旋转机械设备简易诊断方法
旋转机械的状态监测及故障诊断
同步振动:工作频率=激振频率。 强迫振动:对线性系统,在周期激振下的稳态响应 一般采用滚动轴承
2)系统分类——以临界转速分类
⑵ 柔性转子系统--工作转速在一阶临界转速以上的 系统
判别依据:一般工作频率>100Hz的机械系统属于柔性转 子系统。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
4)旋转机械的转速检测
齿式轮盘测速 转速测量一般是在轴的测量圆周上设置多个凹槽
或凸键标己或者在轴上安装一个齿轮盘使每转产生多 个脉冲。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
5)轴向位移检测
测量转子的轴 向位移时,测量面 应该与轴是一个整 体,这个测量面以 探头中心线为中心。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
6)轴心轨迹测试
轴心轨迹非常直观地显示了转子在轴承中的旋转 和振动情况,是故障诊断中常用的非常重要的特征信 息。
1 旋转机械的状态特征参数与测试
正向进动(轴转向与轴心轨迹 转向一致)----例如:转子不 平衡、不对中、油膜失稳产生 的亚同步涡动、内摩擦激发的 涡动等均为正向进动。绝大多 数为正向进动。
振动特点:振动频率(自激振动)<工作频率,并与一阶 横向自振频率有关。
自激振动:振动过程中,由于系统内部不断有能量输入而 产生的共振现象,在设备诊断中又称为亚同步振动。
一般采用滑动轴承。
两种系统振动特点比较
激振原因
频率与工作 频率的关系
强迫振动(刚性系统)
由于外部激振力 或激振位移引起的
振动频率与工作频率同步
1 旋转机械的状态特征参数与测试
3)旋转机械振动相位检测
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断主要是通过观察和分析机械运行过程中
的异常现象来判断故障原因。
以下是一些常见的旋转机械
故障诊断方法:
1. 震动分析:通过测量机械运行时的振动幅值和频率,分
析振动的特点和变化趋势,判断故障位置和类型。
常见的
故障类型包括不平衡、轴承损坏和轴承松动等。
2. 温度监测:通过测量机械的各个部件的温度,判断是否
存在过热的情况。
过高的温度可能是由于摩擦、润滑不良
或散热不良等原因引起的故障。
3. 声音分析:通过对机械工作过程中产生的声音进行分析,判断是否存在异响或噪音。
噪音可以是由于轴承损坏、齿
轮磨损或螺栓松动等引起的。
4. 润滑油分析:通过对机械润滑油的化学成分和物理性质
进行分析,判断是否存在金属粉末、水分或杂质等异常。
这些异常可能是由于零件磨损或润滑油质量不佳引起的故障。
5. 可视检查:通过对机械各个部件的外观进行检查,观察
是否存在磨损、裂纹或松动等现象。
这可以帮助诊断轴承、齿轮和联接件等部件的故障。
以上是常见的旋转机械故障诊断方法,诊断时可以结合多
种方法综合分析,准确判断和定位故障原因,以便及时进
行修复或更换有问题的部件。
旋转机械故障基本机理与诊断技术
图 陀螺力矩的影响
这一力矩与成正比,相当于弹性力矩。在正进动 (0< </2)的情况下,它使转轴的变形减小, 因而提高了转轴的弹性刚度,即提高了转子的临界 角速度。在反进动( /2 < <)的情况下, 这力矩使转轴的变形增大,从而降低了转轴的刚度, 即降低了转子的临界角速度。故陀螺力矩对转于临 界转速的影响是正进动时,它提高了临界转速;反 进动时,它降低了临界转速。
量信息的基础上,基于机器的故障机理,从中提取 故障特征,进行周密的分析。例如,对于汽轮机、 压缩机等流体旋转机械的异常振动和噪声,其振动 信号从幅值域、频率域和时间域为诊断机器故障提 供了重要的信息,然而它只是机器故障信息的一部 分;而流体机械的负荷变化,以及介质的温度、压 力和流量等,对机器的运行状态有重要的影响,往 往是造成机器发生异常振动和运行失稳的重要因素。
(c)当= n时,A,是共振情况,实际上由于 存在阻尼,振幅A不是无穷大而是较大的有限值, 转轴的振动仍然非常剧烈,以致有可能断裂。 n 称为转轴的“临界角速度”;与其对应的每分钟的 转数则称为“临界转速”,以nc表示 ,即
因
故
研究不平衡响应时如果考虑外阻力的作用, 则复变量式变为
其特解为
Z=|A |ej(t+)
一、概述
旋转机械的种类繁多,有发电机、汽轮机、 离心式压缩机、水泵、通风机以及电动机等,这 类机械的主要功能都是由旋转动作完成的,统称 为机器。旋转机械故障是指机器的功能失常,即 其动态性能劣化,不符合技术要求。例如,机器 运行失稳,机器发生异常振动和噪声,机器的工 作转速、输出功率发生变化,以及介质的温度、 压力、流量异常等。机器发生故障的原因不同, 所产生的信息也不一样,根据机器特有的信息, 可以对机器故障进行诊断。但是,机器发生故障 的原因往往不是单一的因素,特别是对于机械系 统中的旋转机械故障,往往是多种故障因素的耦 合结果,所以对旋转机械进行故障诊断,必须进 行全面的综合分析研究。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械广泛应用于各种工业领域,如风力发电、航空航天、交通运输等。
然而,由于长时间运行和复杂的工作环境,旋转机械经常会出现各种故障,如轴承磨损、齿轮断裂等。
这些故障不仅影响设备的正常运行,还可能导致严重的安全事故。
