低速重载设备声发射技术检测的现状与发展
聂志军1 高立新1 胥永刚1 罗辉2 宫能春3
(1 北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室，北京 100022)
(2 武钢第一炼钢厂，武汉 430083) (3首钢总公司设备部，北京100041)
The present status and development of AE detect in low-speed heavy load equipment
NIE Zhi-jun1，GAO Li-xin1，XU Yong-gang1，LUO Hui2,GONG Neng-chun3
(1 Key laboratory of advanced manufacturing technology，Beijing University of Technology，Beijing 100022，China)
(2 Wuhan Iron and Steel Corp N01．Steel Smelting Plant。Wuhan 430083，China)
(3 Beijing Shougang Group Equipment Department，Beijing 10004 1，China)
【摘 要】介绍当前振动检测在低速重载设备检测中存在的问题和声发射检测技术的原理、特以及声发射检测技术在低速重栽设备中应用的国内外现状和以后的发展前景，并简要介绍一种低重裁设备声发射信号处理方法一小渡分析法。
关键词：低速重载；声发射；小波分解
【Abstract】Current problems of vibrating detect in low-speed heavy load equipment and principle AE detect technology,feature and domestic and foreign present status and developing prospect of AE detect technology in low-speed heavy load equipment application Was summaried．And then a kind of processing method of low-speed heavy load equipment AE signal--wavelet analyzing is introduced．
Key words：Low-speed heavy load；Acoustic emission；Wavelet analysis
中图分类号：TH133.33 文献标识码：A
低速重载大型设备工作转速低、载荷大、运行工况呈典型的间歇性且运行中承受较大的冲击载荷。如炼钢转炉空炉重达(750-800)t，炼钢时炉重1000t左右，转炉传动机构一耳轴轴承工作转速为1r/min，轴承本身承受的载荷已经很大，在兑铁水或加废铁时，还有很大的冲击载荷。又如港口大型装卸机械和高炉无料钟炉顶气密箱等设备的核心部件大型叫转支承，具有直径大(D=600-5000mm)，转速低(<1-2r/rain)，载荷重，能同时承受轴向力、径向力和倾覆力矩的特点[1]。此类设备不仅维修工期长、费用高，更为严重的是它将威胁整个企业的正常生产秩序。传统的振动监测诊断技术具有很大的局限性。这里尝试在低速重载设备检测中引入声发射技术来弥补这一缺陷。
1 现状和存在的问题
低速重载设备普遍具有零部件几何尺寸大、工作频率低、载荷大且变化范围广、外界冲击信号强、故障信息难以获取等特殊性和技术难度，相关研究相对较少，可资借鉴的同外科技文献非常有限，且发表年限大多集中于20世纪90年代。
Kuboyama K．总结了低速莺载设备监测诊断中面临地困难：设备转速低100rpm时，振动能量很低且周期长，此类设备的监测诊断显得异常困难，同时给出了峰值电平微分法，用于同类同尺寸滚动轴承的状态比较，属于典型的类比法，成功检测到某轴承内圈表面剥落，但未详细说明所用测试装置类型及传感器的特征，且类比法在很多场合未必实用。J．Mathew等人将共振解调理论用于低速滚动轴承的故障诊断，研究结果表明共振解调振动信号可以作为低速重载设备的信息载体。R.G.Canada等人利用模拟积分器将高频噪声与低频特征信号迸行有效分离和低频校正，开发了低速旋转机械的SST(Slow speed Technology)测试方法，认为可以进行10r/min以下的振动测量，并基于此提出了低速设备的振动监测方法，但该方法建立在足够长时间的连续数据采集，对于间歇性的低速重载设备的有效性尚有待检验。某大学对大型回转支承振动信号的时域能量值、冲击脉冲延迟时序、峰峰值变化量以及频域的全频带能量和高频带能量进行了研究，取得了一定效果，该方法对判断设备大致状态具有一定果，而对早期故障诊断和故障准确定位没有阐述[2]。北方工业大学分析了低速重载轴承的故障特点及其诊断方法，分别就内圈故障、外圈故障、滚动体故障、保持架故障的诊断方法以及故障的严重程度的判断进行了讨论[3]。某大学提出了利用同态滤波方法对低速轴齿轮故障特征进行提取的方法，提出了利用小波包分析与同态滤波相结合对低速重载齿轮箱的低频故障特征进行提取的观点141，其前提是设备振动信号中要包含明显的调制成份。武汉理工大学综合时域分析、频域分析、小波分析的多个参数来识别其故障嘲。武汉科技大学将共振解调方法和时域分析方法、局部投影降噪算法、广义谐波小波结合，用于斗轮式堆取料机回转支承、转炉耳轴轴承等设备的故障诊断，为共振解调技术在低速重载设备故障诊断中的应用提供了很好的借鉴[6]。某大学采用小波分解技术对实时监测的振动数据进行处理，并定义了小波分层突变系数作为判别低转频微冲击故障隐患的特征值，有效刻画出故障部件的劣化过程，取得了一定效果。目前，在低速重载设备故障诊断中传统的振动检测方法存在的不足主要有几个方面：
(1)由于转速很低，计算出来的故障频率很小。而高通滤波器会将5Hz以下的频率过滤掉，加上受到环境噪声的影响，使得频谱分析效果很差甚至无法进行；
(2)冲击故障的瞬态性问题，每次故障冲击的间隔较长，使用冲击法很难准确地检测到故障信号；
(3)由于故障点产生的冲击响应频率比较低，不能激励起较高的频率成分。
