热成像相机监视滚动轴承温度

热成像相机监视滚动轴承温度

摘要
为了能够更稳定地操作离岸的风力发电机,常需要确定的停机时间和维修模式去保持低成本,作者利用了一个长波热成像相机来在安装涡轮发动机的火车上同时聚焦在球形滚动轴承上完成了监控项目,轴承内部温度的升高是一个更加本地化的现象,这篇文章通过一个热成像相机来实现探测,可视化和锁滚道发生故障相比于良好的轴承温度会表现出更大幅度的提升。鉴于振动通过行驶的列车上传播,定故障点的测量方法分析。这使得其变成能在工业应用中对全覆盖和封闭式的滚动轴承的监控工具。
   
导言
在深海领域对风力涡轮发电机的维修费用十分高昂。替换有问题的部件常常要花费数月的时间。所以,早期可靠的故障检测能够避免后续更多的损害,同时有可能导致更严重的失败。
由于齿轮被磨损以及摩擦所影响,所能引起的后果包括振动,音响和释放热量,可以通过不同的芯片技术来监控。
停工的主要原因有行驶中的列车故障,以及轴承的可靠性故障。由于轴承一定要面对循环和短暂负载的问题。大部分出现在风力涡轮发动机的轴承箱产生于传送过程中。
振动和声音释放通过行驶中的火车相关结构进行传播,这样很不利于故障的定位。往往需要很强的专业经验和详细的系统模型来判断。实时的油分析通常受限于测油质量和分子数量。为了获取并验证故障成分更细节的信息以及故障的分类需要基本层面的样品分析, 这一过程通常需要相当数量的时间与花费。
大部分轴承温度导致整体温度升高,热成像为实时的监控和定位提供可能。同样也使监控区域的热量传播空间可视化,温度升高通常是一个本地化的现象。所以热成像能够改善故障检测同样实现条件监控技术。多芯片方法并结合经典技术如利用热成像振动分析是一种可供选择的对早期缺陷检测,在线组件识别以及实时缺陷分类方法。
   
试验性的设置
设定试验的目的是监控FAG 22205-E1-K 球形滚动轴承。这些轴承由圆柱形的滚筒组成,管控着各个方向上的轴转动,同样也包括放射能量。他们被用来处理在风力涡轮发动机中的重负载,这些在转轮和跑道之间的振动支持着相同的压力分配,轴承被彻底符合和封装。
在建立过程中,轴承在FAG SNV052-F-L轴台外壳中被挂载,轴杆是固态的Cf53,由坚固的打磨过的钢制成,直径为20mm并且有h6等级容忍度。
除了完整的轴承,前期类似性质的轴承也可以被监控。凹陷,同时作为一个十分常见并且可能由很多原因造成的常见缺陷,通过研磨机器的方法来模拟。
在一个小时的测试过程中都是在每分钟1500转条件下。上述条件符合欧洲风力涡轮驱动发动机标准。
为了监控上述安装过程,由Xenics生产的非制冷长波红外相机Gobi-640-GigE,帧率为6.25帧每秒,热电偶在安装之后目的是为了监控周围温度,充当数据处理的参考。
  
测量
热测量通常被应用在良好的和有缺陷的轴承当中,在每次测量之前,安装过程的温度都被降低到与周围一致,目的是获得可比较的开始环境和理解真实的加热过程。
因为轴承装置和转轴均展示了不同温度特点和噪声影响,反射和ROI被挑选出来进行更进一步的分析,两维和三维表面平面图常被用来分析以决定良好的或者有缺陷的实际热辐射特点,同时支持有意义的ROI。
上面的外壳通常最接近于外环因为较低的材料厚度,同时被选作是第一个ROI,拍杆上的底部部分在轴承外壳中是基于自然冲击如轴承缺陷一样的杆弯曲预计可以提高温度,所以被选作是第二个ROI。
为了减少环境的影响,所有图表都与周围温度相关,换句话说,周围温度是从绝对温度中扣掉的。
周围温度被热电偶测量。用相关温度而不是绝对温度产出一致结果且独立于周围温度。这个步骤通常削弱了在由相机标定的步骤所造成的影响,提高了数据稳定性。
对于每个轴承来说,利用在指定的相机位置进行的四种测量,内部的管道缺陷所展示的温度会一直比正常的轴承高,同时温度增长较快,然而,在每次测量的结尾处在各个齿轮之间最大温度的差异也在发生变化。所以对每个轴承的平均趋势都是从四次单独测量中总结出来的。会更进一步,温度获取和时间常量被这种平均趋势所提出,相应的温度获取是在没有操作的情况下系统的相对温度差异,同时在经过60分钟的操作以后,为了获取时间常量,良好的轴承和内部管道趋势图能够与一级动力匹配。系统响应的时间常量通过被步骤响应最终值的63%所需求。

