振动监测与故障诊断系统介绍
振动监控系统
振动监控系统振动监控系统是一种用于实时监测和分析机械设备振动状况的技术方案。
它利用传感器采集机械设备的振动信号，并通过分析这些信号来实现对机械设备的状态进行监测和预测。
振动监控系统广泛应用于各种工业领域，可有效提高设备的稳定性、可靠性和安全性。
一、振动监控系统的原理和组成振动监控系统主要由传感器、信号放大器、数据采集器、分析软件等组成。
传感器负责采集机械设备振动信号，信号放大器用于放大传感器采集到的微弱信号，数据采集器将信号转换为数字信号并传输给分析软件进行处理。
二、振动监控系统的作用和优势1. 实时监测：振动监控系统能够实时监测机械设备的振动状况，及时发现异常振动，提前预警设备故障，避免机械设备的意外停机，减少生产线的损失。
2. 故障诊断：通过振动信号的分析，振动监控系统可以判断设备是否存在故障，并对故障类型进行诊断。
这有助于准确定位和修复故障，提高维修效率。
3. 预防维护：振动监控系统可以实现对机械设备的预防性维护。
通过持续监测设备振动状况，系统可以根据振动特征和变化趋势提前预警设备故障，制定合理的维护计划，避免设备故障带来的生产中断和维修成本。
4. 数据分析：振动监控系统可以对采集到的振动数据进行分析和处理，提取有用信息，为设备运行状态的评估和改进提供依据。
这有助于优化生产过程，提高设备的使用寿命和稳定性。
三、振动监控系统的应用领域振动监控系统广泛应用于各种工业设备的监测和维护中，如发电机组、风力发电机组、泵站、机床、轴承等。
以下是几个典型的应用场景：1. 发电机组监测：发电机组是电力系统的重要组成部分，振动监控系统可以监测其转子和轴承的振动状况，检测轴承的磨损程度，发现故障隐患，确保发电机组的安全运行。
2. 风力发电机组监测：风力发电机组常受到强风和恶劣环境的影响，振动监控系统可以监测发电机组的桨叶振动、转子振动等，提供及时的故障预警和维护建议。
3. 泵站监测：振动监控系统可以监测泵站的水泵、电机等关键设备的振动状况，预测设备的寿命，并提供有效的维护方案，保证泵站的正常运行。
振动监测与故障诊断系统简介
数据采集子系统与气轮机组在线监测故障诊断主系统集成工作的原理如图2-2所示。
图2-2数据采集子系统的工作原理
2.
一体化设计，功能完善，结构合理，商品化的产品。
采用模块化和多CPU主从结构设计，数据采集、处理能力强大，组装、维护方便。
主CPU板和各智能模拟量信号采集板通过内存进行数据交换，数据交换速度高，吞吐量大。
标准VT100终端接口，用户可以方便对装置进行远方检测和在线配置。
工业标准设计，能够工作于各种恶劣环境。
采用电磁兼容（EMC）技术，抗电磁脉冲干扰（EMI）性能强，装置运行稳定可靠。
对敏感信号进行屏蔽。
输入信号采用光电隔离。
内部器件均选用优秀的工业级产品。
不需要特殊的加热器或冷却装置。
充分的可靠性设计，严格的质量检验，为用户提供了可靠的保证。
汽轮机振动在线监测与故障诊断
系统介绍
1
系统采用分布式结构，前端采用嵌入式结构，用于数据采集、预处理和临时存储；后端采用PC机＋数据库用于数据存储、监测、分析和诊断，并作为网络服务器供其他计算机通过网络访问。
图1－1为该系统的结构图。
图1－1系统结构图
其中前端数据采集设备从TSI接入信号，并对信号做预处理，临时存储在设备内部的硬盘或其他存储设备上，然后通过网络将数据发送到网络服务器上；服务器接受数据并将其存储在数据库中，同时服务器将数据库中的信息通过动态网站的形式发布在电厂局域网上，电厂局域网用户可以通过浏览器直接访问网站，查看实时或历史数据，进行分析诊断。
键相信号（脉冲信号）接入装置后，需要光电隔离、滤波整形处理。键相信号调理电路由光电隔离器和滤波整形两部分组成。
智能模拟量信号采集板的组成如图2-4所示。
冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术分析
84M achining and Application机械加工与应用冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术分析孙悦鹏（山东寿光巨能特钢有限公司，山东 寿光 262700）摘 要：当下冶金机电设备运行中所采用故障诊断以及振动检测属于设备的安全隐患提前诊断，能够动态监测冶金设备整个运行状态，保障冶金机电设备稳定运行。
