VRS8000旋转机械振动摆度监测与故障诊断专家分析系统
旋转机械(转子)故障诊断
旋转机械（转子）故障诊断摘要：旋转机械故障诊断技术在企业中的应用能够及早发现设备故障、防止生产线停工、避免重大事故。
本文首先展示了国内外转子故障诊断技术现状，回顾过往不平衡模拟实验通过对振动特征的分析研究总结了不平衡的振动特征。
而后再利用振动信号分析处理方法以及时一频分析技术，对转子系统的不平衡、不对中两个典型的故障诊断做了详细的介绍。
由于技术发展，以后的转子故障诊断将朝着自动化、智能化方向发展。
关键词：旋转机械；不平衡；不对中；故障诊断Vibration Faults in Rotor SystemAbstract: Application of the rotating machinery fault diagnosis technology in the enterprise can predicte equipment failure, prevent shutdown the production line , avoid major accidents. This paper shows the present situation of rotor fault diagnosis technology at home and abroad at first, retrospects the imbalance simulation experiment based on the analysis of the vibration characteristics of the study summarized the unbalanced vibration characteristics. Then,with the vibration signal analysis method and spectrum analysis technology, I will introduce imbalance and misalignment two typical fault diagnosis in detail. Due to the technical development, the rotor fault diagnosis will develop in automatic and intelligent direction.Keywords: Rotating Machinery; Imbalance;Misalignment ; Fault Diagnosis旋转机械是指依靠转子旋转运动进行工作的机器，在结构上必须具备最基本的转子、轴承等零部件。
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。
旋转机械的角位移测量及故障判断系统
旋转机械的角位移测量及故障判断系统随着工业机械的不断发展，旋转机械在各个领域中都扮演着至关重要的角色。
在这些机械中，角位移是一个极为重要的参数，因为它可以直接反映出机械的运动状态以及故障情况。
因此，为了保证旋转机械的正常运行和及时发现故障，设计旋转机械的角位移测量及故障判断系统显得尤为重要。
一、旋转机械的角位移测量原理在旋转机械中，角位移就是旋转角度，通常用弧度或角度来表示。
为了测量旋转机械的角位移，我们需要根据机械运动的特点来选择合适的测量方式。
常见的测量方式包括：1. 光电编码器测量法光电编码器是一种能够检测机械位移的传感器。
它由一个旋转的光圈和固定的光电传感器组成，光圈会随着机械的旋转而在光电传感器上产生相应的光信号。
通过对这些信号的处理，我们可以得到机械的角位移。
2. 磁性编码器测量法磁性编码器原理与光电编码器类似，只是它使用磁性信号来代替光信号。
磁性编码器有着更高的测量精度和更稳定的信号输出，但它的安装和使用要比光电编码器复杂。
3. 传感器测量法通过在旋转机械上粘贴或安装转角传感器，可以直接测量机械的角位移。
这种测量方式具有较高的可靠性和精度，但需要对传感器进行定期的校准和维护。
