振动监测诊断范文

振动监测诊断范文（精选10篇）

振动监测诊断 第1篇

关键词：蒸汽透平机组,频谱分析,故障诊断

1. 概述

大庆石化公司水气厂一空分装置中的透平空压机组是公司的关键机组, 是为化工主体装置提供氮气、氧气的核心设备。该机组1984年从德国西门子公司引进, 透平为凝汽式汽轮机, 蒸汽入口压力为4.0MPa, 蒸汽气流按轴向通过透平驱动转子, 设计工作转速为8100r/min, 调速器为液压式调速器, 额定功率为4510kW。供油系统中油泵包括主油泵、辅油泵和事故油泵, 其中主油泵由透平转子驱动。机组简图见图1。

机组自2007年5月大检修后一直运行平稳, 2008年9月监测发现透平测点1和主油泵测点2振动异常, 透平测点1处最大振值达到17.9mm/s, 测点1、测点2和测点3的振动数据见表1。

mm/s

在监测过程中发现各点振值有上升趋势, 同时发现主油泵出口油管线振动较大, 用手触摸有明显振感, 控制油压力表指针颤动明显。维修人员作了细致的检查, 重新把紧各连接螺栓, 加固油管线, 又采取了提高转速或降量等方法, 再次测得的振值依旧居高不下, 而且振动随机组转速的提高而加大。

2. 机组振动原因分析

为查找透平振动的原因, 对透平后轴承水平方向应用离线诊断仪器进行数据采集, 测点1水平方向频谱图见图2。

从图2的频谱图上可以看到工频 (转速频率) 有稳定的高峰, 谐波能量集中于工频, 其他倍频幅值较小, 当时工频振幅随转速增大而增大。这些现象类似于转子不平衡的特征, 而频谱图上同时也出现2倍频的现象, 说明机组存在不对中的现象。在透平运行时发现测点1处轴瓦振动高的同时主油泵侧测点2振动也明显加大, 分析认为两者是相互作用、相互影响, 但必须找到哪个是导致透平轴瓦振动高的根本原因。透平轴瓦测点1处振动高, 测点2处轴瓦振动并不高, 可以排除透平转子不平衡的故障。从振动高的测点1和测点2的现象说明故障发生在透平转子与主油泵主轴连接的联轴器处, 或者是由于轴瓦间隙过大而产生振动。但轴瓦间隙过大的故障应表现出轴瓦垂直方向振动明显, 而所测的各点振动高的方向为水平方向, 那么问题可能出在透平转子与主油泵主轴连接的联轴器处。从频谱图上出现2倍频率的分频来分析, 也说明由于联轴器的损坏而发生透平转子与主油泵主轴对中破坏的可能性。同时, 控制油压的高频波动也反映出主油泵的不稳定性, 油压的波动对控制油管线的冲击造成油管线的振动。

3. 解决措施

根据上述分析, 决定对透平和主油泵进行停机解体检查, 在拆卸的过程中发现透平转子与主油泵间的联轴器膜片环疲劳损坏, 联轴器螺栓孔已磨成椭圆状, 螺栓也有不同程度的磨损, 如果不及时检修会造成主油泵的损坏, 机组将瞬间断油, 辅助供油设备如果不能及时启动, 汽轮机轴瓦将会被烧毁。

更换了联轴器后设备重新启动运行, 透平各测点振值大幅降低, 尤其测点1水平方向振值由17.9mm/s降至3.8mm/s, 频谱图上2倍频明显降低 (图3) 。机组振值高的现象得到了彻底解决, 目前该透平机组运行状况良好。

4. 结束语

设备维护和运行过程中影响机组振动高的原因很多, 分析起来也很复杂。这就需要设备管理人员认真全面进行分析, 一方面要依靠先进的诊断分析仪器, 另一方面要根据现场的实际情况全面进行分析, 逐一排除其他干扰因素, 找出主振动信号, 这样才能找到产生故障的根本原因, 合理制定维修措施, 减少因故障停机带来的直接与间接经济损失。

参考文献

[1]徐敏.设备故障诊断手册[M].西安交通大学出版社, 1998年

[2]张来斌.机械设备故障诊断技术及方法.石油工业出版社, 2000年

机械轴承振动状态监测系统的设计 第2篇

【关键词】机械轴承；振动状态；监测

前言

风力发电机组对人们的日常生活发挥着重要作用，随着社会的用电需求量越来越高，风力发电机在整个发电系统的地位也日益显著。因此人们对其振动状态监测也逐渐重视起来。风力发电机与其他机械相比，在结构上有着很大不同，其振动状态的正常与否，直接影响到发电机能否正常运行。因此，需要对发电机组的振动状态监测重视起来。

1.发电机组机械轴承振动状态监测的意义

随着社会的发展，人们对电力的需求越来越高，随之而来的就是一系列的能源问题。为了节约能源，当今人们已经研究出了许多新型发电模式，例如水力发电、火力发电、风力发电，这些发电厂也已经在世界的各个角落被建立起来，给人们的生活提供了很大便利。下面将重点介绍风力发电机组的一些状态监测。风力发电机组对环境的要求比较高，因此很多都建立在偏远、人少的地方，这样才能更好的运用风能进行发电。但是，这些恶劣的环境就不可避免的导致人们对发电机组机械轴承振动状态的监测不能及时有效，在发电机组发生故障时也不能及时赶到。而且，现在的情况很多都是在设备发生故障之后才能发现问题，然后相关人员才开始进行整修，就会导致电路中断。这些固有因素都导风力发电机与火力水力发电机组相比，不具有很强的竞争性。长此以往，不能满足风能的发展。风力发电机组的重要性毋庸置疑，因为对于一些偏远地区来说，电缆输入存在很大问题，只能依靠偏远地区的有利地形和風能。风力发电机组在线监测系统是集合了信号采集、在线监测以及信号分析于一体的多功能在线监测诊断分析系统，在线监测和诊断系统能够及时地发现运行异常并报警，可对采集到的数据进行各种分析处理。因此，进行发电机组机械轴承振动状态监测具有重要意义。

首先具有经济性。现在很多行业都存在一种现象，就是在问题发生之后才进行解决，没有很好的监测系统，因为监测系统需要很高的运营成本，就以风力发电机组为例，风电机组恶性事故的发生，导致无法弥补的损失。这些设备通常都是很复杂的设备，而且由于地势偏远，需要特殊的设备才能把它们送到修理厂，这就有很高的运输和修理成本。而且，电力中断会导致一些企业和工厂不能进行正常的生产活动，带来的经济损失也是无法估计的。而且，现在很多设备都已成功应用状态监测系统实现实时监测、状态分析、故障预警与诊断等功能，这些都为风力发电机组的振动状态检测提供了很好的技术支持。