文章先分析了振动监测和故障诊断系统结构组成以及运行原理，随后介绍了冶金机电设备中故障、振动检测技术应用，包括监测点设置、故障分析和故障处理，随后介绍了系统检测效果，希望能给相关人士提供有效参考。
关键词：振动监测；故障诊断；冶金机电设备中图分类号：TF307 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）18-0084-2收稿日期：2021-09作者简介：孙悦鹏，男，生于1988年，汉族，籍山东潍坊人，本科，助理工程师，研究方向：机电工程。
现代化社会背景下，人们对于高效率的追求逐渐增加，企业中的各种生产机械设备普遍处于长时间高强度运行当中，为此也增加了设备运行故障发生几率，而单纯通过人工操作无法有效发现其中的各种故障隐患，因此进一步诞生了适用于冶金机电设备的相关检测技术，能够针对设备隐患提供合理警示，而通过应用该种技术，还可以进一步降低机械事故几率，缩减设备维护成本。
1 冶金机电设备振动的危害性分析冶金机电设备存在较高危害性，风机便属于其中代表，结合相关经验进行分析可以发现，多方面原因均可能导致风机出现有害振动，如不满足质量要求的轴承、安装精度不达标的轴承、风机动平衡问题、联轴器安装不合理等。
不满足质量要求的轴承很容易导致表面损坏，有害振动会因此形成。
安装精度不达标的轴承会导致逐渐加大的风机运行负荷产生，有害振动会因此加剧。
风机动平衡问题源于现场动平衡校正的缺失，不均匀叶轮磨损很容易因此出现，同时会导致表面不均匀积灰、叶轮零件松动。
为控制冶金机电设备振动的危害性，安装前的检查、摩擦碰撞的消除、现场动平衡校正均属于常用措施，安装前的检查需结合冶金机电设备初始振动情况，针对性控制和预防可能出现问题的部分，如安装风机前全面严格检查轴承质量与主轴精度，同时做好对轴承各部位配合度、轴承主轴同心情况、轴承游隙的检查，安装问题引发的冶金机电设备振动危害能够有效预防。
振动监测及分析系统(VMAS)在发电厂的应用
振动监测及分析系统（VMAS）在发电厂的应用摘要：振动状态监测及分析系统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。
关键词：振动状态监测及分析系统（VMAS）；信号处理；诊断。
0. 引言随着对发电厂主要设备可靠性、稳定性、以及对电厂设备寿命要求的提高，越来越多的监测和诊断分析系统应用到实际电厂项目中。
汽轮机、发电机、以及主要高压电动机设备作为发电厂的主要运行设备，更是成为监测和诊断的重要对象。
随着先进信号处理技术以及诊断技术的发展，振动监测及分析系统（VMAS）能在故障出现的早期阶段及时地预告故障的存在和发展，避免灾难性事故发生，并可以将现有的周期预防性维修改为预知性的维修, 选择最佳停修时间，提高机组可利用率。
1. 振动状态监测及分析系统（VMAS）的定义振动状态监测及分析系统，英文全称是Vibration monitoring and analyze system ，缩写为VMAS。
振动状态监测及分析系统的主要功能是用于主辅机（通常包括汽轮机、发电机、以及主要的高压设备）状态监测与故障诊断，实现监测、控制、报警、诊断功能。
而在早期，振动状态监测和分析系统主要应用于汽轮发电机组，叫做旋转机械诊断监测管理系统，英文TDM (Turbine diagnosis management) ，在电厂中一般是指汽轮发电机组振动在线状态监测和分析系统。
实际上，这两个叫法是针对一套系统，只是监测的范围不同。
2. 振动状态监测及分析系统基本配置振动状态监测及分析系统是以计算机为平台的旋转机械振动状态在线监测及故障诊断系统，用于对汽轮机、发电机、电动机、风机、泵等设备的振动、转速、压力、流量、温度等信号进行连续监测。
浅析风电机组振动检测与故障诊断系统研究
