本文讨论了1,250吨（4,400千瓦）空调冷水机组外部轴承缺陷的一个例子。使用现成的便携式振动分析硬件和软件检测缺陷。该机器是单级离心压缩机，在电机自由端带有滚动元件推力轴承，在电机驱动端带有套筒轴承。本文讨论了使用振动谱作为轴承状况指标来诊断和趋势轴承缺陷的方法。所涵盖的诊断方法普遍适用于具有滚动轴承的其他类型的机器（泵，风扇，齿轮）。

振动分析工具
在过去的25年中，用于测量振动的工具得到了显着改善。工业机械上大多数振动数据采集的***选传感器是加速度计。顾名思义，输出与加速度成正比; 但是，它通常被集成为以速度为单位显示。使用图2中所示的三轴加速度计簇收集该案例历史中显示的所有数据。

图1.冷却器显示电机轴承座上的振动测试位置。

图2.三轴加速度计组（左图）的示意图，其安装在青铜盘安装垫（右下）上。该集群包含三个加速度计，每个加速度计与其他加速度计相互垂直。使用条形码激活振动数据采集，条形码自动设置数据采集器，收集并存储数据。

凹口安装垫刚性地粘附到电机轴承壳体上，三轴组件安装在螺栓上，允许同时收集所有三个轴。条形码和安装配置允许每次收集准确且可重复的数据，而不管进行数据收集的人员的技能如何。只要测试条件相对一致，如果机械条件保持不变，测试数据也应该是一致的。

振动分析员使用的信号处理技术根据所需的细节水平而变化。在例行预测性维护程序中，通常收集两种类型的数据。

总体水平：总体水平是在很宽的频率范围内的总振动幅度的度量。整体振动测量，也称为宽带水平，是一种相对容易且收集，处理，分析和趋势便宜的单一值。

窄带：使用快速傅里叶变换（FFT）算法，振动信号被分解为多个离散频率，并显示为幅度与频率的二维频谱图。在该案例历史中示出的所有三轴光谱具有800线分辨率的频率标度。换句话说，每个光谱由800个单独的峰组成，这些峰定义了特定频率的幅度。

振动验收标准
1,250吨（4400千瓦）冷水机组的可接受振动水平是多少？冷水机制造商使用0.25英寸/秒（峰值）的通过/失败宽带规格。振动公差或规格通常表示为绝对或相对标准。表1中总结的IRD通用机械振动严重性图表是绝对标准的***常见示例，对于机器上没有任何历史数据的工程师来说是一个很好的指南。机械状态的每个增量由振动速度的因子2的变化表示。第三列提供了英寸/秒（峰值）与常用的速度分贝对数单位（VdB）之间的简单转换。请注意，6 dB也表示变化两倍，

机械 状况	速度 （in./speak）	速度 （VdB）
很粗糙的	V> 0.628	VdB> 121
粗	0.314 <V <0.628	115 <VdB <121
稍微粗糙	0.157 <V <0.314	109 <VdB <115
公平	0.0785 <V <0.157	103 <VdB <109
好	0.0392 <V <0.0785	97 <VdB <103
很好	0.0196 <V <0.0392	91 <VdB <97
平滑	0.0098 <V <0.0196	85 <VdB <91
很顺利	0.0049 <V <0.0098	79 <VdB <85
非常顺利	V <0.0049	VdB <79

表1. IRD通用机械振动严重性图表是对通过/失败标准的改进，例如冷却器制造商使用的标准，因为它提供了渐变的机器状态。图表中的公差适用于1.6到1667赫兹之间的频率，适用于大多数旋转机械。

虽然绝对标准适用于验收测试，但需要更敏感的标准来作为预测性维护计划的一部分进行准确诊断。如果您的目标是准确诊断机器健康状况，则相对标准***佳。通过平均在几台相同机器上进行的振动测量来定义相对标准，所有这些都在类似的操作条件下进行测 对于这种情况历史，通过平均来自12个相同冷却器的光谱测量值来构建验收标准。

将青铜盘安装垫安装在每台机器的相同位置，并且在冷却器以约80％额定负载运行时收集数据。在手动检查数据后，测试光谱被发展成平均基线光谱数据，因此每个测试显示机器处于相当好的状态。由于样品中机器之间测试数据的变化，计算了标准偏差（sigma）。

