早期故障范文（精选8篇）
早期故障 第1篇
1. 缸套与活塞磨损
因灰尘污染、长时间怠速运转以及长时间低温工作都会造成其早期磨损,甚至排气管喷机油,导致机油消耗量过大。所以日常使用时,应经常清理空气滤芯且清理后要安装到位,并要保证进气管密封可靠,要经常检查进气管路有无裂纹,卡箍是否松动等。
柴油机怠速运转时间最长不要超过10 min,也不要长时间空转磨合新机。一定要按照说明书分阶段、分负荷的要求磨合,即50 h内负荷60%,100 h内负荷80%。不要将节温器拆掉,以避免长时间低温工作。
2. 喷油泵堵塞
表现为难启动,瞬间转速下降过多,动作慢。原因可能是使用劣质燃油、不及时更换柴油滤芯或使用劣质滤芯、未做到每天排放杂质及水分。
预防措施:使用合格的燃油,及时保养更换柴油滤芯,每天排放杂质和水分。
3. 增压器损坏
表现为叶轮扫镗和密封处漏机油。原因可能是润滑和冷却不好。
预防措施:柴油机启动后,不能马上高速工作,要使柴油机各部位包括增压器充分润滑,待到一定温度后再工作。作业完毕后,柴油机不能立即熄火,怠速运转3～5 min,待增压器转速和柴油机温度降下来后才能熄火。
4. 新机水温高
水温表显示满7格,水温报警灯闪亮。原因可能是水散热器被杂物堵塞,通风散热不好。
预防措施:勤清扫水散热器及液压油散热器的防护网,以免杂物进入。遇到水温高时,应拆下水散热器清理杂物。
5. 液压缸密封漏油
原因可能是:长期放置后工作时没有进行排气;液压缸活塞杆遭受过电击;工作时有杂物黏附在液压缸活塞杆上。
预防措施:对长期放置或冬季使用的挖掘机,启用时一定要先慢慢地活动各液压部位,将液压油中的空气排尽;切忌快速动作,造成空气溶解在液压油中形成气穴,损坏密封。液压缸活塞杆遭受电击后,切忌不经过处理而继续使用;电击如果不太严重,可用油石和细砂纸打磨光滑即可。工作时尽量不要让液压缸浸在泥水中,并经常检查液压缸活塞杆并清理黏附的杂物。
6. 行走机构损坏
包括:引导轮轴套磨损晃动、支重轮或托链轮损坏、行走马达及减速机损坏。原因:长距离行驶没有把引导轮放在正前方;经常长距离行驶而中途没有停机休息。
早期故障 第2篇
(湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，湖南 长沙 410082)
引 言
转子碰摩是转子系统中经常发生的主要故障之一，轻则引起机器的异常振动、磨损，重则导致断轴等恶性事故，带来巨大的经济损失甚至人员伤亡[1]。因此，对转子早期碰摩故障进行研究具有重要的实际意义。
目前围绕转子碰摩故障的研究主要包括两个方面：碰摩故障的非线性动力学特性分析和碰摩故障的故障诊断方法研究[2，3]。对于碰摩故障诊断方法，目前主要有共振解调、小波变换、经验模态分解 (Empirical mode decomposition，EMD)等方法[4～10]，并取得了一定的成果。
在转子早期单点碰摩故障中，碰撞表现出很强的周期性，并引发出系统的冲击响应，导致故障信号中出现周期性冲击成分。但由于处于碰摩的早期，故障振动信号中的冲击成分微弱，容易被工频及其谐波淹没，不易察觉。而重要的故障信息往往包含在冲击成分中，因此，如能从碰摩故障振动信号中有效地提取出冲击成分，并识别其周期，则可对碰摩故障的诊断提供重要的依据[11]。
最近，Starck等基于信号的稀疏表示和形态多样性提出了形态分量分析(Morphological component analysis，MCA)[12]，并在此基础上发展了其扩展算法广义形态分量分析(Generalized morphological component analysis，GMCA)。形态分量分析的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离[13]，该方法首先应用于图像处理和脑信号分离中[14～16]，近来，GMCA方法被引入机械故障诊断领域，并用于齿轮箱复合故障诊断中[17，18]，取得了较好的效果，但GMCA方法需要同时采集多路传感器信号，在一定情况下会增加工程应用难度。MCA方法能从单路传感器信号中分离出不同形态的信号分量，工程上应用较为简便，因此本文将MCA方法引入故障振动信号分析。
在MCA算法中采用了软阈值方法对小波系数进行阈值去噪处理，由于软阈值方法在去噪的同时也削弱了信号，效果不佳。Bobin等提出了一种 最大平均(Mean of Max，MOM)机制对MCA的算法性能进行了改善[19]，并采用硬阈值方法对小波系数进行阈值去噪。其研究表明，采用硬阈值法比软阈值法有更好的分离效果。但由于硬阈值方法在阈值点是不连续的，会对重构信号带来较大的方差。
Gao等针对软阈值方法和硬阈值方法的不足[20]，在对小波系数阈值去噪的研究中提出了一种折中的阈值去噪方法，即半软阈值方法。研究表明，半软阈值方法在阈值去噪方面比软阈值方法和硬阈值方法更具优势。因而，本文将半软阈值方法引入MCA方法中，用于小波系数的阈值消噪处理。
本文将形态分量分析引入转子早期碰摩故障诊断中，并对其阈值去噪进行了改进，提出了基于半软阈值的形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法。当转子发生早期碰摩故障时，其振动信号中往往会出现周期性的冲击成分，但由于处于碰摩故障的早期，冲击成分微弱，容易淹没在工频及谐波信号中，不易察觉。形态分量分析根据信号中周期成分与冲击成分形态的差异，采用不同的过完备字典分别进行稀疏表示(每种成分能且仅能用一种字典进行稀疏表示)，实现信号中工频及其谐波成分与冲击成分的分离，并通过对冲击成分周期的识别诊断转子早期碰摩故障。算法仿真和应用实例表明了该方法的有效性。
1 形态分量分析方法简介
1.1 形态分量分析原理
(1)
由于式(1)为非凸函数，难于求解，且算法复杂度随着字典列数的增加指数上升。因此，根据基追踪算法，可将式(1)中的0范数转化为1范数，此时，可将式(1)转化为可优化求解的线性规划形式
(2)
放宽式(2)的约束条件，可将式(2)转换为
(3)
式中λ为给定的阈值。
根据sk=Φkαk，给定sk，便可以得到αk
(4)
根据式(3)和式(4)，从而可将式(1)中系数{α1,…,αK}的优化求解问题转化为式(5)中信号分量{s1,…,sK}的优化求解问题
(5)
1.2 阈值函数的选择
对于式(5)的优化求解问题，Starck等在块协调松弛(Block-Coordinate-Relaxation，BCR)算法的基础上[12]，给出了MCA的数值实现步骤。在这一算法步骤中，变换系数αk的阈值去噪采用了软阈值方法
(6)
式中 sgn(·)为符号函数。但由于软阈值方法在保证信号连续性的同时，却削弱了有用信号，故效果不佳。Bobin等提出了一种MOM机制对MCA的算法性能进行了改善[19]，并在变换系数αk的阈值去噪处理上采用了硬阈值方法
(7)
然而，由于硬阈值法在阈值点不连续，会给信号带来较大的方差。
针对软阈值处理和硬阈值处理的不足，Gao等提出了半软阈值法[20]
(8)
式中δk2为上阈值，δk1为下阈值，一般δk2=2δk1。
半软阈值法是软阈值法和硬阈值法的一种折中形式，能更有效地降低均方差，同时抑制噪声，较好地解决了抑制噪声与保留信号细节之间的权衡问题。因此，本文采用半软阈值方法对变换系数αk进行消噪处理。
2 基于形态分量分析的转子碰摩故障诊断原理
当转子系统中出现动静碰摩故障时，由于转子与定子的周期性碰撞，其故障振动信号中往往伴有周期性冲击成分，该周期性冲击成分包含了碰摩故障的重要信息。但在早期碰摩故障中，冲击成分微弱，常淹没在转子工频及其谐波成分中，不易察觉。因此，如能从转子碰摩故障信号中提取出周期性冲击成分，并识别其周期，将为转子碰摩故障的诊断提供重要的依据。
由于转子早期碰摩故障振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声组成。周期成分表现为信号的光滑部分，而冲击成分表现为信号的细节部分，因此，可根据周期成分与冲击成分的形态差异，利用MCA方法对转子早期碰摩故障信号进行分析，实现周期成分与冲击成分的分离，再对冲击成分中的冲击周期进行识别即可诊断转子早期碰摩故障。基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断步骤如下：
1) 构建局部离散余弦变换与离散正弦变换字典用于稀疏表示转子工频及其谐波，构建8阶消失矩Symlet小波字典用以稀疏表示信号中的冲击成分[17]；迭代次数的大小会影响算法的计算量和精度，下文中迭代次数取100；MCA方法提供了两种阈值选择方式，一种是用户自己自定义输入阈值；另一种为根据信号自适应确定阈值，但需选定停止准则参数stop的值，下文中stop值取3；
2) 利用基于半软阈值的MCA方法对转子碰摩故障信号进行分析，得到包含转子工频及其谐波的正弦成分、包含转子碰摩故障信息的冲击成分以及两成分之和与原始转子信号的差值，即噪声信号；
3) 对包含转子碰摩故障信息的冲击成分进行分析，根据冲击出现的周期即可诊断转子早期碰摩故障。
3 算法仿真
为验证形态分量分析对正弦信号和冲击信号的分离效果，设置下式所示仿真信号
x(t)=h(t)+s(t)+n(t)
(9)
式中n(t)为噪声成分，以模拟随机干扰；h(t)表示正弦成分，由K个幅值为Ai、频率为fi的正弦成分构成，其表达式如下式所示
(10)
