旋转机械故障诊断范文

旋转机械故障诊断篇1

关键词：故障诊断 自动化 小波分析 决策树分析 费舍尔判别分析

随着现代科学技术的飞速发展，各种旋转机械设备也开始朝着大型、高速、重载、精密、复杂的方向发展，机组机械的工作效率和自动化水平都突飞猛进的提升着。旋转机械设备在我国国民经济发展中发挥着不可小觑的重要作用，它们工作的主体转子和其他回转部件，是现代化持续生产过程中的关键环节和重要部分，一旦发生机械故障，不仅机组本身会遭受重大顺坏，而且连续的生产过程还会因此而中断，甚至导致停工停产，随之而来的是巨大的经济损失和社会负面影响。由于大型旋转机械故障诊断的复杂性和诊断人员自身诊断知识的不足，由于设备故障引起的影响生产、利润降低甚至造成一些灾难性事故的情况时有发生，因此迫切需要建立企业维修人员的培训及机器自动识别智能诊断系统来辅助维修人员进行机器的诊断工作，降低故障的发生率。使得设备的管理水平得以提高、保障设备的可靠性和稳定性、避免不必要的事故的发生、尽可能减少事故破坏性、从而保证生产的安全稳定进行，取得潜在的巨大经济和社会效益。

一、小波分析进行故障特征信息提取

电设备故障诊断和预测的一般过程。主要包括信号采集、特征信号提取、状态识别、诊断预测四个方面：1．信号采集2．特征信号3．状态识别4．诊断预测。该系统由用户界面、数据处理、任务分配、神经网络诊断模块和专家系统诊断模块五个部分组成。

首先，系统实际运行前，需选取样本集对神经网络进行训练：专家系统部分需通过与领域专家交流由程序员建立知识库。具体实施方法将在下面章节中第4章基于神经网络专家系统的风机故障预知维护系统结构研究叙述。系统启动后，提示用户选择优先采用的故障诊断方法，默认情况下选择神经网络诊断方法。当监测数据超过预警门限值时，系统在数据库中读取此时的设备运行参数。包括轴振动、轴温、油液三个方面。对以上参数进行数据处理并送入神经网络进行诊断。诊断中间结果显示在用户界面上，如果用户对结果满意则作为最终结果显示，如果不满意，则转到任务分配模块，使用专家系统对设备进行故障诊断，并将所得的结果作为最终结果。使用面向对象知识表达方法描述和表达知识，以知识树的方式构建专家系统知识体系。对知识树以遍历的方式与产生式规则结合进行推理，推理结果能够较好的反映专家知识。在面向对象的智能故障诊断专家系统中，对于知识库中包含的每个对象结点，为了能够更好的适应一些比较复杂的情况，有的问题是可以采用自顶向下的理论来进行推理的，而另一部分却是适合用自底向上的方法对其求解，在推理的过程中会不断地发生各种变化。因此在知识表示方面需要加强其灵活性，即将不同的方法添加到每个对象中，便于去相应的处理不同的推理阶段。每个结点对象都具备以下三个方法：先序、中序和后序。这三种特殊的方法是按照不同的次序在推理过程中实现的。在系统默认的情况下，这是一个从问题的根结点对象开始的层层推进的深度优先遍历的过程。其它结点的产生式规则与上述类似，当系统运行后，提示用户选择设备所发生故故障征兆类型，及该征兆的确信度。推理机按照一定的规则对知识库中各结点及其所对应的方法槽进行遍历，在每个结点的后序方法中计算该结点所对应故障产生的后验概率。最终得到诊断结果。

二、数据挖掘技术中决策树分类算法的设计与实现

此方法主要研究工作分为以下几个部分：1.决策树挖掘算法的研究，2.基于决策树挖掘系统的开发，3.基于Struts开发的在线故障诊断系统，4.利用开发的挖掘系统为web故障诊断系统提供诊断依据，验证该方法的有效性。

数据挖掘系统具有以下几个主要组成部分：①数据库、数据仓库或其他信息库，②数据库或数据仓库服务器，③知识库，④数据挖掘引擎，⑤模式评估模块，⑥图形用户界面。数据挖掘阶段，这个阶段就是开始进行实际的挖掘操作。主要包括以下几个要点：①明确挖掘的任务和目的，例如数据的序列模式发现和数据总结、聚类、分类、关联规则的发现等。②明确了挖掘任务之后，就要执行挖掘算法。不同的算法可以来实现同样一个任务，选择实现算法通常有两个需要考虑的因素：首先不同的数据有不同的特点，其次要考虑用户或者实际运行系统的要求。③完成以上工作后，就可以进行数据挖掘操作了。

数据挖掘决策树归纳分类是机械智能诊断的基础。这个模块需要系统维护人员在服务器端对后台数据库进行长期维护。系统维护人员可以添加、删除、修改数据库中故障类型，添加或更新故障类型对应的说明。对样本数据库进行定期的清理，去掉错误的数据、定义新的故障类型样本等数据清理工作。对更新过的故障样本重新做数据挖掘决策树归纳分类，生成为最新的规则模型。

三、费舍尔判别分析法

在数学方面，高等数学和现代数学的许多分支在状态监测技术和故障诊断技术以及信号数据的收集和处理分析都被广泛地应用。用的数学方法为：1.积分变换法，2.概率论，3.数值分析法，4.运筹学。决策是普遍存在于人们生活和工作中的一种活动，是分析解决当前以及未来可能发生的问题时，获得最优方案的分析判断过程。

费舍尔判别分析法是一种基于数据驱动方法的技术。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。数据驱动与基本原理模型无关，使用数据驱动不需要昂贵而且费时的基本原理模型，所以数据驱动方法很适用于旋转机械这样复杂的机械组。降维技术把数据投影到低维空间，低维空间可以准确表征过程的状态，极度的简化和改良了过程监控程序。针对故障诊断来说，首先从故障设备中收集相关的数据，接着对数据进行分类，每一类表示某一特定的故障类型。FDA是一种线性的降维技术，它将各类进行最大程度地分离。使得一系列的线性变换向量得以确定，将这些向量按最大化类间离散度、最小化类内离散度的原则标准进行排列。

FDA是使用类信息来对降维空间进行计算，致使FDA的判别函数对类信息的使用程度比其他分析法对类信息的使用程度要大得多。FDA在评价判别函数时，所使用的是所有故障类的信息。通过定义一个故障类的附加的数据类，FDA也用于故障的检测。正常运行状况下的数据与训练集中故障类数据的相似性决定了用FDA判别函数进行故障检测的效果。若正常运行状况下数据能合理地与故障类进行分离，那么可以应用FDA进行故障的检测。对于已经知道的故障类而言，能保证较小的漏检率。至于那些超出利用FDA向量定义的低维空间数据，FDA判别函数没有将与之相关的未知故障考虑在内，从某种程度上说，FDA判别函数或许不能够检测出此类故障。建议最好能够将一个基于残差的FDA统计量与FDA判别函数一起使用，这样不仅能够检测出与FDA向量定义空间内数据相关的机械故障，而且还能够检测出与此空间外数据相关的机械故障。

