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在線提供 Procedia Engineering 35( 2012) 176 - 181 ENIINVIE-2012電氣工程研究國際會(huì) 議 由有缺陷的汽車輪轂軸承產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)和聲學(xué) 噪聲的實(shí)驗(yàn)表征 愛德華多 愛德華 Rubio*, 胡安賈雷吉 CIATEQ AC,Centro de Tecnologa Avanzada CTO。 Aguascalientes Norte 135, PIVA, Aguascalientes, Ags。, CP 20358, Mexico 摘要 乘用車中的輪轂軸承故障會(huì)導(dǎo)致相應(yīng)車輪顫動(dòng),增加底盤振動(dòng)并在車廂內(nèi)產(chǎn)生高噪音。在本文中,進(jìn)行了一 系列有缺陷和健康的輪轂軸承的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試。測(cè)量機(jī)械振動(dòng)和聲音,并使用頻率和時(shí)頻域中的多種信號(hào)處理方 法分析數(shù)據(jù)。另外,還執(zhí)行統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法。比較了各種方法的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)本工作中使用的大多數(shù)方法都 非常適合分析。然而,一些方法在其信息價(jià)值和實(shí)施能力方面顯示出某些限制。 2011 Elsevier Ltd.出版的 ENIINVIE-2012組委會(huì)負(fù)責(zé)的選拔和 /或同行評(píng)審。 CC下的開放訪 問 BY-NC-ND許可證 。 關(guān) 鍵詞:儀器儀表 ;振動(dòng)分析 ;軸承故障 ;汽車部 件 1. 介紹 軸承在任何旋轉(zhuǎn)機(jī)械中都起著重要作用。軸承不僅會(huì)影響機(jī)器的精度,而且會(huì)直接影響發(fā)動(dòng)機(jī) 的使用壽命。軸承的缺陷會(huì)導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)部件的反復(fù)沖擊,從而降低其性能。因此,很多研究都有 *通訊作者。電話: + 52-449-9731060 電子郵件地址: eduardo.rubiociateq.mx。 1877-70582012 Elsevier Ltd.出版開放獲 取 CC BY-NC-ND許可證 。 doi:10.1016/j.proeng.2012.04.178 Eduardo Rubio and Juan C. Juregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 177 在故障發(fā)展的早期階段進(jìn)行軸承缺陷檢測(cè),特別是因?yàn)樵缙跈z測(cè)可以減少生產(chǎn)機(jī)器的停機(jī)時(shí)間 和維護(hù)成本。 有許多被廣泛認(rèn)可的測(cè)量,分析和檢測(cè)方案?,F(xiàn)有技術(shù)似乎是通過壓電加速度計(jì)直接測(cè)量軸承 套管上的加速度 1,2。此外,已經(jīng)通過聲換能器 3提出了聲學(xué)測(cè)量方法 。 已經(jīng)提出了時(shí)域分析和檢測(cè)方法,例如相圖 4和閾值計(jì)數(shù)器 5。然而,頻域分析是文獻(xiàn)中最 常用的方法。已經(jīng)研究了純頻率分析或諸如短期傅里葉變換( STFT)的時(shí)頻方法。此外,還公布 了統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法。這些方法包括波 峰因數(shù),峰度和 Beta函數(shù) 6,概率預(yù)測(cè)和散點(diǎn)圖 7以及 自相關(guān)和概率密度函數(shù) 8。大多數(shù)研究都是針對(duì)旋轉(zhuǎn)生產(chǎn)機(jī)械軸承,很少是汽車輪轂軸承 。 在本文中,在正常的汽車使用條件下進(jìn)行了由有缺陷的輪轂軸承產(chǎn)生的機(jī)械振動(dòng)和傳遞到底盤 艙的聲音的原位測(cè)量,并且應(yīng)用了各種振動(dòng)分析技術(shù)。 