s(t)表示周期冲击成分[23]，由M个幅值为Bm、衰减系数为β、共振频率为fr的单冲击信号构成，冲击之间的时间间隔为Tp，其表达式如下式所示
cos[2πfr×(t-mTp)]u(t-mTp)
(11)
式中u(t)为单位阶跃函数。
取采样频率为1 024 Hz，采样点数为512点，将表1中各参数值代入式(10)和(11)中，得到的正弦分量和冲击分量分别如图1(a)和图1(b)所示。将式(10)和(11)代入式(9)，并加入幅值为0.3的随机噪声(如图1(c))，得到的仿真合成信号如图1(d)所示。从图1(d) 中可知，冲击分量已淹没在信号中。
表1 仿真信号的各参数值
图1 仿真信号
利用基于半软阈值的形态分量分析对图1(d)所示仿真合成信号进行分析，得到的结果如图2所示。对比图1可知，正弦分量与冲击分量已基本分离，仅在信号幅值方面略有差异。
图2 基于半软阈值的仿真合成信号形态分量分析
利用基于硬阈值的形态分量分析对图1(d)所示仿真合成信号进行分析，得到的分解结果如图3所示。对比图1可知，信号中的正弦分量已被较好地分离出来，冲击成分的周期也依稀可见，但幅值存在较大的差异，且在噪声分量中存在较多的冲击。对比与图2，3的分离效果要远逊色于图2。
图3 基于硬阈值的仿真合成信号形态分量分析
4 应用实例
为验证基于半软阈值的MCA方法从转子早期碰摩故障信号中提取冲击成分的有效性，进行了转子单点碰摩实验。转子碰摩实验装置结构示意图如图4所示。图中采用一个可调间隙的轴承(部件8)来实现碰摩故障的模拟实验。
1.电机; 2.轴承1; 3.轴(Φ10); 4.轴承2;5.圆盘; 6.电涡流位移传感器(测垂直方向);7.尺寸定位块; 8.可调间隙轴承
实验中采用电涡流位移传感器拾取位移信号，转轴工频为3 000 r/min，采样频率为6 400 Hz，采样点数为1 024。拾取的转子动静碰摩位移信号如图5所示。
图5 转子碰摩原始信号
图6 基于半软阈值的转子碰摩信号形态分量分析
利用基于半软阈值的MCA方法对图5转子碰摩原始信号进行分析，得到的各分量如图6所示。图6(a)主要由工频及其谐波分量构成，由于去除了噪声和冲击成分，信号较图5光滑。图6(b)为分离出的冲击分量，图中存在周期性冲击现象，冲击之间的时间间隔T≈0.02 s，即冲击出现的频率为50 Hz，说明转子每转一圈产生一个冲击，与转子单点碰摩故障相符，验证了方法的有效性。
同时，采用db8小波对图5所示转子早期碰摩信号进行4层小波分解，图7为分解得到的第一层细节分量的时域波形图，图中也可依稀辨别冲击的周期性，但其中包含了较多的噪声成分，冲击效果要逊色于图6(b)。
图7 基于db8小波分解的第一层细节分量
5 结 论
本文将形态分量分析引入转子早期碰摩故障诊断，提出了基于半软阈值的形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法，主要研究结论如下：
1) 算法仿真结果表明，在分离效果上，基于半软阈值的MCA方法要明显优于基于硬阈值的MCA方法。
2) 应用实例表明，基于半软阈值的MCA方法应用于转子早期碰摩故障诊断，能有效地分离出淹没在信号中的冲击成分，从而能根据冲击成分的冲击周期进行转子早期碰摩故障诊断。
3) 本文将形态分量分析用于单通道信号的成分分离，取得了一些效果，但还有很多地方尚需进一步研究，如字典的自适应优化选择、强背景噪声环境下的形态成分分离等。
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数控机床早期故障消除技术 第3篇
数控机床的使用初期是影响其可靠性的主要阶段,将这一时期内的故障消灭在制造企业内部对提高数控机床可靠性具有重要意义。从20世纪60年代初普罗尼科夫[1]通过研究机床工作性能的变化建立多种机床故障模型起,国内外学者对此进行了长期的探究并取得了大量的成果:Keller等[2]将模糊数学引入数控机床故障数据处理过程,以定量方式处理了模糊不确定性问题;Rao等[3]利用机床现场数据采集与分析系统,拟合了机床故障分布规律并获取了机床薄弱环节;Nelson[4]在统计模型、可靠性试验剖面和数据采集与分析等方面亦开展了大量的研究工作。在国内,吉林大学、重庆大学、国防科技大学等院校在机床可靠性建模、预测、评价、试验、维修等方面取得了一系列的进展[5,6,7]。
然而,国产数控机床产业在可靠性方面仍存在较大的问题[8],具体表现在:(1)企业人员缺乏可靠性意识,认为可靠性投入大、见效慢,因此,鲜有企业开展可靠性工作;(2)缺少提高产品可靠性的技术和方法,部分企业虽认识到产品可靠性的重要性,力求从可靠性方面着手提高产品的竞争能力,然而却苦于“无计可施”;(3)可靠性在国内起步较晚,机床产品的可靠性基础数据匮乏,严重制约了可靠性工程在机床行业的发展。
在上述背景下,本文以某卧式加工中心数控转台为例,系统地提出了消除其早期故障的技术和方法,该方法同样适用于其他类型机床的早期故障消除过程。
1 早期故障建模及其拐点分析
大量实践表明,在机床寿命周期内,其故障率和时间的关系表现为一种类似于“浴盆”形状的曲线[9],如图1所示。机床在使用初期故障频发,而运行一定时间后,其故障率逐渐趋于稳定,这两个阶段分别称之为早期故障期和偶然故障期,两者间的临界状态则称之为拐点。在早期故障期和偶然故障期内故障发生的类型和作用机理不同,故障分布模型亦不同。文献[10]采用二重威布尔分段函数建立了数控车床产品的故障率分布模型,本文在此基础上,进一步研究了机床产品早期故障时间的确定方法及数学模型。
将机床出厂后的累计运行时间t分为两个区间,t0为拐点,t≤t0为早期故障期,t>t0为偶然故障期,则二重威布尔分段模型可表示为
式中,R(t)为可靠性函数;k为权系数;α1、α2、β1、β2为二重威布尔分布函数的参数。
由式(1)可以得到其概率密度函数为
利用极大似然法对式(2)进行参数估计,进而可以确定其参数的表达式:
式中,n为样本容量。
分别将早期故障期和偶然故障期的故障时间代入式(3),即可确定参数α1、α2、β1、β2的值。
由于浴盆曲线是连续的平滑曲线,故在拐点处两分段函数的可靠度值和概率密度函数值相等,即有
将式(1)代入式(4),式(2)代入式(5),则有
进一步简化可得
从而确定了故障率曲线的拐点t0和二重威布尔分段模型,t0即为数控机床的早期故障时间。
2 早期故障的成因及消除机理
2.1 早期故障的成因分析
机床产品功能得以实现是多个过程共同作用的结果,其早期故障的形成亦与这些过程中存在的缺陷有关。设计过程中存在的缺陷主要包括:产品结构设计缺陷,材料选择不合理,外购件选型不当,缺少可靠性建模、预计、分配及整机可靠性匹配设计过程,缺少结构应力均衡性分析、机床动静态特性分析过程,缺少零部件及整机可靠性设计、机电参数匹配设计、电磁抗干扰设计过程等。在加工制造阶段,零部件加工精度不一致、热处理过程不一致、基础铸件残余应力控制不一致、加工材料不一致、操作环境一致性差、测量和过程检验控制不一致、加工设备状态不稳定、加工工艺纪律执行差等因素是加工过程中存在缺陷的主要原因;在装配阶段,装配工艺不合理、装配过程一致性控制差(特别是装配应力的控制)、装配环境清洁度控制不稳定等因素使装配后的产品存在各种缺陷;在可靠性试验阶段,缺少机床功能部件及整机的可靠性试验方法和试验设备、缺少可靠性评价环节是试验过程中存在的主要缺陷。此外,早期故障的形成亦与机床运输过程、实地安装调试过程、用户使用过程有关。新产品早期故障的形成与上述过程密不可分,对于成熟的产品而言,设计过程的缺陷对其可靠性影响较小,加工、装配、调试等过程的一致性问题对其可靠性影响较大。图2为某型号加工中心各阶段在早期故障的成因的比重图。
2.2 早期故障的消除机理
机床产品的可靠性首先决定于设计过程,其次是制造过程,两者共同决定了机床的固有可靠性。机床早期故障的成因所处的阶段不同,消除的机理亦有不同。在设计阶段,采取产品结构设计与可靠性设计并行实施的方式,利用对相似结构产品故障的可靠性分析结果,修正结构设计缺陷和可靠性模型,利用功能部件及整机的可靠性强化试验[11](reliability enhancement test,RET)激发机床潜在故障并根据故障的分析结果有针对性地提出设计改进建议,通过可靠性验证试验对样机进行可靠性评价,最终实现消除机床产品设计缺陷、满足设计可靠性要求的目标。在制造阶段,由于加工和装配过程产生的故障难以被发现,通常是以故障形式反映在机床安装调试和用户使用过程中的,给机床生产企业和用户均造成较大的经济损失。因此,机床在出厂前需要进行环境应力筛选试验(environmental stress screen,ESS)或高加速环境应力筛选试验(highly accelerated stress screen,HASS),以暴露制造过程中存在的各种问题[11],通过制定加工和装配过程一致性控制措施,达到消除制造过程中的缺陷、保证机床的制造可靠性的目的。机床外购件的可靠性对整机的可靠性有很大的影响,通过制定供应商可靠性保障管理体系和外购件入厂可靠性验收试验的方式加强对供应商的控制和管理,避免将外购件的质量缺陷带入机床产品的制造过程。由于受到技术水平和试验手段的约束,早期故障无法在机床出厂前得到完全消除,部分早期故障会发生在使用过程中,对于这部分早期故障,消除的方法是:通过故障模式、故障原因和故障机理的分析,提出相应的改进措施,通过试验验证其有效性,最终将这些改进措施落实到后续产品的设计和制造过程。