参考文献：

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[4]金飞，贾民平．压缩机组远程监测与故障诊断系统及其应用[M]．机械制造与自动化．2003，(3)：61．63

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[9]萨师煊，王珊．数据库系统概况[M]．高等教育出版社，2001

旋转机械故障诊断篇2

关键词：汽轮发电机组；故障诊断；预警；分析

中图分类号：TB857+.3 文献标识码：A 文章编号：

1引言

汽轮机发电机组是高速旋转的机械设备，机械设备的故障一般都有前期症状，而故障诊断预警系统能提前预知，从而防止设备故障进一步恶化，对设备有针对性地计划检修，减少了汽轮机发电机组重大事故发生和机组跳闸对社会供电的影响。同时故障诊断预警系统对汽轮机发电机组机械故障具有诊断和分析功能，能具体分析出故障的原因所在，为专业人员分析故障提供重要的依据。某厂#3汽轮发电机组选用丹麦ROVSING Dynamics公司的OPENpredictorTM故障诊断预警系统，本文介绍该系统的应用，同时为其它汽轮发电机组故障分析提供借鉴。

2系统综述

OPENpredictorTM故障诊断预警系统通过安装在设备上的传感器，将探测到的过程信息与故障库中的故障种类和程度进行类比。一旦探测到故障，设备或部件的故障位置和诊断信息就会以清晰的文本形式呈现给相关人员。此外，故障的严重程度、何时需要维修以及何时会发展成为重大事故，都由预测系统根据故障症状进行评估。同时给故障诊断专家提供了丰富的数学模型和诊断工具。

OPENpredictorTM系统提供了广泛的故障类型库，加上独特的信号分析功能和相对完善的气动热力模型，可以完全自动地实现故障预警功能。并对设备健康状态进行评估，实现设备状态检修。

3系统组成及测点分布3．1系统组成系统主要由信号处理单元（SPU）、OPENpredictorTM系统服务器、工作站组成。SPU采集汽轮发电机组状态参数并做数据处理和分析,结果通过以太网提供给OPENpredictorTM系统服务器使用，工作人员通过工作站可视画面对机组整体监视，同时OPENpredictorTM系统服务器数据通过MIS网的内外网连接的FTP服务器每24小时（可设定）打包一次数据传输到远程服务中心，利用远程服务中心的外来力量对机组状态进行分析。系统的组成图1所示。

图1：系统组成图

3．2数据采集测点分布

下面图2所示是系统所有传感器的安装位置：

图2：测点分布图

表1：测点清单

4系统实现功能

OPENpredictorTM旋转机械预警专家系统在本工程中诊断的汽轮发电机组故障库见表2

说明：AS：自动频谱、CPB：恒定百分比带宽、DC：电流、OTA：次序跟踪分析、SCL：轴中线、SED=选择性包络检波、SMD：同步调制探测、Spp：峰-峰值信号、Temp：温度

表2：汽轮发电机组故障库

4.1设备健康评估

为了达到生产时间最大化的目的，就必须合理安排机组维护。OPENpredictor™能够监控机组全部状态，并定期总结机组的健康状况，指导技术人员合理安排机组检修。

4.2早期故障探测

采用“故障选择信号”方法在早期就能够探测出故障，通过连续监测潜在的故障症状，对机械健康状态进行评估。每一个类型的机械都有它独特的故障类型，OPENpredictor™预测维护信息系统采用覆盖最广范围的故障选择信号对故障进行检测。

为了进一步增加故障探测灵敏度，依据运行情况对信号进行分类。采用信号比照方法，减少错误报警的次数、增加故障预测的可靠性。

4.3早期故障诊断

早期故障诊断的模型采用了信号对照的结果，还采用了其它来源的信号：轴承温度、机组功率等其它相关的参数，综合计算，将清晰的结论呈现给技术人员。AutoDiagnosis™信息窗口为技术人员提供机械部件、辨别故障、预计维修时间和维护建议等清楚的信息。技术人员根据信息决定是否对机组进行维护。预测自诊断（PAD）故障项目有：轴承不稳定(油膜振荡)、轴承磨损(轴向的)、轴承磨损(径向的)、叶片现象(共振，结构改变等等)、转子不对中、转子不对中、转子磨擦、转子不平衡、转子不平衡、发电机定子线圈松动。

4.4故障发展趋势预测

“预测”运算法则通过推算故障信号的历史数据，确定故障发展至预定报警水平所需的时间。

4.5瞬时故障诊断

对机组运行突发的故障进行诊断，协助技术人员快速准确查找故障原因，并给出处理方案。瞬时自动诊断（IAD）故障项目有：转子轴向移位、轴承不稳定(油膜振荡)IAD、外部强烈振动、转子弯曲、转子裂纹IAD、转子磨损IAD低频、叶片磨损、径向轴承磨损、结构膨胀。

4.6远程故障诊断

OPENpredictorTM旋转机械设备预警系统每天打包数据传输到远程服务中心，实现专家远程诊断。

5系统应用效果（实例）

系统自2011年01月份开始发现机组轴系不对中故障，自动产生诊断报警并给出预测（如图3），说明机组轴系的不对中故障发展已比较严重。2011年3月17日系统又再次发出低压转子不对中的报警，显示低压转子未对中的症状已发展到比较严重的程度，提示应检查轴承及联轴器。

图3：转子不对中故障提示

2011年3月20日国外专家通过远程获取的数据，对低压缸转子不对中故障诊断分析，认为轴承可能出现问题。同时#1和#2轴X方向轴振动在2011年3月5日自动频谱图（图4）中显示除一倍频分量振动较大外，还存在约0.5倍频分量的振动，显示轴承有碰磨故障现象。

图4：#1和#2轴X方向轴振动自动频谱图

2011年4月4日在机组计划停机过程中发现#1轴X方向振动突然变大，惰走至转速150rpm左右时，#2轴承金属温度在短时间内由55℃突然直升到113℃左右，超出高限105℃，#2轴承可能磨损。

根据数据回顾及信号图谱分析，机组低压缸部分存在转子不对中故障，故障诊断系统也明确发出自动诊断报警。专家建议对#2、#3轴承进行检修，并对高中压转子、低压转子及发电机转子进行找中心，核查整个轴系各轴颈扬度值。

检查情况：解体#2轴承发现钨金轻度磨损；#2轴承标高偏高，汽轮机整个轴系扬度发生变化，导致转子不对中故障。同时#3轴承载荷减少，#2轴承载荷加重，低转速下,#2轴承油膜稳定性差，油膜无法正常形成，最终造成#2轴承磨损。

