机械故障诊断(大型回转机械)

机械故障诊断PPT
XXX XX班
2012XXXXXX
1、前言 2、大型回转机械故障诊断技术的现状 3、全息诊断是回转机械诊断的必然趋势 4、总结 5、结束语
1、前言
• 随着现代化大工业的迅猛发展，石化、电力、航空、冶金、能 源和工程机械等行业中广泛应用的各类大型回转机械如离心压缩机、 汽轮发电机、风机、水轮机和燃气轮机，日益向大型化、高速化、 自动化、长周期连续运行方向发展。上述各类回转机械的正常运行， 不仅能为国家创造巨大的物质财富，而且还产生了巨大的社会效益。 由于设备质量缺陷、维护不当以及运行操作失误引起的各类故 障都会影响到回转机械的稳定运行，威胁到生产的安全，甚至会造 成设备停机、流程中断，造成严重的经济损失。据统计，1992-1993 年，国内17套尿素装置故障停车共计549次，停车957天，相当于3套 尿素装置的_生产能力放空一年，最多的一套装置共停车67次，共 计1天，直接经济损失数亿元。1995年酒泉钢铁公司的发电机组由 于多次强行启动，造成转子弯曲过大而报废，给酒缸和嘉峪关市造 成了近亿元的经济损失。因此研制和开发先迚的大型回转机械状态 监测和故障诊断系统，对于确保这些关键设备的安全、高效、长周 期运行，避免巨大的经济损失和灾难性事故的发生，具有重大的经 济价值。

大型回转机械振动信号分析的目的是提取出转子运行信息，有效的信 号处理和运行信息提取是完成转子状态监测和故障诊断的关键。目前，振 动信号处理方法很多，如倒频谱分析、双谱分析、主分量自回归谱分析、 Wigner分布、ANC技术。但是，对于大型回转机械振动信号处理和故障 诊断来说，目前，主要利用FFT谱分析对转子振动信号进行处理，提取转 子运行状态变化和转子故障信息，实现大型回转机械的故障诊断和运行状 态监测，FFT谱是最有效和直观的分析方法。与FFT谱相结合的时域分析方 法有轴心轨迹、时域波形分析和用于大型回转机械启停信号分析的瀑布图、 Bode图、Nyquist图。为了更好地提取转子运行信息，基于FFT谱分析， R.B．Randall，提出了谱的趋势分析；如何正确而全面地提取转子振动 信息是当前转子振动信号处理和分析的关键问题。 转子运行状态监测和振动信息提取是为转子故障诊断作准备，转子振 动信息是转子故障诊断的依据。然而，仅仅靠转子振动信息是不可能完成 转子故障诊断的，必须将实测振动信息与转子典型故障在振动信息中的反 映相联系。也就是说。首先必须通过理论分析和实验研究掌握转子典型故 障的振动特征。在这方面，国内外学者己经进行了大量的研究，这些研究 成果也已成功地应用于实际转子故障诊断中。但主要是利用FFT谱分析和 轴心软迹来反映这些典型故障的振动特征，振动特征以谱峰的变化和存在 来表示，与前述用FFT谱分析提取转子实际振动信息有同样的不足之处， 因此，不可能全面地反映出转子典型故障的振动特征。许多转子故障在频 谱图上具有相同的特征，不对中与转子表面横向裂纹都引起二倍频振动分 量的出现，矢量不平衡与质量不平衡都通过一倍频反映出来：油膜涡动、 喘振、旋转脱离都引起转子亚同步振动等等。因此，要有效地区别转子故 障必须研究新的转子振动特征提取方法和表示方式，按照新的特征提取方 法从理论上和应用上进一步深入研究转子典型故障的振动特征。

20世纪70年代以来，电子技术和信号处理技术的迅猛发展，转子-轴承系 统动力特性研究的不断深入，有力地促进了大型回转机械状态监测和故障诊 断技术的发展，使大型回转机械状态监测和故障诊断技术水平不断提高。 大型回转机械状态振动监测和故障诊断技术主要包括转子振动监测系统 开发、振动信号处理和分析技术、转子故障诊断技术等。 回转机械状态监测分为离线定期监测和在线监测两种方式。离线定期监 测首先用磁带记录仪或数据采集器对转子振动信号进行收集。然后送入频谱 分析仪如 CF940，SD375等进行分析。在线监测是不断地对机组各测点的振 动信号进行记录、监测，一旦机组发生故障，可以得到机组当时的振动信号。 国外非常注重大型回转机械状态监测和故障诊断设备的开发，无论是用于离 线监测和在线监测都有比较成熟的产品供选用。国内一些大型企业引进了一 些大型回转机械状态监测仪器，开阔了大家的眼界，促进了国内大型回转机 械状态监测和故障诊断技术的开展。国内一些科研机构和高等学校利用价格 低而又灵活的个人计算机开发了一些转子监测和诊断系统。哈尔滨工业大学 开发的“微机对机组振动监测和故障诊断系统MMMD一1”，西安交通大学 与镇海石化总厂联合开发的“大型旋转机械计算状态监测及故障诊断系统” 等，这些系统具有很高的性能价格比，与我国企业的实际情况紧密结合，有 利于在我国推广，并已取得了良好的效果。以个人计算机为基础开发大型回 转机械监测系统，这几年在国际上也受到了重视。