因此,可以认为:机床产品早期故障的消除机理是以可靠性设计与分析技术、加工和装配过程一致性控制技术为理论基础,以可靠性试验技术为激发手段,以可靠性管理技术为保障,通过提出和实施改进措施以达到消除设计和制造过程中存在的缺陷为目的的消除故障的过程。
3 早期故障消除技术体系
早期故障消除技术体系框架如图3所示,其中实线代表早期故障消除技术实施流程,虚线代表信息传递关系。早期故障消除技术按实施阶段可划分为故障信息收集、故障分析、可靠性试验、故障消除4个阶段。
3.1 故障信息收集阶段
机床故障信息和运行状态信息是其功能特性状态的直接反映,是实施早期故障消除技术的基本出发点。对于正在设计的新产品,首先收集提取与其具有相似结构的产品的故障信息,分析在新产品设计过程中是否存在相同的设计缺陷,避免同样的问题在不同型号机床的设计过程中重复出现。建立机床故障及其运行状态信息数据库是全面、准确收集故障信息的有效方式。故障信息主要包括:产品型号、生产日期、故障时间、故障部位、故障模式、故障原因、故障处理情况和维修起止时间等。机床故障与其载荷和工况具有相关性,有必要收集机床的实际运行状态信息,包括机床载荷信息、工况信息(环境状态),可以通过建立机床载荷谱和工况谱的形式获取。在实施过程中所涉及的软硬件技术,笔者在文献[12]中进行了论述。
3.2 故障分析阶段
机床产品的故障可概括为功能故障和性能故障两类。所谓功能故障是指产品丧失完成特定功能的能力。性能故障是指发生故障时,产品表现出性能指标迅速衰退现象。故障分析阶段应涵盖四部分内容:产品功能结构分析、结构应力均衡分析、故障树分析(fault tree analysis,FTA)、故障模式影响及危害度分析(failure modes and effects analysis,FMECA)。
分析产品故障原因和产生机理首先要进行产品功能结构分析。将产品按照“整机-部件-组件-零件”的顺序进行分解,利用可靠性建模方法建立产品零部件与功能实现的逻辑关系,从而实现从产品结构到功能的映射。产品功能结构分析的主要内容是建立产品功能结构图,以便在进行故障分析时能够快速准确地进行故障定位和发现潜在的故障隐患。
性能故障(如精度快速衰退)是机床类产品易发性故障,需要从机床运动副受力、铸件残余应力、热变形、装配应力、机床静动态特性方面进行分析,通过建立机床物理数学模型并利用计算机对其进行仿真,分析机床结构应力的不均衡点,优化机床结构、热源以及加工和装配工艺,以实现机床结构应力均衡设计。
FTA、FMECA是可靠性工程技术中的关键技术。FTA以故障事件作为顶事件,按照“从上到下”的原则进行原因分析,最终建立故障与设计、制造和使用过程中的缺陷的对应关系,从物理失效的角度研究故障的失效机理,从而有针对性地提出改进措施。FMECA的核心是对故障影响作出判断并确定严酷度级别,分析潜在故障发生的物理参数类型并确定其检测方法和判断标准,以此作为可靠性试验和仿真中的应力参数类型和水平的参考。
3.3 可靠性试验阶段
可靠性试验阶段包括可靠性试验方案设计、试验建模与仿真、试验监控及数据采集和试验结果分析与评价四部分内容。
在可靠性试验方案设计中需要确定试验时间、故障判据、应力类型和水平、综合试验剖面、试验监控项等内容。其中,试验时间可依据浴盆曲线的拐点确定,在试验时间和费用允许的条件下尽可能充分地暴露全部早期故障;故障判据应依据产品设计技术书中的性能指标和精度指标确定;应力类型和水平、综合试验剖面的建立应参考机床实际运行状态信息和FMECA的分析结果;试验监控项主要根据故障原因分析的结果进行选择,如力、温度、湿度、电压、液压、油液清洁度、气体清洁度等,这些机床状态信息的提取可以通过建立试验监控和数据采集系统实现,对于目前无法通过试验监控和数据采集系统提取的参数,例如油液渗漏等变化缓慢且难以测量的物理参数,可通过人工定时观察记录的方式获取。
机床产品可靠性试验时间长、成本高,在试验前对试验方案进行建模和仿真,是降低试验风险、提高试验效率的有效途径。进行可靠性试验的原则是在不改变故障机理的前提下,最大程度地激发出产品的潜在故障。根据可靠性试验方案中所施加的应力类型和机床工作状态建立物理数学模型并进行仿真,模拟分析试验激发的故障,判断其失效机理是否改变,最终达到优化试验方案的目的,其分析方法与机床结构应力均衡分析近似。
在进行可靠性试验时,产品发生故障后应立即停机,结合机床运行状态信息,运用3.2节的故障分析技术进行故障原因和故障机理的分析;在故障机理未发生改变时,应对故障进行修复后继续试验,并将故障信息和改进措施存入故障信息库作为机床的设计支持信息。如果在规定时间内仍未有效激发出故障,则认为可靠性试验设计过程存在缺陷,应调整试验方案和试验参数重新进行试验。在试验结束时,利用可靠性评估方法对正常工况下运行的产品可靠性进行评估。
3.4 故障消除阶段
机床产品早期故障的消除过程是一系列可靠性技术工作共同作用的结果,需要通过可靠性管理技术加以保障才能彻底地将早期故障消灭于企业内部。因此,可以说故障消除技术是一项技术工作,更是一项管理工作。图4为课题组为某机床企业建立的可靠性保障体系结构简图。
机床改进措施得到验证后,应按照保障体系的管理要求进行相应的改进。各相关的部门(设计、工艺、质量、检测、加工、装配、采购)根据故障分析结果和改进措施建议制定具体的改进作业指导文件并经可靠性技术评审通过后,形成正式文件下发各相关部门,最终可实现将早期故障消除在企业内部的目标。
4 实例分析
本文以某型号卧式加工中心连续分度的数控转台为研究对象,其结构如图5所示。在对已有的类似结构转台的故障数据进行收集和分析的基础上,利用二重威布尔模型对故障数据进行了拟合,拟合结果如图6所示,也验证了数控机床故障率服从威布尔分布这一假定,根据式(7)~式(9)计算出该型号转台的早期故障期为736h,结合试验条件,将可靠性试验的时间定为750h,以保证早期故障得到完全的消除。
1.托板2.公锥3.密封罩壳4.齿轮5.齿轮轴轴承6.电机7.蜗杆8.蜗轮9.齿圈10.回转体轴承11.升降缸12.锁紧缸油路13.升降缸油路14.下齿牙盘15.上齿牙盘16.大弹簧17.拉爪18.母锥19.拉钉
4.1 数控转台功能结构分析
数控转台的主要功能包括:实现工件在托板上的定位;实现托板在转台上的定位;实现转台1°×360的分度与定位。数控转台功能和结构的关系可描述为:依靠夹具将工件固定在托板的T形槽内,保证工件在托板上的定位;利用托板底面的4个母锥和4个拉钉,与转台上的4个公锥和4个拉爪相互配合,保证托板在转台上的定位;通过交流伺服电机、蜗杆蜗轮副、齿轮副保证实现转台分度功能,通过一对端齿盘和升降油缸保证实现转台定位功能。通过上述描述分析,最终可绘制数控转台功能结构图,见图7。
4.2 潜在故障分析
通过对类似结构转台的故障及使用过程信息进行分析,可初步判断该系列结构的转台存在的潜在故障,主要表现为液、气、油渗漏,几何精度超标,转动时异响等模式。利用FTA和FMECA进行分析可得到以下结论。
(1)机床罩壳的结构设计缺陷和防护卷帘密封不严是造成切削液渗漏的主要原因。液压缸与活塞由于加工和装配过程一致性差,导致缸体磨损加剧,是液压缸渗漏的主要原因。此外,液压系统管接头漏油现象也是由加工和装配过程一致性差的原因所致。
(2)工作台轴向精度超差的原因:在数控转台进行四轴联动加工时,蜗轮蜗杆副摩擦过热,引起工作台轴向热伸长,该变形量与加工程序有关,难以在程序中进行热补偿。
(3)转台径向精度超差,有时伴有异响的原因:切削液渗漏导致转台轴承润滑脂耗尽,致使轴承滚动体和滚道产生锈蚀和磨粒磨损现象。
4.3 可靠性试验方案设计
为缩短产品研发周期,在可靠性试验中采用加速应力作为产品故障的激发手段。考虑到潜在故障因素,经论证分析确定加速应力选择切削液流量、负载、转速和液压压力4种类型。其中,切削液的流量选用正常使用流量的120%,充分模拟加工环境,转台负重选用其最大设计极限的载荷块1500kg,转台转速选用其设计最高转速10r/min,液压系统压力选用7.5MPa(其最大使用极限为6.5MPa)。试验设置4种不同的旋转角度(a1、a2、a3、a4)覆盖转台的分度范围,采用连续正转、反转和正反转交替3种旋转方式模拟转台的分度。通过建立综合应力剖面,以模拟“转台旋转分度→到位后停止→4个夹紧油缸夹紧→延时后夹紧油缸放松→转台继续旋转分度”等时序动作。综合应力剖面如图8所示。
4.4 试验结果分析及改进措施
3台数控转台同时进行750h的环境应力筛选试验,转台依次在第78h、210h、325h、439h、514h、593h、746h发生故障,故障分析与处理结果如表1所示。
在实际分析处理过程中,应对上述故障分别进行FTA和FMECA分析,现以拉爪断裂故障为例,阐述分析过程。
机床在拉爪断裂后,转台丧失锁定托板功能,由于数控系统无法对该故障进行检测,机床始终处于工作状态,导致机床零部件加速磨损和精度迅速衰退现象产生,甚至会造成托板脱离,损坏机床部件和危害操作人员生命安全的严重后果。因此,在FMECA过程中,将拉爪断裂故障的严酷度级别定为Ⅰ类,是首要解决的故障。
对拉爪断裂故障进行FTA分析,图9为拉爪断裂的故障树分析图。对故障树底层事件进行检查,发现电磁换向阀、弹簧性能、拉爪材质均处于正常状态,拉爪显然未到疲劳极限,亦不是断裂的主要原因。最后,通过分析发现:压力开关参数设置错误导致其感应信号时续时断,造成托板交换动作与拉爪松开动作时序错误是产生拉爪断裂故障的主要原因。更换断裂的拉爪,将压力开关的高低压设置值分别设置为5MPa和1MPa,重新进行试验,该故障没有再发生,证明了改进措施的有效性。
