检测轴承故障的方法与流程

1.本公开总体上涉及轴承故障检测。


背景技术：

2.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。
3.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。
4.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。


技术实现要素：

5.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。
6.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：
7.·
外座圈，
8.·
内座圈，
9.·
滚珠或滚子，以及
10.·
规径(gage)。
11.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。
12.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。
13.由此，可获得对滚动元件轴承的故障检测。
14.一个实施例包括：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。
15.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。
16.可选择频率范围，使得它们排除具有已知干扰的频率。
17.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。
18.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。
19.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。
20.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。
21.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。
22.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。
23.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。
24.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。
25.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。
26.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。
27.轴转速可例如通过测量或估计来确定。
28.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。
29.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。
30.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。
31.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。
32.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。
33.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。
34.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。
35.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。
36.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。
37.根据一个实施例，处理电路被配置为：通过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，来估计残差向量频率和幅值。
38.根据本公开的第四方面，提供了一种系统，其包括：电气机器，其包括可旋转轴；轴位移传感器，其被配置为围绕轴布置；以及根据第三方面的轴承故障检测器，其被配置为从轴位移传感器接收轴位移信号。
39.电气机器可以是马达或发电机。
40.轴位移传感器可以是电容式传感器。
41.轴可包括导电部分，并且轴位移传感器可围绕该导电部分布置。
42.一般而言，除非本文中另有明确定义，否则权利要求中使用的所有术语均将根据其在技术领域中的普通含义来解释。除非另有明确陈述，否则对“一/一个/该元件、设备、部件、器件等”的所有引用都将被开放地解释为指代元件、设备、部件、器件等的至少一个实例。
附图说明
43.现在将仅通过示例的方式参考附图来描述发明性构思的具体实施例，在附图中：
44.图1示意性地示出了轴承故障检测器的框图；
45.图2示意性地示出了系统的框图，该系统包括图1中的轴承故障检测器和电气机器；
46.图3是借助于轴承故障检测器来检测轴承故障的方法的流程图；
47.图4a是示出在存在外座圈故障的情况下已建模的轴位移参考信号和轴位移信号的曲线图；以及
48.图4b是示出由残差向量定义的信号的曲线图，该残差向量获自图4a中所示的信号。
具体实施方式
49.现在将在下文中参考附图更充分地描述发明性构思，附图中示出了例示实施例。然而，发明性构思可以以许多不同的形式体现，并且不应被解释为限于本文中所阐述的实施例；相反，这些实施例是通过示例的方式提供的，使得本公开将是彻底和完整的，并且将向本领域技术人员充分传达发明性构思的范围。在整个描述中，相似的数字指代相似的元件。
50.图1描绘了轴承故障检测器1的示例的框图。轴承故障检测器1被配置为检测围绕轴安装的滚动元件轴承的轴承故障。轴可以是例如电气机器(诸如，马达或发电机)的转子轴。
51.轴承故障检测器1包括输入单元3，该输入单元被配置为从轴位移传感器接收轴位移信号。轴承故障检测器1包括处理电路5，并且可包括存储介质7。
52.存储介质7可包括计算机程序，该计算机程序在由处理电路7执行时引起轴承故障检测器1执行如本文中所公开的方法。
53.处理电路5可例如使用能够执行任何本文中所公开的关于轴承故障检测的操作的以下各者中的一者或多者的任何组合：合适的中央处理单元(cpu)、多处理器、微控制器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)等。