2.风力发电机组常见的振动故障和分析方法

2.1常见的振动故障

最常见的是振动故障是叶片的振动发生问题，因为风力发电机组的原理就是运用风能的运动推动电力的产生，很多时候风力的振动都具有不稳定性，这就导致发电机组的叶片发生故障。振动总是会产生一定的振幅，在一定的振幅范围内通常不会对设备产生影响，但是当风力达到一定强度时，就会引起塔台的共振，引起塔台的震动，很多情况下都会影响电力设备的正常供应。而且，对于风力发电机组附近的居民来说，也会带来一定的安全隐患，风力发电机组的现状决定了这些现象都是不可避免的，因此，相关人员一定要加强对振动状态的监测，只有这样，才能及时检测设备运行的状态，在发生一些故障时及时检测出来，只有及时解决了一些小问题，才能避免更大故障的发生。如果等到设备停止运行时才发现，带来的损失是无法估量的。

2.2设备振动的分析方法

振动信号的频谱分析是研究故障信息的最基本的方法，可提取大部分故障特征。风力发电机组在运行的时候会产生一定的波谱，因此通过对这些波的幅度进行研究，可以知道风力发电机组齿轮箱与轴承的运行频谱，进而得出这些设备的振动情况，这就是所谓的波谱分析法[1] 。有时候一些故障没有明确的数据作为基础，有经验的专家就会运用模糊诊断方法，也就是根据其他的一些征兆判断设备振动的状态。例如在一些波谱分析时，不能得出具体的波动频率，但是很多情况下振动失常会带来设备温度的升高，因此需要引入其他征兆进行判别，如温度、电流等参数变化情况及振动信号的各种趋势分析等，尤其是同频故障的诊断更需借助于它与各种相关量的关系才能做出正确诊断。除此之外，有时候不能直接的出数据，需要进行统计分析。需要把这些振动幅度的数据收集起来，然后运用一定的统计方法，如概率分布、离散分布分析方法。将得出来的数据放在一起，就可以横向进行比较，可以看出来各个设备振动幅度之间的明显不同，这样得出来的结论也更加具有针对性，可以同时得出所有设备的运行情况。为了提高统计分析的准确性，可以在条件允许的情况下运用一些科学方法，例如科学计算机等，方便又精确。

3.机械轴承振动状态监测和故障诊断系统

3.1智能在线振动监测保护系统的设计思想

现在智能在线振动检测系统受到了越来越多的人的追捧。原理是利用当代最先进的机械、微电子和自动化技术，巧妙地实现了信号采集、数据存储、状态监测、异常保护和故障诊断功能[2]。这种设备是针对风力发电机组的特殊运行状态提出来的，如果该系统运行正常，可以有效解决风力发电机组地处偏远、监测不便的问题。发电机组在发生故障时停运和在需要停止的时候却继续运行，都会带来一定的经济损失。该设备的目的就是将这些损失降低到最小，在故障发生前及时进行诊断，这样就可以保护周边人们的生活和生产安全，同时符合了社会工业发展的必然趋势，可以最大程度的提高社会效益。

3.2智能在线振动监测保护系统的技术

风力发电机组承受着重要的任务，它需要监测的成分有很多，例如风的方向和风力大小，设备运行的状态，各个机械轴承的振动频率。它包括很多版块，例如数据采集板块、智能报警板块、自动输入板块、横向比较板块。通过计算机的智能分析，就可以把需要的数据直接统计出来，方便相关工作人员进行管理和监测，并针对一些具体情况及时进行调整。

3.3智能在线故障诊断系统的主要功能和特点

故障诊断系统可以进行自动诊断，它可以自动分析一些检测系统得出来的数据，并自动对这些数据进行分析，在无人看守的时候，工作人员只需要对它输入一些相关程序，系统就可以自动解决一些简单的故障问题，这样就可以使诊断更加具有实效性和及时性，避免更大的损失发生。但是该智能系统对技术含量的要求很高，这种诊断系统目前处于试运行阶段，还有很长的路要走，相关研究人员要继续努力，使这项造福于人民的智能系统完善和发展起来。

结束语

通过以上的分析可以看出，风力发电机组的机械轴承振动状态监测具有重要意义，因此国家应该大力鼓励在线监测系统和诊断系统的研究，进一步提高监测系统的完善性和技术性，只有这样，才能维护风力发电的正常运行，才能更好地造福于人类。

参考文献

[1]王瑞闯，林富洪.风力发电机在线监测与诊断系统研究[J].华东电力，2009.

[2]龚敏明，王占国，郭宏榆.风力发电机组振动监控与分析系统的研究[J].生产一线，2009.

作者简介

机组振动在线监测与诊断技术的应用 第3篇

与离线监测相比, 在线监测技术有明显的优势。首先在线监测技术运行能使机器的维修方式从传统的事故维修和定期维修转变为预测维修;其次, 当机器发生故障时, 离线监测无法记录现场真实有效数据, 而在线监测技术可以提供故障发生前后的真实数据和分析数据, 使得故障和维修大大加快;再次, 在线监测技术还可以通过对长时间监测得到的数据进行分析处理, 给出机器的状态趋势, 改进设备的管理办法。

下面介绍的几个典型故障案例, 应用S8000大型旋转机械在线状态监测系统, 根据系统提供的频谱、轴心轨迹、相位等分析手段, 准确判断机组的故障, 实现了预防性维修。

1. 催化轴流风机叶片断裂不平衡故障诊断

2009年9月20日19时, 催化装置轴流风机启机运行, 风机前轴承X181A测点和后轴承X180A测点振动分别为12μm、11um。运行至22时30分, 风机前、后轴承振动突然增大, 分别达到92μm、66um, 随后又降至52μm、55μm, 并稳定下来, 但是振动幅值仍然很大。轴流风机测点布置如图1所示。

应用在线监测系统进行故障分析, 从风机前轴承振动频谱图2、后轴承振动频谱图3中, 可见1倍频占有绝对的主导地位。与故障前频谱图比较, 发现振动变化在1倍频, 初步判断振动的增大是由于不平衡量发生变化所导致的。

为了验证不平衡量的变化, 同时分析了风机前轴承X181和X180测点1倍频的振动相位变化。在振动变化前, X180测点1倍频相位显示为A侧63°, B侧223°, A、B的相位差约160°, 而振动变化后, A侧125°, B侧279°, 相位差154°, 说明故障原因为不平衡矢量发生改变, 变化约60°。

由不平衡故障机理知道, 转子在旋转过程中, 如果发生叶片飞离、部件缺损或异物附着等情况时, 发生质量变化处的不平衡矢量与原始的不平衡矢量相叠加, 合成的不平衡矢量大小、角度发生变化[1], 风机运行只有3h, 可排除固有不平衡、结垢造成的渐发不平衡等故障, 而应考虑转子的零部件脱落引发的突发转子不平衡。因此, 决定停机检查, 结果是风机2级动叶片断裂脱落。

2. H型空压机轴瓦间隙变大的故障诊断

2010年6月3日, 动力厂H型空压机启机, 三级轴振动为51μm、四级轴振动为49μm。运行至13日, 三级、四级轴振动开始出现周期性的波动, 三级、四级轴振动最大分别达到80μm、66μm。为确定振动变化的原因, 应用在线监测系统进行故障分析, 机组结构及测点布置如图4所示。