5 结论
(1)本文系统地提出一套消除机床早期故障的技术体系,将该技术应用到某数控机床制造企业,有效地激发出产品的早期故障,提高了产品的可靠性水平,验证了该技术的可行性。
(2)成功地将可靠性试验引入到数控机床的可靠性研究中,其他的功能部件和整机的可靠性试验可以借鉴该经验。
摘要：针对国产数控机床可靠性差的问题,从故障率浴盆曲线建模分析入手,量化确定了机床的早期故障区,深入分析了早期故障产生的原因,结合可靠性试验技术,阐述了早期故障消除技术的机理,在此基础上建立了早期故障消除的技术体系,阐述了早期故障消除过程,即故障收集、故障分析、可靠性试验、故障消除阶段的研究思路、内容和方法。最后将该技术运用到数控机床生产企业,案例表明,该技术可以有效提高数控机床的可靠性。
关键词：早期故障,浴盆曲线,数控机床,可靠性分析,可靠性试验
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早期故障 第4篇
随着中压配电系统负荷的迅速增长以及大容量机组不断投入运行, 中压电网的短路电流不断增大[1,2]。不断增大的短路电流导致经常发生因变压器近区出口短路而造成的主变压器绕组变形等故障, 使变压器处于亚健康运行状态, 给电网安全运行埋下很大隐患。此外, 近年来发电厂装机容量及其配电容量增大, 大型发电机出口及厂高变出口的短路电流迅速提高。较大的短路电流对线路、设备及开关本身的动热稳定性提出了更高要求[3]。然而, 无限度地提高断路器或熔断器的开断能力及线路、设备的动热稳定性是很不经济甚至是不可能的, 并且断路器的极限分断次数十分有限。
为了限制短路电流, 一般可从调整电网结构、改变系统运行方式和加装限流设备三方面加以考虑[4]。然而调整电网结构代价昂贵, 改变系统运行方式又容易造成电力系统运行的不稳定。文献[5-7]指出在当前的中压配电系统中, 装设限流电抗器或限流熔断器仍然是目前应用较广的限流措施。然而, 由于限流熔断器的开断能力非常有限, 其只能用在电压等级较低的场合[5];而在设备端加装电抗器则会导致网络损耗增加并降低系统的稳定性[8]。作为限制短路电流的一种措施, 装设短路电流限制器FCL (Fault Current Limiter) 是一种有效的技术措施。
目前, 无论是传统的还是智能型的短路保护电器, 大多仍采用全电流值是否大于整定值作为短路故障的判据。若用此判据判断短路故障, 由于非周期分量的存在, 短路电流一般会在第1个周期内达到电流峰值, 此时短路已经发生了5~10 ms[7]的时间, 断路器需开断数倍甚至数十倍于额定值的短路电流。
随着微电子技术、计算机技术、传感技术以及现代数学理论的发展, 对短路故障进行早期检测和有效保护已成为可能。通过有效实现故障早期检测辨识, 尽早实现FCL在故障初期投入, 可大幅度提高短路保护电器分断能力及FCL的限流性能, 减轻短路电流对电力系统及其电气设备造成的威胁, 对线路、设备及开关本身动热稳定性的要求也相应降低[9]。
文献[10-12]指出小波变换具有较强的消除白噪声能力, 且对随机脉冲干扰也有一定抑制作用。综合小波去噪与短路故障奇异性辨识能力, 文献[11-12]采用第4尺度细节分量作为低压短路故障早期检测的故障特征量, 可在故障后200μs对大部分相角实现短路早期检测特征量提取, 采用TMS320F2812数字信号处理器 (DSP) 进行滤波与短路故障辨识, 运算时间仅为20.75μs, 即可在300μs内实现低压短路故障早期检测与辨识。
本文将短路故障早期检测方法引入中压系统, 在动态模拟系统实验室验证短路故障早期检测有效性基础上, 以串联谐振型FCL为模型, 提出短路故障早期检测的FCL快速限流技术, 为智能配电网的控制与保护提供了新的思路和方法。此外, 本文分析了FCL在短路故障早期的快速限流效果, 并引入断路器分断苛刻度指标, 评估短路故障的早期快速FCL技术对断路器分断能力的影响, 仿真结果表明, 其在全相角范围内对短路电流抑制与降低断路器对短路电流分断能力的要求方面具有显著效果。
1 可控串联谐振型FCL工作原理
近年来, 国内外在FCL的研制方面取得了许多成果, 其中超导型、电力电子型和基于常规设备的经济型FCL成为研究与应用热点。文献[13-14]提出的超导型FCL具有响应速度快、自触发等特性, 但由于现阶段技术可靠性以及成本等条件限制, 超导型FCL暂不加以讨论。电力电子型FCL又称柔性化的短路电流限制器FSCL (Flexible Short Current Limiter) , 它已开始应用于配电网。FSCL是用半导体器件替代传统的开关设备以达到限流阻抗的快速切换, 从而限制短路电流, 其主要实现方案为固态FCL、功率电子器件的可控FCL以及具有可控串联补偿的FCL[15,16]。从技术可行性与经济性考虑, 基于常规电气设备或元件的经济型FCL, 无疑是解决故障限流问题的首选。其中, 基于常规电气元件的串联谐振型FCL, 不仅可将短路电流限制到较低水平, 而且具有运行可靠性高、价格低廉和技术经济性能好等明显优点, 能克服现有限流技术的不足, 但存在不可控的特点[17]。
本文将利用短路早期检测判据实现FCL快速投切控制, 因此所选的FCL模型为电力电子型与经济型FCL相结合, 即固态可控串联谐振型FCL, 如图1所示。图中, FCL主要由电容C、旁路电感L1、串联电感L2、可关断晶闸管GTO (Gate Turn-Off thyristor) 和保护用的避雷器AZn O组成。
正常情况下, GTO截止, 负荷电流从电容器流过, 由于容抗与串联电感L2的感抗相同, 所以此时二者处于串联谐振状态, 对系统运行无影响;短路故障时, 控制GTO导通, 旁路电感L1接入。L1与C选择适当的参数, 并联后可以得到较大的电抗, 与L2串联后共同限流, 并且可根据不同的短路情况, 即短路电流大小调节GTO的导通角, 以改变限流程度[18]。
2 中压短路故障早期检测原理及其验证
2.1 小波变换原理
小波变换是时间 (空间) 频率的局部化分析, 通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化, 最终达到高频处时间细分、低频处频率细分, 自动适应时频信号分析的要求, 从而可聚焦到信号的任意细节, 解决傅里叶变换纯频域分析的局限性[19]。
Mallat算法将信号在不同时间和不同频率尺度上进行分解, 提取信号在各个尺度上所体现的特征, 其小波分解的快速递推公式为:
其中, S2j、W2j分别为源信号S20f通过低通滤波器与高通滤波器得到的光滑分量以及细节分量。
本文以三次B样条函数的导函数为小波函数, 其低通及带通滤波器的脉冲响应系数为:g0=-2, g1=2;h-1=h2=0.125, h0=h1=0.375[12]。
由式 (1) 可知, 在对信号实施小波分解时, 其小波分量在各尺度下的计算值均用到上一尺度的平滑分量, 且每一尺度下的小波分量与上一尺度的平滑分量的差分成正比, 即小波分量值体现了信号不断被平滑后的导数值。因此, 它既能体现信号变化率的大小, 又剔除了噪声干扰的影响。考虑到前4阶小波分量的滤波作用及电力系统故障信号奇异性的特点[11,20], 本文将第4尺度分量应用于中压系统短路故障检测。
2.2 中压短路故障早期检测及其动模实验验证
2.2.1 基于小波的中压短路故障早期检测机理
图2所示为动模实验室一次接线图, 其主要工作原理是利用升压变压器T01、T21将市电380 V升压至800 V, 模拟中压系统电压等级及其线路参数。图2中, 主要一次设备参数:G01的额定功率为12 k W, 额定电压为380 V, 功率因数为0.8;G02的额定视在功率为5 k V·A, 瞬变电流衰减时间常数Td′为1.88 s, 额定转速为1500 r/min;T01采用Y/△-11接线形式, 额定容量为15 k V·A, 短路电压为13%, 变比为380 V/800 V;T21采用Y/△-11接线, 额定容量为50 k V·A, 短路电压为13%, 变比为380 V/800 V;XL31=XL32=3X, XL11=2X, X为线路阻抗, X的参数为x1=7.79Ω、r1=0.709Ω、阻抗角ψ=84.8°。
根据图2动模实验接线方式及设备参数配置, 利用MATLAB的Simulink工具箱建立中压动模实验线路仿真模型, 并在全相角范围内, 以故障电流瞬时标幺值与小波分解第4尺度细节分量瞬时标幺值随时间变化情况, 阐述中压短路故障早期检测的机理;同时, 为了说明本文提出的中压故障早期检测方法不受中压系统线路负载突变的影响, 本文将全相角范围内1.5倍突变负载电流小波分解第4尺度细节分量标幺值的最大值与短路电流小波分解第4尺度细节分量标幺值加以比较分析。上述标幺值均以正常运行时各量幅值为基值。
对于中压交流系统, 故障发生瞬间电源电压或线路电流相角 (即故障初相角) 对故障后短路电流的发展影响很大。图3以10°故障初相角为间隔, 给出了故障发生后4个不同时刻短路电流及其小波分解第4尺度细节分量标幺值与故障初相角之间的关系, 并给出全相角范围内1.5倍突变负载电流小波分解第4尺度细节分量标幺值的最大值。图3中, ds4为短路电流小波第4尺度细节分量标幺值;is为短路故障电流瞬时标幺值;dl4为全相角下1.5倍突变负载电流小波第4尺度细节分量标幺值的最大值。