处理情况：对#2轴承磨损面进行修复，#2轴承标高降低0.05mm，减少#2轴承载荷，并对轴系重新对中。

经此次检修后，不再重复出现转子不对中故障，机组安全运行，成功地防止了故障进一步扩大。

6结束语

旋转机械故障诊断篇3

【关键字】：轴承故障、振动诊断、共振。

1、轴承故障概述

轴承是旋转机械中的一类重要部件，轴承的性能及可靠性在很大程度上取决于轴承零件的材料。对于轴承套圈与滚动体，通常要考虑的因素包括影响承载能力的硬度，滚动接触条件下、清洁或受污染条件下的抗疲劳性，以及轴承元件的尺寸稳定性。对于保持架，要考虑的因素包括摩擦力、应变力、惯性力，

在某些情况下还要考虑同某些剂、有机溶剂、冷却剂和制冷剂的化学反应。这些考虑因素的相对重要性可能受到其它运行参数的影响，例如腐蚀、温度升高、冲击负荷或这些与其它状况的混合。滚动轴承内的密封件对轴承的性能与可靠性也有相当大的影响。它们的制造材料必须提供优异的抗氧化性、耐热性或耐化学腐蚀性。据统计，由于轴承导致的故障在旋转机械所有故障中占到三分之一左右，近年来，随着故障诊断计算在基层理论研究及实际应用中不断发展和完善当烘缸滚动轴承出现局部损伤时，在受载运转过程中，轴承的其它零件会周期地撞击损伤点，产生的冲击力激励轴承座及其支撑结构，形成一系列由冲击激励产生的减幅振荡，减幅振荡发生的频率为故障特征频率。

2、 轴承振动产生的原因

常见的滚动轴承损伤形式有疲劳损伤、电化腐蚀、表面损伤、过热烧伤等。当机械设配运转时，轴承以设定的速度转动并带有一定的负载，此时以轴承、轴承座和箱体为组成零件的轴承系统就会产生激励，进而促使整个设备系统发生系统诊断，其振动通常会受内部因素和外部因素的影响。轴承系统振动产生的机理。在外部机械设备的其他部件会对轴承产生影响。

3、 烘缸滚动轴承故障的振动诊断

根据监测频带的不同，可将烘缸滚动轴承故障的振动诊断划分为低频诊断和高频诊断，其中低频诊断主要是针对轴承中各元件缺陷的旋转特征频率进行的；而高频诊断则着眼于烘缸滚动轴承因存在缺陷时激发的各元件的固有频率振动。它们在原理上没有太大差别都要通过频谱分析等手段，找出不同元件（内滚道、外滚道、滚动体等）的故障特征频率，以此判断烘缸滚动轴承的故障部位及其故障的严重程度。显然，要实现对故障特征频率的定位，首先必须计算出各个元件的理论特征频率。为此，先推导出各元件故障特征频率的计算公式，再讨论轴承各种故障的振动特点。

3.1、低频段的旋转特征频率

烘缸滚动轴承各元件存在单一缺陷时的特征频率如表2.1所示

需要说明的是上表中所给出的特征频率分别为滚动体缺陷、内滚道缺陷和外滚道缺陷的基频。实际应用中，根据故障严重程度，频谱图中还可能出现各自的倍频。

3.2、高频段的固有振动频率

烘缸滚动轴承中的各元件因受到冲击而作自由振动时是以各自的固有振动频率进行的，轴承元件的固有频率多处在几kHz到几十kHz的高频段，且受轴承装配状态的影响，下面给出内外环的固有振动频率的计算公式：

1） 内外环的固有振动频率

（2.1）

式中 I----内外环截面绕中性轴的惯性矩， ；

D----圆环中性轴的直径，m；

M----圆环单位长度内的质量， ；

E----圆环材料的弹性模量， ；

n----变形波数；

2） 钢球的固有振动频率

（2.2）

式中

----钢球的直径， ；

E----材料的弹性模量， ，钢为 ；

----材料的密度， ，钢为 ；

4、烘缸滚动轴承有异常时的振动特性

烘缸滚动轴承的异常情况是多种多样的，为了叙述的方便，在此讨论各种典型的单一型异常形式的振动特性，这并不意味着典型的异常形式总是独立发生的。

4.1、烘缸滚动轴承的构造所引起的振动

（1） 轴承元件的变力变形引起的振动

给烘缸滚动轴承施加一定的载荷时，由于内外环以及滚动体的受力变形，而使旋转轴的中心发生变动，由此引起的振动的主要频率成分为 ，其中 为滚珠个数， 为滚动体的公转频率。

（2） 旋转轴弯曲时引起的振动

当旋转轴弯曲或倾斜时，此时发生的振动的主要频率成分为 。

（3） 滚动体直径不一致引起的振动

当一个滚动体的直径大于其他滚动体的直时，旋转轴轴心将以滚动体的公转频率 而变动，即发生此频率的振动。此外，由轴向刚度的不同，还会引发频率 ，的振动。

2） 烘缸滚动轴承的非线性引发的振动

烘缸滚动轴承是通过滚道与滚动体的弹性接触来承受载荷的，可以形象的比之为 “弹簧”。此“弹簧”的弹性系数很大，当轴承的状态不良时，就会出现非线性弹性，由此而引发的振动。其振动的频率为轴的旋转频率 ，及其谐波 ， …和分频 ， …。这种形式的振动常在深槽球轴承中发生，而在自动调心和滚子轴承上不常发生。

3）由于精加工波纹引起的振动

制造时，如在滚道或滚动体的精加工面上留有波纹，当凸起部数目达到一定值时，就会产生特有的振动，如表2.2所示。

应该指出的是，上表对于有径向间隙并承受径向载荷的轴承，多数是不适用的。

4）烘缸滚动轴承损伤（缺陷）而引起的振动

2、轴承严重磨损引起的偏心时的振动 在使用过程中由于发生严重磨损而使轴承偏时，轴的中心将产生振摆，此时的振动频率为 ，其中， 为自然数， 为轴的旋转频率。滚动轴承内的摩擦是轴承内热量产生的决定因素，其结果也对操作温度产生决定性影响。摩擦大小取决于负荷和其它一些因素， 其中最重要的是轴承的种类和大小、操作速度、剂性能和用量。组成轴承运转总阻力的是：有关接触面上的滚动和滑动摩擦、剂内的摩擦、以及接触密封件的滑动摩擦。而产生滚动和滑动摩擦的地方则有：滚动接触面、滚动部件和保持架之间的接触面、以及引导滚动部件或保持架的支承面。

（2） 内环有缺陷是的振动当内环的某个部分存在剥落、裂纹、压痕、损伤等缺陷时，所发生振动的振动频率为 及其高次谐波 ， ，…。由于轴承通常有径向间隙而使振动受到轴的旋转频率 或滚动体的公转频率 的调制。有无间隙的发生频率如表2.3所示：

（3）外环有缺陷时的振动当外环有缺陷时，轴承所产生振动的振动频率为 及其高次谐波 ， …。与内环缺陷振动特性不同的是，由于此时缺陷的位置与承载方向相对位置固定，故不会发生调制现象。

（4）滚动体有缺陷时的振动当滚动体上有缺陷时，轴承所产生振动的振动频率为 及其高次谐波 ， …。和内环有缺陷时的情况相同，由于通常存在的轴承径向间隙，使振动受到滚动体公转频率的调制。应该说明的是：由于轴承的初期损伤所引起的冲击振动往往比机器的其他振动要小的多，为了有效地进行轴承故障诊断，经常采用共振解调技术。

参考文献：

[1].钟秉林，黄仁等.机械故障诊断学.北京，机械工业出版社，1998.

