亚洲精品一区二区三区大桥未久_亚洲春色古典小说自拍_国产人妻aⅴ色偷_国产精品一区二555

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷8篇

時(shí)間:2022-03-10 04:40:46

緒論:在尋找寫作靈感嗎?愛(ài)發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷,愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維,激發(fā)您的創(chuàng)作熱情,歡迎您的閱讀與分享!

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷

篇1

[關(guān)鍵詞]故障診斷;電動(dòng)機(jī);頻譜

中圖分類號(hào):TF341 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-914X(2017)02-0003-01

引言:在目前,我國(guó)大部分企業(yè)對(duì)于大型儀器進(jìn)行維修與養(yǎng)護(hù)都在運(yùn)用較為傳統(tǒng)的方式與規(guī)劃,更有甚者將設(shè)備一直處于事故維修過(guò)程中,應(yīng)用此種方式是無(wú)法追上生產(chǎn)需求的以及對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)節(jié)能環(huán)保的需求。比較大型的設(shè)備儀器有泵、發(fā)電機(jī)等一些含有成本大、運(yùn)轉(zhuǎn)速度快的特點(diǎn),它的運(yùn)行情況是決定企業(yè)生產(chǎn)效率與質(zhì)量的直接因素。為了適應(yīng)時(shí)代進(jìn)步的腳步,出現(xiàn)了新興的故障診斷技術(shù),利用旋轉(zhuǎn)機(jī)械來(lái)對(duì)其進(jìn)行診斷,具體如下。

一、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的特點(diǎn)以及理論概述

(一)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的理論

旋轉(zhuǎn)設(shè)備的核心功能就是依據(jù)各個(gè)旋轉(zhuǎn)部件來(lái)實(shí)施的,最P鍵的部件是轉(zhuǎn)子。一些旋轉(zhuǎn)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)會(huì)伴有異常聲響,它的振動(dòng)信號(hào)在頻域和時(shí)域上都能體現(xiàn)出機(jī)械發(fā)生的故障。可以通過(guò)振動(dòng)檢測(cè)器來(lái)其實(shí)際運(yùn)行進(jìn)行檢測(cè),通過(guò)對(duì)信息的分析、收集等趨勢(shì)來(lái)看,發(fā)生故障的具置與原因,可以對(duì)故障進(jìn)行有效避免,進(jìn)而將其故障扼殺在搖籃里。依據(jù)發(fā)生故障的原因以及導(dǎo)致故障發(fā)生的因素,可以對(duì)其進(jìn)行分析,其主要原因有安裝發(fā)生不到位、設(shè)計(jì)欠缺、機(jī)械外框發(fā)生形變等。

(二)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的特點(diǎn)

因?yàn)樾D(zhuǎn)機(jī)械的中心是轉(zhuǎn)子,它是由各個(gè)零件拼湊而成的。因其轉(zhuǎn)子高速運(yùn)轉(zhuǎn),對(duì)于零件在制造、調(diào)試、維修等方面都有著極高的要求。無(wú)論在運(yùn)轉(zhuǎn)中任何零件發(fā)生問(wèn)題,都會(huì)造成機(jī)器異動(dòng),就會(huì)使機(jī)組產(chǎn)生較大的振動(dòng)?;谵D(zhuǎn)子為中心的四周發(fā)生振動(dòng),大部分故障都是因?yàn)檎駝?dòng)而引發(fā)的,是重點(diǎn)研究對(duì)象。

二、結(jié)合振動(dòng)分析診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的故障

(一)儀器松動(dòng)

儀器發(fā)生松動(dòng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生最普遍的故障,松動(dòng)分為兩種,一是螺栓松動(dòng),它會(huì)引發(fā)整個(gè)儀器都松動(dòng);二是構(gòu)件配合之間發(fā)生松動(dòng),比如內(nèi)圈與轉(zhuǎn)軸、滾動(dòng)與軸承等,因此造成配合精度減小。因?yàn)樗蓜?dòng)而引發(fā)的振動(dòng)是非線性的,它的信號(hào)頻率非常復(fù)雜,刨除基頻,還會(huì)產(chǎn)生分頻波動(dòng),進(jìn)而造成旋轉(zhuǎn)機(jī)器故障。

(二)轉(zhuǎn)子不平衡

轉(zhuǎn)子不平衡帶來(lái)的而影響是巨大的,因其是核心組成部分,引發(fā)的故障也是十分常見的。對(duì)于轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡原因有材料的不合格、長(zhǎng)時(shí)間損耗以及配件偏離中心,或是固件松動(dòng)引發(fā)附著物堆積等因素,都是致使轉(zhuǎn)子發(fā)生不平衡的原因以及質(zhì)心出現(xiàn)偏移。不平衡分為兩種模式,一是動(dòng)不平衡,二是靜不平衡。在發(fā)生不平衡時(shí)它的振率相較于平時(shí)會(huì)有極大的不同,主要對(duì)轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的頻率進(jìn)行觀察即可。另外,發(fā)生不平衡振動(dòng)以后會(huì)連帶著其他構(gòu)件的頻率。產(chǎn)生不平衡振動(dòng)的原因有三種,其中包含了轉(zhuǎn)子的速度、轉(zhuǎn)子的質(zhì)量以及偏心距。轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一個(gè)力即為離心力,離心力的功能就是支撐軸承,其方向是與軸承垂直的。在進(jìn)行故障診斷時(shí),一定要將其以上因素進(jìn)行深入分析。

(三)摩擦

摩擦帶來(lái)的故障模式也是五花八門的。比如轉(zhuǎn)子與密封件之間、定子之間、隔板之間的摩擦,在旋轉(zhuǎn)機(jī)器任何兩個(gè)部件之間發(fā)生摩擦都會(huì)造成零件松動(dòng),進(jìn)而引發(fā)故障。一般情況法傷摩擦之后就會(huì)發(fā)生非線性振動(dòng),它連帶的范圍比較廣,不僅僅有一倍基頻,還有二倍、三倍等。在特定的狀態(tài)下還會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)的固有頻率。

(四)轉(zhuǎn)子不對(duì)中

轉(zhuǎn)子不對(duì)中對(duì)于產(chǎn)生故障的幾率非常大,其中包含轉(zhuǎn)子同轉(zhuǎn)子,主要在聯(lián)軸器的對(duì)中性上表現(xiàn)出來(lái)。對(duì)于滑動(dòng)的輪軸來(lái)講,產(chǎn)生這種狀況的原因是在軸承之間缺乏一個(gè)油膜。對(duì)于滾動(dòng)的輪軸來(lái)說(shuō)主要原因在于軸承的構(gòu)建發(fā)生損壞,支座變形等原因,都會(huì)造成轉(zhuǎn)子不對(duì)中的情況發(fā)生,如果轉(zhuǎn)子不對(duì)中的話,就會(huì)使旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生玩彎矩,對(duì)于軸承增加一分附件力導(dǎo)致負(fù)荷要重組,而產(chǎn)生強(qiáng)烈振動(dòng),基于此來(lái)造成機(jī)械發(fā)生故障。

三、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的實(shí)際應(yīng)用

例如,某一煉鋼廠的電動(dòng)機(jī),具有很強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)器,利用驅(qū)動(dòng)器運(yùn)作來(lái)帶動(dòng)軸承運(yùn)作,以便維持電動(dòng)機(jī)正常工作,它的整合機(jī)組是作用于一個(gè)基座上的,其電動(dòng)機(jī)的型號(hào)是JK850-2,它的功率、轉(zhuǎn)速、頻率分別為850kW、2970r/min、50Hz,兒它的頻率合成器的型號(hào)是GST50,煤氣風(fēng)機(jī)的型號(hào)為D1000-11,它最低的速度與高速分別為750r/min、2970r/min,對(duì)于煉鋼過(guò)程中對(duì)其工藝進(jìn)行吹氧時(shí),它才會(huì)處于高速狀態(tài),要不然一直是保持低速。

(一)測(cè)量振動(dòng)值分析

某煉鋼廠通過(guò)對(duì)于振動(dòng)值的測(cè)量,進(jìn)而測(cè)量出電動(dòng)機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù),基于標(biāo)準(zhǔn)體系下,測(cè)點(diǎn)的大小是由測(cè)出的點(diǎn)值決定的,如果它的點(diǎn)數(shù)大就說(shuō)明它的振動(dòng)有異常,這個(gè)鋼廠的數(shù)據(jù)顯示它的振動(dòng)幅值在29768μm,通過(guò)分析得知他的能量主要集中在低頻階段,當(dāng)能量最大時(shí)也不過(guò)是約為0.1倍頻,其余的頻率分布的能量比較低。通過(guò)鋼廠的振動(dòng)幅采樣值為31.6μm,對(duì)其分析能量主要集中在一倍基頻、二倍基頻,但是對(duì)其進(jìn)行采頻的時(shí)間間隔比較小,所以會(huì)發(fā)現(xiàn)有很大的跳動(dòng)值,主要原因是因?yàn)檗D(zhuǎn)子的不對(duì)中與不平衡所引發(fā)的,并且振動(dòng)的幅值在變化上不是特別大。

基于振幅數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行初步判定,此電動(dòng)機(jī)是存在問(wèn)題的,但在實(shí)際進(jìn)行測(cè)量時(shí),會(huì)發(fā)現(xiàn)振動(dòng)力度并不大,是處于正常狀態(tài)的,為了加大檢查力度,參考電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速非???,就依據(jù)正常速度幅值與加速度幅值來(lái)體現(xiàn)振動(dòng)值的多少。