浅析风电机组振动检测与故障诊断系统研究发布时间：2023-01-16T07:39:03.544Z 来源：《中国科技信息》2022年18期作者：邵昌盛[导读] 本文论述了风电机组的在线振动检测与故障诊断技术，并进行了相关测试邵昌盛南方海洋科学与工程广东省实验室（湛江）摘要：本文论述了风电机组的在线振动检测与故障诊断技术，并进行了相关测试。
结合风电机组的实时振动监测资料，设计和开发了一套逐步完善的故障诊断模型，并对其进行了实时的预报，通过智能分析和故障诊断，达到预测状态检修，合理地维护调度，减少风电机组的运营费用，降低突发负荷对电网的影响。
关键词：振动检测；故障诊断；状态预警引言当前，风力发电所面对的最大问题是其运营与维修费用偏高，同时也随着风电场的规模不断增大、设备的复杂性和故障发生率不断提高；此外，风电机组大多位于较远的地方或较高的地方，给维修带来不便，同时也会导致风电机组技术人员的大量外迁，从而会对设备的故障进行及时的处置。
如果出现问题，它的维护费用要比其他的地面设施要高得多。
近年来，一些风电机组的风扇驱动装置出现了频繁地失效，导致齿轮箱、发电机和主轴承等各种失效的情况不断增多，而此类问题处理起来难度大、费用高、周期长；这些特性对风电机组的安全性和经济效益造成了极大的威胁。
因此迫切需要对风电机组进行振动检测和故障诊断，并采用内部的智能化预警策略来实现对设备的动态的预测，对设备进行维修，以减少故障损耗，增加可用资源，降低操作和维修费用。
一、风电机组振动检测根据VID3834的要求，在进行风力发电机的振动试验中，必须达到20%的全负荷，例如：2.0 MW的风机，必须在400 kW的负荷下，进行采样，转速和负荷都要保持在一个比较平稳的范围内，在测量的时候，要把风速、功率、转速等各种参数都记录下来。
同时还要对各单位的传动装置、发电机类型等进行详细的数据录入。
在采集数据时要留意仪器的工作状况，包括声音、温度、触觉等。
振动检测与分析系统方案
振动检测与分析系统方案振动检测与分析系统方案振动检测与分析系统广泛应用于工程领域，用于监测和分析机械设备、结构物或其他物体的振动情况。
该系统能够提供实时数据，并通过分析判断设备的工作状态，从而实现故障预警和维护计划的制定。
下面是一个振动检测与分析系统的方案，按照步骤逐一介绍。
1. 确定监测目标：首先，需要确定需要监测和分析的目标，例如机械设备、建筑结构等。
根据目标的特点和使用环境，选择适合的振动传感器和数据采集设备。
传感器可以通过接触式或非接触式方式获取振动信号。
2. 安装传感器：将振动传感器安装在目标物体上，并确保传感器与目标之间的接触良好。
对于机械设备，可以选择在关键部位安装传感器，如轴承、齿轮等。
对于结构物，可以选择在梁柱节点或其他关键位置安装传感器。
3. 数据采集：使用数据采集设备将传感器获取的振动信号转化为数字信号，并进行采样和存储。
数据采集设备可以是专用的振动分析仪器，也可以是通用的数据采集器，如传感器与计算机连接的数据采集卡。
4. 数据处理与分析：将采集到的振动数据传输到计算机上，并使用相应的振动分析软件进行处理和分析。
软件可以提供多种振动特征参数的计算和分析方法，如频域分析、时域分析、轴心轨迹分析等，以评估设备或结构的振动情况。
5. 故障诊断与预警：根据振动分析的结果，判断设备或结构是否存在故障或异常情况。
通过设定合适的阈值和告警条件，系统可以实现自动故障诊断和预警功能。
一旦检测到异常振动，系统会发出警报并提供相应的故障诊断结果。
6. 维护计划制定：根据故障诊断结果和预警信息，制定相应的维护计划。
可以根据设备的工作状态和振动特征，确定维护时间和方式，以避免设备故障或减少停机时间。
7. 数据记录和报告：系统可以自动记录和保存振动数据，并生成相应的报告。
报告可以包括设备的振动趋势图、频域谱图、故障诊断结果等信息，为维护人员提供参考和决策依据。
8. 系统优化和改进：根据实际使用情况，对振动检测与分析系统进行优化和改进。
机械振动监测与故障预警
机械振动监测与故障预警在现代工业生产中，机械设备的正常运行是保证生产顺利进行的关键。
然而，长时间的运行以及环境的侵蚀会导致机械设备出现磨损和故障，进而影响到生产效率和品质。
因此，机械振动监测与故障预警技术应运而生，它可以实时监测机械的振动状态，并通过分析，提前预警机械故障，为设备维护提供依据，降低设备故障率，提高生产效率。