54.存储介质7可例如体现为存储器，诸如随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、或电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，且更特别地体现为装置的呈外部存储器的非易失性存储介质，诸如usb(通用串行总线)存储器或快闪存储器(诸如，紧凑型快闪存储器)。
55.图2示出了系统9的示例。系统9包括电气机器11。电气机器11是旋转电气机器。电气机器11可以是马达或发电机。电气机器11在图2中以纵剖面示出。
56.电气机器11包括定子11a和转子11b。定子11a和转子11b被配置为彼此电磁地相互作用。转子11b包括轴11c。轴11c可绕纵向轴轴线a旋转。轴轴线a与电气机器11的z轴重合。电气机器11还具有x轴和y轴。x轴和y轴相对于轴11c和纵向轴轴线a为径向轴线。
57.电气机器11包括附接到轴11c的滚动元件轴承13和15。滚动元件轴承13和15使得轴11c能够旋转。
58.滚动元件轴承15具有附接到轴11c的轴承内座圈15a。轴承15具有附接到支撑转子11b的支撑结构(未示出)的轴承外座圈15b。滚动元件轴承13与滚动元件轴承15类似或相同。
59.系统9包括至少一个轴位移传感器17。轴位移传感器17围绕轴11c布置。轴位移传感器17可例如安装成与滚动元件轴承15相邻。轴位移传感器17可具有贯通开口，并且轴11c可延伸穿过该贯通开口。轴位移传感器17可以是电容式传感器。轴位移传感器17可以是例如ep2918964 a1中所公开的类型。
60.轴位移传感器17可被配置为检测沿着x轴和y轴的轴位移。轴位移信号可包括轴11c的x轴位移测量值和y轴位移测量值。
61.系统9包括轴承故障检测器1。轴承故障检测器1被配置为接收轴位移信号，该轴位移信号是由轴位移传感器17产生的测量信号。轴承故障检测器1可被配置为通过无线通信、通过有线通信或通过两者的组合来接收轴位移信号。
62.现在将参考图3描述一种借助于轴承故障检测器1来检测滚动元件轴承15的轴承故障的方法。
63.在电气机器11的稳态或稳定操作中，可使用傅立叶级数对轴位移信号进行建模。傅立叶级数中的正弦或余弦函数包括基频的转速谐波，基频是轴11c的转速。可如下表达沿y方向的已建模的轴位移参考信号：
[0064][0065]
相同的表达式也适用于x方向的已建模的轴位移参考信号。n为离散时间指数，m为模型中的谐波数，ωm＝2πvm为第m次谐波，vm＝fm/fs为数字频率。频率fm和fs分别是模拟信号频率和采样频率，并且ε[n]是噪声项。
[0066]
基频的转速ω1可例如通过测量或估计来确定。
[0067]
在步骤a)中，从获自轴位移传感器17的轴位移信号y[n]中减去已建模的轴位移参考信号sy[n]。因此，获得了残差向量yr[n]，即yr[n]＝y[n]-sy[n]。y[n]是离散化的轴位移信号。
[0068]
步骤a)还涉及：通过与沿x方向的已建模的轴位移参考信号s
x
[n]相减来针对沿x方向的轴位移信号x[n]获得残差向量xr[n]。
[0069]
在下文中，将通常仅参考y方向分量，但同样也适用于x方向分量。
[0070]
在图4a中示出了轴位移信号y[n]的示例。在该示例中，滚动元件轴承15具有由轴位移信号y[n]中的周期性脉冲指示的轴承外座圈故障。在图4a中还示出了已建模的轴位移参考信号sy[n]的示例。
[0071]
图4b示出了在已从轴位移信号y[n]中减去已建模的轴位移参考信号sy[n]时获得的残差向量yr。此时可能不知道故障的存在与否，因为尽管轴承是健康的，但出于许多原因，轴位移信号中可能存在小脉冲。将这些脉冲与由于轴承故障所致的脉冲分开的特性是重复频率。因此，问题是这些周期性干扰是否与随机噪声的幅值显著不同。如果轴11c以恒定速度旋转，则由于故障所致的位移将以轴承故障频率中的一者而周期性地发生。
[0072]
通过从轴位移信号y[n]中减去已建模的轴位移参考信号sy[n]，获得了每个样本n处的残差向量的值。在数学上描述x方向和y方向位移两者的残差向量的正弦模型可以通过正弦函数的和来确定。可通过傅立叶级数来如下定义正弦模型：
[0073][0074]
其中是在轴承故障的情况下的故障频率。是对应的幅值，即，在由对应的轴承故障频率定义的基谐波/一次谐波下和在对应的高次谐波下的幅值。是对应的阶段。
[0075]
在步骤b)中，估计轴承故障频率和残差向量yr[n]的频率谱的对应的幅值因此，该频率谱是残差向量yr[n]的正弦模型的频率谱。可通过最大化在相应的频率范围
(每一者包含已知的轴承故障频率)内残差向量yr[n]的正弦模型的似然性来估计每个轴承故障频率因此，可以针对多种不同的轴承故障类型来估计轴承故障频率和对应的幅值。
[0076]
在可选的步骤步骤c)中，针对每个轴承故障频率来确定轴承故障指标fii。轴承故障指标fii是通过将对应的第一估计幅值(即，在对应的基频下)与由残差向量定义的信号的本底噪声(即，残差向量的正弦模型)进行比较来确定的。可将估计幅值与由残差向量yr[n]定义的信号的幅值频谱的中值相除。可将估计幅值与已缩放和归一化的幅值频谱的中值相除。幅值频谱是残差向量的正弦模型的离散傅立叶变换的绝对值或者是经归一化的已缩放的离散傅立叶变换的绝对值。以下示出了残差向量的正弦模型的已缩放和归一化的幅值频谱的示例：
[0077][0078]
其中wh是汉宁窗，且ρ是如下表达的归一化因子：
[0079][0080]
每个轴承故障指标fii是残差向量yr[n]的正弦模型的第一估计幅值(即，最大估计幅值)和幅值频谱的中值之间的比值：
[0081][0082]
轴承故障指标fii提供了与随机噪声相比估计幅值的大小的重要性的度量。
[0083]
在步骤d)中，基于估计幅值来确定是否存在轴承故障。在步骤d)中，可例如直接从估计幅值的大小或量值来确定故障的存在与否。例如，第一估计幅值(即，最大估计幅值)可用于确定轴承故障的存在。例如，如果估计幅值具有大于预定值的量值，则可以推断出存在轴承故障。
[0084]
备选地，可基于轴承故障指标fii的量值来确定轴承故障的存在与否。
[0085]
步骤d)可涉及使用二元决策理论进行决策以在两个假设(即，ho：轴承的状况正常和h1：存在轴承故障)之间进行选择。例如，如果轴承故障指标fii中的一个具有大于阈值的量值，则可推断出存在轴承故障。
[0086]
根据一种变型，步骤d)可涉及：在序列概率比方法或累积和方法中使用轴承故障指标fii来确定是否存在轴承故障。
[0087]
上文已主要参考几个示例描述了发明性构思。然而，如由本领域技术人员容易了解的，在如由所附权利要求定义的发明性构思的范围内，除了上文所公开的实施例之外的其他实施例同样是可能的。