二、旋转机械的故障诊断原理不论是哪种测量方式，都能够对旋转机械的角位移进行实时监测。
如果机械出现故障或运行异常，我们可以通过对角位移的监测数据进行分析来进行诊断。
1. 故障诊断旋转机械的故障种类繁多，常见的有机械磨损、轴承损坏、电机故障等。
这些故障都会对机械的运动状态和角位移产生影响，因此对角位移的监测数据进行分析可以发现故障的产生及其类型。
2. 维修保养定期对旋转机械进行维修保养是保持机械正常运转的重要手段。
通过对角位移数据的分析，我们可以得到机械的运动状态，将这些数据和机械的维修保养记录进行比对，可以定期制定有效的维修保养计划。
三、旋转机械的角位移测量及故障判断系统的设计旋转机械的角位移测量及故障判断系统是一个综合性的系统。
机组状态监测与故障诊断系统在永泰抽水蓄能电站的应用
90 EPEM 2021.4发电运维Power Operation机组状态监测与故障诊断系统在永泰抽水蓄能电站的应用福建永泰闽投抽水蓄能有限公司 杨文平摘要：介绍基于VRS8000的机组状态监测与故障诊断系统，包括该系统的组成与各部分功能，详述了该系统在永泰抽水蓄能电站的应用，该系统对于机组实现自动化管理和预防性检修提供了技术依据。
关键词：永泰抽水蓄能电站；状态监测；故障诊断；预防性检修随着科学技术与水电事业的快速发展，抽水蓄能发电技术得到迅猛发展。
抽水蓄能电站在电力系统中具有削峰填谷、调频调相、启动迅速、运行灵活、可靠等特点，所承担的机组任务较多，在电力系统中所做出的贡献也越来越大[1]。
为增加机组正常运行和减少设备检修的时间，当前国内大中型水电站正朝向“无人值守”或“少人值守”，设备实现从“定期检修”到“预防性检修”的方向发展。
因此，在抽水蓄能电站建立一套能够实现机组的振动、摆度、压力脉动以及发电电动机空气间隙、局部放电等参数的监测与故障诊断系统，对电站的安全稳定运行和预防性检修是具有重要指导作用的。
1 系统组成永泰抽水蓄能电站机组的状态监测与故障诊断系统网络结构如图1所示，主要组成设备有传感器、数据采集单元、网络设备、服务器、系统软件等。
系统构成主要分为三层：现地层。
数据采集单元、数据采集保护单元等；电站层。
数据服务器、工程师站、网络设备等；集控层。
前端设备、监控平台、监控客户端、网络传输、监控中心等部分组成。
系统中4台机组各自配备了数据采集站，数据采集站主要有振动、摆度、压力脉动数据采集箱VRS8000V、发电电动机的气隙磁通局放数据采集箱VRS8000G、机组振摆保护监测装置PMS-300以及传感器电源等辅助设备。
传感器将物理信号（如振动、摆度、压力脉动、工况参数等）转化为电信号，上传至数据采集系统，对原始数据进行特征量提取，将能够反映机组运行的特征参数、曲线和图表，通过在线监测网络（TCP/IP 协议）存放至状态数据服务器中。
旋转机械设备故障诊断系统的开题报告
旋转机械设备故障诊断系统的开题报告一、项目背景旋转机械设备是广泛应用于制造业、能源与环保产业、医药制造业、航空航天、军事等领域的重要装备。
然而，由于其复杂的结构和高速运转的特性，旋转机械设备极易出现故障，若不能及时诊断和维修将直接影响生产效率和安全。
因此，开发一种旋转机械设备故障诊断系统，对于提高旋转机械设备的可靠性和稳定性具有重要意义。
二、项目目标本项目旨在开发一种基于数据挖掘与机器学习算法的旋转机械设备故障诊断系统，通过对机械运转状态的实时监测采集和数据分析，快速准确识别和定位旋转机械设备故障。
同时，该系统还可以为设备维修提供指导，提高设备维修效率。
三、项目方案项目采用以下方案：1. 系统架构设计。
系统架构包含数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、故障诊断模块和用户界面模块。
2. 数据采集。
通过安装传感器、数据采集器等设备实时监测机械运转状态，获取振动、温度、压力等多种信号数据。
3. 数据存储。
将采集的数据存储在数据库中，同时构建数据仓库，为数据挖掘和机器学习提供数据源。
4. 数据处理。