因此,对旋转机械进行故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将介绍旋转机械故障诊断与预测的方法及其应用研究。
二、旋转机械故障诊断与预测方法1. 基于振动信号分析的方法振动信号分析是旋转机械故障诊断与预测的常用方法。
通过传感器采集设备的振动信号,对信号进行时域、频域和时频域分析,可以提取出设备运行状态的特征信息。
当特征信息超过设定的阈值时,即可判断设备存在故障。
此外,还可以通过对比历史数据,预测设备未来可能出现的故障。
2. 基于声音信号分析的方法声音信号分析是另一种有效的故障诊断与预测方法。
通过采集设备的声波信号,对信号进行频谱分析和声强分析,可以判断设备的运行状态和故障类型。
该方法具有非接触式、实时性强的优点,适用于对复杂工作环境下的设备进行故障诊断。
3. 基于数据驱动的智能诊断方法随着人工智能技术的发展,基于数据驱动的智能诊断方法在旋转机械故障诊断与预测中得到了广泛应用。
该方法通过收集设备的运行数据,利用机器学习、深度学习等算法对数据进行训练和建模,实现对设备运行状态的监测和故障预测。
该方法具有准确度高、适应性强、可扩展性强的优点。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在风力发电领域的应用风力发电是旋转机械的重要应用领域之一。
通过采用振动信号分析和声音信号分析等方法,可以对风力发电机组的齿轮箱、轴承等关键部件进行实时监测和故障诊断。
同时,采用基于数据驱动的智能诊断方法,可以实现对风力发电机组运行状态的预测和优化,提高设备的可靠性和效率。
2. 在航空航天领域的应用航空航天领域对设备的可靠性和安全性要求极高。
采用基于振动信号分析和声音信号分析等方法,可以对航空发动机、螺旋桨等旋转机械进行实时监测和故障诊断。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一摘要:本文重点研究了旋转机械的故障诊断与预测方法,详细分析了现有的技术手段、优缺点及其在实践中的应用。
文章通过探讨各种诊断和预测方法的原理、算法、应用场景以及在实际工业环境中的效果,旨在为旋转机械的维护与检修提供更加高效、可靠的解决方案。
一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的一部分,其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。
因此,对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将详细介绍旋转机械故障诊断与预测的背景、意义及研究现状。
二、旋转机械故障诊断与预测的基本原理及方法1. 传统诊断方法传统诊断方法主要包括人工听诊、视觉检查、振动检测等。
这些方法主要依赖于专家的经验和知识,通过观察和检测设备的异常现象进行故障判断。
然而,这些方法存在主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等缺点。
2. 现代诊断与预测方法(1)基于信号处理的诊断方法:通过采集设备的振动、声音等信号,利用信号处理技术对信号进行分析和处理,提取出故障特征,从而判断设备的运行状态。
(2)基于人工智能的诊断与预测方法:包括神经网络、支持向量机、深度学习等。
这些方法能够通过对大量数据进行学习和分析,建立设备的故障模型和预测模型,实现设备的智能诊断和预测。
三、各种诊断与预测方法的优缺点分析1. 传统诊断方法的优点在于简单易行,对于经验丰富的专家来说,能够快速定位故障。
然而,其缺点也较为明显,如主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等。
2. 现代诊断与预测方法的优点在于能够处理大量数据,提高诊断和预测的准确性,同时减少人为因素的干扰。
然而,这些方法也存在计算复杂、对数据质量要求较高等问题。
四、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在制造业的应用:通过采用智能诊断和预测技术,实现对生产线上旋转机械设备的实时监测和故障预警,提高生产效率和设备运行安全性。
2. 在能源领域的应用:在风力发电、水力发电等能源领域,通过采用振动检测和信号处理技术,实现对风力发电机组、水轮机等设备的故障诊断和预测,保障能源供应的稳定性和安全性。
旋转机械故障诊断技术及处理方法
推力盘
耸起,刮伤,裂纹
围带、拉筋 断裂,摩擦
靠背轮
连接不良,磨损,断裂
冷却风扇 弯曲,断裂,裂纹,摩擦,不合适间隙,腐蚀,积垢,共振
造成发电机产生热不平衡的原因是由于转子上某些零件产生不对称热变形和转子热弯 曲。产生不对称热变形的零件主要是端部零件,特别是端部线包,由于线包受热膨胀在径向 发生不对称位移,破坏了转子的质量平衡。热弯曲的原因主要是由制造和材质方面的缺陷所 引起,另一方面是运行方面的原因引起的。 b.汽轮机转子的热不平衡
(3) 大修时进行过可能破坏转子质量平衡的技术操作:如拆装或更换叶轮、叶片等。 1.2 靠背轮和转子找中心不正 a.靠背轮的影响
⑴ 靠背轮平面瓢偏,当拧紧靠背轮螺丝后,转子将产生静变形(即挠度),在轴颈上会 呈现较大的晃摆,在旋转状态处,静变形将产生旋转的强迫振动。