大型回转机械状态监测与故障诊断技术是一门应用技术，提高大型回转机械 故障诊断的准确性，不仅仅是要提高监测诊断的方法、速度、范围，还要充分借鉴 已出现的故障的识别、判断和解决问题的经验，也就是说一个很重要的工作是对现 场大型回转机械故障实例的收集和分析。大型回转机械振动产生原因非常复杂，并 不是所有故障都可以像不平衡或裂纹等建立力学模型进行分析研究，就是不对中这 一转子振动的主要影响因素和典型故障也难建立起一个令人满意的力学模型，有些 转子振动现象机理也不很清楚，更不要说建立力学模型进行分析研究，要诊断这一 类转子故障只有靠对现场实例的收集、归纳、整理，得到有益的结论，作为以后发 生类似故障和同类回转机械类似故障的借鉴，从而提高故障诊断的效率和准确率。 在大型回转机械故障实例收集、整理方面人们已经进行了不少的努力，但仍然需要 进一步深入和积累。要很好地完成大型回转机械的故障诊断，就必须对转子系统本 身的固有振动特性有充分的研究，将实测振动信息与转子的固有振动特性相结合。 近几年来，人们也认识到两者联系对大型回转机械准确的故障诊断的重要性，并开 始了这一方面的研究，M.S.Hundal认为是今后十年内机械故障诊断的主要研究方 向。目前，就如何利用和表达转子系统本身的固有特性来为转子故障诊断服务还待 于进一步探索。 先进的状态监测和故障诊断技术可以实现故障的早期识别，避免恶性事故的 发生，实现设备的预制维修，为企业创造可观的经济效益。近二十年来，国内外学 者对大型回转机械振动诊断技术进行了大量的研究，许多研究成果已经应用于生产 实际，取得了可喜的效果。但当前大型回转机械监测与故障诊断技术的核心问题仍 然是如何全面地掌握机组运行信息，寻找更加有效和直观的转子振动信息提取方法 和表达方式。通过理论分析和不断积累实际运行状态监测和故障诊断经验相结合。 全面而透彻地了解大型回转机械的振动，达到区别各种转子典型故障以及确定故障 发生的位置、程度等，进一步提高大型回转机械故障诊断的准确性。

诊断信息的质量是影响诊断精度的一个重要因素。因此 必须从信息的获取、传输、转换、存贮和识别各个环节入 手以提高其质量。一方面，必须有效地去除噪声干扰；另 一方面，通过诊断信息的集成、融合及分解来提高诊断信 息的质量。后者可以在空间和时间域进行，在时间域，完 善的诊断信息应包含历次大修的记录(以年记)，本次大修 以来的趋势分析(以月记)，当前信息(以秒记)、瞬态信息 (以毫秒记)和起停车信息。从空间看，完整的诊断信息应 包含机组上各测点，各轴承截面的横向和轴向振动信息。 在获得回转机械振动的全方位测试信息后，必须针对 振动信息的特点提出有效的分析手段，从时间和空间两个 方面对上述信息进行集成、融合和分解，最大程度地揭示 各个传感器闾的内在联系。 在空间域，传统的谱分析方法在转子监测和诊断中一 直起着重要作用，但存在严重不足。首先，传统的谱分析 方法使振动信号的幅值和相位相互分离，而相位信息往往 被忽略。其次，传统的谱分析方法不能给出一个支承截面 中转子在垂直和水平两方向振动之间的相互关系，而孤立 地分析某一方向振动，并不能了解转子振动的全貌。

因此，必须提出有效的振动信息的全息化处理方法， 揭示各振动自由度间的内在联系，而全息谱技术是多 传感器信息融合在回转机械监测和诊断中的体现，它 将各个轴承截面上的传感器所提供的信息加以融合， 在FFT算法的基础上，通过一定的校正方法，精确求 得按自由方式(非等转角间隔整周期)采集的振动信号 的幅值，频率，相位值，然后将转子截面水平和垂直 方向振动信号的幅值、频率、相位信息进行集成，用 合成的Байду номын сангаас系列椭圆来刻划不同频率分量下转子的振动 行为。它巧妙地构造了多支承转子系统的单一截面和 整机振动分析方法，体现了诊断信息的全面利用，综 合分析的思想。 全息谱技术相对于FFT谱而言，由于揭示了回转 机械各振动自由度间的内在联系，因而在回转机械状 态监测和故障诊断领域取得了令人瞩目的成就。但还 存在着诸多不足，需要从振动信息的全息化分析、提 纯和智能识别等角度，进一步拓展和完善。
4、总结
总之，大型回转机械故障诊断技术的应用，越来 越多地受到国内外各界人士的主意，从多方面给工 厂企业带来巨大经济效益，它在电力能源、交通、 石油化工、核电、军工生产及空间技术中占有极其 重要的地位。全息诊断技术主要针对回转机械诊断 实际，围绕振动信息的全息化分析、诊断特征的全 息化提取及诊断知识的全息化自动获取展开，它是 大型回转机械故障诊断的必然趋势，必要受到愈来 愈广泛的应用。