机械振动监测技术的基础是通过传感器检测机械设备振动信号，并将其转化为电信号进行处理和分析。
传统的振动监测方法多采用加速度传感器进行测量，这种传感器可以感应到机械设备产生的振动信号，从而形成振动波形图和频谱图。
通过对振动波形图的观察和对频谱图的分析，可以了解到机械设备的振动情况，预测设备的健康状态，从而及时采取维护措施。
近年来，随着传感器技术的发展，越来越多的新型传感器被应用于机械振动监测中，比如压电传感器、光纤传感器等，这些传感器可以更加精确地检测振动信号，提高监测的灵敏度和准确性。
机械故障预警是机械振动监测技术的重要应用之一。
通过对设备振动信号的实时监测和分析，结合历史故障数据和振动谱图库，可以实现对机械设备的故障预警。
在故障预警系统中，振动特征参数是判定设备故障的重要指标之一。
比如，峰值指标可以反映机械设备的振动强度；频谱指标可以反映设备振动的频率分布；尖峰指标可以反映设备振动信号的峰值出现的次数等。
基于这些指标，可以建立起合理的故障模型，实现对设备故障的精确预测和判断。
同时，机器学习算法的应用也为机械故障预警提供了新的思路。
通过分析振动信号的特征参数，利用机器学习算法建立模型，可以更加准确地预测设备的故障，提高故障诊断的准确率和效率。
机械振动监测与故障预警技术的应用领域非常广泛。
在制造业中，机械设备的故障往往会导致生产线的停工和损失，通过振动监测和故障预警技术可以及时发现设备故障，降低生产中断的风险。
在交通运输领域，飞机、火车等大型交通工具的安全非常重要，通过对机械设备振动的监测，可以避免设备故障导致的安全事故。
设备状态检测与故障诊断振动监测系统的组成
信号处理技术
采用先进的信号处理算法 和技术，提取有用的故障 特征信息，降低噪声和干 扰的影响。
容错与冗余技术
通过容错设计和冗余技术 ，提高监测系统的可靠性 和稳定性，确保设备安全 运行。
THANKS
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
往复机械的振动监测
总结词
往复机械的振动监测对于确保其正常运行和延长使用寿命具有重要意义。
详细描述
往复机械如内燃机、活塞式压缩机等，在运行过程中会因为活塞往复运动而产生振动。通过实时监测这些振动信 号，可以分析其频率、振幅和相位等信息，判断机械的润滑状态、气缸压力、活塞行程等参数，从而及时发现潜 在的故障和问题。
通过及时发现和解决设备故障，振动监测 系统可以有效降低设备的维修成本和停机 时间。
局限性
依赖传感器
振动监测系统的准确性很大程 度上取决于传感器的质量和安 装位置，需要专业人员进行配
置和校准。
数据处理要求高
振动数据通常需要进行复杂的 信号处理和特征提取，对数据 处理技术和计算能力要求较高 。
受限于工况条件
冲击机械的振动监测
要点一
总结词
冲击机械的振动监测对于预防性维护和安全运行至关重要 。
要点二
详细描述
冲击机械如锤子、冲压机等，在运行过程中会因为冲击而 产生强烈的振动。通过实时监测这些振动信号，可以分析 其频率、振幅和相位等信息，判断机械的冲击次数、冲击 力等参数，从而及时发现潜在的故障和问题。同时，还可 以通过监测冲击机械的振动信号，评估其工作状态和性能 ，为预防性维护提供依据。
设备状态检测与故障诊断振动监测系统的组成
汇报人：可编辑 2024-01-11
目录 CONTENTS
振动监测及故障诊断系TDM
振动监测及故障诊断系统(TDM)MMS6851旋转机械振动监测和故障诊断系统是徳国epro公司生产的MMS6000汽轮机监测保护系统的配套产品。
系统功能：∙实时在线数据采集∙振动信号分析∙机组运行状态识别∙报警、危险识别和事故追忆∙数据管理∙振动特征分析∙报表、图形打印输出∙转子平衡重量计算∙故障诊断功能∙系统上局域网∙远程通讯功能它广泛适用于电力、石化、煤矿和冶金等行业的大中型旋转机械，如：汽轮发电机组、水轮机、电动机、压缩机、泵和风机等。
系统可及时捕获振动故障信息，早期预告振动故障的存在和发展，大大地减少查找和处理振动故障的时间和为此而做的起/停机次数，有助于避免灾难性事故发生，具有显著的经济效益和社会效益。