⑵ 靠背轮连接螺栓有紧力差别,其产生的后果将会像瓢偏一样。 ⑶ 两个靠背轮止口或连接螺栓节圆不同心,当拧紧靠背螺丝后,两个转子会产生偏心, 这种偏心在旋转状态下直接产生激振力,而且以力偶形式作用在两个相邻的轴承上。 靠背轮本身及连接缺陷所造成振动的特点是:振动的主要分量与转速相符,但包含有一 定的非基波分量,因此在激起普通强迫振动的同时,可能还会激起高次谐波和分谐波共振。 b.转子找中心的影响 通常所指的转子找中心,实际上是找轴承中心,即通过调整轴承座的标高和左右位置, 使冷态下两靠背轮圆周和平面的偏差力求最小,使轴系在给定的支撑数目下,能连成一条连 续的自然垂弧曲线。对于刚性或半绕度性靠背轮,由于它有对中的止口配合部分或配合螺栓 部分,所以即使中心略有不正,即轴承座定位略有不当,当拧紧螺丝后,转子将会自动同心, 因而它并不直接产生振动的激振力,但由于轴承座相对位置的变动将会引起下列后果: ⑴ 使轴瓦载荷分配不合理,载荷过大者会使轴瓦温度升高,过小者易使转子失稳,发 生轴瓦自激振动。 ⑵ 破坏了已经调整好的动静间隙,可能会引起静摩擦或汽流激振。
旋转机械检测诊断流程图
振动分析
比较历史振动数据,以识别长期趋势和变化。
ABCD
振动分析
分析振动的频率、幅值和相位,以确定异常的原 因和位置。
振动分析
根据振动分析结果,制定相应的维修和调整计划。
油液分析
油液分析
采集旋转机械的润滑油样本,进行油 液分析。
油液分析
检测油液的粘度、酸碱度、金属颗粒 等参数,以评估润滑系统和机械部件 的磨损情况。
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展,智能化检测诊断技术在旋转机 械领域的应用将更加广泛。
详细描述
通过集成传感器、大数据和机器学习 算法,实现对旋转机械的实时监测和 故障预测,提高设备运行效率和安全 性。
在线监测与远程诊断技术应用
总结词
在线监测和远程诊断技术将进一步提高旋转机械的运维效率 和可靠性。
神经网络诊断法
总结词
利用神经网络的自学习、自组织和适应性等 特点,对旋转机械的故障进行智能诊断。
详细描述
神经网络诊断法是一种新兴的故障诊断方法 。它通过训练神经网络对大量的故障样本进 行学习,使其具备对旋转机械故障进行智能 诊断的能力。这种方法能够自动提取故障特 征,进行分类和识别,提高诊断的准确性和 可靠性。同时,神经网络还具有较好的泛化 能力,能够处理复杂的、非线性的故障情况
专家系统诊断法
总结词
利用专家知识和经验构建诊断系统,通 过推理和判断,对旋转机械故障进行诊 断。
VS
详细描述
专家系统诊断法是一种基于人工智能的故 障诊断方法。它通过收集和整理专家在旋 转机械领域的经验和知识,构建一个庞大 的知识库,并利用推理引擎进行故障诊断 。这种方法能够提供更加准确和快速的诊 断结果,尤其适用于复杂和不确定的故障 情况。
旋转机械碰摩故障诊断案例分析综
旋转机械碰摩故障诊断案例分析综近年来,随着工业化的快速发展,旋转机械在各个领域中扮演着重要的角色。
然而,由于长时间的运转和各种外界因素的干扰,旋转机械碰摩故障时有发生。
因此,对于旋转机械碰摩故障的诊断和分析显得尤为重要。
本文将通过几个实际案例,来探讨旋转机械碰摩故障的诊断与分析方法。
案例一:轴承碰摩故障在某工厂的生产线上,一台旋转机械突然出现了异响和振动的问题。
经过初步观察,发现该机械的轴承存在异常现象。
为了进一步分析问题的根源,工程师们使用了振动分析仪器进行了测试。
测试结果显示,该机械的振动频率超过了正常范围,且振动的主要频率为轴承的固有频率。
基于此,工程师们初步判断该机械的问题可能是由于轴承碰摩引起的。
为了确认诊断结果,工程师们进行了更加详细的检查。
他们拆卸了该机械的轴承,并对其进行了仔细观察。
结果显示,轴承表面出现了明显的磨损和划痕。
通过进一步的分析,工程师们发现,该机械在运行过程中,轴承润滑油的供给存在问题,导致轴承摩擦增大,最终引发了碰摩故障。
案例二:齿轮碰摩故障在另一家工厂的生产线上,一台旋转机械的齿轮出现了异常噪音。
工程师们利用红外热像仪对该机械进行了检测。
结果显示,齿轮的温度异常升高,表明存在摩擦和碰摩的问题。
为了进一步确定问题的原因,工程师们拆卸了该机械的齿轮,并进行了详细的观察。
他们发现,齿轮表面存在明显的磨损和齿面断裂现象。
通过与其他部件的对比,工程师们发现该机械的齿轮硬度不足,无法承受正常的工作负荷,从而导致了碰摩故障的发生。
综合分析与讨论通过以上两个案例的分析,我们可以得出一些共同的结论。
首先,振动和噪音是旋转机械碰摩故障的常见表现。
通过振动分析仪器和红外热像仪等先进工具的应用,可以有效地检测和诊断碰摩故障。
其次,对于旋转机械的碰摩故障,常见的原因包括润滑不良、材料问题、设计缺陷等。
因此,在日常维护和保养过程中,应加强对润滑系统的检查和维护,并确保材料的质量和齿轮的设计符合要求。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的重要设备,其稳定运行对生产效率和产品质量具有重大影响。
然而,由于操作环境复杂、维护不当或设备老化等因素,旋转机械常会出现各种故障。
这些故障如不及时发现和处理,可能会对生产造成巨大损失。
因此,对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将重点研究旋转机械的故障诊断与预测方法,以及其在工程实践中的应用。
二、旋转机械故障诊断与预测方法(一)基于信号处理的诊断与预测方法1. 信号采集:通过传感器技术,实时采集旋转机械的振动、声音、温度等信号。
2. 信号处理:利用信号处理技术,如频谱分析、小波变换等,对采集的信号进行预处理和特征提取。