采用数据挖掘与机器学习算法对数据进行分析和处理，包括特征提取、特征选择和数据预处理等步骤，从而构建机器学习模型。
5. 故障诊断。
利用构建好的机器学习模型进行旋转机械设备故障诊断和定位，并输出相应的故障报告。
6. 用户界面。
设计友好的用户界面，使得用户可以方便地使用系统完成故障诊断和维修。
四、项目进度安排1. 系统架构设计：第1个月2. 数据采集：第2-3个月3. 数据存储：第4-5个月4. 数据处理：第6-7个月5. 故障诊断：第8-9个月6. 用户界面：第10-11个月7. 系统整合测试和交付：第12个月五、预期结果和意义本项目预期研究结果是一款功能完善、效果良好的旋转机械设备故障诊断系统。
其应用将显著提高旋转机械设备的稳定性和可靠性，进一步确保生产效率和安全。
同时，该系统还具有普适性和可扩展性，可适用于不同类型的旋转机械设备，为未来的机械设备故障诊断领域提供参考和借鉴。
《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。
设备状态监测与故障诊断技术第5章-旋转机械故障诊断技术
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图5.8 典型不对中谱图
可编辑课件PPT
பைடு நூலகம்
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实例四: 转子不对中故障的诊断
MO MI PI PO
电机
水泵
出现2×频率成分。 轴心轨迹成香蕉形或8字形。 振动有方向性。 轴向振动一般较大。 本例中, 出现叶片通过频率。
2X频率 1X频率
叶片通 过频率
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可编辑课件PPT
转子不平衡故障包括: ①转子质量不平衡、 ②转子偏
心、 ③轴弯曲、 ④转子热态不平衡、 ⑤转子部件
脱落、 ⑥转子部件结垢、 ⑦ 联轴器不平衡等，不
同原因引起的转子不可编平辑课衡件P故PT 障规律相近，但也各有 3
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
1．转子质量不平衡
力不平衡: 不平衡产生的振动幅值在转子第一临界转速以下随转速的 平方增大。例如，转速升高1倍，则振动幅值增大3倍。在转子重 心平面内只用一个平衡修正重量便可修正之。
4．转子热态不平衡: 在机组的启动和停机过程中，由于热交换速
度的差异，使转子横截面产生不均匀的温度分布，使转子发生
瞬时热弯曲，产生较大的不平衡。热弯曲引起的振动一般与负
荷有关。
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
5. 转子部件脱落 可以将部件脱落失衡现象看作对工作状态的转子
掌握滚动轴承故障诊断技术、齿轮故障诊断技术；
了解电动机故障诊断技术、皮带驱动故障诊断技术；
2024/8/熟1 悉利用征兆的故障诊可断编辑方课件法PPT。
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
大型旋转机械故障诊断案例集
前言S8000系统为阿尔斯通创为实技术发展（深圳）有限公司开发的新一代大型旋转机械状态监测系统，该系统现已被越来越多的石化、电力、冶金企业所使用，并成为设备管理人员对大机组管理、诊断的得力助手。
本案例集收集了近三年内，使用S8000系统进行的部分诊断案例，并按案例类别进行了大概的整理，供各企业设备管理人员参考；由于原诊断报告篇幅过长，在本案例集中对原报告进行了一些删剪，以方便阅读，如需对某案例进行更详细了解，请与创为实公司联系；由于我们的水平有限，可能的失误难免存在，欢迎批评指正。