系统采用Windows 2000作为操作平台。
数据管理采用ODBC开放式网络数据库结构，确保数据的快速存储和多用户的同时访问。
系统具有较完整的定制功能，如定制轴系图、修改测量参数（如采集频率、存盘频率、变转速间隔、模拟量标定）等。
系统具备网络扩展功能，可上电厂的MIS和SIS网，还可以进行远程通讯。
系统组成：通常情况下，MMS6851系统按上、下位机方式配置。
下位机MMS6851/10进行数据采集、存储、网络通讯；上位机MMS6851/20进行数据实时显示、数据分析、故障诊断、远程通讯。
一般情况下MMS6851/10放置在MMS6000 的机柜里，MMS6851/20放置在工程师站。
下位机通过RS-485通讯口与MMS6000汽轮机监测保护系统的RS485总线连接，获取MMS6000系统各测量模块的实时数据。
由于数据直接取自测量模块，无需中间处理，因而具有其它采样方式无可比拟的精度。
通过网卡、多口交换机与MIS和SIS连网。
上位机通过与下位机进行网络通讯而获得实时数据和各种历史数据，通过监视器和打印机实现图形、报表和故障诊断结果的显示和打印输出。
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。
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用设备故障的振动诊断技术是一种通过分析设备振动特征来判断设备工作状态和健康状况的技术。
它基于振动信号的特性和规律，结合数据采集、信号处理和分析技术，可以及时准确地诊断设备故障，预测设备寿命，指导设备维护和保养工作。
该技术的主要应用包括但不限于以下几个方面：1. 故障诊断：通过监测和分析设备振动信号，可以准确地诊断各种设备故障，如轴承失效、不平衡、松动等，为设备维修提供准确的依据。
2. 故障预测：振动诊断技术不仅可以发现设备已经存在的故障，还可以通过对振动信号的趋势分析和预测，提前预知设备可能出现的故障和故障发展的趋势，从而及时采取措施，避免事故发生。
3. 设备健康监测：通过对设备振动信号进行连续监测和分析，可以实时监测设备的运行状态和健康状况，及时发现和解决设备运行中的问题，保障设备的正常运行。
4. 设备维护管理：振动诊断技术可以为设备的定期维护和保养提供科学的依据和管理手段，有助于合理安排设备维修计划，降低维修成本，延长设备使用寿命。
总之，设备故障的振动诊断技术是一种非常有效的设备健康管理技术，可以帮助企业实现设备的智能化监控和管理，提高设备的可靠性和使用寿命，为企业的生产运营提供有力的支持。
设备振动诊断技术是一门对设备振动进行监测、分析和诊断的技术。
它基于振动信号的特性和规律，通过采集设备振动信号，利用信号处理和分析技术，可以判断设备的运行状态，预测设备健康状况，诊断设备故障，并为设备维护提供科学的依据。
这一技术的广泛应用，可以有效地提高设备的可靠性和使用寿命，减少由于设备故障而导致的生产事故或停工，以及维护管理成本。
下面将详细介绍设备振动诊断技术的原理、方法和应用。
一、原理设备的振动信号是由于设备在运行过程中产生的，其中蕴含了丰富的信息。
通过分析设备振动信号的频率、振幅、相位等特性，可以获得关于设备工作状态、结构状况和健康状况的信息。
设备振动信号包含了来自设备各个部件的振动信号，例如轴承、齿轮、驱动系统等。
EN3600-TRCMS电力变压器状态在线监测和诊断系统V2
EN3600-TRCMS电力变压器振动在线监测故障诊断系统故障发展趋势预测故障预警运行监测检修指导故障部位定位一、技术背景“EN3600电力变压器箱体振动监测诊断系统”是针对大型电力变压器线圈和铁心部件松动故障开发的基于箱体振动的故障监测与诊断系统产品。
线圈和铁心部件松动是变压器的一种常见问题。
变压器在运行过程中，线圈和铁心受到交变电磁力和磁致伸缩力的共同作用，由原始压紧状态逐渐变松，其结果是，轻则造成变压器振动和噪声的增大，重则导致线圈变形，造成绝缘磨损、线圈变形，甚至短路等严重的二次故障。
统计表明，由于线圈变形造成的变压器故障占据较高比例，造成的损失很大。