(二)分析診斷

基于頻譜分析,我們便會(huì)得知,主要能量在低頻階段,通過(guò)總結(jié)會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題出現(xiàn)在電動(dòng)機(jī)的后端軸承部分。結(jié)合多種類型的故障對(duì)其特性進(jìn)行分析、歸納,對(duì)其作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的儀器、工作環(huán)境等因素,對(duì)引發(fā)振動(dòng)的因素進(jìn)行一個(gè)預(yù)估,可能使因?yàn)檗D(zhuǎn)子或是摩擦的問(wèn)題導(dǎo)致的異常振動(dòng),具體的原因可能是出現(xiàn)在了軸承部分發(fā)生松動(dòng)致使的振動(dòng)異常。待機(jī)器停止運(yùn)作之后,對(duì)其進(jìn)行開蓋檢查,經(jīng)過(guò)核實(shí)發(fā)現(xiàn)確實(shí)是因?yàn)檩S承內(nèi)圈發(fā)生損壞而導(dǎo)致的振動(dòng)異常。

結(jié)束語(yǔ)

對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障判斷工作是十分麻煩的,因?yàn)閮x器的種類是多樣的,出現(xiàn)故障時(shí)不可避免的。在實(shí)際應(yīng)用中,機(jī)械常識(shí)振動(dòng)的原因有很多,在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一一收集,之后對(duì)其進(jìn)行深入分析,才會(huì)找出問(wèn)題所在,為維修提供依據(jù),進(jìn)而增加機(jī)械的應(yīng)用效率,降低發(fā)生故障的幾率,延長(zhǎng)設(shè)備的額運(yùn)用時(shí)間,最終實(shí)現(xiàn)安全、節(jié)能的目的。

參考文獻(xiàn)

[1]蘇曦.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2015,(01):127-128+130.

[2]溫勇.煤礦機(jī)電設(shè)備管理中機(jī)械故障檢測(cè)診斷技術(shù)的應(yīng)用分析[J].機(jī)電信息,2013,(06):107+109.

篇2

關(guān)鍵詞:LabVIEW;旋轉(zhuǎn)機(jī)械;EMD;故障診斷

中圖分類號(hào):TH164 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2017)19-0052-02

引言

近年來(lái),虛擬儀器軟件開發(fā)平臺(tái)在機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域的成功應(yīng)用,對(duì)機(jī)械關(guān)鍵部件的人工智能化故障診斷起到推動(dòng)作用。本文結(jié)合虛擬儀器設(shè)備和AIC9000轉(zhuǎn)子試驗(yàn)儀器搭建平臺(tái),研究一套應(yīng)用LabVIEW軟件、MATLAB軟件和EMD方法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、分析系統(tǒng)。從實(shí)際工況出發(fā),對(duì)設(shè)備監(jiān)測(cè)故障預(yù)判有一定的指導(dǎo)作用。

1 LabVIEW數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

試驗(yàn)臺(tái)搭建:有AIC9000多功能轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)、布點(diǎn)8組傳感器、調(diào)理信號(hào)組件和LabVIEW虛擬儀器設(shè)備。

系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)基于NI-LabVIEW,實(shí)現(xiàn)對(duì)AIC9000轉(zhuǎn)子設(shè)備及相關(guān)診斷儀器的改進(jìn)設(shè)計(jì),易于設(shè)備的升級(jí)和維護(hù)。AIC多功能轉(zhuǎn)子系統(tǒng)和LabVIEW主機(jī):Model:PXle-1078,PRODUCT OF MALAYSIA。

1.1 搭建LabVIEW平臺(tái)

將8通道傳輸接口與調(diào)理信號(hào)模塊連接,數(shù)字采集卡、信號(hào)處理卡等模塊化的PXI板卡插入虛擬儀器主機(jī)箱中,機(jī)箱連接顯示器。

1.2 LabVIEW軟件程序設(shè)計(jì)

在程序框圖窗口編程,程序匯編數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)包括通道設(shè)置定時(shí)設(shè)置觸發(fā)設(shè)置信息采集分析設(shè)置記錄設(shè)置等。數(shù)據(jù)流向即為L(zhǎng)abVIEW軟件程序執(zhí)行的順序,按箭頭方向依次連接各程序框圖節(jié)點(diǎn),其中信號(hào)采集部分和分析部分是信號(hào)調(diào)理、振動(dòng)診斷并分析等最為重要。

1.3 DAQ數(shù)據(jù)采集

程序設(shè)計(jì)采用NI-DAQmx編程,常用數(shù)據(jù)采集VI有DAQmx創(chuàng)建虛擬通道VI、DAQmx讀取VI、DAQmx寫入VI、DAQmx定時(shí)VI、DAQmx觸發(fā)VI、DAQmx開始任務(wù)VI、DAQmx清除任務(wù)VI等。

2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械相關(guān)的傳統(tǒng)故障診斷方法準(zhǔn)確度較低,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)估計(jì)得出大概故障類型及部位。EMD方法是一種自適應(yīng)較好的時(shí)頻分析法,其基本思想是將原始振動(dòng)信號(hào)分解成一系列IMF的組合,再根據(jù)實(shí)際需要,對(duì)各個(gè)IMF進(jìn)行希爾伯特變換組成時(shí)頻譜圖進(jìn)行分析。

在虛擬程序系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,為提高故障信號(hào)的特征提取以及包絡(luò)分析的準(zhǔn)確性,應(yīng)用HHT變換的EMD分解,將EMD程序以m.文件保存,并通過(guò)LabVIEW程序調(diào)用MATLAB軟件的m.文件進(jìn)行信號(hào)分析。

3 LabVIEW系統(tǒng)信號(hào)分析編程

在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí),結(jié)合了MATLAB軟件強(qiáng)大的數(shù)學(xué)分析計(jì)算和圖形繪制功能的優(yōu)勢(shì), 在LabVIEW編程時(shí)調(diào)用MATLAB命令。兩種軟件的嵌套使用強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,既進(jìn)化了LabVIEW的復(fù)雜編程又發(fā)揮出了MATLAB在機(jī)械信號(hào)診斷分析方面的優(yōu)勢(shì),提升計(jì)算速度。

3.1 EMD的m.文件程序

應(yīng)用MATlAB軟件編寫function 函數(shù)語(yǔ)句function plot_hht(x,imf,Ts)% Plot the HHT.,并在MATLAB軟件中File>>Set Path…>>Add Folder,將其添加保存到MATLAB函數(shù)中。

設(shè)置自適應(yīng)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度j和循環(huán)次數(shù)i等,結(jié)合使用for循環(huán)-if語(yǔ)句等實(shí)現(xiàn)IMF的分量提取。

3.2 創(chuàng)建MATLAB腳本節(jié)點(diǎn)

程序設(shè)計(jì)使用了最為快捷的m.文件調(diào)用方法,即直接調(diào)用NI-LabVIEW2014軟件中的MATLAB Script節(jié)點(diǎn)。調(diào)用步驟為:在程序框圖右擊鼠標(biāo),執(zhí)行all functions> > analyze> > mathematics> > formula> > matlab script操作,在程序框圖中拖拽鼠標(biāo)建立一個(gè)大小合適的MATLAB腳本節(jié)點(diǎn),右擊鼠標(biāo),設(shè)置程序框圖輸入和輸出變量的數(shù)量,然后調(diào)用EMD程序代碼的m.文件,最后完成連線。MATLAB腳本文件的創(chuàng)建圖如圖1。

3.3 EMD在LabVIEW中的實(shí)現(xiàn)

使用本系統(tǒng)對(duì)AIC轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行智能分析,在齒輪箱中安裝故障齒輪,針對(duì)齒輪故障產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行8分量的IMF分解結(jié)果如圖2所示。

從圖2中可以看出點(diǎn)蝕I和點(diǎn)蝕II兩種故障的8組信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)EMD分解的IMF1~I(xiàn)MF8結(jié)果;點(diǎn)蝕信號(hào)柱狀圖對(duì)比正常齒輪信號(hào)特征其故障直觀、明顯。

4 結(jié)束語(yǔ)

LabVIEW平臺(tái)具有有良好的擴(kuò)展性,性價(jià)比較高,在科研和實(shí)際工程中得到了廣泛的應(yīng)用。從實(shí)際出發(fā),根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷的實(shí)際要求,構(gòu)建LabVIEW軟件平臺(tái),合理安裝多傳感器進(jìn)行信號(hào)采集,運(yùn)用虛擬儀器設(shè)計(jì)在線采集、分析、預(yù)測(cè)診斷。EMD方法、MATLAB軟件與LabVIEW三者的結(jié)合,在診斷速度、分析準(zhǔn)確性、程序設(shè)計(jì)的快捷性等方面都表現(xiàn)出了很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),也將是未來(lái)的一個(gè)發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn):

[1]胡勁松.面向旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)頻分析方法及實(shí)驗(yàn)研究[D].浙江大學(xué),2003.

[2]程軍圣,于德介,楊宇.EMD方法在轉(zhuǎn)子局部碰摩故障診斷中的應(yīng)用[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2006,01:24-27+74.

[3]申永軍,楊紹普,孔德順.基于奇異值分解的欠定盲信號(hào)分離新方法及應(yīng)用[J].機(jī)械工程W報(bào),2009,45(8):64-70.

