柴油機(jī)主軸承故障檢測方法應(yīng)用前景分析

王奇

大連產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)檢測研究院有限公司 遼寧大連 116300

軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)電設(shè)備的重要組成部分之一，其正常工作與否對(duì)于生產(chǎn)工作有著極大的影響。并且，在旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障類型中軸承故障占據(jù)絕大多數(shù)。因此，構(gòu)建一個(gè)可靠便捷的電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)對(duì)于提高電機(jī)的工作壽命具有長遠(yuǎn)的意義。

1 柴油機(jī)滾動(dòng)軸承常見故障

1.1 軸承剝離

通過研究分析，柴油機(jī)滾動(dòng)軸承故障形式多種多樣，其中，軸承剝離損傷故障發(fā)生幾率最高。這一故障形式一般發(fā)生在金屬組件中，如軸承、滾子等，而且一般發(fā)生于金屬組件的工作面位置。通常情況下，剝離損傷平面為凹凸不平狀，同時(shí)，在剝離范圍內(nèi)，還存在貝紋狀疲勞弧線。造成這一損傷的原因有很多種，具體而言，可以分為使用因素和制造因素這兩種。其中，使用因素指的是滾動(dòng)軸承的承載狀態(tài)、運(yùn)行條件等相關(guān)因素，而制造因素指的是軸承本身的熱處理加工工藝等相關(guān)因素[1]。

1.2 軸承磨削燒傷

在柴油機(jī)滾動(dòng)軸承的制造過程中，可能會(huì)出現(xiàn)磨削燒傷這一損傷類型，因此，這一損傷屬于軸承制造方面的質(zhì)量問題。根據(jù)調(diào)查研究，在軸承內(nèi)圈、外圈以及滾子等構(gòu)件的工作面，都可能會(huì)出現(xiàn)這一損傷類型。對(duì)于磨削燒傷的滾動(dòng)軸承，將其經(jīng)冷酸、熱酸浸蝕，其表面會(huì)出現(xiàn)灰色或者黑色，同時(shí)，在損傷位置可能還存在龜裂裂紋。這一損傷類型是由于滾動(dòng)軸承金屬構(gòu)件在生產(chǎn)加工過程中磨削不當(dāng)所造成的。在軸承的加工過程中，在磨削加工環(huán)節(jié)，構(gòu)件表面溫度會(huì)升高，如果散熱不良，冷卻時(shí)間過快，則就會(huì)造成軸承表層組織以及軸承性能發(fā)生變化，從而產(chǎn)生裂紋。

2 故障診斷模型的基本結(jié)構(gòu)

在針對(duì)圖像樣本數(shù)據(jù)等二維、三維數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理時(shí)，CNN網(wǎng)絡(luò)性能會(huì)隨著神經(jīng)元數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)等參數(shù)的增加而提高。但隨著神經(jīng)元數(shù)量的不斷增加，CNN網(wǎng)絡(luò)卷積運(yùn)算速度也會(huì)相應(yīng)放慢，降低了網(wǎng)絡(luò)整體的效率。同時(shí)在實(shí)驗(yàn)過程中能夠發(fā)現(xiàn)，增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)只有針對(duì)二維、三維信息時(shí)才會(huì)提高訓(xùn)練以及測試的準(zhǔn)確度，而針對(duì)本文中所采取的一維數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的大幅度增加并沒有提升訓(xùn)練和測試的準(zhǔn)確度。因此，針對(duì)本文中一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，需要選用合適網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)深度，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。由于輸入樣本數(shù)量較大，且蘊(yùn)含在樣本數(shù)據(jù)的中非線性特征具有離散化的特點(diǎn)。針對(duì)該問題，本文通過構(gòu)建包含卷積層、池化層、以及分類層等多層網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始信號(hào)特征信息進(jìn)行提取。原始樣本數(shù)據(jù)通過卷積層中設(shè)置的卷積核對(duì)其進(jìn)行特征提取，進(jìn)而得到多個(gè)特征矢量。通過最大池化層對(duì)特征矢量的進(jìn)一步約簡，提高非線性特征的魯棒性。網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建的多層卷積池化層能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)輸入樣本信號(hào)中非線性特征的層層提取，進(jìn)一步提高特征提取的可靠性與準(zhǔn)確性。同時(shí)，在每層卷積層中使用批次歸一化（BatchNormalization，BN）處理，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中的參數(shù)進(jìn)行修正，進(jìn)而減低模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)過擬合的情況。在模型的最后，通過構(gòu)建三個(gè)全連接層，將提取出的特征參數(shù)展開形成一維向量。其中將第三層全連接層設(shè)置為分類層，同時(shí)由于本模型為多分類模型，因此將該層的激活函數(shù)選擇為Softmax，以完成最終分故障分類[2]。