3. 故障诊断与预测:根据处理后的信号特征,结合专家系统或模式识别技术,实现故障的诊断与预测。
(二)基于机器学习的诊断与预测方法1. 数据预处理:对历史故障数据进行清洗、标注和整理,构建故障数据集。
2. 模型训练:采用机器学习算法,如支持向量机、神经网络等,对故障数据集进行训练,建立故障诊断与预测模型。
3. 模型应用:将训练好的模型应用于实际场景中,实现旋转机械的故障诊断与预测。
(三)基于深度学习的诊断与预测方法深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式,可以自动提取数据的深层特征。
在旋转机械的故障诊断与预测中,深度学习模型可以更好地处理复杂、非线性的故障数据。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究(一)在设备维护中的应用通过实时监测和诊断旋转机械的故障,可以及时发现潜在的问题并采取相应的维护措施,从而避免设备停机或损坏。
这不仅可以提高设备的运行效率,还可以延长设备的使用寿命。
(二)在生产管理中的应用通过对旋转机械的故障进行预测和预警,可以提前制定生产计划和调整生产安排,避免因设备故障而导致的生产延误和资源浪费。
这有助于提高生产效率和产品质量。
旋转机械故障相关诊断技术范文
旋转机械故障相关诊断技术范文一、引言:旋转机械在工业生产中占据着重要的地位,如电机、风机、水泵等。
这些机械设备的正常运行对于工业生产中的连续性和效率有着至关重要的影响。
然而,由于长期的使用和运转,旋转机械往往会出现各种故障,影响其正常运行。
因此,对旋转机械的故障进行及时准确的诊断非常重要。
本文将介绍几种常用的旋转机械故障诊断技术,包括振动分析、红外热成像、声音诊断、油液分析等。
这些技术可以通过检测旋转机械的振动、温度、声音、油液等参数来检测故障,准确判断故障的原因和程度,为维修和保养提供科学依据。
二、振动分析:振动分析是一种常用的旋转机械故障诊断方法。
通过检测旋转机械的振动信号,分析其频谱和特征,可以判断出故障的类型和位置。
常见的故障类型包括轴承故障、不平衡、偏心、齿轮故障等。
振动分析的基本原理是利用传感器检测旋转机械产生的振动信号,然后通过信号处理和频谱分析来得到故障特征。
常用的振动传感器包括加速度传感器和速度传感器。
振动分析一般分为时域分析和频域分析两种方法。
时域分析是通过对振动信号的波形进行分析,来判断故障的类型。
常见的时域分析方法有峰值幅值分析、包络分析等。
频域分析是通过将振动信号转换为频谱信号,来判断故障的位置。
常见的频域分析方法有傅里叶变换、功率谱分析等。
三、红外热成像:红外热成像是一种通过检测物体表面的红外辐射来获取其温度分布的技术。
在旋转机械故障诊断中,可以利用红外热成像仪来检测机械的温度分布,从而判断是否存在异常热点,进而确定故障的位置和严重程度。
在旋转机械中,故障常常伴随着局部摩擦、磨损或电流异常等现象,这些异常会导致机械产生异常的热量。
通过红外热成像仪可以直观地观察到这些热点,从而准确诊断故障。
在使用红外热成像仪进行故障诊断时,需要注意机械运行时的环境温度对诊断的影响,以及机械表面的反射率等因素的影响。
四、声音诊断:声音诊断是一种通过检测机械产生的声音信号来诊断故障的技术。
旋转机械故障相关诊断技术模版
旋转机械故障相关诊断技术模版一、引言1.1 背景旋转机械在工业生产和日常生活中广泛应用,但由于长期运行和使用,机械故障是不可避免的。
机械故障不仅会导致设备停机和生产损失,还可能造成人员伤亡和环境污染。
因此,准确和及时的故障诊断对于维护设备运行和生产安全至关重要。
1.2 目的本文旨在介绍一种旋转机械故障的相关诊断技术模版,以帮助工程师和技术人员识别和解决旋转机械故障。
二、常见的旋转机械故障2.1 轴承故障轴承故障是最常见的旋转机械故障之一,包括轴承损坏、磨损、松动和过热等。
轴承故障会导致机器运行不稳定、噪音增加和能耗增加。
2.2 齿轮故障齿轮故障包括齿轮磨损、齿轮脱齿和齿轮啮合不良等。
齿轮故障会导致机器转动不平稳、噪音增加和传动效率下降。
2.3 皮带故障皮带故障包括皮带松动、皮带磨损和皮带断裂等。
皮带故障会导致传动不稳定、能耗增加和设备停机。
2.4 电机故障电机故障包括电机停止运行、电机过载和电机线圈短路等。
电机故障会导致设备停机、能耗增加和电机损坏。
三、旋转机械故障诊断技术模版3.1 确定故障类型根据机器的工作状态和异常现象,确定故障类型。
可以根据维护记录、设备说明书和现场观察等方法进行分析和判断。
3.2 进行基本检查对旋转机械进行基本检查,包括检查外观、检查润滑情况、检查传动系统和检查电机等。
通过基本检查,可以发现一些明显的故障和异常现象。
3.3 使用传统故障诊断技术传统故障诊断技术包括振动分析、温度检测和噪声检测等。
通过对机器振动频谱、温度分布和噪声谱进行分析,可以确定故障的具体位置和原因。
3.4 使用先进故障诊断技术先进故障诊断技术包括红外成像、声发射检测和电机诊断等。
通过红外成像,可以检测机械的热量分布,从而确定故障的位置和程度。
通过声发射检测,可以检测机械的声波信号,从而判断机械是否存在故障。
通过电机诊断,可以检测电机的电流、电压和功率等参数,从而判断电机是否存在故障。
3.5 进行故障分析通过对机器的故障现象、故障原因和故障根源进行分析,确定故障的具体原因和解决方案。
旋转机械设备简易诊断方法
旋转机械设备简易诊断方法一、旋转机械运转产生的振动机械振动中包含着从低频到高频各种频率成分的振动,旋转机械运转时产生的振动也是同样的。