技术特征：
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])以检测轴位移，所述轴承故障检测器(1)包括：包括计算机代码的存储介质(7)，以及处理电路(5)，其中当所述处理电路(5)执行所述计算机代码时，所述轴承故障检测器(1)被配置为：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])，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，以及基于所述至少一个估计幅值来确定是否存在轴承故障。
11.根据权利要求10所述的轴承故障检测器(1)，其中所述处理电路(5)被配置为：通过将对应的估计幅值与由所述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；以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。12.根据权利要求11所述的轴承故障检测器(1)，其中所述处理电路(5)被配置为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。13.根据权利要求11或12所述的轴承故障检测器(1)，其中所述处理电路(5)被配置为通过将相应的估计幅值与所述本底噪声相除来确定所述轴承故障指标。14.根据权利要求11-13中任一项所述的轴承故障检测器(1)，其中所述处理电路(5)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。15.根据权利要求10-14中任一项所述的轴承故障检测器(1)，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。16.根据权利要求10-15中任一项所述的轴承故障检测器(1)，其中所述处理电路(5)被配置为：通过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，来估计所述残差向量频率和所述幅值。17.一种系统(9)，包括：电气机器(11)，包括可旋转轴(11c)，轴位移传感器(17)，被配置为围绕所述轴(11c)布置，以及根据权利要求10-16中任一项所述的轴承故障检测器(1)，被配置为从所述轴位移传感器(17)接收轴位移信号(y[n])。

技术总结
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。


技术研发人员：K
受保护的技术使用者：ABB瑞士股份有限公司
技术研发日：2021.08.16
技术公布日：2022/3/8