比较振动正常时的频谱图5和振动异常时的频谱图6及轴心轨迹图7, 从中可见: (1) 振幅大时, 半频幅值明显并增大, 振幅小时, 半频幅值几乎没有。 (2) 通频振幅80μm, 1倍频31μm, 半频41um;通频振幅51μm, 1倍频35μm, 半频几乎没有。 (3) 轴心轨迹在振幅大时, 形状呈内“8”字形。

上述振动特征说明, 空压机三、四级振动的间歇性波动现象, 是由于轴瓦间隙增大, 且油中金属磨粒增加, 影响油膜的有效形成。按诊断结论, 更换润滑油, 并减小轴瓦间隙后, 半频消失, 振动平稳正常。

3. 富气压缩机结垢故障诊断

ARGG装置富气压缩机平稳运行至2009年8月12日, 在负荷等工艺参数稳定的情况下, 压缩机的轴振幅值发生大幅的异常波动, 振动幅值由13uμm增大到26μm, 波动达到正常值的2倍。振动波动现象表明压缩机存在故障, 已影响到机组的正常运行, 为此应用在线监测对故障进行诊断, 机组测点布置见图8。

压缩机各测点的变化规律基本相似, 选取14日—15日1天内, 测点V553A、V553B的振动和相位变化趋势进行分析, 故障特征为: (1) 1倍频幅值周而复始的周期波动, 周期大约2～3h (图9) 。 (2) 1倍频相位3600周期性连续变化, 波动周期与1倍频幅值变化基本一致 (图10) 。 (3) 轴心轨迹持续出现反进动 (图11) 。

上述特征表明压缩机的振动发生周而复始的改变, 振值有大到小, 再逐步增大, 振幅变化一个周期, 相位正好变化360°, 过程持续2～3h, 轴心轨迹持续反进动。这些特征说明转子存在整周的全摩擦, 即旋转性摩擦[2]。摩擦时, 施加给转子一个摩擦力, 摩擦振动矢量和不平衡振动矢量合成的振动矢量做为新的不平衡振动矢量, 随摩擦点的变化, 合成不平衡振动矢量不停地改变方向, 从而形成幅值和相位不停地周而复始的变化。当摩擦振动矢量与不平衡矢量方向相反时, 振动最小, 当摩擦力与不平衡矢量方向相同时, 振动达到最大。

为确定摩擦位置, 进一步检查轴瓦温度和分析润滑油的杂质, 轴瓦温度正常, 润滑油的杂质合格。诊断摩擦位置应来自轴封或叶轮处, 为防止摩擦造成机组事故, 压缩机停机检查。

解体检查发现压缩机叶轮内部及外缘和梳齿密封结垢十分严重, 垢层和机壳摩擦。与停机前的诊断结论吻合。清垢后安装复原, 压缩机启动, 振动正常。

应用在线监测及诊断技术不但可以掌握设备的工作状态变化, 而且能够科学指导设备维修, 同时对查找故障根源、采取相应的预防措施, 从根本解决故障往往起到决定作用, 使维修过程具备更高的安全可靠性, 综合提高企业的经济效益。

摘要：利用在线监测系统提供的频谱、轴心轨迹等分析手段, 对机组运行过程中产生的振动信号进行分析诊断, 判断设备的故障状态, 从而实现预防性维修。

关键词：在线监测,故障诊断,应用

参考文献

[1]沈庆根, 郑水英.设备故障诊断[M].北京.化学工业出版, 2007

振动监测诊断 第4篇

关键词：广清高速；工程爆破；振动监测

前言：广清高速扩建工程位于清远市横荷管理区额坑村附近，近期需进行爆破施工作业，为保障爆破施工不对周围建（构）筑物的结构安全产生不利的影响，广州爆破公司清远分公司委托广东省地震工程勘测中心对该爆破施工进行全程监测，以确定爆破施工振动对周边村庄民房建筑结构安全的影响程度，以监测数据为依据确定爆破时振动的影响程度，为预防纠纷保留法律依据，对不利影响做出相应的处理措施，并为以后的爆破施工提供优化设计参数。

一、振动监测环境及监测仪器介绍

（一）振动监测环境介绍。 广清高速扩建工程爆破监测于

2012年10月29日上午进行，距离爆破施工源最近的横荷管理区额坑村，民居房屋多为2至3层砖混结构，距离振动源最近的建筑物约65米，属砖混结构的民居。

（二）监测仪器介绍。监测仪器使用TC-4850型工程振动监测仪，该仪器系统由振动速度传感器、4850采集记录仪、笔记本电脑以及专用的分析处理软件、供电系统及其它附属设施组成，可同时测量多个分向的振动速度量及振动频率。该型仪器性能优良，灵敏度高，广泛应用在公路、铁路、桥梁、大坝、建筑、隧道、石场、矿场、定向拆除等有工程振动监测需要的现场，同时也被国内各大专院校、科研院所和监理方用于科研教学和工程振动环境监理评估，仪器使用前经过严格标定计量。仪器系统性能指标如下。

通道数：3通道并行采集；采样率：1kHz～50KHz ，多档可调；直流精度：误差小于0.5%；读数精度：达到1‰。振动速度传感器性能指标：转换灵敏度：270、600（mv/cm/s）；横向灵敏度：

10%；频带范围：5-500Hz；最大位移：4mm；最大速度：35 cm/s；输出阻抗：0.4/2.7 kΩ。

进行爆破振动监测时，将仪器架设在预先布设好的监测点上，坠落引起的振动由振源经过地下介质传播到地面，振动传感器监测到振动信号后，将其转换成电信号送入数据采集器中完成放大、采集等一系列工作。

二、监测实施过程

振动监测布置的监测点选取在有代表性的受保护建筑物内振动感觉较明显且受外界干扰较少位置上进行监测，确保了整个监测过程真实可信、科学严谨、合理有序。经过施工现场周边环境调查分析后确定此次爆破分4个监测点进行监测，每个监测点布置振动测量仪器系统一套，均进行垂直向、水平径向和水平切向三个分向振动速度量及振动频率的监测。

三、振动监测及计算

振动监测的考虑重点是保障爆破施工周边的建（构）筑物结构安全。监测伴随爆破施工同步进行，做到了慎密细致，所有参数均经现场确认并有据可查。2012年10月29日16时30分03秒爆破时产生的振动数据，4台仪器记录一次，4个监测点共监测记录了4组工程爆破振动数据。通过振动速度计算公式

公式中：Vt为塌落引起的地面振动速度，单位cm/s；M为下落构件的质量，单位为T（吨）；g是重力加速度，9.8m/s2；H是构件的高度，单位为m（米）；δ为地面介质的破坏强度，一般取10Mpa；R为观测点至冲击地面中心的距离，单位为m（米）；K、β为塌落振动速度衰减系数和指数（通常K取3.37～4.09；β取-1.66～-1.80），其值是在地面没有开挖沟槽、不垒筑土墙减振措施的条件下。每组振动数据包括三个分向的振动速度量以及主振频率，计算出12个工程爆破振动影响有关的振动参数

