低水平，表明凹槽結構對軸承本體的影響很小。

圖5 軸承的應力云圖

圖6 軸承的變形云圖

智能軸承最大應力和最大變形隨凹槽深度的變化曲線如圖7所示。最大變形隨槽深的增加呈指數形式增加，槽深的增加存在極限值h1Lim(外圈厚度的85%左右)，槽深超過極限值后最大應力會急劇增加。

圖7 最大應力和最大變形隨凹槽深度的變化曲線

智能軸承最大應力和最大變形隨凹槽寬度的變化曲線如圖8所示，最大應力和最大變形隨槽寬增大基本呈線性增加。智能軸承最大應力和最大變形隨凹槽距軸承本體端面距離的變化曲線如圖9所示，凹槽越靠近軸承本體端面，最大變形和最大應力越小，當凹槽與外圈端面的距離超過L2Lim(5 mm)時，最大應力和最大變形變化速率增大。

圖8 最大應力和最大變形隨凹槽寬度的變化曲線

圖9 最大應力和最大變形隨凹槽位置的變化曲線

3 智能軸承監測能力的分析

3.1 軸承內圈故障的有限元模型

軸承內圈故障的有限元模型如圖10和圖11所示。其中，x為軸承軸向方向，y為軸承豎直方向，z為軸承水平方向。模型采用8節點六面體單元進行映射網格劃分；基于罰函數法建立軸承滾子與內、外圈及保持架之間的接觸關系；采用共節點方式處理外圈與軸承座間的過盈配合關系，采用顯式動力學分析軟件LS-DYNA進行軸承運轉過程的動態仿真。內圈故障位置如圖12所示。仿真條件為：徑向載荷1 380 N，內圈轉速分別為390 ，480，660，750 和930 r/min。

圖10 智能軸承-軸承座有限元模型

圖11 智能軸承有限元模型

圖12 故障內圈的有限元模型

3.2 監測能力的對比分析

傳統故障監測診斷方法一般是將傳感器安放在軸承座上，智能軸承的傳感器則更靠近故障源。為了對比兩種方法的故障監測能力，在徑向載荷1 380 N、轉速390 r/min工況條件下進行了模擬仿真。智能軸承和軸承座上的豎直方向0.2～0.6 s內的振動加速度信號如圖13和圖14所示。智能軸承上的加速度信號峰值為30g(g為重力加速度，g=9.8 m/s2)，軸承座上的加速度信號峰值為5.7g。軸承座上的振動加速度幅值遠小于智能軸承上的振動加速度幅值。

圖13 智能軸承加速度信號的時域波形

圖14 軸承座加速度信號的時域波形

智能軸承與軸承座上的豎直方向加速度信號的均方根值(RMS值)和峰值隨轉速變化曲線如圖15所示。RMS值隨轉速呈線性增加趨勢，峰值隨轉速增加亦呈增大趨勢，但轉速增加到一定值后峰值變化趨于平緩。

圖15顯示軸承座上獲取加速度信號的RMS值和峰值均遠小于智能軸承上獲取的加速度信號的RMS值和峰值，表明智能軸承上的振動能量和沖擊能量遠大于軸承座。

圖15 軸承座與智能軸承的時域統計參數對比

上述結果表明，智能軸承對故障激勵非常敏感，能很好地捕捉缺陷信息，克服了傳統故障監測方法因故障沖擊信號受傳遞路徑衰減和被噪聲淹沒，難于準確提取的缺點。

3.3 臺架試驗驗證與對比分析

智能軸承試驗臺如圖16所示，其可模擬軸承的運轉過程且轉速可調，同時可實現徑向和軸向加載。智能軸承和傳統方法采集到的信號經過預處理及A/D轉換后進入狀態監測和分析軟件，進行數據的顯示和分析處理。試驗過程中智能軸承徑向加載1 380 N，轉速分別為390，480，660，750和930 r/min。以內圈故障為例，并作為故障激勵源來比較傳統診斷方法和智能軸承檢測方法在監測能力上的差別。

1—軸向加載裝置；2—大軸承座；3—振動傳感器；4—徑向加載裝置；5—小軸承座；6—聯軸節；7—驅動電動機

計算不同轉速條件下，智能軸承獲取的加速度信號和傳統方法獲取的加速度信號的RMS值與峰值，仿真結果與臺架試驗結果如圖17所示。傳統方法的值集中在低值區域，智能軸承的值處于高值區域，智能軸承的感知能力明顯高于傳統方法的感知能力，即在相同故障激勵及不同轉速情況下，智能軸承均比傳統方法具有更高的信號感知能力。

圖17 RMS值-峰值圖

4 結束語

智能軸承技術是機械設備在線監測與故障診斷技術未來的發展方向。在分析復合傳感器與軸承本體結合結構的參數對軸承應力和變形的影響的基礎上，獲得了應力、應變與結構參數變化的關系。經模擬仿真和臺架試驗，驗證了新型智能軸承較傳統方法有更強的故障監測能力。