旋转机械故障诊断篇4

关键词：齿轮箱；故障诊断；

现在设备故障诊断技术包括两个环节，一个是信号处理环节，一个是故障识别环节。在信号处理环节中，傅立叶变换是人们分析和处理信号的最常用最直接的传统方法。傅立叶变换及其反变换无疑构造了信号时域与频域之间变换的桥梁。但以傅立叶变换为基础的经典分析方法，也有自己局限性，它只适用于平稳信号的分析。

在故障识别环节中，目前大多利用实时信息和各种先验知识、对故障的种类位置和程度进行识别和推理，例如模式识别、人工神经网络识别(ANN)、支持向量机分类等。在许多情况下，故障检测和故障识别环节往往是融合在一起的。目前，在风电齿轮箱早期故障中可以使用的信号处理方法有：时域分析，频域分析，倒谱技术，包络分析，阶比谱。

1时域分析

时域分析的重要特点是信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序。虽然幅域参数可用样本时间波形来计算，但其时间顺序是不起作用的。时域波形分析通过对波形的形状、振幅大小、变化快慢等特征的分析和观察，建立其与转子系统运行状态之间的对应关系，达到发现设备运转是否异常的目的。

常用的时域分析方法有时间序列模型(ARMA模型、AR(n)模型、门限自回归模型等)，时序统计分析参数(如方差、自相关系数、偏度系数和峭度系数)等。这些方法提取的信号特征参数可用于工况状态监测。自适应滤波、时域平均与自相关分析是常用的几种时域消噪方法，由于在消噪的同时保留了信号的时域特征，可用于分析信号时域特征。

2频域分析

傅立叶频谱借助于傅立叶变换把错综复杂的时域信号转换到频域中，以获得信号的频率结构以及各谐波幅值和相位信息，根据频率分布的特征和变化趋势来判定故障类型和故障程度。当故障引起大量谐波时，由于能量已经分散到各谐波分量处，其单一谱峰不能用来评价故障的严重程度。

在每次采集的数据中都可能存在一些错误的数据。其主要原因可能是传感器没有良好的固定，机器在测试过程中出现波动或工作状况不正确等等。观察频谱图比较容易也比较有效的发现这些错误，尤其风电齿轮箱都安装在几十米高空，这种错误更加容易出现。要做的第一件事是检查频谱中是否有峰值出现，不仅是与电气有关的峰值（在行频及其倍数处），还要确保存在与机器的机械状态相关的信息。接着需要在频谱中寻找典型的“滑雪坡”曲线。如果看到频谱起始于高振幅的低频，而振幅随着频率的增加而缓慢的衰减。那么很可能是传感器出现了问题。出现“滑雪坡”曲线最常见的原因是某种瞬态现象，可能是机械、热力或者电气方面的原因导致的。如果在测量的过程中传感器受到振动，传感器的放大器会发出“鸣叫”，并导致频谱中出现“滑雪坡”曲线。

3包络分析

包络分析是处理机械冲击引起高频响应的有效方法。在1978年，前苏联科学工作者提出了这一技术并应用于旋转机械的故障诊断中。这种方法的目的就是分析相对高频信号的能量随时间的振荡。包络分析技术最成功的应用主要在滚动轴承的诊断中，如今这一技术也应用到有摩擦力与动态载荷的旋转机械部件的诊断中，如泵的转子、透平机等。

包络线分析在对齿轮箱数据分析一般用作报警值，所以又称作包络线报警值。包络线报警值（也被称护罩报警，但不要与用在轴承分析上的包络检波相混淆），采用的则是完全不同的方法。其极限报警值包括了整个频谱，而不仅仅是频谱中的某个频段。像下图所看到的一样，它并不是一条横穿频谱的单线，而是一条包络线包围着频谱。这种方法的好处是可以覆盖所有频率，并且对于那些很少注意到的频率上出现的峰值点很敏感。某个单一的频段可能被用来覆盖较宽的频率范围，例如，从1X到10X。一条包络线根据频谱的形状可能要计算超出50个不同的极限报警值。

4阶比分析

阶比谱是一种研究转子系统振动特征的、在FFT分析技术基础上发展起来的谱分析方法，主要是充分利用转速信号，因为转子系统的振动信号中多数离散频率分量与基频有关。用转速信号作跟踪滤波和等角度采样出发，可建立振动与转速的关系，从而确定转子系统的工作状态和故障情况。

阶比分析在在旋转机械的振动分析中是一个独特的视角，大多数的旋转机械的振动信号都与转速有关。所谓阶比，是指，例如某信号的振动频率为对应转轴旋转频率的4倍，则其阶比为4。要实现阶比分析，必须对振动信号进行等转角采样。所谓等角度采样是指采样的触发间隔为旋转机械每转过一定角度振动频率与轴频的比值的时间间隔，例如每转采样12点，则为每转过30°触发一次采样。若转子不是匀速转动，那么采样间隔在时域上不是均匀分布的。对按等转角采样的数据进行谱分析即得到阶比谱。阶比分析的实质是将时域的非平稳信号通过恒定角增量采样转变为角域的稳定号，它能更好地反映与转速相关的振动。

5倒谱分析

倒频谱分析也称二次频谱分析，是近代信号处理科学中的一项新技术，是检测复杂谱图中周期分量的有用工具。

从一个混有周期波形的随机波形中很难直接看出其中的周期信号，但进行功率谱分析后就很容易看出来。同样，对于一个复杂的功率谱图，有时很难直观看出它的一些特点和变化情况。如果用倒频谱（Cepstrum）分析则能突出功率谱图的一些特点和显示振动状态的一些变化。有利于故障诊断。齿轮箱的振动是一种很复杂的振动，假如齿轮箱中有一根转速为f1（s-1）的轴，轴上齿轮的齿数Z，齿轮箱的壳体振动一定包含有频率f1的振动及其它各阶谐振。谐波阶次越高的振动分量越小。另外还包含齿啮合的频率Zf1的振动分量。此分量可能较大。由于频率很高，当取加速度响应时，此分量更大。当然，还有以Z f1为基频的各阶谐波振动。

参考文献：

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旋转机械故障诊断篇5

关键词：汽车发动机；故障诊断；排除

U472.43

本文中，笔者根据多年的汽修专业发动机故障和排除课程的教学经验总结了一些汽车发动机故障诊断和排除的体会，下面进行具体介绍。

一、汽车发动机的故障类型

1.工作性能异常

主要指汽车在行驶过程中突然熄火，车辆无法启动，汽车动力下降等直接影响汽车正常行驶的故障。

这类故障有一个共同的特点，就是故障的产生是一个由量变到质变的过程。发动机在产生明显故障之前.一般会有所预兆，即车辆会出现一些不太正常的现象。如发动机启动困难，需要启动多次才能正常运行。而司机往往会忽视这些小问题的存在，那么日积月累，小问题最终演变为大问题；或者是司机没有按照车辆生产厂家的要求，在规定的里程或时间范围内对汽车进行常规的必要的保养，致使发动机系统性能下降，工作情况恶化，从而导致这类故障的产生。