四、数据处理

本次监测结果评估依据国家标准《中国地震烈度表》（GB/T 17742-1999）和《爆破安全规程》（GB6722-2003）中的相关规定执行，若监测出的结果超过此标准，则说明爆破施工产生的振动对施工区域周围的建筑结构产生了影响，应对相关施工方法作出调整，若监测出的结果不超过此标准，则可以认为该爆破施工振动对附近建筑结构安全不会造成影响。

允许安全振速的确定：本次监测爆破工程场地周边的建筑结构大部分为砖混本次爆破振动监测对象的建筑结构类型属性中泥砖房属于规程中规定的1类保护对象，振动抵抗标准为不超过0.5—1.5 cm/s；砖混结构房屋属于2类保护对象，振动抵抗标准为不超过2.0—3.0 cm/s；结合各监测点的频谱分析结果，考虑到本地段的附近村庄民房的地基情况、目前的现状、当地的地质结构情况等因素，应在国家标准的基础上适当降低允许安全振速的标准，本次评估执行下述标准：安全允许振动速度V≤1.5cm/s。根据规定，结合本次监测的数据处理结果，对于广清高速扩建工程A09标爆破施工而言，2012年10月29日的爆破位于村庄的4个监测点中振动最大的是1.3776cm/s，其它监测数据介于0.4 cm/s—1.2 cm/s之间，上述数据最大值相当于安全控制标准1.5 cm/s的百分之九十一，折合成地震烈度约为Ⅱ度至Ⅲ度之间。

轧钢机械的振动监测与故障诊断分析 第5篇

1.1 监测对象

根据热轧带钢的生产过程, 监测对象包括热轧机械的主要设备, 它们是定宽压力机减速机、R1轧机减速机、E2立辊轧机主传动减速机、R2轧机减速机、切头飞剪减速机、F1～F4精轧机主传动减速机、卷取夹送辊传动减速机、横切切边减速机、平整机主传动减速机和F1～F7精轧机齿轮座及4台加热炉风机等共30余台设备。

1.2 传感器选择

监测热轧机械振动信号主要是针对变转速、变负荷、低转速的减速机, 反映转轴、齿轮和滚动轴承的故障信号, 一般较多使用加速度传感器。由于轧钢机械振动故障频率范围较宽, 特别是由于转速较低, 存在较多的低频成分, 而加速度传感器对低频振动不敏感, 因此, 引入测量轴振动的位移传感器 (涡流传感器) 。例如, 磨损是轴承最常见的现象, 它产生的振动在加速度传感器上难以清晰分辨, 通过采用涡流传感器, 不间断地测量探头体与旋转轴之间的相对间隙变化, 可以发现轴承因磨损而发生的径向间隙的变化, 做到故障的早期诊断。此外, 位移传感器和加速度传感器的结合, 能够扩大频率分析范围, 可以有效地分析可能出现的各种故障频率成分, 并可以通过对比分析, 找到故障的真正原因。根据设备的结构, 安装了200多个传感器, 限于篇幅, 具体测点位置不便一一列出, 原则上涡流传感器布置在减速机的输入和输出轴, 加速度传感器布置在轴承座刚度较高的地方, 并尽可能布置在载荷密度最大的地方, 以便尽可能多地获取轴承外圈本身的振动信号。涡流传感器和加速度传感器分别选用IN-081一体化涡流传感器和AS-030加速度传感器, 它们具有体积小, 可靠性高, 抗干扰能力强等特点。

1.3 硬件配置

系统硬件采用网络化、分布式、模块化结构, 主要由数据采集箱 (下位机) 、数据服务器和工程师站 (上位机) 组成, 如图1所示。根据武钢第二热轧厂30余台设备210多个测点的需要, 共配置10个EN8000智能数采箱, 每个数采箱负责几台设备的数据采集和分析监测。每个数采箱除必要的公共模块外, 有9个插槽可用于自由配置测量模块。根据测点数量, 每台数采箱可配置键相板2块 (2路/块) 、振动量板6块 (4路/块) 和模拟量板 (32路/块) 1块。模拟量板负责采集整个系统中的油压、油温等缓变量信号。

为便于安装布置, 为每个数采箱提供1个标准机柜, 机柜内配一台15″CRT显示器和键盘, 以便现场调试和信号分析。数据服务器用于存储每台设备的实时数据和历史数据以及系统备份, 并负责与其它系统的数据交换。

2 系统主要功能

2.1 系统配置

在系统配置中, 可以对保证系统能够正常工作的各种参数进行设置, 如采样频率和采样数据长度, 每个通道的名称、量程、报警上下限值和报警逻辑, 故障诊断所需要的设备参数, 如齿轮齿数和传动比、轴承节径、滚动体直径、滚动体数目以及电动机转速等, 数据库记录时间间隔和记录时间长度, 用户权限和密码等。通过系统配置, 在不改变软件的前提下, 可以满足修改监测设备参数的需要。

2.2 状态监测

系统提供棒图、数字和曲线形式, 典型设备的图片库和绘图工具等丰富的组态工具, 对实时监测画面进行组态, 可以对需要监测的参数和显示方式等进行在线生成和修改, 直观形象地显示设备的状态, 出现异常时具有声、光报警功能。系统能够用表格形式实时显示测点的状态。

表格可以直接转化成Word和Excel格式, 以便形成各种报表。

系统能够对运行数据进行分析, 自动辨识设备的状态。能够按照用户要求定时打印运行报表, 定期自动生成较全面反映设备状态的报告。

2.3 信号分析

系统具有完善的适用于齿轮和滚动轴承故障诊断的信号分析方法, 主要有:

1) 时域分析:波形及其特征数据、趋势分析;

2) 频域分析:频谱及其特征数据、细化谱、倒频谱、包络分析、瀑布图;

3) 时频分析:小波变换;

4) 对比分析。

信号分析为故障诊断提供了重要手段, 为了更好地诊断齿轮和滚动轴承的振动故障, 系统对于一些传统的信号分析方法进行了特殊处理。例如, 在波形图中, 除了可以显示振动的峰峰值外, 还可以显示振动的绝对均值、均方根值 (有效值) 、歪度、峭度和波峰因子等特征数据, 可以显示通频和经过滤波的波形图。在频谱图中, 除了可以显示振动的幅值谱与功率谱外, 还可以计算振动的中心频率、均方频率、均方根频率和频率方差, 可以选择分析频率的范围等。根据波形和频谱的特征数据, 可以确定故障的报警值和报警逻辑, 例如:如果轴承振动有效值大于0.3g, 并且波峰因子大于6, 则认为出现故障。报警值和报警逻辑可以在线修改, 以便满足不同设备、不同测点和诊断不同故障的需要。