篇3

關(guān)鍵詞: 旋轉(zhuǎn)機(jī)械; 故障分析; 診斷; 局限性

中圖分類號(hào): th165 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: b 文章編號(hào): 1009-8631(2013)01-0038-01

1 引言

旋轉(zhuǎn)機(jī)械如:汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、離心壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)等,是工業(yè)部門中應(yīng)用最為廣泛的一類機(jī)械設(shè)備,在電力、能源、交通、國(guó)防及石油化工等領(lǐng)域發(fā)揮著無(wú)可替代的作用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,旋轉(zhuǎn)機(jī)械正在向大型化、綜合化(在同一臺(tái)設(shè)備中多種技術(shù)的應(yīng)用)、連續(xù)化(從投料到產(chǎn)品整個(gè)過(guò)程的連續(xù)化)、自動(dòng)化(操作、檢測(cè)等的非人工化)、嚴(yán)格化(如技術(shù)指標(biāo)嚴(yán)格化)的方向發(fā)展,造成設(shè)備構(gòu)造復(fù)雜,零部件之間的聯(lián)系更加緊密。在設(shè)備復(fù)雜化的同時(shí),發(fā)生故障的潛在可能性和方式也在相應(yīng)增加,且故障一旦發(fā)生,就可能引起連鎖反應(yīng),導(dǎo)致設(shè)備甚至整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程不能正常運(yùn)行乃至破壞,輕則造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,重則導(dǎo)致災(zāi)難性的人員傷亡和社會(huì)影響。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外因設(shè)備故障而引起的災(zāi)難性事故仍時(shí)有發(fā)生,如2003年,國(guó)內(nèi)某鋼鐵企業(yè)高線初軋機(jī)因一齒輪箱主輸出軸軸承破碎,造成設(shè)備緊急停機(jī)68小時(shí),直接經(jīng)濟(jì)損失1500萬(wàn)元以上。2001年阜新電廠2號(hào)機(jī)組斷軸事故的發(fā)生,給電廠帶巨大的經(jīng)濟(jì)損失。1988年我國(guó)秦嶺電廠zoomw汽輪發(fā)電機(jī)組因振動(dòng)引起的斷軸毀機(jī)事件。災(zāi)難性事件的不斷發(fā)生,使人們認(rèn)識(shí)到對(duì)大型機(jī)械裝備實(shí)施在線監(jiān)測(cè)與故障診斷的必要性。

2 現(xiàn)行故障識(shí)別與診斷分析方法簡(jiǎn)介

當(dāng)前,故障識(shí)別與診斷決策過(guò)程中采用的方法較多,按照它們隸屬的學(xué)科體系,大體可分為三類:基于控制模型故障診斷、基于模式識(shí)別故障診斷及基于人工智能故障診斷。它們具體的診斷方式如下:

2.1基于控制模型的故障診斷。對(duì)于一個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng),若通過(guò)理論或?qū)嶒?yàn)方法能夠建立其模型,則系統(tǒng)參數(shù)或狀態(tài)的變化可以直接反映該系統(tǒng)及其動(dòng)態(tài)過(guò)程,從而為故障診斷提供依據(jù)?;诳刂颇P偷墓收显\斷方法主要涉及到模型建立、參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)和觀測(cè)器應(yīng)用等技術(shù)。其中,參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)技術(shù)是該方法的關(guān)鍵"參數(shù)估計(jì)的參數(shù)包含兩類:第一,系統(tǒng)參數(shù),即描述系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的參數(shù)?;谙到y(tǒng)參數(shù)估計(jì)的故障診斷方法與狀態(tài)估計(jì)方法相比較,前者更有利于故障的分離,但是它也存在不足之處:求解物理元件參數(shù)很困難;系統(tǒng)故障引起系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)變化的形式是不確定的,目前還缺少有效的方法。第二,故障參數(shù),即用于描述系統(tǒng)出現(xiàn)的故障時(shí)信號(hào)自身特性的參數(shù)。其基本思想是:對(duì)故障系統(tǒng)構(gòu)造適當(dāng)形式的包含有可調(diào)參數(shù)的狀態(tài)觀測(cè)器,并使其處于零狀態(tài)"當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),用觀測(cè)器中的可調(diào)部分來(lái)補(bǔ)償故障對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)和輸出的影響,使得觀測(cè)器在系統(tǒng)處于故障狀態(tài)下仍然保持零狀態(tài)觀測(cè)誤差,此時(shí)觀測(cè)器中可調(diào)部分的輸出即為故障參數(shù)的估計(jì)結(jié)果。使用該方法的優(yōu)點(diǎn)是可對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行在線建模,但是當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)強(qiáng)非線性時(shí),目前仍無(wú)有效算法。

2.2基于模式識(shí)別的故障診斷。故障診斷實(shí)質(zhì)上是利用被診斷系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)信息和系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行綜合處理,最終得到關(guān)于系統(tǒng)運(yùn)行狀況和故障狀況的綜合評(píng)價(jià)過(guò)。如果事先對(duì)系統(tǒng)可能發(fā)生的故障模式進(jìn)行分類,那么故障診斷問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為模式識(shí)別問(wèn)題。當(dāng)系統(tǒng)的模型未知或者非常復(fù)雜時(shí),模式識(shí)別則為解決故障診斷問(wèn)題提供了一種簡(jiǎn)便有效的手段?;谀J阶R(shí)別的故障診斷方法主要分為統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和句法模式識(shí)別兩大類,它們?cè)谛D(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。基于bayes分類器的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別法是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中一種經(jīng)典方法。

2.3基于人工智能的故障診斷?;谌斯ぶ悄芄收显\斷的研究主要分為兩類:基于知識(shí)(符號(hào)推理)的故障診斷和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(數(shù)值計(jì)算)的故障診斷。首先,基于知識(shí)的故障診斷大致包含兩種情況:基于淺知識(shí)的專家系統(tǒng)和基于深知識(shí)的專家系統(tǒng)。前者是以領(lǐng)域?qū)<液筒僮髡叩慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)為核心,通過(guò)演繹推理來(lái)獲取診斷結(jié)果。其特點(diǎn)是利用領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)為故障診斷服務(wù),但是這種方法具有較大的局限性,如知識(shí)集不完備,過(guò)于依賴領(lǐng)域?qū)<业取6笳邉t要求診斷對(duì)象的每一個(gè)環(huán)節(jié)具有明確的輸入輸出表達(dá)關(guān)系,診斷時(shí)首先通過(guò)診斷對(duì)象的實(shí)際輸出與期望輸出之間的不一致,生成引起這種不一致的原因集,然后根據(jù)診斷對(duì)象領(lǐng)域中

第一定律知識(shí)(具有明確科學(xué)依據(jù)知識(shí))及其內(nèi)部特定的約束關(guān)系,采用一定的算法,找出可能的故障源。它比前者具有更大的優(yōu)越性,但其搜索空間大,推理速度慢。其次,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其全新的信息表達(dá)方式、高度并行分布處理、聯(lián)想、自學(xué)習(xí)及自組織等能力和極強(qiáng)的非線性映射能力使它滲透到科學(xué)技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用主要集中在三個(gè)方面:一是從模式識(shí)別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷;二是從預(yù)測(cè)角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障診斷;三是從知識(shí)處理角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷專家系統(tǒng)。如采用徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)特征映射網(wǎng)絡(luò)作為分類器對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障進(jìn)行研究。

3 現(xiàn)行故障信號(hào)診斷分析方法的局限性

大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行過(guò)程中易受到噪聲、速度突變、結(jié)構(gòu)變形及摩擦的變化等因素影響,尤其是在發(fā)生故障的情況下,從機(jī)械設(shè)備測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)往往表現(xiàn)出非線性非平穩(wěn)特征,深入考慮目前用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理的前述方法,對(duì)于全面提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)特征信息而言仍然存在著一定的局限性:首先f(wàn)ft譜分析僅反映了振動(dòng)信號(hào)整體的統(tǒng)計(jì)特性,頻譜中無(wú)法體現(xiàn)非平穩(wěn)時(shí)頻細(xì)節(jié),且頻譜分辨率受到限制;其次、arma時(shí)序模型雖然可以推廣應(yīng)用于某些非線性、非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的特征提取,但應(yīng)用中建模復(fù)雜、階數(shù)選擇和計(jì)算量之間矛盾等問(wèn)題,制約了該方法的實(shí)用性,不宜在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷中應(yīng)用;對(duì)于短時(shí)傅里葉變換通過(guò)對(duì)信號(hào)的分段截取來(lái)處理時(shí)變信號(hào),是基于對(duì)所截取的每一段信號(hào)認(rèn)為是線性、平穩(wěn)的。因此,嚴(yán)格地說(shuō),短時(shí)傅里葉變換是一種平穩(wěn)信號(hào)分析法,只適用于對(duì)緩變信號(hào)的分析;最后,小波變換雖然在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用,但由于存在小波基等參數(shù)的選擇敏感性、非自適應(yīng)性等特點(diǎn),制約了小波變換的應(yīng)用性能。此外,小波變換本質(zhì)上是窗口可調(diào)的傅立葉變換,其小波窗內(nèi)的信號(hào)則視為平穩(wěn)狀態(tài),因而沒(méi)有擺脫傅立葉變換的局限。

參考文獻(xiàn):

篇4

關(guān)鍵詞:故障診斷 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 裂紋 松動(dòng)

中圖分類號(hào):TH133 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2012)10(b)-0049-03

轉(zhuǎn)軸裂紋和支撐部件松動(dòng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的常見故障,也是導(dǎo)致機(jī)械系統(tǒng)失效甚至造成嚴(yán)重事故的主要原因。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)裂紋、松動(dòng)故障單獨(dú)存在的系統(tǒng)研究較多,提出了許多診斷方法。文獻(xiàn)[1]研究斜裂紋的動(dòng)力特性,指出隨著裂紋深度的增加,橫向響應(yīng)的組合頻率增多。文獻(xiàn)[2]結(jié)合物理模型與灰色理論,提出行星輪系齒根疲勞裂紋故障預(yù)測(cè)的新思路,對(duì)試驗(yàn)中的疲勞裂紋進(jìn)行定量檢測(cè)和故障預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[3]針對(duì)工程中出現(xiàn)的支座松動(dòng)故障,建立了多盤懸臂轉(zhuǎn)子的松動(dòng)有限元模型,對(duì)單支座和雙支座松動(dòng)故障進(jìn)行動(dòng)力學(xué)特性研究。