阿尔斯通创为实技术发展（深圳）有限公司2007年9月目 录1 叶片断裂类案例 (1)2 油膜涡动类故障 (35)3 磨擦类故障 (56)4 垢层脱落故障 (64)5 电气干扰类故障 (74)6 动平衡不良类 (88)7 通过相关性分析发现工艺量设置类问题 (95)8 转子热弯曲 (102)1叶片断裂类案例1.1某厂04年09月27日空压机断叶片故障诊断分析故障状态描述：此厂空气压缩机组K1202/KT1202于2004年9月27日发生空压机驱动透平振动突然增大事故，以下把故障发生过程中各图谱的变化情况列举如下：通频值振动趋势图（2004-09-27 12:01:5至2004-09-27 15:36:5的历史数据和灵敏监测数据）从上面的趋势图上可以很清楚的看出，该机组在9月27日的12：18：09时振动瞬间突发性升高，同时，振动的相位也发生了明显的变化，其振动能量主要是集中表现在工作频率上。
这些都意味着透平转子出现了故障，产生了极大的不平衡。
126V035A波形频谱图（事故发生瞬间的整个过程）上图为某一测点事故发生瞬间整个过程的波形频谱图，从图中可以看到转子物质脱落前的4个周期的振动波形、脱落开始的瞬间波形变化以及脱落后的振动慢慢趋于稳定的系列过程，这一瞬间不仅其振动的幅值有大幅度的增大，而且其相位的变化也较明显。
透平入口事故发生瞬间的轴心轨迹图诊断分析结果：通过对S8000系统所捕捉到的数据的分析，我们认为这次故障是因为透平转子上有部件掉落，如叶片突然断裂或围带、拉筋、铆钉脱落，因而瞬间造成了一个很大的不平衡，引起振动在短时间内突然上升。
旋转机械振动监测和分析
第23卷 第1期2010年3月燃 气 轮 机 技 术GAS TURB I NE TECHNOLOGYV o l 23 N o.1M ar.,2010旋转机械振动监测和分析郑月珍(南京汽轮电机(集团)有限责任公司,南京 210037)摘 要:本文介绍旋转机械振动监测和设备故障诊断的意义、旋转机械的常见振动问题和振动测量的原理及测试方法。
最后介绍我公司研制开发的以计算机为核心的旋转机械振动监测和分析系统的主要功能。
关 键 词:机械振动;轴振动;频谱分析;故障诊断中图分类号:O329 文献标识码:A 文章编号:1009-2889(2010)01-0039-061 振动状态在线监测及预测维修旋转机械的振动监测是设备运转状态监测的重要组成部分。
随着生产技术的发展,一种以状态监测为基础的故障诊断和预测技术得到推广与应用。
这种技术的发展,将使设备的维修方式从传统的 事故维修 和 定期维修 过渡到 预知性维修 ,从而大大提高设备的年利用率,减少停机维修时间,降低维修费用,同时也减少了备件库存量。
此外,旋转机械的振动测试技术也是转子现场动平衡和转子动力特性试验研究不可缺少的手段。
近十年来,我国振动状态监测技术得到了重视和研究,在关键设备上配备了监测仪表或监测系统。
例如从国外引进的燃气轮机发电机组都安装了振动保护系统。
对国内制造的200MW、300MW和600MW汽轮发电机组的仪表设计工作正在选择相应的振动保护系统与主机配套。
国内原有的电站设备已逐渐安装机械保护系统及准备安装机械保护系统。
2 旋转机械振动测试概要旋转机械振动测试的主要对象是一个转动部件 转子或转轴,在进行振动测量和信号分析时,也总是将振动与转动密切结合起来,以给出整个转子运动的某些特征。
2.1旋转机械的振动问题转子是旋转机械的核心部件。
通常转子是用油膜轴承、滚动轴承或其它类型轴承支承在轴承座或机壳、箱体及基础等非转动部件上,构成了所谓的 转子 支承系统 。
《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。
MTS8000振动监测和故障诊断系统简介
MTS8000振动监测和故障诊断系统简介旋转机械是工业应用最广泛的机械，是众多行业的关键设备，这些设备一旦发生故障，将造成巨大的经济损失。
这就要求我们必须对这些设备进行状态监测和故障诊断。
目前国内外对于旋转机械的状态监测系统有以下两种：在线状态监测系统和离线状态监测系统。
仪表监测的主要目的是对机械的运转状态给予准确的判断并做出相应的处理，然而由于仪表与操作员之间的交互能力以及大容量数据分析的能力相对于计算机的差别，使得状态监测系统的应用尤为重要。