3 故障诊断专家系统

故障诊断专家系统是利用计算机去诊断设备的故障。根据故障存在的必要条件与充分条件, 通过故障机理研究、专家咨询和故障案例的分析, 本系统建立了适用于齿轮、轴承和风机的故障诊断知识库, 包括故障库、征兆库、诊断规则库和对策库等, 如图3所示。在系统的应用过程中, 根据经验的积累, 通过知识库管理系统可以对知识库进行增加、删除、修改等操作, 以保证诊断知识的不断丰富和完善。

系统采用基于规则、模型和案例相结合的推理模式, 运用正反向混合推理策略, 能够在出现异常或依赖人工干预起动在线诊断, 也可以通过输入特征数据进行离线诊断。目前, 系统具有较强的征兆自动获取能力, 能够自动诊断不平衡、不对中、螺栓松动、轴承间隙增大、齿轮磨损、点蚀、偏心、局部断齿、轴承内圈故障、轴承外圈故障和滚动体故障等。同时, 系统还具有对话诊断、诊断结果的解释、故障处理建议、诊断结果存储、打印诊断报告和事故追忆等功能。

参考文献

[1]梅宏斌.滚动轴承振动监测与诊断.北京:机械工业出版社, 1995

[2]虞和济, 韩庆大, 李沈.设备故障诊断工程.北京:冶金工业出版社, 2001

振动监测诊断 第6篇

宽带振动测量提供机器振动烈度的概况, 当机器出现反常时能被观察到并预警使用机器的用户。按照本部分规定的程序进一步处理和分析振动信号, 为用户提供诊断机器问题的一个或多个原因的途径, 它可用于更集中的连续的状态监测。

这一监测程序的优点是:不但使用机器操作人员认识到机器在某一时刻可能失效, 并能在失效之前安排维修计划, 而且提供关于如何安排维修计划和执行的有价值的信息。振动是诸如不对中、不平衡、磨损加速、流体和润滑等问题的现象或症状。

GB/T19873.1包含了机器振动状态监测的指南。本部分包含了对测量得的振动数据处理、分析和描述的指南, 这些采集的数据可以用于诊断确定问题内在原因或根本原因。

用于振动状态监测的信号处理、分析与诊断程序可能会随着监测的过程、期望的准确度和可用资源等而变化。一个完善而有效的状态监测程序应考虑多种因素, 如系统的过程优先次序、关键性和复杂性、成本效益、各种失效机理的可能性和初期失效指示的识别。

一个正确的过程分析需要指定用于监测机器状态期望的数据类型。

振动分析师需要积累尽可能多的关于被监测机器的相关信息。比如, 从设计和分析的信息中得知共振频率和激振频率, 将提供有关预期振动频率和随后的被监测的频率范围。同样, 了解机器的初始状态、机器的运行历史和运行状态也能为分析师提供其他附加的信息。

这种预试验计划过程的其他优点是:能够就选择需要什么类型的传感器、最优的安装位置、需要哪种信号调理设备、可能最适宜的分析类型和相关的准则提供指南。

1 范围

GB/T 19873的本部分为正确监测旋转机械振动状态和实施诊断, 推荐了处理和描述振动数据以及分析振动信号的方法。描述了不同应用场合的不同技术。包括研究个别机器动态现象的信号增强技术和分析方法。这些技术中的许多方法也可以应用到其他的机器类型, 包括往复式机器。本部分提供了为评价和诊断机器状态绘制的通用参数的格式。

当分析振动信号时, 本部分主要分为两个基本方法:时域法和频域法。本部分也包含了通过改变运行工况细化诊断结果的一些方法。

本部分仅包括了用于机器振动状态监测、分析和诊断的最通用的技术。有许多其他技术用深入的振动分析和诊断研究来确定机器的状态, 这些技术超出了机器状态正常的连续监测范围。这些技术详细的描述不属于本部分的范围。

2 规范性引用文件 (略)

3 信号调理

3.1 总则

所有的振动测量都是通过测量传感器产生一个与振动加速度、速度和位移的瞬时值成比例的模拟电信号得到的。这个信号可以被记录在动态分析仪上, 供后来分析或显示, 比如在示波器上显示。为了得到实际的振动幅值, 输出电压乘上一个校准系数, 它由传感器的灵敏度以及放大器和记录仪的增益决定。大部分振动分析在频域进行, 但也有一些包括振动时间历程的有用的工具。

图1表示了在时域和频域中振动信号之间的关系。在图中, 四个重叠的信号组合成了分析仪显示器中显示的复合轨迹 (黑色轨迹) 。通过傅里叶处理, 分析仪将这个合成信号转换为四个离散的频率分量。

X——时间Y——幅值/幅度Z——频率1——时域振动图2——频域频谱

图2是在分析仪屏幕上看到的单一的传感器信号的复合轨迹的比较简单的示例。在这个例子中, 仅有三个重叠的信号, 如图3所示, 它的离散的频率示于图4中。

对许多研究而言, 结构上不同点处的振动或不同振动方向之间的关系与单独的振动数据本身一样重要。基于这个原因, 带内置两通道分析特征的多通道信号分析仪是适用的。当用这一技术检查信号时, 振动信号的幅值和相位关系都很重要。

X———时间Y——幅值

X——时间Y——幅值

3.2 模拟系统和数字系统

3.2.1 总则

来自传感器的模拟信号可以用模拟或数字系统处理。传统上, 模拟系统包括滤波器、放大器、记录仪、积分器和其他可以改进但不改变模拟特性的元件。最近, 数字化信号的优点越来越明显。一个模数转换器重复地采集模拟信号并将之转换为数值序列。计算机的数字程序可以用来滤波、积分、求频谱 (见4.3.2) 、建直方图或任何要求的工作。当然, 数字化的信号也可以被描绘成时间的函数。在正确选择采样频率的前提下, 模拟信号和数字信号包含有相同的信息。

当使用模拟方法或数字方法时, 知道被测信号的灵敏度是很重要的。灵敏度是信号实际输出电压值与实际测量的参数大小的比率。为了得到足够的精确度, 所关注的信号应该显著地大于环境噪声, 但不能大到使信号失真 (如致使信号峰值被削平) 。

3.2.2 数字化技术

在数字化处理中最重要的参数是采样率和分辨率。确保分析的频率不大于采样率的一半是很重要的。否则, 时间历程将失真, 或者快速傅里叶变换 (FFT) 出现实际并不存在的迭混成分 (关于迭混的更多的信息见4.3.7) 。采样率取决于将要完成的分析类型和期望信号频率范围。如果需要振动时域图, 建议采样率应是关注的信号中最高频率的10倍左右。然而, 如果要求频谱, FFT计算要求采样率要大于被测量的关注的信号的最高频率的2倍。抗混滤波器用于去除任何高噪声或其他超过1/2采样率的高频成分。数字化时, 每一个样本的长度应当满足要求的精度。

3.3 信号调理器

3.3.1 总则

为了得到适合记录的电压等级或去除噪声或其他不需要的分量, 来自传感器的振动信号一般在记录前要进行某种信号调理。信号调理设备包括传感器电源、前置放大器、放大器、积分器和多种滤波器等。滤波器将在3.4中进一步讨论。

