深沟球轴承振动和噪声控制及相关技术探讨

介绍了轴承振动、噪声的产生机理 ,提出了控制轴承振动、噪声的方法 ,分析了低噪声轴承试制生产的测试结果 ,对轴承的振动寿命、噪声寿命和噪声的测量方法进行了探讨。附图 1幅 ,表 4个 ,参考文献 3篇。     

滚动轴承声压级研究

滚动轴承振动与噪声对环境的污染，一直是轴承工程界关注的问题。由于噪声测量要求的环境特殊，因此迄今为止轴承制造厂是通过控制振动来间接控制噪声的，这种轴承实际上是“低振动轴承”而不是“低噪声轴承”。虽然振动可以产生噪声，但静音机械产品所使用的轴承必须是低的声压级，另外，振动和噪声的测量标准很难具有一致性，从而导致所测量出的声压级和振动有效值没有显著的统计关系。为了直接控制轴承噪声，必须研究噪声的声场问题。现以声学的基本原理为依据建立了轴承声压级的数学模型，并结合6201-2RZ和6203-2RZ两种轴承进行了实验验证。结果表明，所建立的轴承声压级数学模型的预测误差很小，仅有4dB。     

滚动轴承振动与噪声的综合控制

滚动轴承的振动与噪声是许多影响因素的综合反应，试图通过改善某一个影响因素而彻底解决轴承的振动与噪声问题是不可能的。本文论述控制轴承振动与噪声的某些方法，内容涉及轴承的加工质量、工艺过程、装配、游隙、润滑等问题。     

用最优化理论探索影响轴承噪声和振动的因素

轴承在运转中的噪声和振动是一项重要的动性能指标,因此,探索影响轴承噪声和振动的因素,进而控制轴承的噪声和振动范围,提高轴承的动性能是当前的研究课题之一。 试验安排 影响轴承噪声和振动的因素是很多的,以中小型向心球轴承为例,影响因素如表一所列。     

滚动轴承振动与噪声关系的灰分析

以灰色系统理论为基础，通过实验研究6201和6203轴承振动与噪声的灰色关联性。振动用加速度值描述，噪声指声压级。实验数据处理结果表明，轴承振动与噪声的关系不明显并具有很大的不确定性，有时轴承振动与噪声之间会出现系统性误差。因此，不宜用轴承的振动代替轴承的噪声，应单独研究轴承的噪声问题，制订轴承噪声标准和相应的工艺标准。     

滚动球轴承振动噪音缺陷的分析和研究

随着纺织机械等行业时轴承要求的不断提高,对轴承振动、噪声的控制和检测以及造成振动噪声主要原因(缺陷)的分析研究,已成为各轴承制造企业越来越关注的同题.结合最新数字化BVT系列轴承振动(速度)测量仪以及相应的专用软件来展开对轴承振动噪音缺陷的分析研究.     

滚动轴承速度峰值与声压级的关系

以实验为基础,研究6203-2RZ滚动轴承振动速度峰值与声压级的关系。借助数理统计理论,对实验数据进行了全面的处理。由数据处理结果可知,轴承振动速度峰值和声压级的统计关系不明显;仅从低频、中频或高频的单个频段考虑,在各个频段里,轴承振动速度峰值对声压级的影响不具有统计相关性;若综合考虑三个频段,则轴承振动速度峰值与声压级的关系有很大的不确定性。因此,不宜通过振动速度峰值来有效地控制声压级,应当直接研究轴承噪声问题,制订轴承噪声标准和噪声测量标准以及相应的工艺标准。     

电机轴承振动与噪声之初步探讨——保持架、钢球及套圈加工质量对轴承振动、噪声的影响

轴承振动与噪声水平对电机的振动与噪声有重大影响。许多研究工作表明,单个轴承的振动与其结构有关。在一定结构的条件下,则受到钢球、套圈、保持架加工质量的影响。为了提高国产电机质量,必须解决电机轴承噪声和振动的问题。本试验的主要目的,正是为了揭示轴承噪声与振动的内部矛盾,以便掌握其规律,降低轴承之振动和噪声。     

关于降低向心球轴承振动噪声的探讨

前言 轴承的振动和噪声是轴承动态性能的重要技术指标。随着电机出口任务的增加,对轴承噪声、振动的要求也相应提高了。78年提出了电机用单列向心球轴承振动技术条件和补充技术条件(报批稿)。从最近送我所鉴定的情况来看,只要采取措施,轴承的振动与噪声可以达到出口电机轴承技术条件的要求。当工艺稳定后,国产轴承振动、噪声可以达到国际同类产品质量水平。在     

电机滚动轴承的噪声及其控制措施

轴承噪声是近年来电机工作者们共同关注的话题,文章分析了影响轴承噪声的主要原因,简要介绍了问题的预防及解决措施。电机的噪声由机械噪声、电磁噪声和通风噪声三部分组成,其中机械噪声的主要来源之一是轴承噪声,因此,控制电机的轴承噪声可以有效降低电机的整体噪声。轴承是电机的主要故障点之一。当电机轴承出现故障时会体现在轴承的振动、噪声与发热上,而三者之间又互相关联,互相影响,因此,解决电机的轴承噪声可以降低电机的轴承故障,提高电机的整体质量水平。     

Effect of fluid film wave bearings on attenuation of gear mesh noise and vibration

The attenuation of the gear mesh noise/vibration by fluid film wave bearings relative to rolling element bearings was experimentally investigated. Tests were performed on a gearbox that can accommodate both rolling element bearings and wave bearings. It was found that at specific speeds and torques, the wave bearings could significantly reduce the noise/vibration compared to rolling element bearings. Because the gear noise is accompanied by noise from other sources, a method was developed to extract from the original signal only the mesh harmonic components.The wave bearing dynamic coefficients were also predicted. It was found that adjusting the wave bearing parameters could considerably increase the capacity of the wave bearings to attenuate the gear mesh noise and vibration.     