大型旋转机械应用在工业现场的许多领域，如：火电厂、水电站、大型泵站、风力发电机组、冶金、石化等。
这些设备一般都是该行业的关键设备，一旦发生故障不仅给企业带来巨大的经济损失，甚至威胁人身安全，生产也将会被迫中断。
因此提升这些设备的信息化管理水平，对企业来说势在必行。
据了解，针对工业企业旋转设备管理所面临的问题，目前主要有北京长城华瑞科技有限公司推出的MTS8000在线状态监测与故障诊断系统。
MTS8000系统是一种高速、全自动、设备无关性的机组运行状态在线监测系统，是长城华瑞最新研发生产的一种集原始信号处理与过程量数据处理于一体的在线状态监测与故障诊断系统。
主要应用于电力、石化、冶金等工业领域中的大型旋转机械设备，适用于水轮发电机组、汽轮发电机组、风力发电机组、大型泵站、电机、水泵、齿轮箱和滚动轴承等机械的在线振动监测分析和故障诊断。
据介绍，MTS8000系统可自动连续地采集与设备安全有关的主要状态参数，并自动形成各种数据库；能够自动识别设备的运行状态，预测和诊断设备的故障；能够实时采集、存储和分析机组运行的状态信息，直观地反映出机组运行的临界状态和平衡状态。
用户通过本系统可以预先诊断机组的运行情况，对机组在运行过程中产生的不正常现象（如：转子不平衡、不对中、轴承损坏、机架松动、轴弯曲以及轴裂等）可以较早的发现，尽早提示用户有针对的检修，从而减少损失。
MTS8000系统具有多种输入输出接口，可以与其他振动监测仪表厂家的设备连接，其接口兼容性较好。
旋转设备在线监测与故障分析判断
旋转设备在线监测分析与故障判断作者：邓华伟单位：攀工西分维检五部摘要：旋转设备故障的产生，其最显著的特点是设备各组成部分或零部件之间配合间隙的破坏，而配合间隙的破坏主要是由于配合表面不断受到摩擦、冲击、高温和腐蚀等作用而产生磨损的结果，这样就使受力部位的零部件形状、尺寸、金属表面层（化学成分、机械性能、金相组织）发生了改变，从而降低了精度和应有的功能。
一、概况各种旋转设备运转过程中各零部件磨损并非相同，随其工作条件而异，但磨损的发展是有其规律的，如果能够对设备受到的这种磨损失效规律进行掌握，设备各零部件的相对运动趋势将反应出振动、温度、声音的连锁效应，使我们提前知晓设备各项功能发生改变的趋势与结果。
攀钢做为国内大型钢铁企业，拥有多种大、中、小型旋转设备，其较多旋转设备占据着生产中的核心地位。
二、旋转设备磨损规律分析及判断1、旋转设备磨损规律分析旋转设备在试运转后，即为正常工作的开始，正常工作终了时，即进入事故磨损时期，正常工作期间如果受到突发的、过早的、迅速增长的磨损将会很快进入事故磨损时期，加速设备损坏，势必会发热、振动、异响。
如图1-1所示旋转设备磨损的典型曲线。
这条曲线具有三个明显的阶段，分别表示不同的工作时期。
O1A段为初期磨损时期，即新组合部位的试运转磨合过程，表示组合部位在工作初期具有较大的磨损，部件最初的水平度受到了破坏，在油膜或其它作用下将形成新的结合面，曲线趋近A点时磨损速度逐渐趋近平稳。
AB段为正常的磨损阶段（或叫正常运转周期），组合部位磨损成曲线均匀上升，当部件工作时间超过t2时，磨损量将会逐渐加大。
经过B点后，磨损量重新开始急剧增长，BC段为事故磨损阶段，由于间隙过大，润滑油膜被破坏，磨损强烈，这时如果继续工作可能发生设备意外的故障。
2、测振分析（1）振动位移（振幅）分析测振仪起到对在线旋转设备监测数据的采集，通过对采集部位数据进行技术性分析，是初步判断设备故障造成原因的一种方法。
某水电站1号水轮发电机组水导摆度增大的分析及处理
某水电站1号水轮发电机组水导摆度增大的分析及处理发布时间：2022-03-29T08:41:40.675Z 来源：《当代电力文化》2021年第33期作者：李永红[导读] 通过对一起水力发电机组水导摆度增大的原因分析、正确处理，从而为类似机械设备故障提供参考依据。
李永红四川武都电站有限公司，四川绵阳 621000摘要：通过对一起水力发电机组水导摆度增大的原因分析、正确处理，从而为类似机械设备故障提供参考依据。
