在感应电动机轴承故障检测使用时域分析

Kamalesh S.Deore¹米拉a Khandekar²

m技术的学生,仪表和控制部门,工程学院,浦那(印度马哈拉施特拉邦,1
助理教授,仪表和控制部门,工程学院,浦那(印度马哈拉施特拉邦,2

文摘

大约一半的运营成本在大多数加工和制造业务可以归因于维护。这是足够的动机研究感应电动机故障诊断和监测技术,可以减少维护成本。在当前场景中每个行业需要状态监测系统,以避免不必要的流程组件故障。振动状态监测技术是广泛用于故障检测。在本文中,我们分析了加速度记录的数据2 HP电动机轴承故障检测,对于这个我们使用时域分析技术。

关键字

感应电动机、状态监测、轴承故障,时域分析。

介绍

感应电动机的状态监测的一个非常重要的方面是机械故障检测。感应电动机的可靠性是至关重要的在工业、商业、航空航天和军事应用。轴承发挥重要作用在所有电机系统的可靠性和性能。由于运动系统发展之间的密切关系和轴承装置性能,很难想象现代旋转机械的进步没有考虑轴承的广泛应用。另外,大多数错误出现在汽车往往与轴承的缺点。许多研究表明,轴承问题的结果占40%以上的机器故障。在本文中,调查已经完成通过使用时域分析技术检测轴承的缺点。作为轴承故障是至关重要的任何机电系统的功能,它们形成讨论的主要话题。在某些应用,如飞机、轴承的可靠性可能是维护人类生命的关键。出于这个原因,轴承故障的检测一直是一个重要的研究领域。

文献综述

大型感应电动机故障调查是由1985年电力研究所(EPRI)。根据这个调查发现,轴承(41%)、定子(37%)、转子(10%),其他(12%)故障发生在感应电动机。时间域是指显示或振动的分析数据作为时间的函数。分析可以通过视觉观察时域波形的一部分或通过检查一些时域统计参数相关分析。在the1980,马修和阿尔弗莱德森提出的振动监测技术在时间和频率域滚动体轴承。分析振动信号直接在时域中是一个最简单的和非侵入性的检测技术。经脉和Nakra(1993)报道,目视检查的时间历史的振动信号,波形指数,概率密度函数和概率密度的时刻很容易使用时域分析分析。各种时域统计参数被用作趋势参数检测初期轴承损伤的存在。最常用的是峰值、均方根、波峰因素和峰态。代尔和斯图尔特(1978)首次提出使用峰度为轴承故障检测。 These values for a damaged bearing tend to be greater than the values for a normal bearing.

轴承故障类型

轴承由主要的外环和内心的竞赛方式,保证等距离的球和笼之间的球。不同的故障可能发生在轴承可分为根据受影响的元素:

外滚道缺陷

内水沟缺陷

球缺陷

图1显示了球轴承的内部结构。它由滚动体(即球)安装到两场比赛即内部种族&外环哪一个种族是静止的,另一个是附加到旋转总成。

在图2中,它显示了内套轴承故障。实验目的电机轴承被播种的错误使用放电加工(EDM)或钻一个洞在其内部比赛。

在图2中,它显示了内套轴承故障。水沟内部故障和外部水沟故障发生是由于轴承的磨损。

故障发生在轴承通常是由于过度负荷,轴承内的温度上升,使用坏润滑剂等等。对于状态监测我们可以使用以下信号分析工具:

一个¯时域分析

一个¯频域分析

一个¯时频AnalysisEXPERIMENTAL设置

实验装置

如图4所示,测试站由一个2 HP电机(左)、转矩传感器/编码器(中心),测功器(右)和控制电子产品(没有显示)。振动数据收集使用加速器,附着在住房与磁基地。振动信号采集使用16通道DAT记录器,并发布在Matlab环境中进行处理。所有数据用Matlab (* .mat)格式的文件。数字数据收集以每秒12000个样本,收集以每秒48000个样本和数据也为驱动端轴承的缺点。速度和功率数据收集使用转矩传感器/编码器和手工记录。在我们使用的驱动端轴承球断层数据不同的直径。