3.3.2 积分和微分

振动记录数据可以是位移、速度或加速度。通常由关注的频率范围 (当用位移时, 低频信号比较敏感, 用加速度时, 高频信号比较敏感) 或适用准则选用这些参数之一。振动信号可以通过积分或微分转换为不同量。加速度对时间积分转换为速度, 速度对时间积分转换为位移, 加速度两次积分直接转换为位移。微分是积分的逆运算。

对简谐运动, 数学上有如下的关系式:

式中ω——简谐振动的角频率, ω=2πf

注:见4.3.12

一般的振动传感器是加速度计, 所以积分比微分更加常用。因为信号的微分比积分困难得多, 但当在低频时积分应特别小心。在积分前, 宜用高通滤波器去除比关注的频率低的频率信号。

3.3.3 均方根振动值

振动信号的均方根值 (r.m.s) 通常用于振动评价标准中。准则通常应用在一定频率范围内的均方根值。这是在给定的时间周期内使用最多的振动量。当有许多频率分量或有调制情况时, 振动信号的其他测量可能会造成混乱。可是均方根值是任何信号都可以建立的数学量, 而且大部分仪器都可测量该量 (见图5) 。也可以用频谱分析仪在关注的高低频段内积分得到均方根值。

如果在一个短周期内, 读数变化不显著的话, 振动信号可以按照要求滤波并显示在均方根值标尺上。如果读数变化明显, 则应取某一较长时间周期内的平均值。这时, 可能需要用有较长时间常数的仪器。

3.3.4 动态范围

动态范围是分析仪能容纳的最大信号和最小信号的比。信号的大小与传感器的输出电压成比例, 通常是毫伏级。

模拟系统中的动态范围通常采受电噪声限制。一般关注的不是传感器本身, 而是滤波器、放大器、记录仪等的动态范围。所有这些均会增加噪声级别, 并且结果可能会高得惊人。

数字系统的动态范围依赖于采样精度, 采样率相对关注的信号频率应该足够高。用于采集模拟信号的位数N和动态范围D (如果用位数表示符号) 的关系如下:

因此, 有16位分辨率的动态信号分析仪 (DSA) 将有90dB的动态范围, 但任何不准确性将减小动态范围。

3.3.5 校准

在参考文献 (例如ISO 16063-21) 中包含有单个传感器的校准, 一般在现场应用之前在实验室内进行传感器的校准。推荐在任何现场安装时都要进行现场校准检验。现场校准检验不包括传感器的校准, 但包括其他的测量和记录系统, 如放大器、积分器、记录仪等。最常用的方法是将一个已知信号输入到系统中测量输出结果。根据测量的类型, 这个信号可以是直流阶跃信号、正弦信号或随机噪声。

有些传感器, 如位移传感器、接近式探头等是提前安装的, 校准应在现场与被测量的表面一起进行。因为接近式探头对转轴材料和表面状态比较敏感, 这些探头的校准应在距轴毫米级的地方进行, 并且注意每个输出。

当在现场校准惯性式传感器时, 需要一个振动台。

应变计在现场安装后通常也需要校准。最理想的校准是用一个已知的载荷加在被测量部件上。如果这样做不实际, 可以做并联校准。把一个校准电阻与应变计平行连接, 这样, 用一个已知量改变应变计的视在电阻, 该量等于用应变计因子确定的某个应变量。

3.4 滤波

有三种基本的滤波用于信号调理与分析:

——低通;

——高通;

——带通。

低通滤波器, 顾名思义是只对信号中的低频成分是导通的, 而阻断高滤波器限制频率 (截止频率) 的高频成分。一个应用实例是抗迭混滤波器 (见4.3.7) 或某些特殊研究时排除不希望的高频分量 (如动平衡时齿轮的啮合频率分量) 的滤波器。

高通滤波器主要用于去除传感器的低频噪声 (如热噪声) , 或在分析之前一些来自信号的多余的频率成分。这一点可能很重要, 尽管不关心这些成分, 但它会显著地减少测量设备的有用的动态范围。

带通滤波器, 用于隔离特定的频带。比较通用的带通滤波器有倍频程滤波器和1/n倍频程滤波器, 专用于与噪声测量有关的振动测量。

分析大动态范围的信号时滤波器特别重要。如果在一个频谱中, 高幅度和低幅度的频率分量同时存在, 由于分析仪的动态范围的限制, 通常不能在同一精度等级分析。这时可能有必要滤掉高幅度的频率分量, 以便更精密地检测低幅度分量。

滤波器对分离信号与干扰 (如电子噪声在高频段, 地震波在一个非常低频率段) 特别重要。

用滤波器隔离特定的频率分量来分析波形时, 应注意确保滤波器足以排除关注的频率以外的任何频率分量。简单的滤波器 (模拟和数字) 特性很差。

例如:一个特定的滤波器每倍频程斜率为24dB, 将通过2倍频率分量的大约15%, 1.5倍截止频率分量的大约45%。为了提高滤波器的抑制特性, 几个简单的滤波器可以叠加, 或者用高阶滤波器代替。

4 数据处理和分析

4.1 总则

数据处理包括原始数据采集、滤除噪声或其他无关的信号, 按进一步诊断需要格式化测量的信号是有效诊断的重要步骤。采集装置在幅值和时间上应有足够的分辨率。如果使用数字化数据采集, 幅值分辨率应满足应用需要。分辨率较高的数据提供高精度和灵敏度, 但需要更加昂贵的硬件和更强的处理能力。

一旦信号被采集, 下一步就是处理, 并用各种有用的格式输出, 以便使用户诊断更加方便。这些格式有奈奎斯特 (Nyquist) 图、极坐标图、坎贝尔图、级联图、瀑布图、幅度衰减图。这一章主要介绍这些不同的表示方法, 更好的确定机器的状态。

4.2 时域分析

4.2.1 时域波形

波形分析是振动分析的基本方法。一个瞬时振动时域波形或通常用示波器绘图分析, 并记录宽带峰值。使用这些宽带技术时, 一些基本技术是有帮助的。比如, 通过观察位移传感器的波形数据, 可以发现划伤的轴颈, 带有削顶或削底的波形显示有摩擦、机械松动等现象。

尽管这些时域波形可以提供机器振动现象的基本信息, 但4.3 中更深入的频率分析技术也是必需的。

波形分析基于任何周期性的记录可以表示成正弦信号的叠加的原理, 这些正弦信号的频率是波形频率的整数倍。图6～图9 显示了波形的几个例子。

图6基本上是恒定幅值的一个循环的正弦波。振动的峰峰值可以通过测量波形的峰峰值与系统的灵敏度相乘得到, 系统的灵敏度在校准时给出。频率可以在已知时间周期内通过计算循环数确定。示波器上的时间通过一个时间基线显示或简单地通过纸速知道。对显示的轨迹, 每秒钟有60条记时线。12条线显示一个基本周期T是0.2s, 因此频率f=1/T是5Hz, 若使用一较长的记录段内的循环数, 则可以提高精度。

