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롤링 요소 베어링 외륜 결함 감지.
2022-07-19
구름 요소 베어링은 오늘날 산업에서 널리 사용되므로 이러한 베어링의 유지 보수는 전문 유지 보수 인력에게 중요한 작업이 됩니다. 구름 요소 베어링은 금속과 금속의 접촉으로 인해 마모되기 쉬우며, 이는 외륜, 내륜 및 볼의 고장을 유발할 수 있습니다.
구름 요소 베어링은 높은 하중과 높은 작동 속도에 자주 노출되기 때문에 기계에서 가장 취약한 부품이기도 합니다. 구름 요소 베어링 고장에 대한 정기적인 진단은 산업 안전 및 기계 작동은 물론 유지보수 비용을 절감하거나 가동 중지 시간을 방지하는 데 매우 중요합니다. 외륜, 내륜 및 볼 중에서 외륜은 고장 및 결함이 발생하기 쉽습니다.
구름 요소가 외부 레이스의 결함을 통과할 때 베어링 구성 요소의 고유 진동수가 여기되는지 여부는 논의의 여지가 있습니다. 따라서 베어링 외륜의 고유진동수와 고조파를 식별해야 합니다.
베어링 결함은 펄스를 생성하고 진동 신호 스펙트럼에서 결함 주파수의 강한 고조파를 생성합니다. 작은 에너지로 인해 이러한 결함 주파수는 때때로 스펙트럼의 인접 주파수에 의해 가려집니다. 따라서 고속 푸리에 변환 분석 중에 이러한 주파수를 식별하려면 일반적으로 매우 높은 스펙트럼 분해능이 필요합니다.
자유 경계 조건에서 구름 베어링의 고유 진동수는 3kHz입니다. 따라서 베어링 부품 공진 대역폭 방법을 이용하여 초기에 베어링 결함을 감지하기 위해서는 고주파수 대역 가속도계를 사용해야 하고 장기간에 걸쳐 데이터를 획득해야 한다.
결함 특성 주파수는 외부 링에 구멍이 있는 것과 같이 결함이 심각한 경우에만 식별할 수 있습니다. 결함 주파수의 고조파는 베어링 외륜 결함의 보다 민감한 지표입니다. 더 심각한 결함 베어링 결함 파형 감지의 경우 스펙트럼 및 엔벨로프 기술이 이러한 결함을 분석하는 데 도움이 됩니다. 물론
그러나 베어링 결함 특성 주파수를 감지하기 위해 포락선 분석에 고주파 복조를 사용하는 경우 공진에 결함 주파수 성분이 포함되거나 포함되지 않을 수 있으므로 유지 관리 전문가는 분석에 더 주의해야 합니다.
베어링 결함을 식별하기 위한 도구로 스펙트럼 분석을 사용하면 낮은 에너지, 신호 번짐, 순환 정지성 등으로 인해 심각한 문제가 발생합니다.
고장 주파수 성분을 다른 고진폭 인접 주파수와 구별하기 위해 고해상도가 종종 필요합니다. 따라서 고속 푸리에 변환 분석을 위해 신호를 획득할 때 샘플링 길이는 스펙트럼에서 충분한 주파수 분해능을 제공할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다.
구름 요소 베어링은 높은 하중과 높은 작동 속도에 자주 노출되기 때문에 기계에서 가장 취약한 부품이기도 합니다. 구름 요소 베어링 고장에 대한 정기적인 진단은 산업 안전 및 기계 작동은 물론 유지보수 비용을 절감하거나 가동 중지 시간을 방지하는 데 매우 중요합니다. 외륜, 내륜 및 볼 중에서 외륜은 고장 및 결함이 발생하기 쉽습니다.
구름 요소가 외부 레이스의 결함을 통과할 때 베어링 구성 요소의 고유 진동수가 여기되는지 여부는 논의의 여지가 있습니다. 따라서 베어링 외륜의 고유진동수와 고조파를 식별해야 합니다.
베어링 결함은 펄스를 생성하고 진동 신호 스펙트럼에서 결함 주파수의 강한 고조파를 생성합니다. 작은 에너지로 인해 이러한 결함 주파수는 때때로 스펙트럼의 인접 주파수에 의해 가려집니다. 따라서 고속 푸리에 변환 분석 중에 이러한 주파수를 식별하려면 일반적으로 매우 높은 스펙트럼 분해능이 필요합니다.
자유 경계 조건에서 구름 베어링의 고유 진동수는 3kHz입니다. 따라서 베어링 부품 공진 대역폭 방법을 이용하여 초기에 베어링 결함을 감지하기 위해서는 고주파수 대역 가속도계를 사용해야 하고 장기간에 걸쳐 데이터를 획득해야 한다.
결함 특성 주파수는 외부 링에 구멍이 있는 것과 같이 결함이 심각한 경우에만 식별할 수 있습니다. 결함 주파수의 고조파는 베어링 외륜 결함의 보다 민감한 지표입니다. 더 심각한 결함 베어링 결함 파형 감지의 경우 스펙트럼 및 엔벨로프 기술이 이러한 결함을 분석하는 데 도움이 됩니다. 물론
그러나 베어링 결함 특성 주파수를 감지하기 위해 포락선 분석에 고주파 복조를 사용하는 경우 공진에 결함 주파수 성분이 포함되거나 포함되지 않을 수 있으므로 유지 관리 전문가는 분석에 더 주의해야 합니다.
베어링 결함을 식별하기 위한 도구로 스펙트럼 분석을 사용하면 낮은 에너지, 신호 번짐, 순환 정지성 등으로 인해 심각한 문제가 발생합니다.
고장 주파수 성분을 다른 고진폭 인접 주파수와 구별하기 위해 고해상도가 종종 필요합니다. 따라서 고속 푸리에 변환 분석을 위해 신호를 획득할 때 샘플링 길이는 스펙트럼에서 충분한 주파수 분해능을 제공할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다.
또한 계산 시간과 메모리를 범위 내에서 유지하고 불필요한 앨리어싱을 피하는 것이 어려울 수 있습니다. 그러나 베어링 결함 주파수 및 기타 진동 주파수 성분과 샤프트 속도, 오정렬, 라인 주파수, 기어박스 등으로 인한 고조파를 추정하여 필요한 최소 주파수 분해능을 얻을 수 있습니다.
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