遇到这类故障，维修工应该积极主动地与车主交流沟通，仔细询问车辆在产生故障之前，有没有发现什么不太正常的情况，以便于对故障的诊断提供一个依据或重点方向。

2.排烟异常

排烟异常指发动机排气管排出的废气呈黑色、蓝色或白色。

发动机内部燃料完全燃烧所排出的废气成分主要是二氧化碳、水蒸气和氮氧化物。这几种气体都是无色的，所以发动机排烟的颜色应近乎于无色。如果排烟发黑，说明油气混合气过浓或燃料燃烧不完全，燃料因高温碳化产生碳颗粒随废气排出，致使发动机冒黑烟；如果排烟发蓝，则说明发动机在烧机油；若排烟为白色，则说明发动机烧水。这里需要说明的一点是，发动机排烟的颜色随季节变化。如冬季气温低，发动机排出的水蒸气遇冷凝结成小水滴，形成雾气，排烟自然为白色，此为正常现象而非发动机故障。

3.异响

异响指发动机在运转时声音沉闷，或者出现震颤。

汽车发动机在正常工作时肯定会产生噪声，但声音比较清脆，并不刺耳，深踩油门踏板时，发动机立即产生一种令人兴奋的轰鸣声。而发动机一旦产生故障，特别是机械故障，则会发出较沉闷或刺耳，令人听起来十分不舒服的噪音，且多伴随有发动机的震颤或抖动。通过对发动机声音的辨别，对其故障诊断有一定的帮助作用。

二、发动机常见故障现象及诊断排除要点

（一）发动机启动困难

发动机启动困难是发动机发生概率最高的故障，其表现形式主要有以下五种：

1.启动机不转，发动机无法启动

打开点火开关，旋转至启动档，启动机不旋转，无法带动发动机完成进气.压缩两冲程，因而气缸内无缸压，无混合气，所以发动机无法启动。造成该故障的原因主要有：蓄电池馈电，点火开关启动档失效，发动机搭铁不良，启动机引线断路，电磁开关失效或电磁线圈烧坏。诊断需注意逐个排查，不可遗漏，在检测蓄电池时需注意其启动电压不能低于10.5V[1]。

2.⒍机旋转，发动机不启动

打开点火开关，旋转至启动档，能听到或感觉到启动机旋转，但发动机不启动。造成该故障的原因主要来自点火系统、供油系统和霍尔传感器（凸轮轴曲轴位置传感器）。

诊断的顺序应该是先电后油，因为电路系统的故障发生率较高，所以先查点火系统。先拆下火花塞看其是否有故障，如绝缘层是否烧坏，电极间隙是否过大，电极是否有积碳发黑等，然后检查缸线是否有短路、断路现象，点火线圈是否烧损，最后查霍尔传感器是否工作正常。

3.点火正常，启动机旋转，发动机不启动

打开点火开关，旋转至启动档，启动机转，点火系统经排查后正常，但发动机不启动。此时已排除点火系统故障，那么故障很可能来自供油系统，需检查油箱内是否无油，油泵是否烧损，空滤、油滤、油管是否堵塞，喷油嘴是否堵塞，如堵塞需疏通清洗。供油系统最易损坏的是油泵，因为油泵装在油箱内，靠燃油对其进行降温。而有些司机开车习惯不好，非要等到油表灯亮才去加油，这时油箱内的油所剩无几，油泵失去了降温介质，容易因高温而烧坏[2]。

4.冷车或热车启动困难

发动机冷态时启动困难，或启动热车后熄火，再启动困难。

该故障现象产生的原因比较复杂，主要有进气系统漏气，混合气浓度不正常（过稀会引起冷车不启动，过浓会引起热车不启动），高压火花弱，发动机缺缸，点火正时错乱，怠速阀故障等。但原因再多，离不开油路、气路、电路这三条线，只要按照电、油、气的顺序依次仔细排查，排除故障并不困难。

（二）发动机动力不足，加速不良

发动机在车辆行驶过程中动力下降，踩下油门踏板，车辆加不起速。该故障现象主要发生在有一定使用年限的车辆上，主要有三方面原因：一是点火系统性能变差高压火弱；二是进气系统，供油系统的气路，油路脏污堵塞；三是发动机磨损漏气，油塞环卡滞，机油品质变差等机械原因。按照电路―气路―油路的顺序排查，或更换点火系统元件，清洗气路、油路、积碳等，一般可以改善发动机的动力性能。

（三）排烟异常和异响

1.排烟异常

冒黑烟主要是因进气系统堵塞或机械磨损，如气缸磨损，气门积碳，活塞环卡滞等原因导致混合气过浓或燃料燃烧不完全而造成的。冒蓝烟和白烟是因为机油量过多，气门油封损坏而导致机油窜入气缸内燃烧或气缸盖密封垫烧蚀导致冷却液进入气缸内蒸发而造成的。

该故障出现后一般需对发动机进行大修来排除故障，而发动机经大修后其动力性能，燃油消耗率等指标必然变差，所以对该类故障应以预防为主，主要是保证发动机的常规保养做好做全，尽量减少发动机的机械磨损和元器件的老化，保持发动机良好的工作性能。

2.异响是因配合件之间配合松动、松旷造成零件之间碰撞或配合过紧造成零件之间摩擦而产生的声音，发动机的异响主要来自两个方面：

（1）液压挺柱异响。

主要原因是选用机油粘度太低，机油加的过多或过少，机油压力过低或机油内杂质过多。一般在更换合格机油后即可排除；

（2）发动机前端轮系皮带及齿带处异响。

此处异响主要因磨损引起，如水泵轴承损坏，V型带松动，发电机不转，正时齿带与护罩干涉等，只要合理调整皮带或齿带张紧度或及时更换皮带、轴承，即可排除故障。

三、结语：

汽车发动机有很多故障类型，每种故障的产生原因不同，一种故障有很多表现形式，也有可能由多种原因造成。因此汽车维修工人要熟练掌握发动机的工作原理、各种故障类型以及故障诊断方法等，才能在工作实践中准确的处理发动机中出现的故障问题。

参考文献：

[1]张艳菊，刘文涛. 论电控发动机常见故障的诊断与排除[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报，2016，04：15-17+22.