图7所示是两个正弦波的叠加, 这两个信号有最低频率的三个循环。这些分量可以通过所示的所有波峰和波谷的正弦包络线分离出来。低频分量的幅值和频率就是合成包络线的幅值和频率。包络线的垂直距离表示高频成分的峰峰值, 高频频率一般可以数出。在这个例子中, 能发现高低频相差3倍。当两个叠加正弦波的频率比较高时, 它们可以如图所示被分离开。在其他情况下, 傅里叶分析更有用。

X——时间, 单位为秒 (s)

4.2.2拍

信号经常有如图8所示的轨迹, 包络线不规则, 形成凸凹不平的波形。这样的信号是由两个频率和幅值都比较接近的分量构成的, 这称之为拍, 它是叠加的特殊情况。拍的一个实例是双桨驱动船只的两个叶轮频率相叠加的结果。两个信号的峰值交替地相加和相减。拍的其他特征还有拍的长度大致相同, 在腹部的峰值之间的距离不同于在腰部的距离。在腹部和腰部的包络线的距离分别代表了两个成分的峰峰值的和与差。另一个例子是由异步电机驱动的两个耦合 (压缩机或其他) 机器产生的振动。

X——时间, 单位为秒 (s) c——腰部Y———幅值d——腹部a——在腰部的峰峰值:0.2 e——振动循环:0.33s, 对应于3Hz b———在腹部的峰峰值:0.7 f——拍循环2s对应于0.5Hz

例:若Xm表示分量幅值的较大值, Xn表示较小值, 测量显示Xm+Xn=0.7, 并且Xm-Xn=0.2, 解是Xm=0.45, Xn=0.25。这些记录的幅值必须乘上系统的灵敏度才能得到实际的幅值。主分量的频率可以通过前面描述的计算峰值数的方法得到 (在图8中是3Hz) 。这个频率也是拍频的整数倍, 在本例中是6倍。次分量的频率是比拍频大 (7倍) 或小 (5倍) 的频率。在腰部的峰值间距显示出分量中的一个, 因为它反映了主分量。在图8中, 间距比较窄, 因而主分量有比较高的频率。在图8中, 拍频是0.5Hz, 次分量的频率是拍频的5倍, 即2.5Hz。

应注意, 拍频是两个分量之间的频率差, 但是平均峰值频率等于两者和的一半。计算频率的一个简单的规则是:

式中fb———拍频

fm——主分量的频率

fn——次分量的频率

在图8的例子中, 数波峰, 在2s内有6个峰, 即fm=3Hz。拍循环是指在相同时间周期 (即2s) 内的一个循环。意思是拍频fb=1/2=0.5Hz。倒置式 (5) , 变为fn=fm-fb, 得到次分量的频率fn=3-0.5=2.5Hz。

振动监测诊断 第7篇

近几年我国电力工业迅速发展,大量300MW、600MW甚至900MW机组相继投产,百万千瓦级的电厂越来越多。一方面,随着单机容量的增加,大型汽轮发电机组轴系的结构日趋复杂,产生振动故障的因素也随之增多,另一方面,现役机组日益老化,大部分200MW机组和几乎50%的300MW机组都已运行了20年以上,各种突发事故不期而至,部分原有的故障进一步扩大,甚至造成设备报废、人员伤亡的灾难性事故,尤其是近几年发生的几起毁机事故,给国家造成了极大的损失。为此,国家有关部门组织进口了大批振动监测装置,解决了振动监测的问题,但如何从监测的数据迅速找到机组振动大的真正原因却是个难题,往往多次开停机也未能找到原因,既耽误了宝贵的运行时间又影响了机组的安全运行。因此,开展振动故障在线诊断系统的研究,对机组的长期安全运行具有极其重要的意义。

二、系统组成

目前各电厂常用的振动故障在线诊断系统主要有如下几种:1)VDMS-2型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统;2)ZJZ-3型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统;3)NBZJZ-3型便携式振动采数据集和分析系统;4)VDMS-2型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统组态图。本文重点针对VDMS-2型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统,进行系统组成和功能的介绍。

“VDMS-2型”系统组成如图所示,由2台TDCS振动数据采集器(下位机)和一台VDSA振动数据分析及通讯管理系统(上位机)组成。如图一所示。

三、系统功能

以上各振动监测系统均具有以下功能:

1、输入信号

每台机组可输入1个键相信号(脉冲信号)和31个振动信号,共32个直流信号,机组的有功和无功、转速(4~20mA或1~5V或0~5V)也可输入。

2、实时在线采样(多通道)和显示

通过对输入信号的分析,能自动识别机组升速、定速、带负荷或正常运行的工况,并按不同的采样速度和方式进行采样、分析和储存。

3、振动信号分析

具有快速傅立叶变换(F F T)将时域信号变成频域信号,得到功率谱。幅值全部用u m表示,并可得到相位。因此,除可给出实时的1 X、2 X振动谐波分量外,还可给出实时的1/2X、3X、4X各个振动谐波分量,这对及时又正确地判断轴系是否发生油膜振荡或气流激振,诊断高次谐波共振故障是极其重要的。

4、机组升、降速(即瞬态)振动数据采集、分析和存储

在机组升、降速时根据转速变化率进行采集,除存储振动谐波分量外,还存储振动动态数据,以供绘制波形图、频谱图、轴心轨迹图、三维频谱图、波特图、极坐标图。

5、机组日常运行(即稳态)振动数据采样、分析、存储

在日常运行中不断地进行振动数据采样、分析并定时地存储,以建立机组运行的历史资料。建立年、月、日的运行资料,供绘制趋势图及查找振动故障时所用的历史资料。

6、报警、危急识别和事故追忆

具有超限和危急二级报警识别功能,并会自动转入超限和危急采样、存储,这时存储的是振动故障的原始波形的动态信号,可供作详细的频谱分析,绘制波形图、三维频谱图、轴心轨迹图、趋势分析。及时地捕获振动故障的原始信息,为查找振动故障提供极其重要数据。

7、历史资料存储

自动识别运行状态、时间,并进行压缩存储,按年、月、日、时、分存储数据文件,供以后作趋势分析。

8、例行报告和报表输出

可根据电厂的要求,定期打印输出报表、波形和频谱图。

9、振动特征分析

通过对以上数据的监测,振动监测系统还可以对机组振动进行初步的分析和处理。

1)升、降速数据分析(即瞬态数据)可以绘制波特图、极座标图、级联图、波形图、频谱图、轴心轨迹图。如下列图表所示。

2)日常运行数据分析(即稳态数据)可以绘制趋势图、快速趋势图、三维频谱图、频谱图。

3)超限、危急数据分析可以绘制出三维频谱图、频谱图、波形图、轴心轨迹图。

4)各种振动报表的打印输出。

5)报警事件列表。可输出各台机组报警发生的日期、时间、运行转速和运行状态,建立机组振动故障的档案。

6)可输出显示的图形有:

a趋势图(8个变量),可分为总振动、1/2 X、1 X、2 X、3 X、4 X和间隙电压;

b开/停机的波特图,可分为总振动、1/2 X、1 X、2 X、3 X、4 X和间隙电压;

c以列表的形式显示瞬态和稳态过程中各振动测点的总振动、1/2 X、1 X、2 X、3 X和4 X;

d显示振动棒状图。趋势图和棒状图有报警线。

10、故障诊断功能

通过对以上图表的分析,振动监测系统还可以实现自动诊断。可诊断的故障有不平衡、初始弯曲、热弯曲、对中度不好、轴瓦不稳定、油膜涡动、油膜振荡、气流激振、电磁激振、摩擦、轴瓦松动、共振或高次谐波共振等。