但是目前国内外尚未有比较成熟的线圈和铁心松动监测技术及产品。
本产品（EN3600）是北京英华达公司与华北电力大学合作，在多年理论研究、试验分析和现场测试基础上开发的一种专用故障监测与诊断系统，具有技术先进、功能强大、易于实现、可靠性高等特点，对准确判断松动状态，提高变压器运行安全可靠性，降低维护维修成本具有很好的实际意义。
本产品可以实现以下类型变压器故障的监测诊断：1）铁心和线圈松动，及其引发的相关故障，包括线圈变形、绝缘劣化等；3）能够通过变压器箱体振动反映的分接开关异常状态。
二、监测原理变压器在运行状态下，铁心磁场的磁致伸缩效应引起铁心振动，线圈负载电流的电场力引起线圈振动，这两种振动源相互作用，形成复杂的振动形态，并经过支座和油介质传递到变压器箱体，使箱体产生振动。
箱体振动特征与变压器铁心线圈的振动形式以及变压器的内部结构关系密切，因此通过监测变压器箱体振动可以有效实现线圈和铁心松动状态的诊断。
基于变压器箱体振动进行线圈和铁心松动状态监测的设想于上个世纪90年代提出，是一项比较新的监测技术。
但是该项技术的实际应用案例和产品尚不多见。
主要原因是对松动状态与箱体振动关系以及松动状态表征方法等方面缺少深入的理论和试验研究。
此外，变压器内部的分接开关在动作过程中，将产生冲击振动激励，经连接结构和油介质传递到箱体，开关正常状态和异常状态产生的冲击振动特征存在差异，因此可以通过箱体振动监测分析，判断分接开关的异常状态。
机械系统振动监测与故障诊断方法
机械系统振动监测与故障诊断方法引言机械系统的振动是指机械元件或部件在运动过程中产生的周期性或非周期性的震动现象。
振动会导致机械系统的运行不稳定，降低系统的工作效率，甚至引发故障。
因此，对机械系统的振动进行监测和故障诊断是非常重要的。
本文将介绍机械系统振动监测与故障诊断的一些常见方法。
一、振动传感器的应用振动传感器是一种用于测量机械系统振动的装置，常见的振动传感器包括加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
加速度传感器常用于测量机械系统的振动加速度，速度传感器则用于测量振动速度，位移传感器用于测量机械系统的振动位移。
二、频谱分析方法频谱分析是一种常见的振动信号处理方法，可用于对机械系统的振动信号进行分析。
通过将振动信号转换为频谱图，可以清晰地观察到振动信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱分析可以帮助工程师判断机械系统振动的原因，例如确定是否存在某个特定频率的共振点。
三、时域分析方法时域分析是通过分析振动信号在时间域上的波形特征来判断机械系统的振动情况。
时域分析可以通过计算信号的均值、方差、峰值等参数来评估振动信号的特性。
通过时域分析，工程师可以了解振动信号的幅值、周期、频率等信息，从而判断机械系统是否存在振动问题。
四、振动特征提取方法振动特征提取是通过对振动信号进行数学运算和处理，提取出能够反映机械系统振动特征的特征参数。
常见的振动特征参数包括峰值、脉冲指数、裕度、峭度等。
通过提取振动特征参数，可以更准确地诊断机械系统的故障原因。
五、人工智能在振动监测与故障诊断中的应用近年来，人工智能技术在振动监测与故障诊断中得到了广泛的应用。
通过使用机器学习算法和深度学习模型，可以从大量的振动数据中学习并建立模型，实现对机械系统的状态识别和故障预测。
人工智能的引入可以大大提高振动监测与故障诊断的准确性和效率。
六、实时监测与远程诊断技术实时监测与远程诊断技术是指利用物联网和远程通信技术，对机械系统的振动进行实时监测和故障诊断。
发电机组的振动监测与故障诊断
发电机组的振动监测与故障诊断振动监测是发电机组运行过程中非常重要的一项工作，它可以有效地帮助我们了解发电机组的运行状态，及时发现和解决潜在的故障问题。
本文将介绍振动监测的基本原理和方法，并探讨如何通过振动信号来进行故障诊断。
一、振动监测的基本原理发电机组在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号可以反映出发电机组的运行状态和各部件的工作情况。