从图3可见, 在故障发生早期即短路故障电流较小时, 采用短路电流小波分解第4尺度细节分量标幺值, 已可在全相角范围内实现负载突变与短路故障的有效区分;而且故障发生400μs之后, 短路电流第4尺度小波分量标幺值均明显大于全相角下1.5倍突变负载电流小波第4尺度分量标幺值的最大值。这表明, 设置适当的阈值, 不仅可实现短路故障早期检测, 而且可有效避免中压线路负载突变引起误判。
2.2.2 中压短路故障早期检测实验验证
本文以TMS320F2812为核心处理器, 以小波分解第4尺度细节分量瞬时标幺值为判据并设置适当的故障判定阈值, 开发了中压短路快速检测装置, 在动模实验室工况环境下验证中压短路故障早期检测的技术实现。
图4为动模实验室短路故障三相电流波形、不同故障初相角下故障相电流及短路早期故障检测装置脱扣信号实测波形 (实验中均转换为电压形式) 。
本文经多次不同故障初相角短路试验得出, 中压动模实验系统在单相短路故障时, 从短路发生到给出故障早期检测脱扣信号的时间为400~700μs, 验证了中压系统短路故障早期检测的可行性。
3 中压短路故障早期检测的快速限流技术
本文以图5所示中压配电系统为例, 利用MATLAB仿真馈线短路故障情况, 在此基础上分析短路故障早期检测的快速限流技术。图5中, 系统电源等值为单机无穷大, 35 k V等级;系统为中性点接地接线方式, 电源初相角为90°;线路长度l=50 km, 线路电阻r=0.02Ω/km, 线路电导b=4.804μS/km, 线路电抗x=0.28Ω/km;变压器的变比为37 k V/10.5 k V, 短路阻抗百分比为7.5%, 空载电流百分比为0.8%, 短路损耗Ps=12 k W, 空载损耗P0=24 k W, 额定容量Sb=7.5 MV·A[21]。故障点在靠近变压器侧, 故障设置在系统正常运行后50 ms时发生, 设定故障类型为A相接地故障。
显然, 短路故障持续时间越短, 对短路电流的限制效果就越好, 短路造成的危害也就越小。因此, 对中压短路故障进行早期准确检测与辨识具有实质性的应用效应。在故障早期, 当判断的确有短路故障发生时, 则触发GTO导通将FCL快速接入线路, 可有效地限制短路电流。
实际的工作环境下, 要实现FCL早期投入, 其所需时间主要包括短路故障早期检测及识别所需时间和电力电子开关导通所需时间两部分。前文已经通过仿真以及实验验证了中压系统短路故障早期检测所需时间为400~700μs, 而GTO的导通时间仅为几十微秒, 综合考虑GTO导通时间及不同故障相角等因素, 短路故障早期检测辨识及FCL投入所需时间在1 ms之内。
本文以图1所示串联谐振型FCL为模型实现短路故障早期检测基础上的快速限流技术, 以限流效果及断路器开断短路故障的苛刻度为指标考察其有效性。其中, FCL参数为:C=207μF;L1=3.26 m H;L2=48.94 m H[22]。
3.1 故障早期FCL投入时刻对限流的影响
为分析FCL投入时刻对限制电流的影响, 本文设置仿真电源初相角均为90°, 分别选取故障发生后40 ms (2个全波周期) 、20 ms (1个全波周期) 、10 ms (常规短路判据所需时间数量级) [23]、1 ms (基于短路早期检测所需时间数量级) 投入FCL, 短路电流抑制效果如图6所示。
由图6可见, 系统未装设FCL时, 短路电流峰值接近10 k A;安装了FCL以后, 其对系统的短路电流有明显的抑制作用。此外, FCL的投入时刻对于其限流效果影响很大, 发生短路故障后投入FCL越早, 其限流作用越明显。常规的短路判断方法一般需要10 ms左右判定时间, 此时投入FCL, 只能将故障电流峰值限制在大约1500 A;利用短路早期检测及快速投切技术, 可实现在故障后1 ms即投入FCL, 在相同的短路故障情况下, 其可将故障电流峰值限制在800 A左右, 限流效果更加明显, 并且其限流后的电流波形更光滑, 对电网的冲击很小。
为了更清晰地说明FCL投入时刻对限制电流的影响, 假设短路故障发生在系统正常运行后的50 ms时, 本文取故障发生后1~40 ms的区间范围, 分别每间隔2 ms投入FCL, 仿真得出相应时刻的电流峰值, 利用三次正弦和拟合, 得到故障电流峰值与FCL投入时刻的关系见图7。
从图7可以看出, FCL的投入时刻对于故障电流的限制有很大影响, 基于短路故障早期检测的故障电流快速限制效果非常显著。
3.2 故障早期FCL投入时刻对断路器开断能力影响
串联谐振型FCL应用于中高压甚至超高压电网, 能够有效地抑制系统的短路电流水平, 然而断路器的开断负担不仅与开断电流有关, 还与瞬态恢复电压的第1个峰值、断口间的瞬态恢复电压上升率[24]等因素有关。因此, 需要综合考虑以上因素, 从苛刻度[25,26]的角度分析FCL对断路器开断性能的影响, 通过综合断路器开断电流、断路器瞬态恢复电压第1个峰值和瞬态恢复电压上升率3项指标, 对断路器开断短路故障的难度进行评估。
基于故障早期检测的FCL技术可以在短路发生早期投入FCL, 可以预见其对于提高断路器开断短路故障能力方面有显著作用。利用短路电流Is、电流过零时断路器瞬态恢复电压的上升率rRV以及断路器瞬态恢复电压的第1个峰值Utr1, 可获得电网对于断路器的苛刻度F如式 (2) 所示。苛刻度可用于综合评估安装串联谐振型FCL后对于断路器开断的影响[27]。
其中, α为常数, 它与断路器的灭弧方式及灭弧介质有关。
为了验证基于短路早期检测的FCL技术能够提升断路器短路故障开断能力, 利用前述配电仿真系统加以分析, 且配电系统的结构参数与短路参数均保持不变。断路器在系统运行至150 ms时因短路故障而操作分断故障电流。未投入FCL、采用常规判据投入FCL、基于短路早期检测快速投入FCL情况下断路器两端断口电压的仿真波形如图8所示。
综合图6与图8的仿真结果, 取α=1, 通过计算得到不同短路故障抑制情况下电网对断路器的苛刻度F, 如表1所示。
由表1可以看出, 采用常规的短路判据投入FCL后, 虽然降低了断路器的分断苛刻度, 但是其限流后的短路电流峰值Is、电流过零时断路器瞬态恢复电压的上升率rRV以及断路器瞬态恢复电压的第1个峰值Utr1仍然较大, 所以导致其整体的断路器分断苛刻度依然偏高;而基于短路早期检测快速投入FCL后, 上述3个参数均大幅度降低, 使得断路器分断苛刻度大幅度减小, 即断路器对短路故障的开断难度大幅降低。
综上所述, 基于短路故障早期检测的FCL快速限流技术, 在提升断路器的开断能力与遮断容量方面有着良好的应用潜力。
3.3 全相角范围内的FCL早期投入故障限流作用
故障初相角对于系统的短路影响较大, 因此有必要考虑在不同初相角下, 早期故障检测及FCL投入的限流效果以及对断路器分断苛刻度的影响。
本文在故障电源初相角0°~170°范围内以10°为1个间隔, 分别仿真分析未投入FCL、采用常规短路判据投入FCL以及短路故障早期检测投入FCL后的短路电流峰值和断路器的分断苛刻度, 结果分别如表2与表3所示。表中, 方式a、b、c分别对应未投入FCL、基于常规短路判据投入FCL和基于短路早期检测投入FCL。
分析表2及表3的相关参数数据可知, 在全相角范围内, 基于短路早期检测的FCL技术的限流效果均优于基于常规判据投入FCL;而在断路器分断苛刻度方面, 基于短路早期检测的FCL技术同样在全相角范围内显示出了更加优异的特性。这表明, 基于短路早期检测的FCL技术在降低断路器对分断能力的要求方面, 显示出了良好的应用潜力。
4 结论
本文提出一种中压线路短路早期检测及其故障快速限流技术, 并以固态可控串联谐振型FCL为例, 通过实验与验证, 得出如下结论:
a.采用Mallat算法的多分辨小波变换, 可有效实现中压线路短路故障的早期检测辨识, 且在中压动态模拟系统中进行了验证;
b.基于短路早期检测的FCL限流技术具有快速及显著的故障抑制作用;
c.基于短路早期检测的FCL快速限流技术, 可大幅度地降低中压线路分断苛刻度;
d.基于短路故障早期检测的FCL快速限流技术, 具备全相角范围内优越的限流效果, 可较大幅度地降低断路器对分断能力的要求;
e.在限制短路电流与提升断路器开断能力方面, 中压短路早期限流技术对增强电网稳定性具有良好的应用潜力, 但有待进一步研究。
摘要：为了提高故障电流限制器 (FCL) 在中压系统中的性能, 提出基于短路电流早期检测的故障限流技术。在建立中压配电短路故障仿真模型的基础上, 提出利用Mallat多尺度分辨小波变换实现短路电流早期检测。以中压动态模拟系统为对象, 验证了中压短路电流早期检测的有效性。以串联谐振型FCL为例, 分析对比了基于常规短路判据与早期检测的故障限流效果;以断路器分断苛刻度为指标, 分析早期短路检测对故障分断能力的影响。仿真分析表明, 基于短路电流早期检测的故障限流技术性能良好。
早期故障 第5篇
电机是发电厂中极其重要的旋转机械设备, 其运行的稳定性与可靠性, 直接关系到整台发电机组的功率出力与安全运行, 因此, 对处于的运行状态下电机故障的正确诊断, 不但可以防止电机事故的发生, 而且可以事先确定设备的修理方案与准备好相应的备品备件, 以缩短设备的检修时间与提高设备的消缺效率。