旋转机械故障诊断篇6

[摘要]本文介绍了齿轮的几种典型故障的特征及诊断方法。在齿轮故障诊断过程中，应用振动诊断方法可以解决齿轮的绝大部分问题。[关键词]齿轮故障；故障诊断；振动作者简介：赵晓玲（1964-），女，南通职业大学高级讲师，主要研究方向：机械设计与制造。1引言随着科学技术的不断进步，机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。齿轮由于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点，是改变转速和传递动力的最常用的传动部件，是机械设备的一个重要组成部分，也是易于故障发生的一个部件，其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。在机械设备运转过程中，齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量，这个过程将产生一定形式的机械振动。而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态（或信号）发生变化。因此，在齿轮传动系统的振动信号中，蕴涵有它的健康状态（故障与无故障）信息，监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。2影响齿轮产生振动的因素在齿轮的传动啮合过程中，影响齿轮产生振动的原因很多，有大周期的误差也有小周期的误差。产生大周期振动的因素主要是齿轮加工过程中的运动偏心和几何偏心以及安装中的对中不良；产生小周期振动的因素主要有齿轮加工中的主轴回转误差，啮合刚度的变化，齿轮啮入、啮出冲击，以及在运行过程中产生的断齿、齿根疲劳裂纹、齿面磨损、点蚀剥落、严重胶合等等。其中啮合刚度的周期性变化是齿轮系统振动的重要激振源之一。它的周期性变化主要由以下两个原因所致：一是随着啮合点位置的变化，参加啮合的单一齿轮的刚度发生了变化；二是参加啮合的齿数在变化。如图1所示，在啮合开始时(A点)，主动轮齿1在齿根处啮合，弹性变形较小；被动齿轮2在齿顶处啮合，弹性变形大，而在啮合终止时(D点)，情况则相反。设齿副I的啮合刚度为k1，齿副П的啮合刚度为k2，则总的啮合刚度为k=k1 k2。由图1可以看出总的啮合刚度随着从单啮合区到双啮合区而作周期性的变化。图1直齿轮啮合刚度变化图当齿轮存在大周期故障时，如运动偏心和几何偏心，则仿真出来的齿轮啮合振动信号的频谱图形如图2所示。由图中可以知道，随着齿轮大周期误差幅值的增大，谐波分量的幅值也会线性增大。而以啮合频率为中心以旋转频率为间隔的边带频率是由于信号调制产生的，即高频的齿轮啮合频率受到齿轮的旋转频率的调制，且随着大周期误差的增大而增大。图2齿轮偏心时的频谱图当齿轮存在诸如点蚀剥落等小周期误差时，则仿真出来的齿轮啮合振动信号的频谱图形如图3所示。齿轮在运转过程中存在小周期误差时齿轮的运转速度大小会有所变化，当小周期误差大时这种现象会更加严重。根据频率调制理论可知，齿轮的运转振动信号的频谱图会形成啮合频率及其高次谐波以及分布在它们周围的以旋转频率为间隔的边带成分，它们的振幅随故障的恶化而加大。图3齿轮点蚀剥落故障时的频谱图3齿轮故障诊断的方法在各种齿轮故障诊断方法中，以振动检测为基础的齿轮故障诊断方法具有测量简便、实时性强等优点，通过测量齿轮运行过程中所产生的振动信号，作为故障诊断的重要信息来源，是一种理想的齿轮传动状态的在线运行监测工具。振动检测和故障诊断的关键是怎样从复杂的振动信号中提取和分离与齿轮故障特征有关的微弱信息。目前研究和应用的振动检测与故障诊断的方法可以分为以下几类：3.1时域法在状态监测和故障诊断的过程中，我们常常会直接利用振动时域信号进行分析并给出结果，这是最简单且最直接的方法，特别是当信号中明显含有简谐成分、周期成分或瞬时脉冲成分时更为有效。当然这种方法要求分析人员具有比较丰富的实际经验。振动时域波形是一条时间历程的波动曲线。根据测量所用传感器类型的不同，曲线的幅值可代表位移、速度或加速度。进行波形分析时，主要采用如下特征量，也称示性指标：（1）振动幅值，振动幅值包括峰值、有效值（均方根值）和平均幅值，其中峰值又分为零峰值和峰-峰值。（2）振动周期与频率，不同的故障源通常会产生不同频率的机械振动，因此频率分析在故障诊断中占有十分重要的地位。（3）相位，在实际应用中，相位主要用于比较不同振动运动之间的关系，或确定一个部件相对于另一个部件的振动状况。通常不同振源产生的振动具有不同相位。（4）其它指标为了有效描述复杂的振动，在实际应用中也经常使用一些示性指标如：偏度、峭度，有时还需要利用一些无量纲示性指标来完成诊断或进行趋势分析，如：峰态因数、波形因数、脉冲因数、峰值因数、裕度因数等无量纲示性指标。它们的诊断能力由大到小依次为：峰态因数----裕度因数----脉冲因数----峰值因数-----波形因数。3.2频域法频谱分析是在频域中对原信号分布情况的描述，通常能够提供比时域波形更加直观的特征信息。因此频谱〔包括功率谱和幅值谱等）被广泛用作为故障诊断的依据。频谱可以通过傅里叶变换的方式获取。值得一提的是，机器振动频谱中，有些振动分量虽然较大，但不随时间而变化，对机器的正常运行也不会构成什么威胁。相反有一些幅值较小，但增长很快的频率分量却往往预示着故障的产生和发展，应该引起足够的重视。3.3倒频谱分析齿轮振动的频谱通常主要表现为啮合频率及谐波的边带，这种边带的产生是齿轮轴的转频调制齿轮轴的啮合频率而产生。在正常运转情况下，它们保持不变。齿轮出现故障时，边带的数目和幅值发生变化。如上所述，轮齿发生裂纹时，故障齿轮每转都会产生一次局部调制，由于齿轮箱结构复杂，多种调制现象可能同时存在，每种调制现象都会产生不同系列的等间隔周期频谱。因为它们与调制波源相关，这些边带包含丰富故障诊断信息。根据利用FFT进行时-频域转换的概念，可以将频谱分析结果再次利用FFT技术转换到一个新的分析域中。这样就形成了所谓的倒频谱分析。倒频谱具有检测和分离频谱中周期性成分的能力，会使原来谱图上成族的边频谱线简化为倒频谱上的单根谱线，从而使频谱中的复杂周期成分变得清晰易辨，以利于故障诊断。这种方法的缺点是倒谱的幅值大小对裂纹长度的发展不敏感，不易进行故障定位。3.4包络分析包络分析就是提取载附在高频信号上的低频信号，从时域上看，为取时域波形的包络轨迹。像具有齿轮、轴承等零部件的旋转机械故障诊断常常用到包络分析。当旋转机械的轴承零部件有点蚀、剥落等损伤类故障时，伴随设备运转这些故障会产生周期性脉冲冲击力，激起设备的各阶固有振动。选择冲击激起的高频固有振动为研究对象，通过滤波将其从信号中分离出来，然后通过包络检波，提取出载附在其上的与周期脉冲冲击力对应的包络信号，从其强度和频次就可以判断零件损伤的程度和部位。这种技术称为包络解调，也称为早期故障探测法，它是判断设备零件损伤类故障的一种有效的手段。3.5小波分析方法小波变换作为一种新的数学理论和方法，己在不少领域得到了广泛的应用。在振动信号分析中，小波变换属于一种多分辨率的时频分析方法，具有很多优点，为非平稳信号的分析提供了一个有价值的工具。实际应用中常使用简单方便的二进离散小波变换。从多分辨率分析的角度上看，小波分解相当于一个带通滤波器和一个低通滤波器，每次分解总是把原信号分解成两个子信号，分别称为逼近信号和细节信号，每个部分还要经过一次隔点重采样。如此分解N次即可得到第N层（尺度N上）的小波分解结果。小波变换常以下面3种方法用于齿轮箱运行状态和故障诊断分析：（1）小波包能量谱进行监测；（2）边带识别；（3）奇异点的模极大值及过零点检测。随着小波分析技术的发展及计算机容量和运算能力的飞速发展，最近人们开始对连续小波变换应用于故障诊断分析。连续小波变换能为基小波的 选择提供很大方便，当己知需检成分的特征时，就可以选取成构造与之对应的基小波，作连续小波变换来揭示这些成分的分布和大小。小波变换虽然是一种很好的信号分析工具，但它仍然存在下面两个问题：（1）小波变换分析的结果不如傅立叶变换那样直观明了，需要分析人员具有一定的小波分析理论基础进行判断，不宜于使用计算机对结果进行自动分析和处理。（2）小波变换的核函数不是唯一确定的，需要根据工程应用中的实际进行选择。4齿轮故障诊断技术的展望十几年来，随着科研人员的不断努力探索，我国故障诊断技术有了突飞猛进的发展，新技术、新方法层出不穷。展望今后齿轮故障诊断技术发展方向。有如下几点看法:（1）传统的频谱分析技术将日趋完善。（2）专家系统、神经网络、小波分析等新技术将从实验室研究阶段，逐步走向实际应用阶段。（3）目前，齿轮故障诊断技术多集中于采用振动监测手段，可以预见，在今后几年里，铁谱技术、油样光谱技术及声发射技术将会在齿轮故障诊断中占有一席之地。（4）随着企业管理的现代化综合计算机图形技术、计算机仿真技术、传感技术、显示技术等多种科学技术的虚拟现实与现代通讯技术的国际互联网络、局域网络、调制解调器等相结合，实现远程诊断，将是今后机械故障诊断的发展方向。参考文献[1]丁康,朱小勇,陈亚华.齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略.振动与冲击,20__,20.[2]李润方,王建军编著.齿轮系统动力学.科学出版社,1997.[3]明廷涛,张永祥.齿轮裂纹故障仿真计算与诊断.机械设计与制造,20__,8.[4]齿轮手册编写组.齿轮手册(上).北京:机械工业出版社,1990.[5]徐敏,黄昭毅等编著.设备故障诊断手册.西安交通大学出版社,1998.[6]孙振明.齿轮振动信号分析方法的研究[D].徐州:中国矿业大学,20__.7.[7]郑大平.振动信号分析技术在机械故障诊断中的应用[J].燃气涡轮试验与研究,1990,3(2):27-39.