振动监测的基本原理是通过安装振动传感器来采集振动信号，并将信号转化为电信号进行处理和分析。
振动信号可以分为两类：机械振动信号和电子振动信号。
机械振动信号是由发电机组内部运行过程中产生的机械振动引起的，比如转子不平衡、轴承故障等。
电子振动信号是由电器故障或电磁干扰引起的，比如绝缘损坏、接触不良等。
二、振动监测的方法1. 实时监测：通过振动传感器将振动信号实时采集并传输到监测系统，对振动信号进行分析，及时发现异常情况，并及时采取措施进行维修和保养。
2. 定期检测：定期使用振动仪器检测发电机组的振动情况，比如每月进行一次振动检测，可以有效地了解发电机组的运行状态，并及时发现潜在的故障问题。
3. 长期驻点监测：将振动传感器长期安装在发电机组上，通过采集连续不断的振动信号，了解发电机组的长期运行情况，为后续的故障诊断提供重要数据支持。
三、振动信号的故障诊断振动信号的故障诊断是通过对振动信号的分析和处理，来判断发电机组是否存在故障，并确定具体的故障类型和程度。
常用的故障诊断方法包括：1. 时域分析：通过对振动信号在时域上的波形进行分析，判断是否存在周期性故障，比如转子不平衡、轴承故障等。
2. 频域分析：通过对振动信号在频域上的频谱进行分析，得到频域特征参数，来识别故障类型，比如齿轮间隙、电机磁场不均匀等。
3. 振动信号模式识别：通过建立故障模式库，将不同故障类型的振动信号进行分类和归档，根据振动信号的特征进行匹配，从而确定故障类型。
四、振动监测与故障诊断的意义振动监测与故障诊断可以帮助我们及时发现和解决发电机组存在的潜在故障问题，避免故障发生对发电机组造成严重损害。
风电机组振动监测及故障诊断
2
粘结剂
40
3
刚性高的蜡粘合 40
4
绝缘磁座吸合
150
8
频率特性良好，可到达
10kHz
7
频率特性好但不耐温可到
达10kHz
1.5
仅使用于1~2kHz
5
触杆手持测头钉 不限
0.4
仅适用于数百赫兹的频率
CHANG’AN UNIVERSITY
结合本系统测量的实际情况，采用了螺栓固定和胶 水粘合两种方式。如下图分别为为采用螺栓固定和粘结 剂固定的示意图。
changanuniversity各个测点的位置及相应的传感器见下表所示测量对象测试方式传感器位置传感器类型主轴轴承径向轴承座正下方低速加速度传感器主轴轴承轴向轴承座正下方低速加速度传感器第二主轴承径向轴承座正下方低速加速度传感器行星齿轮径向输入齿轮部分轴承座低速加速度传感器行星齿轮径向行星齿轮上方标准加速度传感器二级齿轮径向入口和中间轴之间标准加速度传感器二级齿轮轴向中间轴和高速轴之间标准加速度传感器发电机径向自由端轴承下方标准加速度传感器发电机径向输入端轴承下方标准加速度传感器10主轴径向主轴转速传感器11发电机输入端径向发电机输入端轴转速传感器changanuniversity根据测点测量对象的振动特点系统主要采用了个加速度传感器其中4个低速速度计和个标准传感器
CHANG’AN UNIVERSITY
传感器的选择 择传感器一般从以下几个方面进行考虑： （1）根据测量对象的特点确定传感器类别 （2）传感器的量程要适合 （3）频响范围要合适 （4）灵敏度适度 （5）传感器的稳定性要好 （6）传感器的质量要适合 （7）精度 本系统采用的传感器分为两种： 标准加速度传感器——用以采集高速轴部分的振动信号， 低速加速度传感器——用以采集低频振动信号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
thanks
系统的实际应用需求
软件设计
采用图形化语言编程 界面整洁美观、简单易懂、人机交
互能力强 具有强大的数据分析和处理功能
软件设计
软件整体框图
软件设计
主界面
单台风机界面 分析界面
软件设计
主界面和单台风机监测界面，可显示整体风机和单台风 机即时状态和数据，后者还可显示任意时间历史趋势
配备常见厂家产品配置库，用户可手动设置风机配置 可对指定设备单独进行详细故障分析
创新
系统具有光纤网络信息传输、断网自动互联功能。提供完善的网络扩展 功能，在多个风电场远程监控系统技术支持下，能够实现多机联合实时 在线监测。