但在實(shí)際轉(zhuǎn)子中,常常出現(xiàn)兩種故障同時(shí)存在的情況。這種耦合故障轉(zhuǎn)子的動(dòng)力學(xué)行為較單一故障轉(zhuǎn)子更加復(fù)雜,而且相互影響,不容易診斷。文獻(xiàn)[4]利用求解非線性非自治系統(tǒng)周期解的延拓打靶方法,研究了松動(dòng)裂紋耦合故障轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)周期運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性及其失穩(wěn)規(guī)律。文獻(xiàn)[5]建立了帶有裂紋-支承松動(dòng)耦合故障的雙跨彈性轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,利用數(shù)值仿真對(duì)故障非線性響應(yīng)進(jìn)行研究。

EMD[6]是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的處理非平穩(wěn)、非線性信號(hào)的時(shí)頻分析方法。該方法克服了傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法中的不足,具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性,并在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[7~10]。針對(duì)耦合故障信號(hào)復(fù)雜,具有強(qiáng)非線性的特點(diǎn),本文提出一種基于EMD的耦合故障診斷方法。該方法先利用EMD將故障信號(hào)分解,然后求得有效IMF的邊界譜,通過(guò)對(duì)邊界譜分析判斷系統(tǒng)狀態(tài),達(dá)到故障診斷的目的。

1 系統(tǒng)力學(xué)模型和運(yùn)動(dòng)微分方程

如圖1所示,建立含有裂紋-松動(dòng)耦合故障的剛性支承轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)模型,轉(zhuǎn)子圓盤與軸承之間為無(wú)質(zhì)量的彈性軸。模型左端發(fā)生松動(dòng),軸承座與基礎(chǔ)之間的松動(dòng)最大間隙為。轉(zhuǎn)子圓盤左側(cè)有一弓形橫向裂紋,其深度為a。圖1中O1為軸瓦幾何中心;O2為轉(zhuǎn)子幾何中心;O3為轉(zhuǎn)子質(zhì)心,k為彈性軸剛度;m1為兩端軸承處的轉(zhuǎn)子集中質(zhì)量;m2為轉(zhuǎn)子圓盤的等效集中質(zhì)量;m3為軸承支座的等效集中質(zhì)量。模型還考慮了左端滑動(dòng)軸承作用在轉(zhuǎn)軸上的非線性油膜力,為別為Fx、Fy。

設(shè)轉(zhuǎn)子右端的徑向位移為x1,y1;轉(zhuǎn)子圓盤的徑向位移為x2,y2;松動(dòng)端軸心位移為x3,y3;軸承支座在豎直方向位移為y4,則具有裂紋松動(dòng)耦合故障的轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)微分方程為:

式中u為轉(zhuǎn)子的偏心量;c1為轉(zhuǎn)子在軸承處的阻尼系數(shù);c2為轉(zhuǎn)子圓盤的阻尼系數(shù);cs為支座松動(dòng)阻尼系數(shù);ks為支承剛度。為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速;g為重力加速的;、為僅與裂紋深度a有關(guān)的相對(duì)剛度參數(shù)。為裂紋開閉函數(shù),本文采用余弦波模型來(lái)表示裂紋開閉過(guò)程,粗略地考慮裂紋半開半閉的過(guò)渡過(guò)程,忽略了裂紋的全閉和全開是一個(gè)持續(xù)過(guò)程。

余弦波模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

圖2所示,式中為初相位;為裂紋方向與偏心之間的夾角;x,y為轉(zhuǎn)子初始位置松動(dòng)故障等效成剛度和阻尼的變化;支承間隙系統(tǒng)在位移條件下ks、cs為分段性,其表達(dá)式為:

式(1)中油膜力沿x和y兩個(gè)方向的分量為:

式(4)中為油粘度;為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速;c為軸承徑向間隙;R為軸承半徑;L為軸承長(zhǎng)度。

2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/p>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸釫MD是一種自適應(yīng)分解方法,可以把復(fù)雜的信號(hào)分解為有限個(gè)IMF分量。IMF信號(hào)一般滿足兩個(gè)條件:(1)從全局特性上看,極值點(diǎn)數(shù)必須和過(guò)零點(diǎn)數(shù)一致或者至多相差一個(gè)。(2)在某個(gè)局部點(diǎn),極大值包絡(luò)和極小值包絡(luò)在該點(diǎn)的算術(shù)平均值是零,即兩條包絡(luò)線關(guān)于時(shí)間軸對(duì)稱。

我們可以把任何信號(hào)按下面步驟分解。

(1)用三次樣條線將所有的局部極大值點(diǎn)連接起來(lái)形成上包絡(luò)線。

(2)用三次樣條線將所有的局部極小值點(diǎn)連接起來(lái)形成下包絡(luò)線。

(3)上下包絡(luò)線的平均值記為,求出:

理想地,如果是一個(gè)IMF,那么就是的第一分量。

(4)如果不滿足IMF的條件,把作為原始據(jù),重復(fù)(1)、(2)、(3),得到上下包絡(luò)線的平均值再判斷是否滿足IMF的條件,如不滿足,重復(fù)循環(huán)k次,得到,使得滿足IMF條件。記,則為信號(hào)的第一個(gè)滿足IMF條件的分量。

(5)將從中分離出來(lái),得到:

將作為原始數(shù)據(jù)重復(fù)以上過(guò)程,得到的第二個(gè)滿足IMF條件的分量,重復(fù)循環(huán)n次,得到n個(gè)滿足IMF條件的分量。這樣就有:

當(dāng)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)不能再?gòu)闹刑崛M足IMF條件的分量時(shí),循環(huán)結(jié)束。這樣由式(6)和(7)得到:

因此,我們可以把任何一個(gè)信號(hào)分解為n個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)和一個(gè)殘量之和,其中,分量,,…,分別包含信號(hào)從高到低不同頻率段成分,而則表示信號(hào)的中心趨勢(shì)。

對(duì)式(8)中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作Hilbert變換得到:

構(gòu)造解析信號(hào):

于是得到幅值函數(shù):

和相位函數(shù):

進(jìn)一步可以求出瞬時(shí)頻率:

這樣,原始信號(hào)就可以表示為:

3 經(jīng)數(shù)值仿真和故障診斷

由方程(1)可以看出,含有裂紋松動(dòng)耦合故障的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是一個(gè)有復(fù)雜外激勵(lì)的非線性系統(tǒng)。目前分析這種系統(tǒng)最有效的方法就是數(shù)值仿真,本文采用變步長(zhǎng)四階龍格-庫(kù)塔法對(duì)方程(1)進(jìn)行數(shù)值求解,系統(tǒng)參數(shù)選取如下:m1=4 kg,m2=32.5 kg,m3=50 kg,R=0.025 m,L=0.012 m,c=0.11 mm,a=0.015 m,=0.018 Pa·s,c1=1050 N·s/m,c2=2100 N·s/m,cs1=350 N·s/m,cs2=500 N·s/m,k=7.5×107 N/m,ks1=2.5×107 N/m,ks2=2.5×109 N/m,u=0.05 mm,w=789.3 rad/s,=1 mm,=0,=0。

圖3為數(shù)值解得到的轉(zhuǎn)子左端徑向位移y3的時(shí)域圖。由圖3可以看出由于裂紋、松動(dòng)兩種故障的影響,y3的振動(dòng)有很強(qiáng)的非線性。EMD方法用于處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)有良好的效果。如圖4所示,把由龍格-庫(kù)塔法解出的y3振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)EMD方法分解,得到含有故障特征的IMF。由于EMD方法本身原因產(chǎn)生虛假模態(tài),故只給出IMF1~I(xiàn)MF4。

由分解得到的IMF可以看出信號(hào)的頻率和幅值有明顯的周期變化,說(shuō)明該模型含有機(jī)械故障。要對(duì)故障進(jìn)一步診斷,需要對(duì)IMF進(jìn)行希爾伯特變換,求出邊界譜,最后通過(guò)邊界譜的倍頻關(guān)系以及與單一故障特征的比較來(lái)進(jìn)行故障診斷。

圖5是轉(zhuǎn)子左端的Y方向位移y3的邊界譜圖。由圖5可以看出振動(dòng)主要是由低倍頻、1倍頻、1/2倍頻和2倍頻組成的。圖6和圖7分別是裂紋故障信號(hào)和碰摩故障信號(hào)的邊界譜。兩個(gè)單一故障都是由耦合故障模型簡(jiǎn)化而來(lái),由于篇幅有限,不進(jìn)行詳述。

通過(guò)對(duì)三幅圖的分析可以看出耦合故障信號(hào)的邊界譜所含的低倍頻成分與松動(dòng)故障信號(hào)相似,1倍頻則與裂紋故障信號(hào)相似,說(shuō)明該耦合故障同時(shí)具有裂紋和松動(dòng)的故障特征。在2倍頻以及更高的頻率成分上耦合故障信號(hào)與單一故障信號(hào)存在比較明顯的差異,表明故障的耦合并非簡(jiǎn)單的疊加,圖5所示的邊界譜圖可以作為裂紋松動(dòng)耦合故障特征,為旋轉(zhuǎn)機(jī)械耦合故障診斷提供幫助。

4 結(jié)論

建立含有裂紋-松動(dòng)耦合故障的轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,并用龍格-庫(kù)塔法解出含有耦合故障特征的振動(dòng)信號(hào)。用EMD方法處理耦合故障信號(hào),得到有效地IMF和信號(hào)邊界譜。通過(guò)與單一故障邊界譜比較,診斷出該信號(hào)同時(shí)含有裂紋和松動(dòng)故障特征,得到了裂紋松動(dòng)耦合故障特征,證明EMD對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械耦合故障診斷的有效性。

參考文獻(xiàn)

[1] Sekhar A S,Mohanty A R,Prabhakar R.Vibrations of cracked rotor system:transverse crack versus slant crack[J].Journal of Sound and Vibration,2005,279:1203-1217.