旋转机械故障诊断篇7

[关键词]知识 机械故障诊断 专家系统

中图分类号：TH22.5 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）10-0277-01

一、电动机故障诊断专家系统

电动机故障诊断专家系统（FaultDiagnosisEXpertSystemofMotor，简称FDEsM）是本文研究的机械设备故障智能诊断系统的一个子系统之一，主要利用基于知识的专家系统智能诊断技术进行大型电动机故障的诊断。

1.FDESM的系统结构

FDESM的总体结构如1所示，由人机接口、知识库和知识库管理系统、数据库和数据库管理系统、控制部分、推理机、解释系统等几个部分组成。为了清晰、使用方便，运行灵活、节省时间，本系统采用窗口驱动系统来实现总体控制策略和运行结构，是一个完整而封闭的系统。

2.FDESM的知识库系统

在知识获取的过程中，一方面到各个企业中进行实地考察，了解关于大型电动机使用及其故障现象和故障诊断经验，获取直接知识；另一方面从有关电动机故障诊断文献中获取间接知识。

知识库的组织对推理结果有很大的影响，特别是当知识库的规模庞大时，如果组织不好就会产生“组合爆炸”现象，使得推理效率迅速下降。其次，推理过程中如果对知识从头到尾地搜索，也缺乏针对性，因为某一故障可能仅涉及其中的一部分知识。因此知识库需要较好的组织，使其既便于维护，又不至于使推理下降。

二、FDESM的推理机制

解决了知识的获取及知识表示的有关问题，就可以把问题领域中的知识表示出来，并以一定的形式存储到计算机中，形成知识库。但是，正如一个人只有知识而没有运用知识求解问题的能力仍然算不上“聪明”一样，对一个智能系统来说，不但应使它具有问题的知识，还应该使它具有运用知识求解问题的能力。运用知识的过程是一个思维过程，即推理过程。根据推理的方向分为正向推理、反向推理及正向一反向混合推理。

反向推理又称为目标驱动控制策略或自顶向下推理、目标推理、后件推理等。它是首先提出某个假设，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据能找到，说明原假设是正确的；若无论如何都找不到所需要的证据，则说明原假设不成立，此时需要另作新的假设。因此，要求提出的假设要尽量符合实际，否则就要多次提出假设，影响求解的效率。

三、FDESM运行实例

通过对感应电动机故障诊断的实例运行和测试，结果表明：该系统运行正常、实用方便，达到了预想结果，从而验证了本系统的准确性和可靠性。

如某一感应电动机发生了故障，并表现出下列现象：

（l）转速达不到要求速度，加速度小；

（2）电流变动；

（3）起动时有不正常声音。

运行诊断系统，选择对应的现象集，则诊断出故障原因为：

（1）超负载、电压不够、转子或风扇同固定部分有摩擦；

（2）绕组、滑环、电刷器械与转子电路中有接触不良；

（3）断相或电压过低，过负载也有可能。

解决故障对策为：

（l）检查负载和电压，以及气隙、风扇部分；

（2）检查焊接处、绕组与滑环间、电刷器械、接线螺栓松动问题；

（3）检查电压与负载。

总之，利用基于知识的专家系统在大型电动机故障诊断技术中应用的研究，建立了故障诊断系统，本系统具有对大型电动机故障进行综合诊断的功能。该系统知识库具有高度模块化的特点，这对知识库的维护、扩充及删改带来了极大的方便，知识库的这种树状层次结构便于知识库的管理，可以减少一些不相容的规则。本系统采用可视化界面窗口来实现总体控制策略和运行结构，通过实例可以看出系统具有清晰、无二义性，运行灵活、诊断快速等特点，具有一定的可靠性。