然后，计算平均加一西格玛光谱掩模。据统计，大约85％的振动幅度应低于平均值加上一个西格玛面罩。与供应商定义的通过/未通过标准或绝对标准（如IRD图表）不同，相对标准允许机器本身定义可接受的内容。图3是在该案例历史中使用的相对接受标准的一个轴的示例。图4显示了低和高范围数据的所有三个轴的平均和平均加西格玛水平。如果800线谱中的一个或多个峰超过平均加西格玛振幅标准，则仅这一事实并不表示存在严重问题（参见诊断策略部分）。

图3.通过对来自12个相同冷却器的光谱进行平均，专门针对1,250吨冷水机生成相对验收标准。显示的平均值（蓝色底部光谱）和平均值加上一个标准偏差（红​​色顶部光谱）标准是径向轴。IRD严重程度图标准被叠加用于比较。

图4.来自两个独立设施的平均基线数据：植物A（前6个光谱）和植物B（后6个光谱）。每个工厂有18个相同的模型冷水机组。Plant B数据的运行速度反映了不同的平均运行速度（2,982 rpm），这反映了欧洲常见的50 Hz输入线路频率。这个平均值和平均加西格玛数据来自自由端电机轴承。

抗摩擦轴承问题
轴承问题是振动分析程序诊断出的一些***常见的故障类型。在早期阶段，有缺陷的轴承会产生振动分量，其频率不是轴转速的倍数。这些非同步频率的精确值基于轴承几何形状。如果比赛和滚子尺寸已知，则可以计算它们。在实践中，大多数设施工程师没有记录机械中轴承的制造商和型号，因此必须依靠其他方法来确定轴承频率。用于确定轴承音频率的近似值的一组规则如下：

球通过频率外圈（BPFO）
=滚子数＃轴速度x 0.4

球通过频率内圈（BPFI）
=滚子数＃轴速度x 0.6

基本列车频率（FTF）
=速度x 0.4

冷水机制造商表示，这种情况下的滚珠轴承是SKF 7318.轴承表确认4.9xM和7.1xM分别是外球和内球通过频率。这些频率表示为顺序，其中后缀“xM”表示“乘以电机轴转速”。从频率和经验法则来看，很明显这个轴承有12个滚动元件。

随着这些球通频率峰值的谐波（整数倍）出现在振动频谱中，滚珠轴承磨损变得越来越明显。根据缺陷的性质，轴承音或其谐波周围也可能存在强大的1xM边带。极端轴承磨损在高范围光谱中产生异常高的噪声基底，在轴旋转速率（70xM至100xM）的约70至100倍之间。

常用的诊断策略
在使用振动分析评估轴承磨损时，需要采用一致的方法来收集和分析数据。宽带振动计通常直到后期阶段才能检测到轴承磨损。因此，维护技术人员几乎没有警告计划维修，并且存在灾难性故障的风险。依赖于诸如冲击脉冲或超声能量之类的高频现象的诊断技术在轴承磨损的早期检测中非常有效。然而，它们通常缺乏检测在较低频率下振动表现出来的许多机械故障的能力。使用相对验收标准的三轴窄带光谱分析可以准确地提供轴承缺陷的早期预警。它还可用于诊断各种其他机械问题，如不平衡，不对中，叶轮间隙问题，松动和共振。在这种情况下，使用第三种技术。

分析所需的窄带数据包括在轴承壳体的刚性部分上的单个点处测量的两个频率范围的高分辨率（800线）三轴光谱数据。低频数据通常为轴速的0到10阶，其中基本轴承音很容易看到。高范围数据通常为0到100个轴速度，其中可以看到轴承音谐波和高频噪声基底。虽然这对于单个位置来说似乎是一种过度的数据，但是安装方法和条形码允许简单有效的数据收集。此外，在PC上处理数据是快速且自动的。

如大多数基本振动分析课程所述，轴承缺陷的窄带故障模型包括以下四个条件：

1. 具有非同步基频的谐波系列峰值。
2. （1）中任何峰值周围的1xM和/或基本列车频率（FTF）边带。
3. 增加了高频噪声基底的幅度。
4. 谐波系列轴转动率过大引起轴承松动。