采用软件支撑平台，开发了基于风电机组实测信息、信号分析与处 理技术、时域与频域相结合的状态监测系统，并具有完全的自主知 识产权。
就地装置具有信号输入隔离、浮地、防雷击等功能，保障 设备安全正常运行。
系统构成
产品介绍
实时监测机舱内 外温度
传动链上个加速度传感器 采集机组振动信号，其中
两个位方向双通道
转速信对故障提取起到辅 助作用
采集发电机定子电压电流信 号，与振动信号相结合，提
高故障诊断准确率
系统结构框图
数据采集
基于数据处理器硬件结构
采用自主研发智能数据处 理器设备。具有很好稳定 性和扩展性。该装置集技 术为一体，采用嵌入式设 计理念，高性能，外扩丰 富外设接口，极大满足风 电场运行状态监测与分析
可靠性。 数据处理是分析的必要步骤，软件中提供了数据截取、放大、滤波、窗函数等工
具，经过一定训练的操作人员可以掌握这些工具。
创新
基于自主开发的嵌入式处理装置来实现高速信息采集、就地处理 分析功能
基于机组振动、转速、发电机电压电流状态等实时数据进行 分析，实现对机组旋转连接设备的全面有效监测
该系统具备良好的开放性与可扩展性，多路模拟与开关扩展接口 与信号数据处理通道，方便系统的升级改造。
故障诊断产品功能权来自管理将区分高级管理人员与一般操作人员
进入主监控界面后将显示整个风场各台风机的振动状态界面，风机按停 机、运行、报警故障、严重故障区分
点击对象菜单进入分析界面，按被测对象及部位分别对主轴承、齿轮箱、 发电机、叶片、塔架等进行时域及频域分析。
引入发电机状态监测部分，可即时监视发电机运行过程各参量变化及潜在故障信 息，通过电机信号输出分析与传统振动分析方法相结合，提高故障诊断的准确性和
风机振动检测及故障诊断系统与研究 软件开发
吕跃刚 教授 二〇一三年十二月
目录
项目背景 项目内容 产品介绍 成果与创新
目录
传动系统是实现风能转换和传递过程的主要承载部件。风力发电 机组主要部件寿命一般年.
但是由于风电机组多数安装在西部和沿海地区，环境条件差，机 组经常工作在低温、沙尘、雷电、冰雪、风暴等恶劣环境条件，而且 由于风速、载荷和风轮转速变化范围大，上网要求高，导致机组运行 工况复杂，极易造成风电机组叶片和传动系统在寿命期内出现故障甚 至损坏，影响机组的安全可靠性。
项目内容
.历史分析，检测主要部件故障 的发生、发展趋势，为设备维 护提供依据
.软件支持设备参数录入、便于 人员操作，联网后支持远程诊 断分析
项目过程
与华能酒泉风电有限责任公司签订项目合同 调查研究、分析论证、方案设计 搭建硬件环境与软件开发 软硬件调试，研究，修改 现场安装调试，整理资料，验收
产品介绍
基于振动信号的旋转机械故障诊断技术的广泛有效应用和在行业内 已经取得的相当有效成果，使得风电机组状态监测系统发展极具战略意 义。
项目内容
.风电场振动数据的二次接收及存储
.振动数据的时域分析，时域振动状态参 数分析，正常、异常、故障报警处理 .设备特征频率提取及频域分析，对轴 承、齿轮、叶片、发电机及塔架故障的诊 断
项目背景
风机各部件故障比例
项目背景
传动系统 支撑架 发电机 齿轮箱 轮毂
机械刹车 叶片故障 偏航系统 液压系统
传感器 控制系统 电气系统
0
2
4
6
8
平均故障停机时间（天）
项目背景
.减少风电机组故障发生 .减少机组故障导致的经济损失 .改善传统设备检修维护手段 .提高风电机组运行可靠性
.满足远程在线诊断要求
项目意义
随着风力发电技术日趋成熟和装机容量的大规模增加，对风电机组 安全高效的运行有了更高的要求。
旋转机械的微小故障一旦发展为严重故障，将会对昂贵的风电机组 造成不可恢复的损坏，引起严重的经济损失。
经过大量的实际数据总结，处于恶劣工况下的风电机组的故障多集 中于旋转机械和啮合机械中，发电机的定子转子的故障也越发的增多。
故障诊断
对具体设备的信号进行时、频域等全方面多角度分 析，寻找故障特征，应用到了小波降噪、包络谱、倒 频谱、功率谱密度等多个先进信号处理技术
利用振动传感器，结合频域积分技术，绘制主轴、发 电机转轴轴心轨迹图，能够直观地观察轴系运动状态
加入发电机定子电压电流时、频域分析，在诊断发电 机本身故障的同时，与传统振动分析技术相结合，提 高诊断的准确率