参考文献

[1]赵冲冲.网络技术在旋转机械状态监测与故障诊断中的应用田].西北工业大学硕士学位论文，2001，3

[2]马建仓，林其敖，葛文杰.机械故障诊断学科现状及发展团.机械科学与技术，1994，50（2）：85～ 90

[3]张承福.神经网络系统闭.力学进展，一958，18（2）：145一160

旋转机械故障诊断篇8

关键词：振动监测系统 振动测量 故障分析

中图分类号：TH165 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）05（c）-0060-02

在现代化生产中，机械设备的故障诊断技术越来越收到重视，如果某台设备出现故障而未能及时发现和排除，其结果不仅会导致设备本身损坏，甚至可能造成机毁人亡的严重后果。在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能继续运行，往往会殃及全厂生产设备的运行而造成巨大的经济损失。对核电厂来说，运用故障诊断技术，及时发现设备故障尽早切换至备用进行维修，是减少事故发生、减小经济损失、避免危害的有效手段。

振动，是设备运行状态的一项重要评价指标。振动的大小直接决定了设备能否继续进行连续的生产运行。在机械工业和其他工业部门存在着难以数计的有害振动问题，这些问题正在招致巨大的损失或者隐藏着可怕的祸根，以振动工程的理论、技术和方法来研究与解决这些问题，是当务之急。[1]

1 核电厂振动研究

电厂运行中的设备和结构普遍存在机械振动，如汽轮机、发电机、风机、水泵等旋转机械的振动，轴承座、汽缸、发电机定子、凝汽器等固定结构的振动，汽、水管道及热交换器的振动，甚至厂房、混凝土基础、横纵梁等土建结构的振动。对核电厂重要设备进行振动振动测量与分析，进行预防性诊断，能有效防止振动突发事故的发生，最大化的降低经济损失，消除安全隐患。2005年，某核电厂曾利用高频振动频谱的监测，发现某核二级泵齿轮箱小齿轮的的早期磨损，根据发现的问题，进行及时的处理后预防了严重磨损事故的发生。

1.1 CSI2130在核电的应用

核电厂旋转机械振动测量与分析广泛使用机械状态分析仪CSI2130进行数据采集，应用配套管理软件“AMS Machinery Manager Client”进行数据库管理与振动分析。由爱默生制造的CSI2130，可用于低频振动监测，也可用于高频振动分析，并且具有Peakvue分析的专利技术，Peakvue着眼于分析由于轴承金属冲击、刮擦以及研摩等原因造成的压力波形，适用于监测从超低速旋转机械到高速旋转机械的轴承故障。

1.2 CSI2130振动测量与分析原理

1.2.1 数据采集和分析

数据采集是设备状态监测与故障诊断的重要而基础的环节，所采集数据的质量直接影响后续信号分析的精度和结果。测试过程中传感器将反映被测试对象特性的物理量（加速度等），检出并转换为电量，然后传输给中间变换装置；中间变换装置对接收到的电信号用硬件电路进行分析处理或经A/D变换后用软件进行计算，再将处理结果以电信号或数字信号的方式传输给显示记录装置；最后由显示记录装置将测量结果显示出来，提供给观察者或其他自动控制装置。

CSI2130机械状态分析仪采用压电式加速度传感器，将振动信号转换为电压信号。分析方法中除常用的时域分析、频域分析、幅值分析外，还具备独特的PEAKVUE峰值分析法和CSI低速技术，用于监测轴承故障。

1.3 核电振动分析实例

某核电厂安装调试期间，振动问题主要集中在安装不到位以及制造安装工艺不合理。比如早期发现问题的安全厂用水泵，轴承端盖螺栓不紧；主送风风机1DVC003ZV地脚不平衡；以及后期很难处理的低压安注泵、安喷泵都是由于安装上的问题，导致振动超标。

1.3.1 CSI2130常规频谱分析实例

某核电厂PX泵房安全厂用水泵1SEC004PO首次试运行，联轴器下泵推力轴承处泵体上振动偏大达3.8 mm/s，超出了验收值2.8 mm/s。振动频谱如图1所示。

泵转速为745 r/min，根据振动频谱图可以清晰的看到，振动值1X倍频分量很小，说明不存在质量不平衡；频谱图上看2X倍频分量没有，加上1X倍频分量较小，说明不存在转子不对中。超出的振动主要集中在三倍频处，且有较小的高频谐波，符合松动的频谱特征。SEC泵为立式核级泵，根据电机以及泵的振动数据特征可以排除地脚松动。鉴于振动故障紧发生在联轴器下发的轴承处，因此诊断为泵驱动端轴承安装故障。后经检查此处轴承端盖螺栓力矩不满足安装要求，处理后此处振动降为1.5 mm/s。

1.3.2 PEAKVUE峰值分析实例

Peakvue着眼于分析由于轴承金属冲击、刮擦以及研摩等原因造成的压力波形，适用于监测从超低速旋转机械到高速旋转机械的轴承故障。不同于检波分析法，峰值分析法不需要低通滤波器，在低速分析中，峰值分析比检波分析更有效。

某核电厂1#机组余热排出泵为核二级卧式泵，额定流量910 m3/h，扬程77 m，最小流量120 m3/h，振动限值2.8 mm/s；其配套电机额定转速1500 rpm，额定功率355 kW，振动限值1.8 mm/s。电机非驱动端轴承NU 324 ECML/C3，电机驱动端轴承6326 MA/C3 S0。

电机空载试验时，振动速度值为0.3 mm/s。但进行peakvue检测时，发现驱动端轴承数据存在异常，peakvue频谱如图2所示。测量结果中，peakvue值集中在2 g・s与3 g・s之间，有效值为2.8 g・s，峰值为8.3 g・s，高于此项的监测经验值3 g・s。图2频谱图中，出现几个频率段的尖峰能量，这表明电机运行过程中轴承处存在冲击。

电机连泵带载再次进行测量，发现电机驱动端轴承监测数据peakvue值存在的异常进一步扩大，振动能量集中在5 g・s到10 g・s之间，有效值为8.1 g・s，峰值为22 g・s，高于此项的监测限值3 g・s。尽管带载后10到1 kHz频率范围内的振动总量仅为0.7 mm/s，但peakvue值的数据超大，必须成为另外一项考虑的问题。为了进一步确定问题所在，在现场进行了高频段振动速度的测量，发现存在4KHz左右的高频振动，计算高频后振动速度总值达到2.0 mm/s。查看带载后peakvue频谱图（图3），可以很明显的看到尖峰能量频率与轴承内圈故障频率（BSF）重合。

根据现场转机特征以及peakvue特征分析，以下情况造成造成轴承故障频率出现：

（1）频谱图中的高频振动，是轴承早期故障的高频能量；

（2）余热排除泵电机为新机启动，油脂存在污染等质量问题，油脂不足等。

为改善轴承运行状态，更换了油脂，再次启动，peakvue值降为1.2 g.s，轴承状态分析数据处于可接受的范围之内。鉴于以上分析，将此泵列入重点关注的范围，密切关注轴承peakvue值的发展趋势。

2 结语

核电厂安装调试期间，广泛应用完善的振动测量与分析系统CSI2130，发现并成功解决了振动问题。运用peakvue技术分析了各转机设备的轴承状态，发现设备的早期故障隐患，掌握设备故障的发展趋势，用以保证厂内的转机设备处于安全、可控的运行状态。

参考文献