轴系异常(包括转子部件)所产生的振动频率特征如下:二、对象设备的选择从效率和效果方面来看,将工厂内所有设备都作为简易诊断对象是不可取的。
从技术方面看,有可以诊断的设备也有不可诊断的设备。
因此选择对象设备时必须充分探讨,选择标准如下:1)与生产直接有关的设备2)虽然是附属设备,但故障引起的破坏性大的设备3)由于故障,有再次损坏可能性的设备4)维修成本高的设备三、检测周期为使机械设备的异常在初期阶段就能被发现,必须对设备进行定期检测,检测周期的长短要视异常程度大小而定。
异常严重的必须缩短检测周期。
这一点非常重要,但是,不看必要性,过分缩短检测周期是不经济的。
决定检测周期时必须注意:·设备过去的异常履历和发生异常的周期·设备的劣化速度对过去有异常履历的设备,检测周期应为发生周期的1/10以下。
而象磨损故障这一类劣化是慢慢进行的设备,检测周期即使长一点也是足够的。
但是对于高速旋转体,故障一旦产生立即会导致故障的设备,希望每天检测或在线监测。
以下是各类设备的标准检测周期(是一个基本周期),如检测数据变化加剧或达到判定基准的注意区域时,必须缩短检测周期。
一般情况下,轴承劣化初期,劣化是慢慢进展的,这时如不作适当处置,劣化就会激烈进展,因此,对轴承来说,检测周期应比其它设备或部件短,尽可能每天检测较放心。
另外,检测周期不应固定不变。
如果,检测值同判定基准对照处在很正常状态时,则周期可固定不变,但当进入注意区域时,检测周期应缩短,这一点很重要。
四、检测诊断点:检测点最好是在轴承壳体部位,应选择探头与机械接触良好。
刚性高的部位作为测点,测低频振动时,三个方向都测(轴向、水平、垂直),一般轴向和水平向都在轴心同高度测。
要求在三个方向测是因为各种故障引起的振动发生在不同的方向上。
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断旋转机械故障指的是各种旋转设备在使用中出现的故障,例如电机、风扇、泵等。
为了确保机械设备的正常运转,需要及时检修旋转机械故障。
本文介绍了旋转机械故障的基本知识和常见故障处理方法。
旋转机械故障的基本知识旋转机械故障包括机械故障和电气故障两种。
机械故障主要指机械部分的损坏,例如轴承损坏、磨损、过热等;电气故障主要指电路部分的故障,例如电机烧毁、线路短路等。
为了保障机械设备的安全运行,需要及时检查机械设备中存在的故障并进行有效的处理。
常见的旋转机械故障1. 轴承故障轴承故障是旋转机械故障中最常见的一种故障。
轴承损坏的原因有很多,例如使用时间过长、润滑脂不足、使用温度过高等。
轴承受到过大的负荷或不正确的安装方式也会导致轴承故障。
轴承故障通常会导致机械设备的振动、噪音和温度升高等现象。
轴承故障的处理方法一般包括更换轴承、加强润滑等。
在更换轴承时,需要选择与原轴承参数相同的新轴承,并且必须正确安装、调整轴承预紧力和润滑方式。
2. 汽蚀汽蚀是液体在高速旋转设备内形成的气蚀现象。
汽蚀会导致机械设备的泵体、叶轮、轴承等部件受到损坏。
汽蚀的主要原因是设计不合理、液位过低、磨损等。
汽蚀的处理方法一般包括更换设备、改善设计、加大进口直管长度等。
在更换设备时,需要选择与原设备相同参数的新设备,并且必须正确安装。
3. 电气故障电气故障主要包括电机烧蚀、电路短路、线路老化等。
电气故障通常会造成设备的停止运转,需要及时检查机械设备中电气部分的故障。
电气故障的处理方法一般包括更换电机、修复电路等。
在更换电机时,需要选择与原电机参数相同的新电机,并且必须正确安装并接好电源。
检修旋转机械设备的步骤1. 确定故障部位在进行旋转机械设备的检修时,需要先确定故障部位。
通过观察、听到故障声音和故障所引起的振动等现象,可以初步判断故障部位。
2. 检查机械设备检查机械设备包括拆卸、清洁机械部件和更换损坏部件等。
在拆卸时,需要根据机械设备的结构图和工作原理,按照规范的步骤拆卸。
旋转机械系统动力学及故障诊断
旋转机械系统动力学及故障诊断引言旋转机械在现代工业生产中扮演着重要的角色,涵盖了许多领域,包括能源、交通、制造等。
然而,由于长期运行和频繁的工作条件,旋转机械系统可能会面临动力学问题和潜在的故障。
因此,理解旋转机械系统的动力学行为以及如何进行故障诊断变得至关重要。
旋转机械系统动力学旋转机械系统的动力学研究是理解其运行行为的基础。
动力学主要研究系统在给定载荷和运行条件下的运动和行为。
旋转机械系统的动力学包括自由振动和受迫振动两种类型。
自由振动是指旋转机械系统在没有外部激励的情况下的振动行为。
自由振动的频率和振幅由系统的质量、刚度和阻尼特性决定。
在自由振动中,系统会以特定的固有频率进行振动,这可以通过数学模型进行预测和计算。
受迫振动则是指旋转机械系统受到外部激励而发生的振动。
外部激励可以来自多个方面,包括不平衡质量、轴向力、径向力等。
受迫振动的频率由外部激励频率决定,并且可能会引起系统共振,导致严重的机械故障。
旋转机械系统的故障诊断故障诊断是指通过对旋转机械系统动力学行为的分析和监测,来判断是否存在故障并识别其类型和位置。
故障诊断可以通过多种方法来实现,包括振动分析、声音分析、温度监测等。
振动分析是最常用的故障诊断方法之一。
通过对旋转机械系统振动信号的采集和分析,可以识别出许多常见的故障类型,如不平衡、轴承故障、齿轮故障等。
振动分析可以通过频谱分析、包络分析等技术来获得故障特征,并与预先建立的故障数据库进行比对,从而确定故障位置和类型。
声音分析是另一种有效的故障诊断方法。