振动分析（人与计算机）
准确诊断轴承缺陷所需的大量窄带数据要求所有常规数据减少和逻辑功能都由具有专***系统的个人计算机完成。对于人类分析师来说，完成计算机可以在几秒钟内完成的所有日常任务并非经济实惠。***步是相对于轴转速对光谱进行归一化。下一步是提取主要强迫频率和测试数据中其他峰值的幅度。第三步是使用前面描述的故障模型来识别轴承缺陷的模式。***后一步是确定轴承缺陷的严重程度，因为模式存在。

用于识别故障及其严重性的专***系统逻辑是作为经验过程的一部分创建的，其中将大量机器上的自动诊断与振动专***在那些相同机器上进行的诊断进行比较。因此，专***逻辑规则反映了振动专***如何分析数据。因此，专***系统并不比创建它的振动分析师更好。由于前一段中概述的所有步骤都是常规和重复的，因此现代计算机可以在几台秒内快速执行所有四个分析步骤。然后专***系统为冷却器电机轴承磨损生成基于文本的报告，如图5所示。

图5.冷冻机的计算机生成诊断结果4

手动检查光谱数据
图6显示了3月25日在冷却器4上收集的电机自由端数据。平均值+ Avg + sigma掩模（红色）叠加用于比较。x轴以阶数为单位进行缩放，其中阶数“1”表示电动机的转速。请注意轴向低范围数据中突出的非同步峰值为4.9xM和7.1xM。这些峰值对应于电机轴承的滚珠轴承通过频率。在高范围光谱中，谐波标记被放置在谐波系列的每个峰上，间距为4.9xM。

注意，谐波系列在高范围的所有三个轴上具有强振幅，而在低范围数据中仅在轴向方向上突出。高频噪声底板与一个西格玛面罩大致相同或更低，告诉我们轴承磨损不是接近故障点; 然而，强谐波系列意味着存在缺陷。

图6.冷却器4上电机自由端轴承的三轴振动频谱。左边的三个光谱是低范围数据，右边的三个光谱是高范围数据。高范围数据中标记的峰值表示4.9xM间距，即BPFO谐波系列。

预测
毫无疑问是否存在轴承故障。机器操作员可以通过声音和触摸识别这种情况。一个更重要的问题是：这个轴承有多少剩余寿命？在趋势发展并且有多个数据集可用之前，聪明的振动分析师不会得出结论。对于每个诊断，专***系统基于三件事计算严重性分数。

1. 支持诊断的峰数。
2. （1）中每个峰值超过标准的量。
3. （1）中每个峰的绝对振幅。

严重程度评分的趋势是机器健康状况的良好指标。对于每个诊断规则模板，严重性分数将映射到严重性等级，包括轻微，中度，严重和极端。用于确定严重性的算法是基于由振动专***手动分析的大量测试结果针对每个诊断凭经验导出的。如果轴承磨损的指示（轴承音，谐波，边带和本底噪声）随着时间的推移而增加，专***系统将认识到这一事实，并且分配给轴承磨损诊断的严重性将增加。在趋势图（图7）中，电机轴承磨损故障严重程度已经趋于平稳。

图7.冷却器4的专***系统趋势图

轴承的预期寿命主要取决于轴承的力，并且在过去一年中情况似乎并未恶化。振动分析提供了轴承状况的可量化证据，并允许车主了解其机械状况。随着缺陷的恶化，轴承磨损缺陷图案将变得更加突出。专***系统将通过为诊断分配更高的严重性来做出响应。

冷水机组老板打电话给冷水机制造商的服务工程师测量振动。使用整体振动计，技术人员告诉车主，轴承没有问题。冷却器制造商规定总振动***大限制为0.25英寸/秒（峰值）。在这种情况下，整体水平可能低于限制。这突出了使用宽带测量进行预测性维护的一个问题。

宽带测量完全错过了轴承磨损的迹象，因为宽带测量主要对光谱中的***高峰敏感。它没有看到BPFO谐波系列。

结论
要从这台机器中学习，并从轴承获得***大的使用寿命，设施工程师必须密切监控该机器，并将其数据与该型号冷水机组的平均值加一个标准偏差进行比较。专***系统严重性分数是始终如一地趋势轴承运行状况的绝佳方法，因为它始终应用相同的逻辑并查看数据中的许多功能。当严重程度增加到极限水平并且订购轴承更换时，轴承应保存并切开以便检查。可能那么，这个案例历史将被认为是完整的。