排除电机电源以及电机所联接的机械方面带来的故障现象, 电动机常见的故障主要有:定子绕组故障 (绕断路、接地、绕短路、接错嵌反等) ;转子故障 (鼠笼式转子的断条、转子轴弯曲、轴颈磨损、键槽损坏等) ;电机轴承故障 (缺油或少油导致的发热、轴承损坏等) ;电机本体故障 (机座松动、端盖止口磨损、本体部分变形破裂等) 。
在上述原因中, 电机轴承是电机最易损坏的部件之一。据相关统计, 因滚动轴承故障导致的电机故障约占电机总故障的40%, 定子线圈及附件的故障占38%, 转子绕组及附件的故障占10%, 其他类型的故障12%[1]。因此, 电机轴承的运行状态直接影响到整台电机的工作性能。发电厂中电机众多, 绝大部分轴承为滚动轴承, 本文以滚动轴承的电机为研究对象。
2 电机轴承故障的研究方法
电机轴承故障检测的方法主要有以下三种:
(1) 以振动信号为基础的故障诊断:根据现场所采集的振动参数来进行分析的方法, 是目前应用范围最广、最简便也是最有效的一种方法。利用振动测试仪器或者传感器, 从电机对应部位测量到相应的轴承振动参数, 例如振幅、振速、频率等等, 然后从这些参数中提取所需的故障特征信息进行故障检测与判断, 由于滚动轴承各部位以及故障的严重程度, 均可以从这些振动信号上反映出来, 因此这种手段的准备率比较高, 得到了广泛的使用;
(2) 根据轴承的温度幅值与趋势来进行故障诊断:轴承温度的变化主要取决于轴承正常运行中摩擦所产生的热量以及轴承的本身和外加附件的散热能力的强弱。当轴承某个部件发生故障时, 故障部件与完好的部件之间的摩擦会加剧, 产生的热量也会急剧增加, 于是温度便会升高, 因此可以通过对轴承温度绝对值与温升速率的比较来进行故障判断, 但是该方法容易受轴承散热系统与环境温度的影响, 并且对轴承早期的、轻微的故障不灵敏, 也不能反映出存在较严重故障的轴承的具体部位;
(3) 通过采集轴承油样进行故障诊断:主要是对采集到的润滑油本身以及油中存在的微小颗粒进行的物理与化学分析, 若轴承存在故障, 则必然会导致油中存在微小的金属颗粒, 但是油样分析, 严重依赖于采样者的个人经验、采样部位, 同时化学分析需要高度的专业性, 一般适合于定期进行检测。
此外, 还有利用轴承在运行中因滚动体冲击会产生一些宽带高频冲击脉冲振动的基于冲击脉冲信号故障诊断[2], 利用轴承在运行中滚动体引起接触面的弹性冲击而产生声发射信号的声发射故障诊断[3], 利用金属与润滑油导电性能不同的特性、以及油膜电阻与油膜厚度所固有的关系而开发出来的轴承油膜电阻诊断法[4], 等等, 均存在一定的局限性。
3 电机滚动轴承的失效形式与失效原因
滚动轴承的失效形式主要有: (1) 磨损失效, (2) 疲劳剥落 (点蚀) , (3) 腐蚀失效, (4) 断裂失效, (5) 压痕失效, (6) 胶合失效, (7) 保持架损坏。
电机轴承故障的主要来源于几个方面:
(1) 制造、设计与材质:设计不合理, 特性不良, 运行时发生自激振动或者强迫振动;轴承结构不合理、部件应力集中;材质不当, 强度刚度不够等;
(2) 组装工艺:组装不当;与机械的轴系校中不准;机械与电机的参数调整不当;转子微弱弯曲或长期放置不当, 改变了动平衡精度等;
(3) 电机运行工况:轴承润滑不良或散热系统故障;启动、升降速过程中操作不当等;电机长期超转速或过低转速运行, 改变了电机的工作特性;
(4) 电机老化:轴承与端盖的止口磨损、点蚀或腐蚀;上下端盖等配合面存在应力并磨损, 产生过盈或松动;运行时间超过年限, 铁芯硅钢片松动从而导致主轴扰度增大等。
4 电机振动的特性与频率
当电机轴承运行时, 轴承内圈会有带着一定的负载、并具有相应的运转速度, 必然会对整个轴系系统产生激励, 从而导致轴承系统的振动。在使用中, 滚动体因要承受所带的机械负载, 其表面的凹凸形状是未知的, 也没有规律可循, 因此在承受冲击力时所产生的冲击信号也是难以预测的, 所以这个时候所测到振动信号就是由各种频率的振动信号随机组合而成的。当轴承发生故障时, 轴承的转动速度、内外圈和滚动体表面的凹凸形态共同构成了轴承冲击力的频谱与振动系统的传递性。因此, 故障时候的振动频率, 是由轴承的外圈、内圈和滚动体三者的振动频率共同决定的。一般情况下, 轴承的故障程度越严重、旋转的速度越高, 振动的幅值就会越大。轴承的尺寸决定了滚动轴承的固有频率, 因此, 因轴承各部位故障所导致的振动, 对于滚动轴承的固有频率是没有影响的[5]。当轴承故障时, 所获得的振动信号, 是多种频率的振动信号混合在一起, 需要区别开来, 因而基于振动信号的故障判断, 就是根据滚动轴承的转动速度和不同的故障频率进行的, 所以需要分析轴承各个部位的故障频率和提取相应的故障特征。
4.1 电机特征频率
电机主转动轴上的部件主要包括转轴、转子本体、以及轴承等, 在较低的转速下, 电机的特征频率就是主轴的转频:�=N/60, N为主轴转速。主轴的振动能量是整台电机振动能量的主要部分, 其振动频率处于电机各部位振动频率中的最低频段。这种振动对应的主要故障:轴承不平衡、轴承对中不良、轴承存在裂纹或腐蚀等, 故障时的频率特性:易出现转频的整数倍次谐波分量, 且较多。
4.2 减速箱特征频率[6]
(1) 齿轮表面的磨损:随着齿轮表面的磨损程度的加剧, 各次谐波的幅值增加较快, 而且二次谐波的幅值会大于啮合频率的幅值;
(2) 齿轮的不平衡、对中不良:在振动信号中表现为边带, 主要出现在与旋转频率有关的各次谐波频率。
(3) 齿轮的局部故障和点蚀:在各次谐波频率和啮合频率的两边产生一系列的边频带, 且含有一系列的变频成分, 但是两者是不同的, 点蚀时幅值比较大、过频成份少但集中, 局部故障时幅值比较小、边频数量较多且分散均匀。
4.3 滚动轴承特征频率[7]
4.4滚动轴承故障时的振动特性
5 电机轴承故障的温度场分布
当电机轴承出现故障后, 其表现出来的一个重要特征就是轴承安装部位的温度升高, 随着轴承故障的恶化, 轴承产生的热量会超过轴承的散热能力, 导致轴承部位的温度快速升高。通过试验发现[8]:发现电机轴承的端盖温度分布, 不论故障轴承还是正常轴承, 温度都是沿径向从内到外逐步降低, 并且在端盖轴承座的正对部位, 温度变化缓慢, 但是从轴承外径继续向外, 端盖温度下降迅速;在同负荷条件下, 轴承故障越严重, 其端盖的表面温升越大, 因此可以通过相似或同样负载条件下的端盖表面温升的变化, 对轴承状态进行初步判断, 但电机端盖表面的绝对温升随负荷增加而升高, 因此不能仅仅凭借端盖表面温升来对相应轴承状态进行判断;电机负荷的变化虽然对端盖温升影响很大, 但是对端盖温度场的分布规律影响却很小 (轴承有故障时, 轴承安装位置附近的端盖位置的温度与周围的温度边界轮廓清晰, 而正常轴承却模糊) , 基本可以忽略。红外热成像仪操作简便、显示直观, 能直接在不影响设备的运行状态下显示各端盖的温度分布, 尽管对电机轴承状态的判断缺乏相应的理论依据, 但可以利用测得的电机端盖表面温度场分布规律, 对电机轴承状态进行实时初步判断。
6 电机轴承早期故障的诊断方法
电机故障的原因很多, 但大体上可分为电机本体原因和外部原因, 电机故障的外部原因比较容易发现与排除, 本体原因比较复杂, 其中电机轴承故障是电机安全运行的薄弱环节, 尤其是电机轴承是否有早期的、轻微的故障 (振动幅值、轴承温升、电流等参数均不明显) , 以及轴承的故障部位的确定是轴承判断的难点, 因此, 积极与有效的对运行中的电机轴承状态进行判断与评估, 及时将电机解体大修, 可以有效防止电机故障的发生。可以利用本文中的方法, 得到一个有效的电机轴承故障诊断方法:一方面利用红外热成像仪, 测得的相关工况下电机端盖表面温度场的分布规律, 进行对照比较, 从而对电机轴承的状态进行初步判断;另一方面从现场测得电机轴承的振动频率, 查得该电机的轴承参数, 计算出轴承的特征频率;当两种方式都确定电机轴承存在故障时, 则可安排电机进行解体大修, 并对照上述中的频率与故障类型, 结合实际运行参数, 查找并确定电机轴承的故障部位, 做好预处理方案与备品备件的准备, 提高设备检修的消缺针对性与消缺效率。
参考文献
[1]POPA L M, JENSEN B B, RITCHIE E, et al.Condition monitoring of wind generators.Industry Applications Conference, 2003, 3:1839-1846.
[2]娄源元.基于冲击脉冲法的滚动轴承故障诊断方法研究[D].华北电力大学硕士学位论文, 2008 (02) .
[3]郝如江, 卢文秀, 褚福磊.声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述[J].振动与冲击, 2008, 27 (03) :71-89.
[4]崔焱, 秦颖.滑动轴承润滑油膜厚度测量方法分析[J].机械管理开发, 2009, 24 (04) :15-36.
[5]汤宝平, 蒋永华, 张详春.基于形态奇异值分解和经验模态分解的滚动轴承故障特征提取方法[J].机械工程学报, 2010, 46 (05) :37-48.
[6]陈长征, 胡立新著.设备振动分析与故障诊断技术[M].北京:科学出版社, 2007:36-86.
[7]王官军.基于小波分析的提升设备智能化故障诊断研究[D].山东科技大学硕士学位论文, 2001:24-39.