[2] 程哲,胡蔦慶,高經(jīng)緯.基于物理模型和修正灰色模型的行星輪系疲勞裂紋故障預(yù)測(cè)方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2011,47(9):78-84.

[3] 馬輝,孫偉,任朝暉,等.多盤懸臂轉(zhuǎn)子系統(tǒng)支座松動(dòng)故障研究[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2009,24(7):1512-1517.

[4] 劉長(zhǎng)利,鄭建榮,周煒,等.松動(dòng)裂紋轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)周期運(yùn)動(dòng)分岔及穩(wěn)定性分析[J].振動(dòng)與沖擊,2007,26(11):13-15.

[5] 羅躍綱,聞邦椿.雙跨轉(zhuǎn)子系統(tǒng)裂紋-松動(dòng)耦合故障的非線性響應(yīng)[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2007,22(6):996-1001.

[6] Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society London A,1998,454(1971):903-995.

[7] Parey,A.Dynamic modelling of spur gear pair and application of empirical mode decomposition-based statistical analysis for early detection of localized tooth defect[J].Journal of Sound and Vibration,2006,294(3):547-561.

[8] Yang Y,He Y G,Chen J S,et al.A gear fault diagnosis using Hilbert spectrum based on MODWPT and a comparison with EMD approach[J]. Measurement,2009,42:542-511.

篇5

關(guān)鍵詞:汽輪發(fā)電機(jī)組;故障診斷;預(yù)警;分析

中圖分類號(hào):TB857+.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):

1引言

汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組是高速旋轉(zhuǎn)的機(jī)械設(shè)備,機(jī)械設(shè)備的故障一般都有前期癥狀,而故障診斷預(yù)警系統(tǒng)能提前預(yù)知,從而防止設(shè)備故障進(jìn)一步惡化,對(duì)設(shè)備有針對(duì)性地計(jì)劃?rùn)z修,減少了汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組重大事故發(fā)生和機(jī)組跳閘對(duì)社會(huì)供電的影響。同時(shí)故障診斷預(yù)警系統(tǒng)對(duì)汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組機(jī)械故障具有診斷和分析功能,能具體分析出故障的原因所在,為專業(yè)人員分析故障提供重要的依據(jù)。某廠#3汽輪發(fā)電機(jī)組選用丹麥ROVSING Dynamics公司的OPENpredictorTM故障診斷預(yù)警系統(tǒng),本文介紹該系統(tǒng)的應(yīng)用,同時(shí)為其它汽輪發(fā)電機(jī)組故障分析提供借鑒。

2系統(tǒng)綜述

OPENpredictorTM故障診斷預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)安裝在設(shè)備上的傳感器,將探測(cè)到的過(guò)程信息與故障庫(kù)中的故障種類和程度進(jìn)行類比。一旦探測(cè)到故障,設(shè)備或部件的故障位置和診斷信息就會(huì)以清晰的文本形式呈現(xiàn)給相關(guān)人員。此外,故障的嚴(yán)重程度、何時(shí)需要維修以及何時(shí)會(huì)發(fā)展成為重大事故,都由預(yù)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)故障癥狀進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)給故障診斷專家提供了豐富的數(shù)學(xué)模型和診斷工具。

OPENpredictorTM系統(tǒng)提供了廣泛的故障類型庫(kù),加上獨(dú)特的信號(hào)分析功能和相對(duì)完善的氣動(dòng)熱力模型,可以完全自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警功能。并對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)檢修。

3系統(tǒng)組成及測(cè)點(diǎn)分布3.1系統(tǒng)組成系統(tǒng)主要由信號(hào)處理單元(SPU)、OPENpredictorTM系統(tǒng)服務(wù)器、工作站組成。SPU采集汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)并做數(shù)據(jù)處理和分析,結(jié)果通過(guò)以太網(wǎng)提供給OPENpredictorTM系統(tǒng)服務(wù)器使用,工作人員通過(guò)工作站可視畫面對(duì)機(jī)組整體監(jiān)視,同時(shí)OPENpredictorTM系統(tǒng)服務(wù)器數(shù)據(jù)通過(guò)MIS網(wǎng)的內(nèi)外網(wǎng)連接的FTP服務(wù)器每24小時(shí)(可設(shè)定)打包一次數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)中心,利用遠(yuǎn)程服務(wù)中心的外來(lái)力量對(duì)機(jī)組狀態(tài)進(jìn)行分析。系統(tǒng)的組成圖1所示。

圖1:系統(tǒng)組成圖

3.2數(shù)據(jù)采集測(cè)點(diǎn)分布

下面圖2所示是系統(tǒng)所有傳感器的安裝位置:

圖2:測(cè)點(diǎn)分布圖

表1:測(cè)點(diǎn)清單

4系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能

OPENpredictorTM旋轉(zhuǎn)機(jī)械預(yù)警專家系統(tǒng)在本工程中診斷的汽輪發(fā)電機(jī)組故障庫(kù)見表2

說(shuō)明:AS:自動(dòng)頻譜、CPB:恒定百分比帶寬、DC:電流、OTA:次序跟蹤分析、SCL:軸中線、SED=選擇性包絡(luò)檢波、SMD:同步調(diào)制探測(cè)、Spp:峰-峰值信號(hào)、Temp:溫度

表2:汽輪發(fā)電機(jī)組故障庫(kù)

4.1設(shè)備健康評(píng)估

為了達(dá)到生產(chǎn)時(shí)間最大化的目的,就必須合理安排機(jī)組維護(hù)。OPENpredictor™能夠監(jiān)控機(jī)組全部狀態(tài),并定期總結(jié)機(jī)組的健康狀況,指導(dǎo)技術(shù)人員合理安排機(jī)組檢修。

4.2早期故障探測(cè)

采用“故障選擇信號(hào)”方法在早期就能夠探測(cè)出故障,通過(guò)連續(xù)監(jiān)測(cè)潛在的故障癥狀,對(duì)機(jī)械健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。每一個(gè)類型的機(jī)械都有它獨(dú)特的故障類型,OPENpredictor™預(yù)測(cè)維護(hù)信息系統(tǒng)采用覆蓋最廣范圍的故障選擇信號(hào)對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)。

為了進(jìn)一步增加故障探測(cè)靈敏度,依據(jù)運(yùn)行情況對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類。采用信號(hào)比照方法,減少錯(cuò)誤報(bào)警的次數(shù)、增加故障預(yù)測(cè)的可靠性。

4.3早期故障診斷

早期故障診斷的模型采用了信號(hào)對(duì)照的結(jié)果,還采用了其它來(lái)源的信號(hào):軸承溫度、機(jī)組功率等其它相關(guān)的參數(shù),綜合計(jì)算,將清晰的結(jié)論呈現(xiàn)給技術(shù)人員。AutoDiagnosis™信息窗口為技術(shù)人員提供機(jī)械部件、辨別故障、預(yù)計(jì)維修時(shí)間和維護(hù)建議等清楚的信息。技術(shù)人員根據(jù)信息決定是否對(duì)機(jī)組進(jìn)行維護(hù)。預(yù)測(cè)自診斷(PAD)故障項(xiàng)目有:軸承不穩(wěn)定(油膜振蕩)、軸承磨損(軸向的)、軸承磨損(徑向的)、葉片現(xiàn)象(共振,結(jié)構(gòu)改變等等)、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子磨擦、轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不平衡、發(fā)電機(jī)定子線圈松動(dòng)。

4.4故障發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

“預(yù)測(cè)”運(yùn)算法則通過(guò)推算故障信號(hào)的歷史數(shù)據(jù),確定故障發(fā)展至預(yù)定報(bào)警水平所需的時(shí)間。

4.5瞬時(shí)故障診斷

對(duì)機(jī)組運(yùn)行突發(fā)的故障進(jìn)行診斷,協(xié)助技術(shù)人員快速準(zhǔn)確查找故障原因,并給出處理方案。瞬時(shí)自動(dòng)診斷(IAD)故障項(xiàng)目有:轉(zhuǎn)子軸向移位、軸承不穩(wěn)定(油膜振蕩)IAD、外部強(qiáng)烈振動(dòng)、轉(zhuǎn)子彎曲、轉(zhuǎn)子裂紋IAD、轉(zhuǎn)子磨損IAD低頻、葉片磨損、徑向軸承磨損、結(jié)構(gòu)膨脹。

4.6遠(yuǎn)程故障診斷

OPENpredictorTM旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備預(yù)警系統(tǒng)每天打包數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)中心,實(shí)現(xiàn)專家遠(yuǎn)程診斷。

5系統(tǒng)應(yīng)用效果(實(shí)例)

系統(tǒng)自2011年01月份開始發(fā)現(xiàn)機(jī)組軸系不對(duì)中故障,自動(dòng)產(chǎn)生診斷報(bào)警并給出預(yù)測(cè)(如圖3),說(shuō)明機(jī)組軸系的不對(duì)中故障發(fā)展已比較嚴(yán)重。2011年3月17日系統(tǒng)又再次發(fā)出低壓轉(zhuǎn)子不對(duì)中的報(bào)警,顯示低壓轉(zhuǎn)子未對(duì)中的癥狀已發(fā)展到比較嚴(yán)重的程度,提示應(yīng)檢查軸承及聯(lián)軸器。

圖3:轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障提示

2011年3月20日國(guó)外專家通過(guò)遠(yuǎn)程獲取的數(shù)據(jù),對(duì)低壓缸轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障診斷分析,認(rèn)為軸承可能出現(xiàn)問(wèn)題。同時(shí)#1和#2軸X方向軸振動(dòng)在2011年3月5日自動(dòng)頻譜圖(圖4)中顯示除一倍頻分量振動(dòng)較大外,還存在約0.5倍頻分量的振動(dòng),顯示軸承有碰磨故障現(xiàn)象。

