Спектральный анализ вибраций подшипников

Один из методов вибрационного анализа подшипников — спектральный анализ вибрации, который заключается в разложении вибрационного сигнала на его составляющие по частотам с целью выявления характеристик вибрации, которые могут указывать на проблемы или дефекты в работе подшипников. В основе этого метода лежит применение быстрого преобразования Фурье, которое позволяет преобразовать временной сигнал в спектр частот. Это дает возможность точно определять, какие частоты присутствуют в вибрационном сигнале, и анализировать их амплитуду.

Спектральный анализ позволяет выявлять частоты, соответсвующие определённым дефекта подшипников (например, дорожек качения, шариков, сепаратора), опредять характер вибраций и их источники, а так же осуществлять мониторинг изменений вибрационного поведения для раннего обнаружения неисправностей.

Для быстрого сбора информации и проведения спектрального анализа вибрации подшипников используется портативный виброанализатор ZETLABVibroMetr mod. 117B. Процесс работы включает в себя несколько этапов:

• Запись вибрационного сигнала с помощью датчиков вибрации ZET 117B. Эти данные отражают колебательные движения подшипников в различных плоскостях (осевой, радиальной и др.).
• Преобразование временного сигнала в частотный спектр в мобильном приложении, что позволяет выделить частоты, присутсвующие в сигнале, и показать их амплитуду на графике, а так же запись этого сигнала в память устройства для последующего анализа.
• Анализ и интерпретация спектра на персоняльном компьютере: полученный спектр содержит пики, которые соответствуют различным частотным составляющим вибрационного сигнала. Инженеры анализируют эти пики, чтобы определить наличие потенциальных неисправностей. Однако, для быстрой оценки исправности подшипников в приложении имеется режим узкополосного спектра, где на графике отображаются курсоры, соответсвующие частотам основных параметров подшипников.

Важнейшими параметрами в спектральном анализе подшипников являются BPFO, BPFI, FTF и BSF. Эти частоты рассчитываются на основе геометрии подшипника и скорости его вращения.

1. BPFO (Ball Pass Frequency Outer race) — Частота прохождения шариков по наружной дорожке качения.
   • Если подшипник имеет дефект на наружной обойме, это будет проявляться в повышенной вибрации на этой частоте.
   • Примерный вид сигнала: часто характеризуется увеличением амплитуды, особенно если дефект на наружной обойме углубляется.
2. BPFI (Ball Pass Frequency Inner race) — Частота прохождения шариков по внутренней дорожке качения.
   • Высокий пик на этой частоте может сигнализировать о дефекте внутренней обоймы, такого как износ или трещины.
   • Отличие в спектре от BPFO заключается в изменении соотношений амплитуд пиков, так как внутреннее кольцо вращается вместе с валом.
3. FTF (Fundamental Train Frequency) — Основная частота вращения сепаратора.
   • Проблемы с сепаратором, такие как неправильное вращение, заедание или разрушение, приводят к появлению пиков на этой частоте.
   • Такие дефекты могут сопровождаться более медленными колебаниями и менее выраженными пиками, чем у дорожек качения.
4. BSF (Ball Spin Frequency) — Частота вращения шариков.
   • Появление вибрации на этой частоте свидетельствует о наличии дефекта на самих шариках (например, сколы, трещины).
   • Пики на этой частоте могут быть сложными для анализа из-за изменения траектории шариков в зависимости от нагрузки.

В качестве примера применения можно рассмотреть ситуацию, когда в спектре наблюдаются выраженные пики на частотах BPFO и BPFI. Это может указывать на наличие дефектов как на наружной, так и на внутренней обойме подшипника. Если дополнительно присутствуют пики на частоте FTF, это свидетельствует о проблемах с сепаратором. Важным является также анализ гармоник (множества пиков на кратных частотах), которые могут свидетельствовать о прогрессирующих повреждениях.

Спектральный анализ является мощным инструментом для диагностики состояния подшипников. Он предоставляет детальную информацию о вибрационном состоянии системы и позволяет с высокой точностью выявлять неисправности, что делает его незаменимым методом при мониторинге оборудования.