通过对旋转机械系统产生的声音信号进行采集和分析,可以判断是否存在异常噪音,并确定其来源。
例如,轴承故障通常会伴随着明显的噪音变化,这可以通过声音分析来检测和诊断。
除了振动和声音分析外,温度监测也是一种常用的故障诊断方法。
旋转机械系统在工作时会产生热量,因此监测系统不同部位的温度变化可以帮助发现故障。
例如,轴承过热可能是轴承故障的指示,而传动系统异常温度升高可能与齿轮故障有关。
旋转机械故障诊断设计
齿轮故障表现为齿面磨损、断齿和齿合不良等。诊断方法包括声音检测、振动分析和润滑油检查等, 以确定齿轮的损伤程度和类型。
案例三:转子不平衡故障诊断
总结词
转子不平衡是旋转机械中常见的故障之 一,可能导致设备振动增大和轴承损伤 。
VS
详细描述
转子不平衡表现为设备振动增大,特别是 在低速时。诊断方法包括振动分析和频谱 分析等,以确定转子的不平衡程度和位置 。
旋转机械故障诊断设计
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目录
• 旋转机械故障诊断概述 • 旋转机械故障诊断方法 • 旋转机械故障诊断系统设计 • 旋转机械故障诊断案例分析 • 旋转机械故障预防与维护策略 • 未来展望与研究方向
01
旋转机械故障诊断概述
旋转机械的定义与重要性
旋转机械定义
旋转机械是指通过旋转运动来完 成工作任务的机械设备,如电机 、泵、风机、压缩机等。
详细描述
逻辑分析诊断法是利用人工智能和专家系统等技术,建立旋转机械的故障诊断模型。该 模型可以根据机器的历史数据、运行状态以及专家经验等信息,进行逻辑推理和判断, 以确定故障的原因和位置。逻辑分析诊断法具有较高的智能化程度和准确性,是未来旋
转机械故障诊断的重要发展方向之一。
03
旋转机械故障诊断系统设计
数据记录与分析
记录设备的运行数据和故障信息, 对数据进行深入分析,找出故障原 因和规律,为预防性维护提供依据 。
快速响应与处理
建立快速响应机制,一旦发生故障 ,立即组织人员进行检查和维修, 缩短停机时间,减少损失。
06
未来展望与研究方向
人工智能与机器学习在旋转机械故障诊断中的应用
深度学习
利用深度学习算法对大量数据进行学习,自动提取故障特征,提 高故障诊断准确率。
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究旋转机械在工业生产中起着至关重要的作用,然而在运行过程中会出现各种各样的故障,给生产和运营带来了很大的困扰。
旋转机械故障诊断与预测方法的研究对于提高机械设备的可靠性、减少故障停机时间以及降低维护成本具有重要意义。
本文将从故障诊断与预测方法的研究、应用案例以及发展趋势等方面展开讨论。
1. 传统的故障诊断方法传统的故障诊断方法主要依靠经验、观察以及简单的检测手段,例如听声音、观察振动等。
这些方法往往无法及时准确地发现故障,容易导致机械设备在故障状态下继续运行,增加了后续维修的难度和成本。
2. 基于振动信号分析的故障诊断方法随着科学技术的不断进步,基于振动信号分析的故障诊断方法逐渐成为了研究的热点。
这种方法通过对机械设备振动信号的采集和分析,识别出其中蕴藏的故障信息,进而实现故障的早期诊断和预测。
3. 基于机器学习的故障预测方法机器学习技术的发展为旋转机械故障预测提供了新的思路和方法。
通过对机器设备运行数据的采集和分析,建立机器学习模型,可以实现对机械设备未来故障发生的预测,提前制定维护计划,降低维护成本。
2. 工业泵的故障预测工业泵是工业生产中常见的旋转机械设备,其故障会严重影响生产效率。
利用基于机器学习的故障预测方法,可以通过监测泵的运行数据,建立泵的健康模型,实现对泵故障的提前预测,避免因突发故障而导致的生产中断。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的发展趋势1. 多传感器融合技术将多种传感器融合在一起,可以获得更加全面和准确的机械设备运行数据,为故障的诊断与预测提供更可靠的依据。
2. 数据驱动的故障诊断技术利用大数据分析和人工智能技术,可以挖掘出数据中潜藏的故障特征,实现对机械设备故障的更加精准的诊断与预测。
3. 在线监测与远程诊断利用互联网和物联网技术,可以实现对机械设备的在线监测和远程诊断,为故障的及时发现和处理提供便利。
旋转机械故障诊断与预测方法的研究与应用将对工业生产的安全和稳定起着至关重要的作用。
机械故障诊断技术4_旋转机械故障诊断
机械故障诊断技术4_旋转机械故障诊断随着机械制造业的不断发展,机械故障的诊断技术也越来越重要。
特别是对于旋转机械故障的诊断技术,更是需要不断探索和研究,因为这种机械往往出现的故障比较复杂。
在这篇文章中,我们将介绍旋转机械故障诊断的方法和技术,希望能够为读者们的工作提供一些参考。
旋转机械故障的分类和诊断旋转机械故障的种类有很多,比如传动轴承故障、机械紧固件松动、机械部件磨损等。
因此,我们需要对这些故障进行分类,以便更好地进行诊断。
传动轴承故障传动轴承故障是旋转机械故障中比较普遍的一种,主要表现为轴承过热、振动和噪声等,可能导致轴承损坏或者整个机械系统瘫痪。
传动轴承故障的诊断方法主要有以下几种:1.直接观察:通过观察轴承在运转时发生的异常行为,如温度升高、振动、噪音等,来判断轴承是否正常。
2.聆听声音:通过听轴承的声音,来判断轴承是否存在异常。
如果轴承发出一些不寻常的声音,比如咔嚓声或者咬合声,那么很有可能是轴承出现了问题。
3.振动分析:通过采用振动分析仪等设备,对轴承的振动进行监测和分析,找出轴承可能存在的问题。