2. 自相關(guān) 自相關(guān)函數(shù)顯示有關(guān)信號(hào)自相似性的信息。更正式地說,它給出了由時(shí)滯分隔的兩個(gè)信號(hào)點(diǎn)之 間的相關(guān)性。對(duì)于連續(xù)的有限能量信號(hào),自相關(guān)函數(shù)是 對(duì)于離散時(shí)間信號(hào) R () s*(t (1) R n xn x n * (2) 在兩種情況下, T是兩個(gè)觀察點(diǎn)之間的滯后,而 *是復(fù)共軛。 R( 0)和 R 0分別是函數(shù)的最大 值,此外,自相關(guān)被歸一化,使得后者指向相等的單位。實(shí)信號(hào)的自相關(guān)是相對(duì)于零的偶對(duì)稱函 數(shù)。它給出關(guān)于信號(hào)的平穩(wěn)性的信息,例如明顯明顯的尖性相關(guān)性表示弱平穩(wěn)性,而寬相關(guān)性對(duì) 應(yīng)于強(qiáng)靜止信號(hào)。另外,周期信號(hào)產(chǎn)生周期性自相關(guān)函數(shù),其周期與時(shí)間信號(hào)相 同 3. 實(shí)驗(yàn)裝置 為了獲得用于進(jìn)一步處理和分析的期望數(shù)據(jù),乘用車配備有測(cè)量裝置和信號(hào)處理硬件。如圖 1 所示,該實(shí)驗(yàn)是在傳統(tǒng)的高速公路上進(jìn)行的。在第一個(gè)測(cè)量系列中,左后輪轂配備了故障軸承。 然后用健康的軸承代替。因此,分別進(jìn)行了兩個(gè)系列的測(cè)量,分別具有故障和良好 的軸承 。 首先,將固態(tài)加速度計(jì)安裝在相關(guān)的輪轂上。安裝的加速度計(jì)對(duì)垂直于道路的加速力是敏感的。 全部連續(xù) 178 Eduardo Rubio and Juan C. Juregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 測(cè)量模塊安裝在車廂內(nèi)。所獲取的加速度數(shù)據(jù)是與重力常數(shù)成比例的電壓,并首先通過其輸出端 保持加速度數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)器級(jí)。此外,獲得的加速度數(shù)據(jù)通過兩個(gè)積分器級(jí)發(fā)送。后者的輸出分別 保持速度和位移。最終,所有四個(gè)數(shù)據(jù)流都連接到數(shù)據(jù)采集設(shè)備。 圖 1實(shí)驗(yàn)裝置 。 不僅是感興趣的振動(dòng)信息,還有車廂內(nèi)的聲學(xué)噪聲感知。為此,將駐極體電容式麥克風(fēng)安裝在 機(jī)艙的內(nèi)殼上。 使用高端數(shù)據(jù)采集板 NI PCMCIA 6062E。對(duì)于測(cè)量系列,所有五個(gè)數(shù)據(jù) 流都以 20kHz采樣并發(fā)送 到膝上型計(jì)算機(jī)中的控制中心進(jìn)行存儲(chǔ)。因此,所有數(shù)據(jù)都可用于離線信號(hào)處理。使用的軸承是 用于非驅(qū)動(dòng)輪的雙列滾珠軸承。在圖 2中示出了具有橫向切口的透視圖。如圖所示,內(nèi)圈是靜止的 而外圈是旋轉(zhuǎn)的。后者連接到車輪,前者連接到車身 。 圖 2輪轂軸承 。 4. 結(jié)果 由于實(shí)驗(yàn)是在車速上升的情況下進(jìn)行的,因此預(yù)計(jì)軸承處測(cè)得的振動(dòng)加速度會(huì)成比例增加。相 應(yīng)的坡道預(yù)計(jì)會(huì)更低 Eduardo Rubio and Juan C. Juregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 179 傾向于健康的方位而不是錯(cuò)誤的方位。圖 3顯示了有缺陷和健康軸承的兩個(gè)加速表面譜圖 。 4.1. 加速度分析 圖 3顯示了有缺陷的軸承和健康軸承的頻率分析。有趣的是,兩種光 譜都具有相似性,在某種 程度上可以用一個(gè)因子來近似。然而,在有缺陷的軸承引起的大部分能量位于測(cè)量數(shù)據(jù)中的情況 下,清晰可見。這些累積的峰值在 4750Hz附近發(fā)展,帶寬約為 2000Hz。除此之外,由不良軸承引 起的峰值的進(jìn)一步累積位于 500Hz以下的頻率(更詳細(xì)的視圖見圖 5)。