关键词：某水电站；水导摆度、增大；分析、处理中图分类号：文献标识码：A某水电站是坝后式电站，电站位于河床左岸，电站装机容量3×50MW，额定水头64m，单机额定流量86m3/s，设计年发电量6.1亿kWh，年利用小时数4064小时。
三台发电机组分别接成发-变组单元接线，各经一台6.3万千伏安的变压器升压到220kV，送至电网220kV变电站。
电站额定功率50 MW,总装机容量150MW,保证出力35 MW,多年平均发电量6.2亿kWh。
该水电站转动部分机构：发电机采用具有上导、下导两个导轴承的立轴悬式结构，轴系采用一根轴结构，推力轴承置于上机架上，与上导轴承合用一个油槽，并采用内循环冷却方式，润滑油采用L-TSA46汽轮机油；发电机推力轴承推力负荷为510t，推力轴承采用双层瓦加托盘的液压弹性支撑方式，弹性油箱采用装配式结构，并相互连通，能自动平衡各瓦块间的受力，推力轴承共设8块瓦，瓦面材料采用东方型弹性金属塑料瓦；上、下导轴承分别设在上、下机架中心体内，上、下导轴承分别有8块及12块钨金瓦，采用支柱螺丝偏心支撑方式；电站水轮机型号为HLD267-LJ-320立轴混流式水轮机，金属蜗壳，包角345°，金属弯肘型尾水管，与发电机轴直接相连，俯视顺时针旋转。
水导轴承采用L-TSA46汽轮机油润滑分块瓦式轴承，非同心轴瓦共8块，间隙用楔子板调整。
按机组设计要求，运行时上导、下导摆度报警值150um、危险值250um，水导的摆度报警值250um、危险值350um。
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。
TN8000振动摆度监测分析系统的应用与分析
水 导 ）按 ｘ、 一Ｙ方 向分别 布 置 ２个 测 点监 测 导 轴 承摆 度 ，在上 下 机 架 、定 子 机 架 和 顶 盖 处 ，按 Ｘ、
一
Ｙ 方向分别布置 ３ 、ｚ 个振动测点 ，考虑 到承受
机架 （ 机架 ）将 承受 整个 机组 运行 时转 动部 件重 下 量 和水推 力 ，可 以在垂 直 方 向按 ｘ、 一Ｙ方 向 布置 ２个 测点 。为监 测定 子 铁 芯振 动 ，需 在 定 子铁 芯外 壳水 平 呈 ９。 向布置 ２个 测点 ，在定 子 垂 直 方 向 ０方 的齿 压板 布置 １ 个测 点 。为监 视机 组 的抬机 量 ，需
构示 意 图 、棒 图 、数 据表 格 、导 轴承 状态 、机架 振
智能数据采集单元为 Ｔ ８０ Ｎ ００数据采集箱 ，根
据 水 电厂 机 组 的 测 点 配 置 情 况 ，来 确 定 为 Ｔ ８０ Ｎ ００ 数 据采 集箱 的 测量 模 块 配 置 。通 过 Ｔ ８０ 据 采 Ｎ ００数 集 箱 的数 据采 集 系统 可 以得到 不 同工 况下 信号 各频 段 范 围 内的准 确 可靠 的实 时数 据 ，为后 续 分析 和故 障诊 断提 供可 信 的状态 数 据 。 Ｔ ８０ 轮 机组 振 动 摆 度 监 测 分 析 系统 测 量 Ｎ ００水
动 、实 时趋 势等 形式 实 时动 态显 示所 监测 的数据 和 状态 。界面 丰 富直 观 ，机 组信 息 和状 态一 目了然 。
３ ２ 稳 态数 据 分析 ．
模块主要有机架振动模块 、摆度模块和键相模块。 机架振动模块和摆度模块包括信号预处理单元 、低
通 跟踪 抗混 频 滤波 器及 单 片机 系统 ，集 方式 采 用 同 起 点 整周 期采 样 ，在任 意 转速 下 系统 的采 样频 率均 为工 频 的 ２６倍 频 ，最 高 分 析 频 率 可 达 １８倍 转 ５ ２ 频 。稳 定运 行 工 况 下 连 续 采 集 １ 周 期 ，频 率 分 ６个
旋转机械的振动监测与诊断
• 4、操作运行 ①过程/工艺参数（如介质的温度、压力、流量、负荷等）
偏离设计值，机器运行工况不正常
②机器在超转速、超负荷下运行，改变了机器的工作特性
③运行点接近或落入临界转速区
④润滑或冷却不良 ⑤转子局部损坏或结垢 ⑥启停机或升降速过程操作不当，暖机不够，热 膨胀不均 匀或在临界区停留时间过久������ • 5、机器劣化 ①长期运行，转子挠度增大或动平衡劣化 ②转子局部损坏、脱落或产生裂纹 ③零部件磨损、点蚀或腐蚀等 ④配合面受力劣化，产生过盈不足或松动等，破 坏了配合性质和精度 ⑤机器基础沉降不均匀，机器壳体变形