圖4:#1和#2軸X方向軸振動(dòng)自動(dòng)頻譜圖

2011年4月4日在機(jī)組計(jì)劃停機(jī)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)#1軸X方向振動(dòng)突然變大,惰走至轉(zhuǎn)速150rpm左右時(shí),#2軸承金屬溫度在短時(shí)間內(nèi)由55℃突然直升到113℃左右,超出高限105℃,#2軸承可能磨損。

根據(jù)數(shù)據(jù)回顧及信號(hào)圖譜分析,機(jī)組低壓缸部分存在轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障,故障診斷系統(tǒng)也明確發(fā)出自動(dòng)診斷報(bào)警。專家建議對(duì)#2、#3軸承進(jìn)行檢修,并對(duì)高中壓轉(zhuǎn)子、低壓轉(zhuǎn)子及發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子進(jìn)行找中心,核查整個(gè)軸系各軸頸揚(yáng)度值。

檢查情況:解體#2軸承發(fā)現(xiàn)鎢金輕度磨損;#2軸承標(biāo)高偏高,汽輪機(jī)整個(gè)軸系揚(yáng)度發(fā)生變化,導(dǎo)致轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障。同時(shí)#3軸承載荷減少,#2軸承載荷加重,低轉(zhuǎn)速下,#2軸承油膜穩(wěn)定性差,油膜無(wú)法正常形成,最終造成#2軸承磨損。

處理情況:對(duì)#2軸承磨損面進(jìn)行修復(fù),#2軸承標(biāo)高降低0.05mm,減少#2軸承載荷,并對(duì)軸系重新對(duì)中。

經(jīng)此次檢修后,不再重復(fù)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障,機(jī)組安全運(yùn)行,成功地防止了故障進(jìn)一步擴(kuò)大。

篇6

摘要:由于轉(zhuǎn)子部件的質(zhì)量產(chǎn)生偏心或者轉(zhuǎn)子部件出現(xiàn)了缺損,導(dǎo)致了轉(zhuǎn)子不平衡,這是一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最為常見的故障。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)顯示,有一半以上的故障與轉(zhuǎn)子不平衡有關(guān),對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的影響非常大。文章對(duì)目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子不平衡的故障診斷進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞:旋轉(zhuǎn)機(jī)械;轉(zhuǎn)子不平衡;故障診斷;彎曲故障

中圖分類號(hào):TF307文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-2374(2014)22-0051-02近年來(lái)的工業(yè)化生產(chǎn)中,各種設(shè)備以及機(jī)械存在著一種非常明顯的趨勢(shì),功能原理越來(lái)越多樣化,而且設(shè)備大型化與連續(xù)化也非常突出,因此提高了生產(chǎn)效率,降低了生產(chǎn)成本,對(duì)于設(shè)備的工藝目標(biāo)可以通過(guò)較低的消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)。但是機(jī)器設(shè)備一旦發(fā)生故障就會(huì)產(chǎn)生非常嚴(yán)重的后果,有時(shí)候甚至是災(zāi)難性的后果。目前選擇機(jī)械轉(zhuǎn)子不平衡故障非常常見,為了有效地保障設(shè)備的安全可靠運(yùn)行,對(duì)于其中存在的故障進(jìn)行診斷將是非常關(guān)鍵的,現(xiàn)代化生產(chǎn)中不能局限于事故后的維修,更要進(jìn)行故障前的診斷,因此對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子不平衡故障的研究與診斷是非常有現(xiàn)實(shí)意義的。

1不平衡的原因

1.1不平衡的原理

由于轉(zhuǎn)子受到材料質(zhì)量在分布、加工以及誤差和裝配技術(shù)等長(zhǎng)期運(yùn)行中產(chǎn)生的各種不均勻磨損和腐蝕,進(jìn)而形成的質(zhì)量中心與旋轉(zhuǎn)中心之間存在一定的偏心距,在工作過(guò)程中轉(zhuǎn)子會(huì)長(zhǎng)期受到周期性的離心力的干擾,動(dòng)荷載對(duì)于軸承產(chǎn)生干擾,引起機(jī)器振動(dòng)這種不規(guī)律的現(xiàn)象。

1.2故障的特征

一般來(lái)說(shuō)轉(zhuǎn)子不平衡的故障引起的特征包括如下幾個(gè)方面:首先,轉(zhuǎn)子以及軸承由于不平衡故障會(huì)發(fā)生徑向振動(dòng),轉(zhuǎn)速頻率在轉(zhuǎn)子徑向測(cè)點(diǎn)的頻譜圖上有著非常突出的峰值;其次,轉(zhuǎn)速頻率的告辭諧波具有很低的幅值,時(shí)域上的特征體現(xiàn)為波形接近于一種正炫波;再次,軸心軌跡由于轉(zhuǎn)子與截面處相互垂直的倆個(gè)徑點(diǎn)測(cè)振點(diǎn)之間,左右是相位差,因此成一個(gè)橢圓形或者圓形。最后,懸管轉(zhuǎn)子除外,轉(zhuǎn)子一般是兩端支撐的,其軸向振動(dòng)一般來(lái)說(shuō)并不非常明顯。

1.3故障類型

對(duì)于轉(zhuǎn)子不平衡的形成原因有多個(gè)方面,一般來(lái)說(shuō)根據(jù)不同的類型可以進(jìn)行劃分,如果是不平衡產(chǎn)生的過(guò)程,可以分為三類,一種是原始不平衡,這類型的不平衡一般是由于轉(zhuǎn)子制造出現(xiàn)誤差以及裝配、材質(zhì)等方面的問(wèn)題而形成的,容易在使用一開始就出現(xiàn)振動(dòng)的情況;一種是漸發(fā)性不平衡,在運(yùn)行過(guò)程中,轉(zhuǎn)子會(huì)不均勻結(jié)垢,其不均勻磨損以及工藝介質(zhì)對(duì)于轉(zhuǎn)子的運(yùn)行都會(huì)產(chǎn)生作用,腐蝕容易使得振動(dòng)值隨著運(yùn)行時(shí)間的增加而不斷變得劇烈;最后一種是突發(fā)性不平衡,這一類型是由于轉(zhuǎn)子上零部件的脫落或者其他原因造成振動(dòng)值發(fā)生很強(qiáng)烈的改變。

對(duì)于設(shè)備的故障進(jìn)行診斷是為了使得設(shè)備可以更加穩(wěn)定安全的運(yùn)行,這一目標(biāo)的重要性需要各個(gè)階段加以配合才能實(shí)現(xiàn),對(duì)于故障的機(jī)理應(yīng)當(dāng)加以了解,對(duì)于相關(guān)故障的特征進(jìn)行提取,確定故障的類型,據(jù)此有針對(duì)性的提出相關(guān)解決方案,使得設(shè)備可以更加可靠地

運(yùn)行。

2故障的診斷

轉(zhuǎn)子的故障在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中是非常常見的,其類型也非常多,如轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子彎曲等,針對(duì)故障的特征,轉(zhuǎn)子不平衡與轉(zhuǎn)子彎曲就是非常難以區(qū)分的一組故障,轉(zhuǎn)子彎曲以及轉(zhuǎn)子不平衡經(jīng)常被人當(dāng)做同一組對(duì)待,事實(shí)上兩者之間是存在差別的,轉(zhuǎn)子個(gè)橫截面的質(zhì)心連線與其幾何中心連線不重合為轉(zhuǎn)子不平衡,而轉(zhuǎn)子彎曲則是由于轉(zhuǎn)子個(gè)截面的幾何中心連線與旋轉(zhuǎn)軸線不重合,兩者的共同點(diǎn)在于轉(zhuǎn)子都會(huì)發(fā)生偏心質(zhì)量,進(jìn)而使得轉(zhuǎn)子產(chǎn)生振動(dòng)。

2.1轉(zhuǎn)子彎曲故障的機(jī)理

化工生產(chǎn)機(jī)組停機(jī)一定時(shí)間后,重新開啟會(huì)遇到如下情況,如果振動(dòng)過(guò)大有可能出現(xiàn)無(wú)法啟動(dòng)的情況,這種情況一般來(lái)說(shuō)是因?yàn)榘l(fā)生了轉(zhuǎn)子彎曲,其具有兩種類型,一種是永久彎曲,另一種是臨時(shí)性彎曲。前者呈弓形而且難以恢復(fù),而后者是可恢復(fù)的,只是轉(zhuǎn)子的預(yù)負(fù)荷過(guò)大,進(jìn)而使得轉(zhuǎn)子熱變形不均勻。

時(shí)域波形以及軸心軌跡等方面內(nèi)容,轉(zhuǎn)子彎曲與轉(zhuǎn)子不平衡存在很大的相似性,因此需要對(duì)兩者的類型特征進(jìn)行確定,準(zhǔn)確的分析故障原因,進(jìn)而提出解決策略與方案,恢復(fù)設(shè)備運(yùn)行。