這兩種趨勢(shì)都是輪轂缺陷 部件的明確指標(biāo)。軸承在較高頻率中顯示共振頻帶。已發(fā)表的作品,如 5所述,由有缺陷的軸承 零件產(chǎn)生的低頻脈沖激發(fā)了軸承振動(dòng)的高頻中的共振頻帶。在頻譜圖中可以清楚地看到這種共振。 使用這種共振特性的檢測(cè)技術(shù)稱為高頻共振技術(shù),并 與包絡(luò)檢測(cè)方案一起實(shí)施 9,10。 圖 3加速度數(shù)據(jù)的表面譜圖。良好的軸承(左),軸承故障(右) 。 統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)。自相關(guān)函數(shù)結(jié)果可以在圖 4中看到,并且在形狀方面令人驚訝 地清晰且類似于 8中的良好軸承。健康軸承中主導(dǎo)的低頻分量導(dǎo)致平滑的自相關(guān)。另一方面,壞 軸承的高頻共振礫巖相對(duì)于自相關(guān)中的滯后產(chǎn)生強(qiáng)烈的抖動(dòng) 。 4.2. 聲學(xué)噪聲分析 由于加速度數(shù)據(jù)的大量信號(hào)能量位于 4750Hz附近,因此在聲學(xué)噪聲測(cè)量中預(yù)期有類似的聚集體。 然而,圖 5清楚地表明,有缺陷的軸承的音頻信號(hào)幾乎不承載 500Hz以上的任何能量。底盤的固有 頻率很可能遠(yuǎn)低于加速度數(shù)據(jù)的高頻集團(tuán)。 Molisani等。 11指出,低于 400赫茲的車廂噪音主要 是結(jié)構(gòu)性的,這意味著它通過物理連接轉(zhuǎn)換到機(jī)艙,顯然省略了更高的頻率。因此,僅由不良軸 承的抖動(dòng)引發(fā)的部分能量量被轉(zhuǎn)換成車廂內(nèi)的聲波 。 180 Eduardo Rubio and Juan C. Juregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 圖 4統(tǒng)計(jì)分析 。 圖 5中所示的曲線表示低于 500Hz的加速度和噪聲測(cè)量值之間的相關(guān)性。在不良軸承的加速度數(shù) 據(jù)中,三個(gè)明顯明顯的峰值將其與良好的軸承區(qū)分開來,其中這樣的峰值仍未被觀察到。 200 Hz 處的峰值明確地轉(zhuǎn)換為噪聲測(cè)量,其中顯著量的能量位于 200Hz附近 。 后實(shí)驗(yàn)主觀測(cè)試證實(shí),區(qū)分音頻信號(hào)的最重要的可聽部分確實(shí)是 200Hz的峰值。在車廂內(nèi)進(jìn)行 測(cè)量時(shí)聽到同樣的現(xiàn)象,它等于轟鳴聲 。 5. 結(jié)論 根據(jù)我們的分析,可以建立以下結(jié)論: FFT和 STFT是用于離軸分析軸承加速度計(jì)測(cè)量的強(qiáng)大而有意義的儀器。而且,即使在諸如常規(guī) 公路的原始環(huán)境中進(jìn)行測(cè)量,也可以區(qū)分出有缺陷的軸承的健康,觀察上頻率共振帶 。 也可以使用加速度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理。特別是因?yàn)橛?jì)算的數(shù)據(jù)幾乎是不言自明的并且易于解 釋。測(cè)量可分別用于識(shí)別好軸承和壞軸承。 車廂內(nèi)的噪聲測(cè)量僅在低頻時(shí)很重要,因?yàn)楦哳l率幾乎不存在。然而,由軸 承故障引起的明 顯可聽頻率證明噪聲感知是評(píng)估移動(dòng)車輛中軸承狀態(tài)的有效手段 。 致謝 作者希望得到墨西哥國家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)( CONACyT)和阿瓜斯卡連特斯政府的財(cái)政援助 。 Eduardo Rubio and Juan C. Juregui / Procedia Engineering 35 (2012) 176 181 181 圖 5音頻(上)和加速(下)數(shù)據(jù),良好軸承(左)和軸承故障(右)之間的相關(guān)性 。 參考 1 何 W,姜志恩,馮 .基于最優(yōu)小波濾波和空間碼收縮的軸承故障檢測(cè)。測(cè) 量 2009;42:1092-1102. 2 王 GF,李 YB,羅志剛?;谥貥?gòu)相空間和高斯混合模型的滾動(dòng)軸承故障分類。 J. 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