机械紧固件松动机械紧固件松动是旋转机械故障中比较常见的一种,主要表现为噪声、振动和杂乱的机器运转。
如果机械紧固件发生松动,可能会导致机器的其他部分出现问题,同时也增加了机器的能耗。
对于机械紧固件松动故障的诊断方法可以采用以下几种:1.直接观察:通过观察机械紧固件的紧固情况,来判断是否松动或者脱落。
2.震动分析:通过震动分析仪等设备,对机械运转时的振动进行监测和分析,找到可能存在松动的机械紧固件。
机械部件磨损机械部件磨损是旋转机械故障中比较常见的一种,主要表现为噪声和振动等,可能导致机械部件寿命减少。
对于机械部件磨损故障的诊断方法可以采用以下几种:1.直接观察:通过观察机械部件的磨损情况,如磨损程度和磨损位置,来判断机械部件是否需要更换。
2.震动分析:通过震动分析仪等设备,对机械运转时的振动进行监测和分析,找到可能存在磨损的机械部件。
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
旋转机械是现代工业生产中常用的一种类型的机械设备,其具有结构简单、工作效率高等特点。
然而,在实际使用过程中,旋转机械故障率较高,且故障可能对生产造成重大影响。
为了防止机械故障的发生,提高设备的可靠性和使用寿命,需要对旋转机械进行故障诊断与预测。
1. 振动分析法:通过振动传感器采集旋转机械的振动数据,借助计算机分析振动信号的频率、幅值等参数,识别故障类型和故障位置。
常用于诊断轴承故障、不平衡、松动等问题。
2. 信号处理法:通过采集旋转机械的电信号(如电流、电压)进行分析,利用计算机进行信号处理,获得电信号的各个参数(如频率、幅值、相位等),从而判断机械是否存在故障。
常用于诊断电机故障、电缆连接故障等。
3. 温度分析法:通过测量旋转机械各个部位的温度变化情况,分析温度变化的规律和机理,诊断机械是否存在故障。
常用于诊断电机绕组、轴承局部加热等问题。
在实际应用中,多种分析方法可以结合使用,以更全面地诊断和预测旋转机械故障。
例如,振动分析法和温度分析法可以结合使用,对轴承故障进行诊断;信号处理法和声学分析法可以结合使用,对电机故障进行诊断。
旋转机械故障诊断与预测方法在工业生产中得到广泛应用。
通过对机械故障进行及时诊断和预测,可以减少设备的停机时间,提高设备的可靠性和安全性,降低生产成本,增强竞争力。
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旋转机械设备简易诊断方法一、旋转机械运转产生的振动机械振动中包含着从低频到高频各种频率成分的振动,旋转机械运转时产生的振动也是同样的。
轴系异常(包括转子部件)所产生的振动频率特征如下:二、对象设备的选择从效率和效果方面来看,将工厂内所有设备都作为简易诊断对象是不可取的。
从技术方面看,有可以诊断的设备也有不可诊断的设备。
因此选择对象设备时必须充分探讨,选择标准如下:1)与生产直接有关的设备2)虽然是附属设备,但故障引起的破坏性大的设备3)由于故障,有再次损坏可能性的设备4)维修成本高的设备三、检测周期为使机械设备的异常在初期阶段就能被发现,必须对设备进行定期检测,检测周期的长短要视异常程度大小而定。
异常严重的必须缩短检测周期。
这一点非常重要,但是,不看必要性,过分缩短检测周期是不经济的。
决定检测周期时必须注意:·设备过去的异常履历和发生异常的周期·设备的劣化速度对过去有异常履历的设备,检测周期应为发生周期的1/10以下。
而象磨损故障这一类劣化是慢慢进行的设备,检测周期即使长一点也是足够的。
但是对于高速旋转体,故障一旦产生立即会导致故障的设备,希望每天检测或在线监测。
以下是各类设备的标准检测周期(是一个基本周期),如检测数据变化加剧或达到判定基准的注意区域时,必须缩短检测周期。
一般情况下,轴承劣化初期,劣化是慢慢进展的,这时如不作适当处置,劣化就会激烈进展,因此,对轴承来说,检测周期应比其它设备或部件短,尽可能每天检测较放心。
另外,检测周期不应固定不变。
如果,检测值同判定基准对照处在很正常状态时,则周期可固定不变,但当进入注意区域时,检测周期应缩短,这一点很重要。
四、检测诊断点:检测点最好是在轴承壳体部位,应选择探头与机械接触良好。
刚性高的部位作为测点,测低频振动时,三个方向都测(轴向、水平、垂直),一般轴向和水平向都在轴心同高度测。
要求在三个方向测是因为各种故障引起的振动发生在不同的方向上。
例如,不平衡一般是水平方向振动出现异常,不对中是轴向,松动是上下方向。
但测高频振动时,只要选择最容易测的一个方向即可(一般是垂直方向),这是因为滚动轴承上产生的振动是全方位各方向传递的。
测量点选择大多数情况从效率方面考虑,并结合设备结构的特点,目的要最容易测到所产生的劣化现象。
测点选好,检测的方向也限定了。
确定测点后,每次在同一点检测这一点非常重要,因对高频振动而言,检测点位置差数mm。
振动显示值可相差6倍,另外,检测面状态影响很大,必须除去检测点的油漆和油污,选尽可能平滑的面作为测点(冲孔作标记号不好,接触不好)。
五、简易诊断原理如果滚动轴承内圈、外圈或滚动体有损伤,那么,在滚动中,各部件相互接触时会发生机械冲击,从而产生冲击脉冲,随着损伤程度的不同,冲击脉冲值也不同。
以振动方式取得的冲击脉冲如图(1)所示的那种高频衰减振动波形,因此,轴承损伤可根据这种振动加速度来诊断(振幅越大,说明损伤越严重)。
(一)用图2(a)所示的冲击波形峰值(p)或用图2(b)所示的冲击波形绝对值处理后的平均值(A)都能诊断异常,基本上是一致的。