基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别

当滚动轴承发生故障时,其产生的振动信号一般是包含较强噪声的非高斯和非线性信号。本文对高阶统计量方法用于滚动轴承故障特征提取进行了研究,提出了基于双谱估计的滚动轴承故障诊断方法。利用这种方法可以同时获得包含滚动轴承故障信号幅值和相位信息的双谱特征图谱。研究表明,双谱图谱可以有效地监测滚动轴承工作状态的模式,因而可以快速地识别滚动轴承不同的故障特征。     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

基于1 1／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于１１／２维谱的滚动轴承故障诊断新方法。１１／２维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用１１／２维谱分析滚动轴承振动信号,可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,识别故障模式。试验结果表明,这种方法能有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。     

基于自适应多尺度自互补Top-Hat变换的轴承故障增强检测

针对实际工程中滚动轴承冲击性故障特征难以提取的问题,提出一种自适应多尺度自互补Top-Hat(Adaptive multi-scale self-complementary Top-Hat, AMSTH)变换方法用于轴承故障的增强检测。自互补Top-Hat变换在消除信号中背景噪声的同时,能有效增强故障振动信号的冲击特性,而构造的多尺度自互补Top-Hat变换方法,可以较有效地兼顾抗噪性能和信号的细节保持。在分析形态学滤波的基础上,提出采用特征幅值能量比(Feature amplitude energy radio, FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,并应用于轴承的故障增强检测。通过对仿真信号和实测轴承滚动体、内圈故障信号进行分析,结果表明该方法可有效增强滚动轴承的故障检测,并且在运算效率和提取效果方面优于基于信噪比标准的多尺度形态学开-闭和闭-开组合变换方法。     

Faults diagnosis of rolling element bearings based on modified morphological method

In order to effectively smooth noise and extract the impulse components in the vibration signals of defective rolling element bearings, a new modified morphology analytical method has been proposed. In this method, average of the closing and opening operator has been used as the morphology operator. Being the flat and zero adopted as the shape and the height of structure element (SE), respectively, the optimized length of SE is defined by a new proposed criterion (called SNR criterion). The effect of the new method is validated by both simulated impulsive signal and vibration signal of three defective rolling bearings with an outer, an inner and a rolling element faults and compared with Nikolaou’s method. The result shows that the proposed method has the superior performance in extracting impulsive characteristics of vibration signals, especially for the high level noise signals, and can implement better in diagnosis of defective rolling element bearing.     

双曲率兜孔静音轴承保持架设计

传统深沟球轴承浪形保持架兜孔一般采用球形或椭球形结构,轴承在高速运转时滚动体不能充分润滑,存在噪声大、滚动体可能被划伤、使用寿命短等问题。文中在总结对比国内外保持架设计研究方法的基础上,以改善滚动体和保持架的润滑为目标,设计了一种具有双曲率兜孔结构的浪形保持架,分析了所设计保持架的减振降噪机理,最后通过测试验证了该结构能够有效地减振降噪,达到了静音轴承的标准。     

基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性,提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成初始特征向量;然后利用拉普拉斯分值进行特征选择,形成故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征,诊断滚动轴承故障。     

基于循环提取有效信息的主轴承故障特征增强方法

针对航空发动机主轴承发生故障时特征信息提取不充分的问题,提出一种基于循环提取有效信息的主轴承故障特征增 强方法。 该方法首先对原始振动信号进行小波包分解,计算得到各个节点分量的相关系数值和峭度值,将其进行归一化融合为 一个综合参数 Pi;其次根据特征信息循环提取准则定义一个置信区间,该区间将所有节点分量划分为高信噪比信号、低信噪比 信号和高噪信号 3 个部分;然后不断筛选出高信噪比信号直至达到终止条件;最后重构所有高信噪比信号,并进行包络解调提 取出轴承微弱故障特征。 经仿真信号验证,去噪信号的信噪比相对于去噪前提升了 11. 31 dB。 基于航空发动机中介轴承模拟 试验台所测数据开展了特征信息循环提取方法有效性的综合验证,并对某型航空发动机主轴承振动信号进行了分析。 实践表 明:该方法适用于强背景噪声干扰工况下滚动轴承的特征提取,能准确诊断航空发动机主轴承故障。     

APLCD-WPT在滚动轴承特征提取算法中的应用

针对滚动轴承特征频率提取问题,提出自适应部分集成局部特征尺度分解(adaptive partly-ensemble local charact-eristic-scale decomposition,简称APLCD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)结合的APLCD-WPT方法。首先,利用APLCD对滚动轴承振动信号进行处理,通过添加幅值随频率变化的噪声改善信号极值点分布,再提取内禀尺度分量(intrinsic mode component,简称ISC);其次,对ISC分量中模态混淆部分使用WPT进行修正,提取滚动轴承特征频率信号。应用提出方法对实测的卧式螺旋离心机振动信号进行研究,结果表明,基于APLCD-WPT的算法能够有效地解决模态混淆问题,实现特征频率信号的精确提取。