旋转机械转速一般都较高，对故障诊断技术的要求就特别 迫切，如汽轮发电机、压缩机、风机、大型轧钢机等。旋 转机械正朝着大型、高速和自动化方向发展，这对提高安 全性和可靠性，对发展先进的状态监测与故障诊断技术， 提出了迫切的要求。进而形成了近年来国内外广泛的旋转 机械振动监测和故障诊断技术。
机械振动
旋转机械的振动 监测与诊断
主要内容
旋转机械的振动及故障概论 旋转机械的监测参数
旋转机械振动故障分析常 用方法
旋转机械的典型故障及其诊 断方法
1、旋转机械的振动及故障概论
旋转机械的定义 旋转机械是指主要功能由旋转运动来完成的机械，尤其是 指主要部件作旋转运动的、转速较高的机械。
旋转机械覆盖了动力、电力、化工、冶金、机械制造等重 要工程领域。
指轴系转子之间的连接对中程度，它与各轴承 之间的相对位置有关，不对中故障是旋转机械的 常见故障之一。 5’ 温度
轴瓦温度反映轴承运行情况。 6’ 润滑油压
反映滑动轴承油膜的建立情况。
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3、旋转机械振动故障分析常用方法
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VRS8000旋转机械振动摆度监测与故障诊断专家分析系
统
2007-7-7 12:15:17【大中小】【您是本文第位读者】
VRS8000旋转机械状态监测与故障诊断专家分析系统由成都威尔森科技发展有限责任公司开发，研制，生产。
广泛应用于电力、石化、冶金、炼油、钢铁等工业领域中的大型机械设备：如水轮发电机组、汽轮发电机组、燃气轮机、空压缩机组、风机、电机、水泵、齿轮和滚动轴承等进行在线振动监测分析和故障诊断。
该系统可自动连续地采集与设备安全有关地主要状态参数：机组的振动、摆度、键相/转速、轴振、瓦振、轴位移、胀差、偏心、机组轴承负荷及温度、压力和开关量等，并自动形成各种数据库。
它能够自动识别设备的运行状态，预测和诊断设备的故障；能够促进设备维修方式向预知维修（状态维修）的转变，确保设备安全稳定地运行。
VRS8000系统采用积木式模块化的总线结构，系统配置灵活，组态方便，安装、扩展、维护方便、可靠性高。
整个系统使用良好、直观的Windows界面，应用极其方便。
上位机可以和多个数据采集箱通讯，并可以通过拨号网络方便地组成远程监测诊断中心。
VRS8000系统是我公司拥有完全自主知识产权的产品，具有极强地可扩充性和可维护性。
本系统在工业现场连续稳定运行，受到广大用户的欢迎与好评。
VRS8000旋转机械状态监测与故障诊断专家系统广泛应用于电力、石化、冶金、炼油、钢铁等工业领域中的大型机械设备：如水轮发电机组、汽轮发电机组、燃气轮机、空压缩机组、风机、电机、水泵、齿轮和滚动轴承等进行在线振动监测分析和故障诊断。
该系统可自动连续地采集与设备安全有关地主要状态参数：机组的振动、摆度、键相/转速、轴振、瓦振、轴位移、胀差、偏心、机组轴承负荷及温度、压力和开关量等，并自动形成各种数据库。
它
能够自动识别设备的运行状态，预测和诊断设备的故障；能够促进设备维修方式向预知维修（状态维修）的转变，确保设备安全稳定地运行。
VRS8000系统采用积木式模块化的总线结构，系统配置灵活，组态方便，安装、扩展、维护方便、可靠性高。
整个系统使用良好、直观的Windows界面，应用极其方便。
上位机可以和多个数据采集箱通讯，并可以通过拨号网络方便地组成远程监测诊断中心。
VRS8000系统是我公司拥有完全自主知识产权的产品，具有极强地可扩充性和可维护性。
本系统在工业现场连续稳定运行，受到广大用户的欢迎与好评。
系统构成
VRS8000系统是一个基于计算机和单片机的集散型主从分布式振动监测故障诊断系统。
VRS8000系统一般由采集站（智能数据采集箱，也称下位机）及工作站（上位机）组成，二者通过网络集成。