结果
这次测量被应用在良好及有缺陷的轴承当中。首先,轴承外包装置表面和杆都被分析去决定趋势以进行ROI。在当前60分钟的测量进程中的结尾处每一个呈现的表面展示了最后一幅图像。
  
轴承装置的逐帧智能分析
不统一的轴承装置表面导致了不同的温度特点,上层装置的材料更薄所以倾向于比底部更快的加热过程,螺旋钉能够在装置的顶部中央可见同时在测量过程中引起不同的下落物在外壳顶端打磨装置。对那些区域的更深一步分析并不合适,中间顶部区域是距离外部轴承环最近的因为越薄的材料就越能展示出最高的温度,所以,这部分区域被用来进行更深层次的分析。
良好轴承的图像和因为光反射所造成噪声的轴承,对其的热成像测量需要被仔细地分析,对内部的管道故障,较高的温度被监控同时也被较强地在表面上热传播,被更多一致的颜色表示。

对杆的逐帧智能分析
第二个ROI是杆。在底部右下角邻近轴承的杆常常被发现升高温度。他们代表了对良好的和有缺陷的轴承的轴承外壳和大量的转体彻底的转轴分离。
转轴展示了对良好以及有缺陷的并和轴承相邻的能区分温度升高程度,因为外壳被封装上同时转轴的旋转似乎提供了一种制冷作用,这种温度提升仅仅提升在小区域范围内,中心和上部拍杆区域展示了更低的温度同时事实上对良好的及有缺陷的轴承没有明显的温度提升。在上面转杆的顶端由于光反射引起的,很明细的是在转杆上的反射位置并不是固定的但能够轻微地上下振荡。由于这些特性的存在,一份更进一步次的对转杆的分析聚焦在和外壳相邻的底部部分温度的提升。

趋势的提升
表面平面图通常提供在特定点的即时ROI区域的温度分配观察,或者是更精确的,在系统运行60分钟过后,鉴于在外壳的ROI区域展示了一种更统一的温度分配,轴杆能够被光学反射所影响,显著的温度升高仅仅发生在和轴承外壳相邻的底部右拐角处。
然而,在良好的和有缺陷的轴承之间不允许有一个可靠的差异,所以趋势分析聚焦在外壳的上中心的ROI区域。这个区域的中心,不能被光反射所影响,被用来做对应趋势的分析。
平均相关温度增长和对在外包装的上中心区域的ROI步骤响应,独立于周围环境。鉴于热电偶仅仅能表示周围温度的很小差异,对于不同轴承将会有不同的外包装温度,特殊地讲,内部铁路大的温度将会比健康的轴承温度高。
内部的缺陷从一开始直接伴随着第一顺序的特征,良好的轴承展现出第二顺序的特征。第二顺序的特征能够被第一顺序的特征以死区时间估计出来。死区时间定义了需要用趋势展示第一顺序的行为的初始时间,特殊情况下,48秒钟的死区时间由良好的轴承决定。
在轴承中的越强的温度获取和更快的温度提升通过一个内部的轨道缺陷使在良好与有缺陷的轴承之间存在差别,通过红外图像展示了探测缺陷的可能性。

结论
通过热成像相机来彻底覆盖和旋转封装元素轴承能展现在良好的轴承以及内部铁轨缺陷的不同温度提升。内部的铁轨缺陷导致外表面更快和更高的温度提升。鉴于振动通过行驶的列车以及缺陷定位需要很强的专业背景,以及从轴杆的外壳可以观察到的温度传播所造成局部冲击所产生的温度提升。热成像相机作为一种能够提供对空气涡轮发动机驱动的火车条件监控可以用来观察并定位缺陷。
   
  

  
  
 

文件

白皮书
Thermal imaging for monitoring rolling element bearingsTo be reliably operated off-shore wind turbines need an assured downtime and maintenance pattern to keep costs low. A monitoring project carried out by the authors uses an infrared (LWIR) thermal camera placed in the drive trains of such turbines and focusing on their spherical roller bearings.

Xeneth LabVIEW软件开发套件(SDK)

Xenics摄像机的LabVIEW工具套件可提供 高水平的范例以及低水平的VI案例,便于编程人员将Xenics 摄像机集成到他们使用LabVIEW编写的软件 应用中。

Jan Šíma, Business Development Manager, ELCOM, a.s.
点击这里给我发消息