一般情况下,考虑到显示值的稳定性,用平均值进行诊断。
但转速低时(300rpm以下)平均值变动小、正常、异常难以判断。
因此,用峰值进行诊断较好。
(二)另外。
看峰值、平均值的大小关系(即P/A比值大小关系),也可以大致判断轴承异常。
如图3(a)所示,P/A值大时,轴承有损伤。
图3(b)所示,P/A值小时,往往是润滑不良或者有磨损异常。
六、判定标准判断旋转机械设备是否正常的标准一般有以下三种,对具体设备选用哪种判定标准,必须充分探讨。
(一)绝对判定基准同一部位的检测值与绝对判定基准比较,判定设备是良好/注意/不良状态。
绝对标准是经过大量振动试验,现场振动测试以及一定的理论研究而总结出来的标准。
(二)相对判定基准同一部位定期检测,将正常时的振动值作为初始值,看定期检测值是初始值的几倍,以此来判断设备状态。
一般振动值为原始基准2倍时,需加强监测,低频振动增大到原始基准4倍时需检修,高频增动增大到原始基值6倍时需检修。
(三)相互判定基准同种设备有多台时,可在同一条件(运转,基础)下检测,进行相互比较判断。
七、日本新日铁公司,从长期维修的数据中得到经验:(一)绝对判定基准当被诊断的设备设有本身的绝对判断基准时,先用如下的判断基准诊断注:1)如以上设备范围内此基准不适用时,可用相对判定基准或相互判定基准2)在轴承部位(V、H、A三向)各测三次振动值。
3)将每点所测的三次数据平均,求得M值,再判断设备状态。
根据高频振动诊断滚动轴承损伤的绝对判定基准。
目前有几个正在使用,这些绝对值判定基准都是根据以下事项制成的。
·异常时振动现象的理论考察(特征频率、公式等)·根据测试,搞清振动现象(波形图、频率图等)·检测数据的统计评价(多次检测取平均值)·国内外参考文献,振动标准的调查(参考图谱,参照标准等)(二)相对判定基准当绝对判定基准不适用时,可用下述方法求得判定基准值来判断设备有无异常。
1)相对判定基准值确定程序如下:·先确认对象设备是在正常状态·然后确定检测点·在同一测点上测25次以上(每次重新接触测定)·每个测点,从测定值计算平均值(Mg)和标准差(σ)·用下式,可求得达到注意状态的平均值(M C)以及达到危险状态的平均值(Md)。
注意域的平均值(Mc)=Mg+2σ危险域的平均值 (Md) =Mg+3σ但是,也有可能刚超过M C时,就到了危险状态,这样正常和危险就不明确了。
所以划出一个注意区域:检测值在Mc 以下时判为正常;在Mc 和Md 之间即为正常和危险不能确定的状态(不明状态或注意区域)。
2)利用上述基准进行设备诊断时,应注意以下几点:·在同一测点测三次,将三次平均值作为检测值和相对判定基准比较、判定。
·检测时在同一位置,按压力大小和方向都不变。
·求Mc和Md时,假定不明状态和危险状态时检测值分布的标准差同正常状态时是同样的(σ相同)·用Mc作注意状态基准,Md作为危险状态基准时:a.尽管设备处于正常状态,但判定为不明状态的概率仍有2.3%,判定为危险状态的概率仍有0.1%b.当对象设备处于不明状态时,(检测值等于Mc时)判定正常或不明状态的概率各为50%,判定为危险状态的概率为15.9%c.当检测值等于Md时,对象设备达到危险状态,这时,判定为正常状态的概率仍有15.9%。
为减少判断误差,应遵守各项注意事项进行检测,这些注意事项对任何一种检测值的分散性都减小的(用标准差的平方表示检测值的分散程度)。
特别是取三次读数的平均值作为检测值时,分散性就减小到1/3,误判概率就能降低。
·从正常状态的振动测定结果求得的Mc和Md这些标准,还有待于根据设备特征,过去的维修数据,今后的维修数据,实施维修的状况,再求得最佳的绝对判定基准。
(通过过去与现在的实际情况而定出)(三)相互判定基准同一规格各设备在同条件下,有多台运转时,在设备同一部位检测相互比较,由此掌握设备的异常程度。
注:适用于所有滚动轴承的绝对判定标准是不存在的。
因此,设备维护中绝对判定标准和相对判定标准都需要。
从两方面综合进行探讨。
(四)绝对判定基准一例:1)直线连接转速轴和轴径交修正轴一点2)从此点引纵线交A、B线上两点3)再引二横线交a、b二点,即为判定基准:a值以下:正常b值以上:危险例:转速600rpm,轴径70mm时,图中判定值是:正常 0.18以下危险 0.56以上八、简易诊断注意点(一)不同种类的滚动轴承有异常时往往产生高频振动和低频振动,因此诊断异常时要用速度档测低频振动,用加速度档检测高频振动,根据两者结果进行诊断很重要。
(二)检测点最好是轴承外壳部位,测振动速度时,水平、垂直、轴向三个方向都测,测振动加速度时,选三个方向中的任意一个。
(三)应尽可能两个标准(绝对判定基准、相对判定基准)都参考。
(四)滚动轴承如本身无异常,只是润滑不良,则振动电平(尤其是高频振动电平会增大)因此,只凭振动大这一点不能马上判断为异常。
首先要确认润滑状态。
缺油时,给油后再测(给油后数小时——数天后检测)。
九、劣化倾向管理表该表目的是记录和保存检测值,以便根据过去的检测记录来制定今后的维修计划,这类倾向管理表要制作得使用者容易管理。
下面事项必须记入,这样一旦中途换人或发生异常时要做精密诊断都是有用的。
1)工厂名称(设备号)2)设备名称3)主要设备规格(转速、输出功率、轴承型号等)4)简单的设备结构图5)检测参数6)检测位置、方向7)检测周期(大多数设备发生振动原因是不平衡,所以一般检测周期为一个月)8)判定基准9)初期值(正常值也行)10)测试备件11)检测值(时间、数值)12)维修实绩13)劣化倾向管理图表。