早期故障 第6篇
关键词：变压器,局部放电,早期监测,油中氢气水分,在线监测装置
1 前言
变压器是电力系统的重要设备, 其状态好坏, 直接影响电网的安全进行。由于变压器在设计、制造、安装和进行维护等方面原因使绝缘存在缺陷, 抗短路能力降低, 因此近年来主变的事故较多, 其中威胁安全最严重的为绕组局部放电性故障。根据国家电力公司对2001年全国110kv及以上主变事故的调查, 得知绕组的事故占总事故台数的74.6% (福建省网为80%) 。因此, 提高变压器安全运行的最主要任务是早期检出绕组内部的局部放电性缺陷。
目前变压器在线监测项目可分为油中气体、水分和绝缘两大类。绝缘监测项目主要有介损、泄漏电流和局部放电, 其中介损和泄漏电流只能反映总体绝缘状态, 难以检出局部缺陷;而局部放电在线监测的抗干扰技术尚未得到解决, 因此, 目前变压器在线监测在很大程度上是油中气体和水分在线监测。近年来, 传感器技术、微机技术和油气分离技术得到迅速的发展, 为变压器在线监测的实施创造了条件。
2 变压器内部局部放电的特点
众所周知, 任何事故都有一个产生、发展的过程, 也就是从量变到质变的过程。变压器内部局部放电, 也有一个从电晕发展到爬电、火花放电, 最后形成电弧放电的过程。其发展速度取决于故障部位和故障能量的大小。笔者分析了十几年来发生的主变事故, 发现有相当数量的事故有几个小时的发展过程, 如1987年1月福建三明后山1号主变 (220Kv, 90MVA) 因高压B相屏树枝状放电引起的事故, 2000年7月31日厦门嵩屿电厂2号主变 (220Kv, 370MVA) 因低压角接线水平木支架绝缘缺陷引起的事故, 以及2002年3月22日广东大亚湾核电站2号主变C相低压角接线的短路事故等, 都有数小时的发展过程。如果选用对故障气体响应快的监测装置, 使其在火花放电阶段被检出, 则就有可能防止恶性事故的发生。
3 油中氢气在线监测局部放电性故障的必要性和可能性
变压器内部的绝缘油、纸、布、漆和木头等绝缘材料都为碳氢化合物或碳水化合物, 在分子结构中碳氢键 (C-H) 最多, 其键能最低, 因此在分解时最容易断裂;而氢气的生成热最小, 因此在碳氢键断裂后氢气最容易生成, 又因为氢气的分子半径最小, 在油中的溶解度也最小, 使氢气最容易从油中析出后渗透过高分子模, 使其以最快的速度集聚到检测室。因此, 选择氢气为监测的对象应是局部放电性故障早期检出最理想的气体
有的人提出乙炔 (C2H2) 是放电性故障最具代表的特征气体。这确实如此, 但C2H2分子中有CC键, 生成时必须吸收较大的能量, 在局部放电的初期不可能产生, 只有在火花放电后期才会有少量C2H2, 但此时距电弧放电很近, 恶性事故很快就会发生, 即使这时被检出, 也没有时间来采取防患措施, 避免事故的发生了。
有的人提出, 只监测氢气、水分不能进行综合判断, 而应该监测多组分才能作出诊断, 这种想法也是很正常的, 但是, 我们应该认识到, 在线监测是运行设备, 要停运不可能只靠油中气体含量的诊断来决定设备立即停电!就是目前试验室的色谱分析, 尽管所检测的组分很多, 判断的方法很多, 也很成熟, 但当检出油中气体含量异常后, 也不可能立即下令停电!在线监测的目的主要是对变压器内部故障起“哨兵”的作用, 即在准确检出初期故障发出报警。为此, 在线监测装置不仅要求连续在线, 而且要求对故障气体的响应速度要快。若检测多组分只能通过二个方法来实现:一为色谱法, 这将带来取样、进样和色谱柱分离等过程, 使检测变成间断进行;二为用多个传感器分别监测各组分, 因目前传感器质量不过关, 近年内无法实现。通过上述分析, 得知选择连续监测油中氢气才是检出早期局部放电故障的最佳方法。
4 油中水分在线监测
变压器油是内部的主要绝缘材料, 水是影响绝缘性能最主要的因素。当油中水分含量增加到一定值勤后, 将引起绝缘性能的急剧下降, 及至引起事故。因此, 通过监测变压器油中水分含量, 不仅可以防止变压器油绝缘强度降低到危险水平, 而且还可对变压器整体的绝缘状况进行评估。
5 油中气体在线监测装置应具备的功能
由于油中气体在线监测的目的是为了早期检出局部放电性故障, 因此, 该装置应具备的最重要功能可归纳为准、快、简三个方面。
所谓准, 就是选择的监测对象应该是局部放电初期主要的特征气体, 前面已述油中氢气是各种故障时最先产生的特征气体, 更是局部放电性故障的主要特征气。然而值得说明的是, 目前的离线色谱检测, 在取样、贮运、脱气、进样等操作环节中, 氢气极易损失, 使分析结果往往出现较大的分散性, 因而曾引起一些人怀疑氢气监测的有效性的。
所谓快, 就是对故障气体的反应速度要尽量快!因为局部放电性故障的发展速度快, 因此要求监测装置在故障气体产生20分钟后, 就发出报警, 运行人员立即向有关部门汇报, 进行综合分析后, 采取有效果断的措施, 以便于防止恶性事故的发生。这不仅要求采样、检测单元安装在强油循环回路上或本身备有循环油泵, 而且油气分离的透膜要大, 以便气体快速进入检测室。
所谓简, 就是要求装置系统简单、安装方便、运行维护少乃至免维护。
因此, 在线监测装置只有具备了“准”、“快”, 才能对内部故障起到“哨兵”的作用;只有做到“简”, 给用户带来了方便, 经济, 才能得到推广。
结束语
油中气体在线监测的最主要目的是对变压器内部局部放电性故障起“哨兵”的作用, 而非综合分析;生产主管部门在得知在线监测装置的准确“报警”后, 应立即采取果断有效措施, 以便减少损失, 避免恶性事故的发生。
氢气是变压器内部局部放电性故障最早产生的主要特征气体, 选用性能稳定, 对故障气体响应快的油中氢气在线监测装置, 可望对变压器内部局部放电发展较慢的缺陷, 在火花放电阶段检测出来, 从而减少损失, 避免恶性事故的发生。
早期故障 第7篇
近日, 重庆大学汤宝平教授牵头的重庆市杰出青年项目研究团队, 围绕提高重大装备传动系统寿命和可靠性的关键问题开展了系列研究, 在重大装备传动系统嵌入式智能测试与早期故障预示方法研究上取得了一批成果。
一是建立了基于无线传感器网络的重大装备传动系统振动监测方法, 满足重大装备传动系统关键部件在密封、旋转环境中的振动、形变、裂痕扩大等故障监测的需求;二是建立了无线传感器网络多级分层信息融合的故障诊断方法, 解决大量实测数据可靠无线传输问题;三是建立了基于流形学习的重大装备传动系统早期故障预示方法, 实现传动系统早期故障预警。
上述成果已在东方汽轮机有限公司、中船重工 (重庆) 海装风电设备有限公司生产的部分风电装备上应用, 成功并应用于空间机构传动件高可靠、长寿命试验研究中, 取得良好社会经济效益。
早期故障 第8篇
关键词：转子系统,早期故障,EMD分解,非高斯性,ICA分离,解调分析
转子系统是航空发动机的核心, 由于恶劣复杂的运行环境及使用寿命的限制, 常常会发生各类故障, 而且由于深处发动机内部, 在日常使用维护中很难有机会对转子系统的健康状态进行观测, 一些早期故障更是难以察觉。某型涡桨飞机的发动机在因返场更换涡轮叶片而进行分解时才意外发现减速器的齿轮毂结构发生严重裂纹破坏, 进而对其他发动机进行分解检测时又发现几例相同类型故障。因此, 亟待提供一种有效、实用的转子系统健康状态监测与故障预警手段。在不分解发动机的情况下, 通过在发动机机匣上布置若干加速度传感器进行体外振动信号采集是较为理想的测试手段［1］。但是, 航空发动机运行时, 其振动信号是非常复杂的, 包含多个振源以及噪声, 采集到的振动信号必然是非平稳非线性的多分量信号, 是多个振源信号经由不同传递路径后的加性、乘性、卷积等多种方式的混叠, 外加噪声的干扰。这对信号分析和故障诊断带来了很大的困难。如果将复杂的混叠信号加以分离, 获得每个振源所产生的单一信号, 对其进行分析处理, 势必会明显提高故障诊断的准确度。而做到这一点, 就必须要解决信号的分离问题。
目前, 基于自适应分解的EMD是处理非平稳信号的一种有效工具, 具有良好的分解性能［2］。另有盲源分离技术是当今信息处理领域中热门的课题之一, 它可以在没有先验知识的情况下, 仅依据传感器采集的观测信号恢复出各个机械部件的振源信号。 其中, ICA方法的表现尤为突出。ICA是盲信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新技术, 具有优异的盲辨识、特征提取能力, 能够在各个振源信号未知, 同时混叠参数也未知的前提下, 仅根据某些统计特征信息恢复出各个振源信号［3］。
本文运用EMD-ICA联合处理的方法对采集到的振动信号进行分离提取, 根据含有齿轮、滚动轴承等部件的转子故障振动信号中, 一般会出现调制信号的特征［4］, 对分离出的振动信息进行包络解调处理, 得到能清晰反应故障特征的调制信息。该方法对于其他类似转子系统的故障诊断有通用性和实效性。
1理论分析方法
1. 1基于EMD的信号处理方法
EMD是对信号进行平稳化处理, 基于信号的局部特征尺度, 将复杂的信号分解为若干个内禀模态函数之和。它基于一个基本假设: 任一复杂的信号都是由若干不同的内禀模态函数组成, 每一个内禀模态函数具有相同数量的极值点和过零点或相差最多不能超过一个; 相邻的两个过零点之间只有一个极值点, 且上下包络线关于时间轴局部对称。可以采用EMD方法通过下面的步骤对任何复杂信号s ( t) 进行分解［5］。
( 1) 找到信号的所有的局部极值点, 利用3次样条插值将所有的局部极大值点连接起来形成信号的上包络线。
( 2) 再利用3次样插值将所有的局部极小值点连接起来形成信号的下包络线, 上下包络线应该包络所有的数据点。
( 3) 上下包络线的均值记为m1, 求出
理想地, 如果h1满足IMF的条件, 那么h1就是s ( t) 的第1个IMF分量。
( 4) 如果h1不满足IMF的条件, 把h1作为原始数据, 重复步骤 ( 1) ~ ( 3) , 得到上下包络线的均值m11, 再判断h11- h1- m11是否满足IMF的条件, h1 ( k －1) - m1 ( k) = h1 ( k) 如不满足, 则重复循环k次, 直到h1 ( k －1) - m1 ( k) = h1 ( k) 使得h1 ( k ) 满足IMF的条件。 记c1= h1 ( k ) , 则c1为信号s ( t) 的第一个满足条件的分量。