3 優(yōu)化措施分析

3.1 傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法

傳統(tǒng)的智能故障診斷方法主要有包括3個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集，特征提取和故障識(shí)別，其中特征提取和故障識(shí)別是影響最終效果的關(guān)鍵步驟。軸承故障引起的脈沖及其相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)具有強(qiáng)非線性和非靜態(tài)調(diào)制特性，沖擊和振動(dòng)信號(hào)也會(huì)受到各種噪聲和干擾的影響，而且，由于滾動(dòng)零件的滑移和轉(zhuǎn)速的不斷變化，故障特征往往無法直接表現(xiàn)出均勻分布或有規(guī)律的特性，對(duì)特征提取和故障識(shí)別方法造成了較大影響。為有效解決這類非線性問題，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、小波變換(WT)和壓縮傳感(CS)等故障診斷方法被不斷提出。EMD適用于非線性和非平穩(wěn)信號(hào)的分析，雖然已應(yīng)用于故障診斷、故障檢測等領(lǐng)域，但存在缺乏明確的理論基礎(chǔ)，對(duì)背景噪聲敏感，抗干擾能力差，容易產(chǎn)生采樣誤差和分解模型混合等缺點(diǎn)。小波變換(WT)是時(shí)間(空間)頻率的局部化分析，通過伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)(函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，但其存在計(jì)算成本巨大和冗余系數(shù)有限的缺陷。綜上分析可知：故障診斷的效果極大地依賴于特征提取方法的設(shè)計(jì)，而特征提取方法則需要專業(yè)的研究基礎(chǔ)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，且需針對(duì)不同的故障診斷進(jìn)行不斷調(diào)整。

3.2 油封和密封罩的松動(dòng)判斷

一是用力快速轉(zhuǎn)動(dòng)軸承，發(fā)出“吱、吱”的響聲，該特征為軸承油封與前蓋或后擋摩擦的聲音，判定為軸承油封松動(dòng)。二是轉(zhuǎn)動(dòng)軸承外圈，軸承外側(cè)密封罩開始轉(zhuǎn)動(dòng)，密封罩不動(dòng)或雙手緊壓密封罩轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)與軸承外圈轉(zhuǎn)動(dòng)不同步，判定為軸承密封罩松動(dòng)。三是外油封與密封罩有間隙，用手搖動(dòng)外油封有松動(dòng)，判定為外油封脫出。四是前蓋或后擋與密封罩接觸處有油脂泄露，聚集塵土，甚至泄露出新鮮油脂，判定為密封罩或油封不良。

3.3 剝離和銹蝕

一是快速轉(zhuǎn)動(dòng)軸承，聽聲音有無異常，然后用兩手緊按軸承外圈，慢慢正反轉(zhuǎn)動(dòng)軸承外圈一周以上，集中注意力用手感觸軸承內(nèi)部，當(dāng)感觸到軸承局部出現(xiàn)“咯噔”感覺，判定為剝離。二是軸承開蓋后檢查，用手捻其油脂有無變色(有時(shí)不明顯)，若油脂稀疏或發(fā)黃變質(zhì)，判定為銹蝕[3]。

4 結(jié)語

滾動(dòng)軸承損傷狀況決定其振動(dòng)響應(yīng)，振動(dòng)響應(yīng)反過來也對(duì)損傷的發(fā)展產(chǎn)生影響，損傷的發(fā)展又會(huì)影響軸承的動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)，從而表現(xiàn)為振動(dòng)響應(yīng)的改變;因此，軸承的損傷和振動(dòng)是相互耦合的，而目前考慮二者關(guān)系的研究仍然相對(duì)較少。