2.2轉(zhuǎn)子不平衡與彎曲故障的甄別

對(duì)于特征信號(hào)進(jìn)行分析是診斷設(shè)備故障的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),對(duì)于及其敏感的測(cè)量點(diǎn),檢測(cè)設(shè)備對(duì)于信號(hào)進(jìn)行提取,對(duì)于設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行了解,對(duì)于信號(hào)進(jìn)行技術(shù)分析,一般來(lái)說(shuō)常用兩種技術(shù),一種是頻域分析,另一種是時(shí)域分析,對(duì)于設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行反映是后者的關(guān)鍵點(diǎn),對(duì)于故障進(jìn)行監(jiān)測(cè),對(duì)于運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)報(bào)。如果設(shè)備發(fā)生故障,時(shí)域分析無(wú)法準(zhǔn)確的分析出在何處以及什么類型,需要對(duì)于信號(hào)進(jìn)行深入分析,也就需要進(jìn)行頻譜分析,對(duì)于各個(gè)零部件之間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行分析,大多數(shù)機(jī)械設(shè)備通過(guò)傳遞力與運(yùn)動(dòng)也就是機(jī)械能的方式來(lái)預(yù)測(cè)故障。傳遞過(guò)程中由于各個(gè)部件之間的磨擦作用導(dǎo)致了能量的損耗,對(duì)于機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷,頻譜圖就是對(duì)其進(jìn)行分析的主要工具,對(duì)于頻譜圖進(jìn)行正確觀測(cè),對(duì)于特征頻率進(jìn)行確定,也就可以判斷到底屬于何種故障類型。

轉(zhuǎn)子彎曲與轉(zhuǎn)子不平衡是存在本質(zhì)區(qū)別的,雖然有很多相似之處,對(duì)于軸兩端是否會(huì)產(chǎn)生錐形運(yùn)動(dòng)進(jìn)行觀察,對(duì)于其工頻振動(dòng)進(jìn)行確定。

2.3解決方案

判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)并且預(yù)測(cè)運(yùn)行趨勢(shì)是設(shè)備故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵,對(duì)于故障類型的確定,對(duì)于其原因進(jìn)行分析進(jìn)而提出故障消除策略,這是故障診斷的最終目的。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子不平衡故障的原因較多,從設(shè)計(jì)、制造、安裝以及操作等各個(gè)方向來(lái)考慮,對(duì)于信號(hào)進(jìn)行分析與處理,首先確定故障類型,對(duì)于不同類型的故障確定不同的處理措施,如果是初始不平衡的,對(duì)于轉(zhuǎn)子進(jìn)行動(dòng)平衡試驗(yàn),對(duì)于轉(zhuǎn)子松動(dòng)不見進(jìn)行消除與處理,如果是漸變式不平衡,應(yīng)當(dāng)進(jìn)行除垢與恢復(fù),使得轉(zhuǎn)子保持清潔;對(duì)于突發(fā)性不平衡的,應(yīng)當(dāng)消除應(yīng)力,防止直接破壞轉(zhuǎn)子。

3結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)的工業(yè)化生產(chǎn)中,各種設(shè)備以及機(jī)械存在著一種非常明顯的趨勢(shì),功能原理越來(lái)越多樣化,而且設(shè)備大型化與連續(xù)化也非常突出,因此提高了生產(chǎn)效率,對(duì)于生產(chǎn)成本也是有效的降低,對(duì)于設(shè)備的工藝目標(biāo)可以通過(guò)較低的消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)。設(shè)備的故障診斷技術(shù)對(duì)于生產(chǎn)穩(wěn)定性是非常重要的,因此準(zhǔn)確的找出設(shè)備故障,消除轉(zhuǎn)子不平衡的影響因素,在實(shí)踐中不斷進(jìn)行總結(jié)與分析,為設(shè)備的故障診斷技術(shù)發(fā)展提供更加有力的現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn),從而使得生產(chǎn)效益進(jìn)一步提高。

參考文獻(xiàn)

[1] 丁克北,戴光.旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子碰摩的多尺度非線性信

 號(hào)分析及應(yīng)用[J].大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào),2005,(4).

[2] 陳非,黃樹紅,楊濤,高偉,賀國(guó)強(qiáng).旋轉(zhuǎn)機(jī)械振

 動(dòng)故障的信息診斷方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2009,

 (11).

[3] 吳軻,童敏明,童紫原,鄧世建.旋轉(zhuǎn)機(jī)械不平衡故

篇7

關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械;故障診斷及處理;方法;意義

科學(xué)技術(shù)水平的提高使得我國(guó)眾多發(fā)電廠都應(yīng)用了眾多新型的自動(dòng)化、智能化的設(shè)備設(shè)施。同時(shí),發(fā)電廠需要進(jìn)行全天候、不間斷的工作,保障電力的供應(yīng)。因此,一些外部因素和內(nèi)部因素的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致各種轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械設(shè)備故障問(wèn)題的發(fā)生。而應(yīng)用以往的故障診斷和處理模式無(wú)法對(duì)于其中存在的問(wèn)題進(jìn)行解決,使得發(fā)電廠的工作質(zhì)量和效率受到影響。具體來(lái)講,我們針對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷及處理的方法、應(yīng)用現(xiàn)代化診斷及處理技術(shù)的意義進(jìn)行分析和研究工作,使得發(fā)電廠在較長(zhǎng)時(shí)間中各種轉(zhuǎn)動(dòng)的機(jī)械設(shè)備保障安全運(yùn)行,更好地開展工作,保障電力資源的供應(yīng)。

一、轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷及處理的方法

(一)轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障類型

我國(guó)發(fā)電廠中應(yīng)用的轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械發(fā)生故障主要是以下方面的問(wèn)題。具體來(lái)講,第一,滾動(dòng)的軸承存在缺陷。比如:滾動(dòng)的軸承出現(xiàn)了滾道或者是滾子脫落、腐蝕、破裂、有凹痕、有雜物的進(jìn)入等等。而造成以上問(wèn)題出現(xiàn)的原因有:應(yīng)用的滑動(dòng)軸承質(zhì)量不高、沒(méi)有應(yīng)用專業(yè)化的技術(shù)和方式進(jìn)行安裝導(dǎo)致軸承與軸之間存在性能不高、配合不準(zhǔn)確等問(wèn)題,在較長(zhǎng)時(shí)間應(yīng)用后造成其出現(xiàn)了一系列問(wèn)題。第二,滑動(dòng)軸承問(wèn)題?;瑒?dòng)類型的軸承在應(yīng)用中主要存在的故障問(wèn)題是:間隙的大小存在問(wèn)題,無(wú)法進(jìn)行有效性的工作,應(yīng)用的油膜存在震蕩或者是渦動(dòng)問(wèn)題。而造成以上問(wèn)題出現(xiàn)的原因,除了質(zhì)量問(wèn)題外、還存在滑動(dòng)軸承長(zhǎng)期的高溫、振動(dòng)大的環(huán)境中進(jìn)行工作的因素,無(wú)法進(jìn)行有效性的運(yùn)轉(zhuǎn)。第三,轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械存在松動(dòng)的問(wèn)題。轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械松動(dòng)主要有兩種類型,一種是結(jié)構(gòu)性的松動(dòng),另一種為轉(zhuǎn)動(dòng)性的松動(dòng)。結(jié)構(gòu)性松動(dòng)問(wèn)題出現(xiàn)主要原因是沒(méi)有進(jìn)行科學(xué)化、專業(yè)化的安裝,造成了轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械長(zhǎng)期在磨損、腐蝕的環(huán)境中工作,導(dǎo)致一些結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了基礎(chǔ)性的松動(dòng),影響到了其應(yīng)用的質(zhì)量和效率。而轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械部件松動(dòng)主要的原因是有關(guān)部件在長(zhǎng)時(shí)間工作下出現(xiàn)了部件應(yīng)用的損壞,軸承無(wú)法進(jìn)行有效性工作。第四,轉(zhuǎn)子不平衡的問(wèn)題。其主要的缺陷和問(wèn)題有:徑向振動(dòng)大、而在其他方向上的振動(dòng)值較小。而造成以上問(wèn)題出現(xiàn)的原因是,其一存在安裝不當(dāng)?shù)膯?wèn)題、其二存在有外來(lái)的附加物進(jìn)入使得轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械部件出現(xiàn)了嚴(yán)重的磨損問(wèn)題。

(二)診斷和處理的方法

我們需要應(yīng)用專業(yè)化的人員和技術(shù)方式來(lái)進(jìn)行以上故障問(wèn)題的診斷和處理,保障我國(guó)發(fā)電廠轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械進(jìn)行良好的運(yùn)行,充分發(fā)揮出自身應(yīng)有狀態(tài),為促進(jìn)發(fā)電廠工作水平的提高,實(shí)現(xiàn)良好的價(jià)值和效益發(fā)揮出重要作用。具體來(lái)講,第一,發(fā)電廠需要定期對(duì)于轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械設(shè)備檢修處理人員進(jìn)行專業(yè)化技能的培訓(xùn)工作,提升他們工作的積極性,學(xué)習(xí)和應(yīng)用好各種故障設(shè)備設(shè)施處理的技術(shù)素養(yǎng),保障它們運(yùn)轉(zhuǎn)正常。第二,發(fā)電廠需要進(jìn)行大量資金的投入購(gòu)買專業(yè)化的故障檢測(cè)診斷、處理設(shè)備,提高診斷和處理的水平。應(yīng)用好網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)構(gòu)建專業(yè)化的故障保修系統(tǒng)、有利于有關(guān)人員快速進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行設(shè)備故障診斷和處理,提高有關(guān)設(shè)備設(shè)施運(yùn)行的水平。如:型號(hào)為IZ300-250-765的灰渣泵其在運(yùn)行中出現(xiàn)了軸承溫度偏高、振動(dòng)值偏大的問(wèn)題,我們就可以應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)圖譜儀對(duì)其進(jìn)行科學(xué)診斷。如:在現(xiàn)場(chǎng)圖譜儀中顯示其在78Hz和6.5Hz的地方存在明顯波峰、在其高頻的區(qū)域存在群峰,然后應(yīng)用其他專業(yè)化儀器以及專業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)可以判斷出此種類型的灰渣泵外滾道、保持架、軸承的滾子等已經(jīng)損壞。我們通過(guò)查找此類灰渣泵應(yīng)用的時(shí)間明確此已經(jīng)超過(guò)合理化應(yīng)用的時(shí)間。因此,需要對(duì)于其進(jìn)行更換,使得發(fā)電廠有關(guān)設(shè)備可以進(jìn)行正常運(yùn)行。對(duì)于引風(fēng)機(jī)這類的設(shè)備在進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的應(yīng)用后也會(huì)出現(xiàn)振動(dòng)偏大的問(wèn)題。因此,我們需要應(yīng)用專業(yè)化的溫度測(cè)試裝置對(duì)于其運(yùn)行溫度進(jìn)行測(cè)量。如:顯示的溫度為軸瓦48攝氏度,然后應(yīng)用專業(yè)化的頻譜圖則發(fā)現(xiàn)其明顯的波峰出現(xiàn)在5Hz的地方。通過(guò)有關(guān)的分析后我們發(fā)現(xiàn),滑動(dòng)類型的軸承存在間隙過(guò)大問(wèn)題。在有關(guān)專業(yè)化人員對(duì)其進(jìn)行精細(xì)化檢查下發(fā)現(xiàn)軸承頂隙存在超標(biāo)的問(wèn)題,應(yīng)用專業(yè)化的機(jī)械和手段對(duì)其進(jìn)行調(diào)整后,使得其恢復(fù)正常。