( 5) 将c1从s ( t) 中分离出来, 得到
将r1作为原始数据重复步骤 ( 1) ~ ( 4) , 得到s ( t) 的第2个IMF分量c2, 重复循环n次, 直到最后一个数据序列rn不可再被分解, 此时rn代表s ( t) 的趋势或均值。
1.2基于鞘度ICA
1.2.1 ICA模型[6]
假设m维观测信号x ( t) 由n个独立源信号线性瞬时混合并与随机噪声叠加而成:
式 ( 3) 中A是由m × n混合矩阵, n ( t) 是由m个白色、高斯和统计独立的噪声信号ni ( t) 构成。为了得到近似于源信号s ( t ) 的输出信号y ( t) = [y1 ( t) , y2 ( t) , …, yn ( t) ]T, ICA必须迭代出分离矩阵W, 使其从已知的观测信号x ( t) 中分离出未知源信号s ( t) 。ICA的混合分离模型如图1所示。
1. 2. 2 ICA算法流程
ICA算法分为源混合过程、观测信号预处理过程、解混过程三个部分。预处理过程中主要的方法为观测向量的中心化和白化操作, 解混过程又分为目标函数选择, 学习算法选择, 分离矩阵求取三部分［6］。
中心化是对信号进行零均值处理, 即
白化处理是将去均值后的观测矢量x ( t) 进行线性变换P, 得到:
式 ( 5) 中, v ( t) 中各分量互不相关。白化处理的作用是简化ICA问题的复杂性。加快ICA算法的收敛速度和减少ICA算法的迭代误差。
中心极限定理表明: 当一组均值和方差为同一数量级的随机变量共同作用的结果必接近于高斯分布。因此若观测信号是多个独立源的线性组合, 那么其将比源信号更接近于高斯分布, 也即源信号的非高斯性比观测信号要强。根据这一思想, 就可以对分离结果的非高斯性进行度量, 当其非高斯性达到最大时, 可以认为实现最佳分离。在实际计算中, 非高斯性程度通常采用四阶累积量即Kurtosis ( 峭度) 来表示［6］。
式 ( 6) 中, E ( ·) 表示随机变量的数字期望。
选用基于峭度的四阶累积量的固定点算法［6］, 通过迭代计算使得目标函数达到最大值或最小值:
式 ( 7) 中, ΔWi= 0表示每步迭代更新后分离矩阵W第i个向量Wi较之上一步的变化值, k4代表4阶累积量, Z表示待分离的数据矩阵。
稳态时 ΔWi= 0因而有:
由此得到固定点的两部迭代公式:
式 (9) 中, k为迭代次数。
1.3希尔伯特包络解调
转子系统中一般含有齿轮结构, 齿轮的啮合振动往往是比较容易监测到的。由于转子系统中各旋转部件的运转轨迹不是绝对对称的, 这样就会对齿轮的啮合振动进行周期性的调制, 特别是当旋转部件出现故障时这种调制特征就更加明显。因此, 解调分析常常运用在齿轮箱的故障诊断中。希尔伯特包络解调是较为常用的一种解调方法［7］。
以单边调制的余弦调幅信号作为窄带调幅信号的代表, 即
式 ( 10) 中, Am、am、fm和fz分别是调幅信号的幅值、调制系数、调制频率和载波频率, 且满足fm< fz。其Hilbert变换结果为
两者构成的解析函数式为
由此可得信号xm ( t) 的包络为
2试验介绍
信号采集在某发动机厂试车台进行, 对同一台发动机更换3个正常齿轮毂和1个模拟故障齿轮毂共进行4次测试试验。在发动机机匣前端靠近减速器的两个位置布置一个单向和1个三向加速度传感器共采集三路信号, 主要用于测量减速器的振动情况; 在发动机机匣后端靠近压气机及涡轮的位置上布置1个单向加速度传感器主要用于采集与压气机和涡轮转子叶片相关的振动信号。测试选用的传感器是丹麦B&K公司生产的压电式加速度传感器4513B ( 单向, 灵敏度10 m V / g, 量程500 g) 和4504A ( 三向, 灵敏度10 m V/g, 量程750 g) , 这两种传感器均为三维敏感方向、内置IC的压电振动传感器。
该型发动机减速器是由游星级 ( 简称一级) 和跨轮级 ( 简称二级) 两级减速组成的双级封闭式差动游星传动机构, 它将输入转速12 300 r/min ( 主转子工作转速) 减速至1 074 r/min ( 螺旋桨工作转速) 。减速器传力系统结构简图以及差动游星级齿轮机构实物图分别如图2所示。
发动机正常标定转速为205 Hz, 实测转速为205. 38 Hz附近。发动机运转时, 减速器内会产生多个频率的振动信号, 其中与一级齿轮毂密切相关的主要信号如表1所示。
发动机运转时, 压气机与涡轮的转子叶片的碰擦振动也是强烈的信号源, 它们带来的振动信号如表2所示。
减速器系统故障主要是一级齿轮毂出现严重的破坏裂纹, 该裂纹呈典型的疲劳开裂特征, 为了在裂纹出现早期就进行及时的监测预警, 依据故障齿轮毂的裂纹扩展特点将裂纹复原到起始扩展状态, 得到初始裂纹源。依据裂纹源的特征, 在正常齿轮毂上对应地线切割出一定长度的初始裂纹 ( 图3) , 进行故障预制, 用以模拟早期裂纹故障的齿轮毂。
3试验结果分析
采用EMD-ICA分离提取加包络解调的方法对采集的信号进行处理, 具体流程如图4所示。
对采集到的齿轮毂模拟故障的发动机第1路振动信号进行EMD分解, 源信号和分解得到的前10个IMF分量波形如图5所示, 可以看出前5个分量保留了源信号的绝大部分能量。
作出四路信号的源信号和前5个IMF分量的频谱图如图6所示。已知的振源在频谱图中都能准确地找到其对应的频率。由于前3路信号对应的传感器位于发动机前端, 离减速器较近, 信号中一级齿轮毂两端的两个啮合特征频率f1 ( 1 740 Hz) 和f2 ( 6 560 Hz) 附近频带的振动值较大, 而第4路信号对应的传感器靠近发动机后端压气机和涡轮的位置, 信号中压气机和涡轮转子叶片的碰擦振动较为突出。
为了研究信号中一级齿轮毂裂纹故障会带来的特征变化, 以齿轮毂两端的两个啮合特征频率所处频带为重点对象进行研究。从图6 ( a) 、 ( b) 、 ( c) 中可以看出, 前三路信号经过EMD分解之后f2附近频带信号基本被分离到IMF1分量中, f1及其2倍频 ( 3 479 Hz) 附近频带信号大部分被分解到IMF2和IMF3中, 但各分量中同时也存有其他很多主要由转子叶片振动产生的高频信号, 仍然是较为复杂的混叠信号, 分量间也存在模态混叠。从图6 ( d) 中可以看出, 第4路信号中的IMF1主要由压气机和涡轮各转子叶片的高频碰擦振动信号构成。
从EMD分解的结果来看, 对于要研究的f1和f2所处的两个特征频段, 所得到的与之相关的IMF并不能完全体现出应该具备的信号特征, 主要是受到转子叶片振动信号带来的混叠干扰。而第4路信号主要由转子叶片振动导致, 这样在IMF模式分量中引入ICA方法。ICA具有从混叠信号中实现盲信号分离的特性, 消除各IMF间的信息冗余, 使各IMF重新表征自身的特征信息。将四路信号经EMD分解后的前3个IMF组合起来构成的12组数据作为ICA处理的输入信号矩阵, 进行基于峭度的固定点算法的ICA处理。得到的输出量中最能表征信号总体特征的三个分量的频谱图如图7所示。
从图7可以看出, 通过对12个IMF混合后的信号进行寻优分离, 得到的分量1较为独立的由f1及其边频构成, 分量2主要由f2及其边频构成, 分别对应于一级齿轮毂两端的啮合振动。相较于未经ICA处理前的IMF, 处理后的效果主要体现在分量1和分量2中转子叶片振动带来的混叠信号得到了有效的削减。而得到的分量3则主要由转子叶片振动信号构成, 各转子叶片都是同轴的, 所以各叶片碰擦振动信号间相关性很大。图7中分量3的频谱中6 369 Hz, 7 189 Hz, 8 421 Hz, 9 242 Hz分别对应于压气机第二级叶片碰擦频率, 压气机第三级叶片碰擦频率, 涡轮低压叶片碰擦频率1 /2倍频, 压气机第四级叶片碰擦频率。
分离提取结果说明EMD-ICA方法把转子系统中各较为独立的振源信号从多个原IMF分量中整合到单独的估计IMF分量中, 使各估计模式分量的独立性增强。
图8中的分量1和分量2可以近似看作分别以f1和f2为中心频率的窄带信号, 满足Hilbert包络解调所需要的窄带条件, 对分量1和分量2进行Hil- bert变换, 得到信号的包络线如图8所示。
作出各包络信号的频谱图, 如图9所示。
图9 ( a) 为ICA估计出的分量1的解调谱, 分量1主要由以一级齿轮毂啮合频率f1 ( 1 740 Hz) 为中心的窄带信号构成, 解调谱中有18 Hz、36 Hz、38 Hz、50 Hz、72 Hz几个比较突出频率成分, 分别对应于表1中减速器内各旋转部件周期性地运动对齿轮毂啮合振动 ( f1) 的调制信号。图9 ( b) 为分量2的解调谱, 其中存在18 Hz、36 Hz、50 Hz、72 Hz几个突出的频率, 对应于表1中减速器内各旋转部件周期性的运动对齿轮毂啮合振动 ( f2) 的调制信号。
将四次试验数据的分离后解调结果予以比较, 如图10所示, 每个频率的4个条形值从左至右分别对应于3次正常齿轮毂试验和1次模拟故障齿轮毂试验结果。
从图10 ( a) 可以看出故障齿轮毂的分量1的调制信号中38 Hz和50 Hz两个频率值相比于正常齿轮毂有明显变大, 分别对应于中间齿轮相对转频和一级齿轮毂转频; 从图10 ( b) 可以看出故障齿轮毂的分量2的调制信号中18 Hz、50 Hz和72 Hz三个频率值比正常齿轮毂明显要大, 分别对应于游星架转频, 一级齿轮毂转频和游星架与4个游星轮相作用而得到的游星架4倍转频。结果表明, 一级齿轮毂的裂纹会改变其刚度, 进而导致其自身和与其直接相互作用的旋转部件的运转轨迹发生微弱变化, 增加了某些旋转部件周期运转的不对称性, 使得与之相关的调制信号得以增强。据此, 可以通过监测调制信号的变化来判断齿轮毂的健康状态。
4结论
EMD与ICA相结合的处理方法对多振源、非线性的混合信号有很好的分离提取作用, 能将复杂的转子系统振动信号中的各振源信号相对独立地整合分离到各估计分量中, 有利于对各估计分量进行进一步的解调分析, 识别其中的调制信号。通过监测调制信息的变化, 在故障早期就能清晰地判断转子系统各部件健康状态。该方法对于类似的转子系统的振动监测有很好的实用价值。
参考文献
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