采集站实时采集各种信号，并进行分析、存储和显示。
采集站只能作波形、频谱和趋势等简单分析，而其他复杂的分析和故障诊断就要在工作站才能进行，这种分工最大限度地简化采集站上的操作，保证其数据采集和存储的可靠性。
工作站可为任何处于控制室、办公室甚至远在千里之外的的运行Windows操作系统的计算机，只要此计算机可通过网络与采集站连接并安装VRS8000工作站软件。
在工作站上可实时监测现场设备的运行状态、对历史数据进行故障分析诊断、备份历史数据、修改系统参数、备份系统参数、升级系统程序等。
如果测点较多，采集站数量多于4个，或同时工作的工作站数量较多，为提高系统处理性能，可增设数据服务器。
数据服务器接收、处理和存储采集站的实时数据，同时为工作站提供数据服务。
VRS8000旋转机械状态监测与故障诊断专家分析系统特点：
⑴系统的可靠性
为了保证监测与诊断系统发挥应有的作用，监测与诊断系统应比旋转机械本身具有更高的可靠性。
系统的可靠性是由硬件和软件的可靠性决定的。
硬件的可靠性取决于传感器、数据采集器、网络适配器和计算机系统的可靠性，要采用经过实践检验的成熟可靠的产品，提高它们耐高温、耐腐蚀、抗电磁干扰、抗噪
和抗振等能力。
软件作为相对独立的产品，应严格按照工业现场设计的要求进行生产和考核。
为此，系统可采用容错设计，采用模块化设计、积木式结构等。
⑵系统的先进性
VRS8000系统的硬件配置达到当前国内外元器件和计算机的先进水平。
信号采集充分考虑了旋转机械频谱分析的需要。
信号分析方法采用了适用于旋转机械的小波变换技术、诊断信息和诊断知识的集成技术、计算机图形识别技术等。
采用流行的中文Windows XP 操作系统作为开发平台，利用Delphi编程环境实现。
故障诊断系统划分为征兆获取、自动诊断、对话诊断以及诊断结果的存储、浏览和打印等模块，各功能模块之间既相互独立又融为一体，实现了科学的诊断理论和先进的计算机技术的结合。
⑶系统的开放性
VRS8000系统采用工业组态方式，能够在线编辑系统的硬件配置参数、所要监测的数据（如幅值、特征参数、特征频率幅值等）以及表现形式（如示意图、棒图、表格、数字和曲线等），在不改变软件的前提下，可以满足将来增加和修改设备测点配置和监测画面的需要。
VRS8000系统的诊断知识库为开放式结构，用户可以将长期运行维护中积累的经验和知识加入知识库。
VRS8000系统是二次开发能力强，与计算机监控系统等有良好的兼容性，远程WEB服务功能有助于实现电站“无人值班”的要求。
⑷实用性和针对性
VRS8000系统的测点布置、传感器选择、信号分析方法和故障诊断专家系统功能充分反映旋转机械的特点和要求，满足用户的实际需要。
硬件的配置与软件的操作充分考虑用户的方便，当设备出现故障前能起到预防作用，当设备出现故障时能及时监测并作出相应分析和诊断。
⑸强调系统集成
为了实现系统的集成，VRS8000系统将不同的监测系统采集的数据通过网
·变速过程：波特图、极座标图、级联图。
●提供完备的故障诊断专家系统
可诊断旋转机械最常见的振动故障。
●具有多种平衡计算方法，提供：
·最小二乘法影响系数计算；
·最小二乘法影响系数动平衡计算；
·谐分量法影响系数计算；
·谐分量法影响系数动平衡计算；
·矢量加减运算、剩余振动估算等功能。
●具有强大的网络功能
可提供快速、可靠的远程服务网络接口，实现振动数据的实时远程监测和故障诊断。
●硬件采用积木式模块化的集散型主从分布式结构，可靠性高，维护方便。
●具有良好、直观的Windows界面，操作简单方便。
●可分析任一个或多个参量相对某个参量的变化趋势，其中横轴和纵轴可
任意选定，时间段可任意设定。
●具有事件列表功能，可记录每一事件的详细资料。
●具有报表打印功能，可定时打印运行报表、自动打印操作记录、屏幕拷
贝等。
VRS8000除了一般振动分析系统所具有的各种振动图谱外，还有自己的特有功能，如：
●轴系运动仿真图
●相关趋势分析（横坐标和纵坐标可任意选，时间段可任意设定）
●多种动平衡计算
●完备的数据库管理
●远程诊断分析等等。