二、應(yīng)用現(xiàn)代化診斷及處理技術(shù)的意義

應(yīng)用現(xiàn)代化診斷及處理技術(shù)具有重要的意義。首先,專業(yè)化人員和現(xiàn)代化轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷設(shè)備儀器的應(yīng)用,可以提高對(duì)于轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷工作的質(zhì)量和水平,并且對(duì)于存在的問(wèn)題進(jìn)行快速化處理,通過(guò)周期性的常規(guī)診斷、科學(xué)化處理方式的應(yīng)用,對(duì)于發(fā)電廠有關(guān)設(shè)備運(yùn)行中的故障問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)解決,避免了安全事故問(wèn)題的發(fā)生,充分保障了發(fā)電廠進(jìn)行有效性的工作,使其經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)價(jià)值得以實(shí)現(xiàn)。其次,應(yīng)用現(xiàn)代化診斷及處理技術(shù)的應(yīng)用使得專業(yè)化故障診斷和處理體系已經(jīng)形成,可以充分結(jié)合轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的歷史、對(duì)于故障問(wèn)題進(jìn)行預(yù)報(bào)、分析、判斷、確定好故障發(fā)生的部位、原因、今后運(yùn)行的趨勢(shì),應(yīng)用專業(yè)化的手法進(jìn)行修復(fù)、必要時(shí)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械的更換,保障其具有良好的應(yīng)用狀態(tài)。

三、結(jié)論

對(duì)于轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷及處理問(wèn)題進(jìn)行研究和分析,有利于我們應(yīng)用現(xiàn)代化的故障診斷和處理人員、高端智能化的專業(yè)故障診斷儀器對(duì)于故障進(jìn)行全面性的預(yù)報(bào)、診斷、分析、處理,提高轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械診斷處理的水平,保障其具有良好的應(yīng)用狀態(tài),使得發(fā)電廠可以取得良好的效益和價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

[1]趙永忠.淺談轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械故障診斷及處理[J].機(jī)電信息,2015,24:71+73.

[2]王金福,李富才.機(jī)械故障診斷的信號(hào)處理方法:頻域分析[J].噪聲與振動(dòng)控制,2013,01:173-180.

[3]任玲輝,劉凱,張海燕.基于圖像處理技術(shù)的機(jī)械故障診斷研究進(jìn)展[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與研究,2011,05:21-24.

[4]余建青,臧觀建,謝世坤,李強(qiáng)征.旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的信號(hào)處理技術(shù)綜述[J].機(jī)床與液壓,2011,24:107-110.

篇8

[關(guān)鍵詞]知識(shí) 機(jī)械故障診斷 專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào):TH22.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-914X(2014)10-0277-01

一、電動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)

電動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)(FaultDiagnosisEXpertSystemofMotor,簡(jiǎn)稱FDEsM)是本文研究的機(jī)械設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)之一,主要利用基于知識(shí)的專家系統(tǒng)智能診斷技術(shù)進(jìn)行大型電動(dòng)機(jī)故障的診斷。

1.FDESM的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

FDESM的總體結(jié)構(gòu)如1所示,由人機(jī)接口、知識(shí)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、控制部分、推理機(jī)、解釋系統(tǒng)等幾個(gè)部分組成。為了清晰、使用方便,運(yùn)行靈活、節(jié)省時(shí)間,本系統(tǒng)采用窗口驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)總體控制策略和運(yùn)行結(jié)構(gòu),是一個(gè)完整而封閉的系統(tǒng)。

2.FDESM的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

在知識(shí)獲取的過(guò)程中,一方面到各個(gè)企業(yè)中進(jìn)行實(shí)地考察,了解關(guān)于大型電動(dòng)機(jī)使用及其故障現(xiàn)象和故障診斷經(jīng)驗(yàn),獲取直接知識(shí);另一方面從有關(guān)電動(dòng)機(jī)故障診斷文獻(xiàn)中獲取間接知識(shí)。

知識(shí)庫(kù)的組織對(duì)推理結(jié)果有很大的影響,特別是當(dāng)知識(shí)庫(kù)的規(guī)模龐大時(shí),如果組織不好就會(huì)產(chǎn)生“組合爆炸”現(xiàn)象,使得推理效率迅速下降。其次,推理過(guò)程中如果對(duì)知識(shí)從頭到尾地搜索,也缺乏針對(duì)性,因?yàn)槟骋还收峡赡軆H涉及其中的一部分知識(shí)。因此知識(shí)庫(kù)需要較好的組織,使其既便于維護(hù),又不至于使推理下降。

二、FDESM的推理機(jī)制

解決了知識(shí)的獲取及知識(shí)表示的有關(guān)問(wèn)題,就可以把問(wèn)題領(lǐng)域中的知識(shí)表示出來(lái),并以一定的形式存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中,形成知識(shí)庫(kù)。但是,正如一個(gè)人只有知識(shí)而沒(méi)有運(yùn)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力仍然算不上“聰明”一樣,對(duì)一個(gè)智能系統(tǒng)來(lái)說(shuō),不但應(yīng)使它具有問(wèn)題的知識(shí),還應(yīng)該使它具有運(yùn)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力。運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程是一個(gè)思維過(guò)程,即推理過(guò)程。根據(jù)推理的方向分為正向推理、反向推理及正向一反向混合推理。

反向推理又稱為目標(biāo)驅(qū)動(dòng)控制策略或自頂向下推理、目標(biāo)推理、后件推理等。它是首先提出某個(gè)假設(shè),然后尋找支持該假設(shè)的證據(jù),若所需的證據(jù)能找到,說(shuō)明原假設(shè)是正確的;若無(wú)論如何都找不到所需要的證據(jù),則說(shuō)明原假設(shè)不成立,此時(shí)需要另作新的假設(shè)。因此,要求提出的假設(shè)要盡量符合實(shí)際,否則就要多次提出假設(shè),影響求解的效率。

三、FDESM運(yùn)行實(shí)例

通過(guò)對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)故障診斷的實(shí)例運(yùn)行和測(cè)試,結(jié)果表明:該系統(tǒng)運(yùn)行正常、實(shí)用方便,達(dá)到了預(yù)想結(jié)果,從而驗(yàn)證了本系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

如某一感應(yīng)電動(dòng)機(jī)發(fā)生了故障,并表現(xiàn)出下列現(xiàn)象:

(l)轉(zhuǎn)速達(dá)不到要求速度,加速度?。?/p>

(2)電流變動(dòng);

(3)起動(dòng)時(shí)有不正常聲音。

運(yùn)行診斷系統(tǒng),選擇對(duì)應(yīng)的現(xiàn)象集,則診斷出故障原因?yàn)椋?/p>

(1)超負(fù)載、電壓不夠、轉(zhuǎn)子或風(fēng)扇同固定部分有摩擦;

(2)繞組、滑環(huán)、電刷器械與轉(zhuǎn)子電路中有接觸不良;

(3)斷相或電壓過(guò)低,過(guò)負(fù)載也有可能。

解決故障對(duì)策為:

(l)檢查負(fù)載和電壓,以及氣隙、風(fēng)扇部分;

(2)檢查焊接處、繞組與滑環(huán)間、電刷器械、接線螺栓松動(dòng)問(wèn)題;

(3)檢查電壓與負(fù)載。

總之,利用基于知識(shí)的專家系統(tǒng)在大型電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)中應(yīng)用的研究,建立了故障診斷系統(tǒng),本系統(tǒng)具有對(duì)大型電動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行綜合診斷的功能。該系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)具有高度模塊化的特點(diǎn),這對(duì)知識(shí)庫(kù)的維護(hù)、擴(kuò)充及刪改帶來(lái)了極大的方便,知識(shí)庫(kù)的這種樹狀層次結(jié)構(gòu)便于知識(shí)庫(kù)的管理,可以減少一些不相容的規(guī)則。本系統(tǒng)采用可視化界面窗口來(lái)實(shí)現(xiàn)總體控制策略和運(yùn)行結(jié)構(gòu),通過(guò)實(shí)例可以看出系統(tǒng)具有清晰、無(wú)二義性,運(yùn)行靈活、診斷快速等特點(diǎn),具有一定的可靠性。

參考文獻(xiàn)

[1]趙沖沖.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用田].西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2001,3

[2]馬建倉(cāng),林其敖,葛文杰.機(jī)械故障診斷學(xué)科現(xiàn)狀及發(fā)展團(tuán).機(jī)械科學(xué)與技術(shù),1994,50(2):85~ 90