11、转子平衡重量计算

系统装有多平面多测点多转速的最小二乘法振动平衡重量的计算程序,它可以进行转子的轴振动和轴承座振动的同相和反相分量分析,提供轴系没有影响系数和轴系有影响系数时振动平衡重量计算,并估算加重后的残余振动。

12、系统可上局域网

可与电厂MIS和SIS系统实现数据传输,系统提供工作站运行软件。

13、硬件接口

通过交换机可以实现以太网形式网络通讯和连接,通过MODEM实现远程通讯。

14、远程通讯功能

可通过调制解调器与西安热工研究院的“振动故障远程诊断中心”进行远程网络通讯,以得到“振动故障远程诊断中心”的专家咨询服务。(用鼠标双击下图,可将图放大)

1 5、系统硬件故障检查

系统能够进行硬件故障检查,在振动监测系统发生硬件故障时迅速诊断出故障原因,方便电厂进行处理,及时恢复振动监测系统的正常运行。

四、振动监测和故障诊断系统的作用和意义

振动监测系统可以对汽轮发电机组在开机升速、升负荷、日常运行、降负荷、降速停机等各种运行状况下进行全方位的振动监测并记录历史数据,可以在机组发生振动故障时通过对数据的分析得出初步结论,指导检修人员对机组进行处理,并估算处理后机组的残余振动。因此,振动监测系统对火力发电厂是非常重要的。

另外,振动监测系统还能与西安热工研究院的“振动故障远程诊断中心”进行远程网络通讯,让有经验的振动专家参与故障诊断,可充分利用专业人员的经验,提高振动故障诊断的及时性和准确性。通过此中心,还可以记录故障产生、发展的整个连续过程,可获得振动故障的频谱特征并进入振动故障数据库,为提高振动故障诊断的准确性积累丰富的经验。对电厂而言,“汽轮发电机组振动故障远程诊断系统”和“汽轮发电机组振动故障远程诊断中心”有如下作用:

(1)及早预报故障的存在和发展,预测故障原因和类型,及时制定检修计划,缩短检修时间,降低维修费用;

(2)及时捕获故障信息,减少为寻找机组振动故障原因而重复做的启停机试验,提高故障诊断准确性,使机组尽快恢复运行;

(3)准确地提供不平衡振动的幅值和相位,减少找动平衡的停机次数,可以节约机组启动费用。

该项目已在150多台机组上使用,并对100多台次机组的振动故障做出了正确的诊断和处理,为电厂取得了数亿元的经济效益和十几亿元的社会效益。

参考文献

[1]张正松,傅尚新,冯冠平,等.旋转机械振动监测及故障诊断[M].北京:机械工业出版社.1991.

[2]李录平,韩西京,韩守木,等.从振动频谱中提取旋转机械故障特征的方法[J].汽轮机技术.1998.

[3]宋光雄,何永勇,褚福磊.汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统[J].电力系统自动化.2006(01).

[4]施圣康,汽轮发电机组振动故障诊断技术发展现状[J].动力工程.2001(04).

振动监测诊断 第8篇

关键词：水轮发电机组,振动,在线监测,故障诊断

一、引言

水轮发电机组振动检测与故障诊断具有一定的复杂性与多样性, 为确保水轮发电机组正常的运行, 就必须对其进行全面、深入的研究与分析。本文提出了一种神级网络与专家系统混合的智能监测与诊断系统, 实现了数据采集和信号分析功能, 能对机组振动等故障进行实时监测与诊断, 能将机组受到的破坏降到最低。

二、水轮发电机组振动故障分析

(一) 水轮发电机组结构

水轮发电机组分为同步水轮发电机和异步水轮发电机, 目前我国大多数水电站采用的是同步水轮发电机。同步水轮发电机由转子、定子、机架、导轴承、制动器以及推力轴承组成。

(二) 水轮发电机组振动故障的特点

(1) 渐变性。水轮发电机组的转速往往比其他旋转机械的转速较低, 使得水轮发电机组振动故障属于渐变性或者耗损性故障, 突发恶性事故较少, 振动故障往往是从一个量变到质变的渐变过程。

(2) 复杂多样性。据大量实践表明, 水轮发电机组振动故障出现的原因基本有三种, 即机械振动、水力振动以及电磁振动。这就使得机组振动机理十分复杂, 可能是机械、水力以及电磁中其中一种引起的振动, 也可能是三者相互作用引起的。再加上大型水轮发电机组结构尺寸较大, 机组系统是耦合的庞大体系, 具有一定的非线性。

(3) 不规则性。受到水电站施工地理位置、地质条件以及经济技术的影响, 那么这些因素也会对水轮发电机组运行状态造成影响。由于每个水电站都是专门设计的, 使得不同水电站的水轮发电机组振动情况不尽相同, 可比性较差, 可见其振动故障具有不规则性。

(三) 水轮发电机组故障诊断方法

(1) 传统故障诊断方法。过去对水轮发电机组故障诊断方法实施的是定期检修, 即检修时间一到不管机组有无故障都必须停机检修。在这样的模式下, 检修操作人员只能靠以往的经验和现场机组状态进行观察做出结论, 难以真正检测到机组中存在的隐性故障, 无法确保水轮发电机组运行的安全性与稳定性。

(2) 人工智能技术故障诊断方法。目前基于人工智能故障诊断主要有两类, 一是基于知识的故障诊断, 二是基于智能模型式识别的故障诊断。基于知识信息处理系统实质也称为专家系统, 采用模块化结构和人类的逻辑思维, 推广于不同的诊断对象。智能模糊识别故障诊断是对一系列过程参量进行监测, 从测量空间映射到故障空间, 实现故障诊断。

三、水轮发电机组在线监测与故障诊断需求研究

(一) 水轮发电机组在线监测的特点

水轮发电机组状态监测与诊断往往会涉及到机组运行状态信息数据的测量、采集、记录、处理、传递以及存储等。随着计算机技术的进步, 为实现水轮发电机组状态在线监测与故障诊断创造了良好的条件。水轮发电机组在线监测与故障诊断系统往往需要满足以下特点:

(1) 响应速度快。水轮发电机组状态监测系统具有实时性和高速性。操作人员利用计算机相关技术, 采用人机联系设备, 对机组运行状态进行实时监测, 在控制指令发出后往往能在3s左右得到响应。机组运行状态变化时, 计算机系统可以以最快的速度对其进行显示和记录, 加上该过程有大量的数据进行计算, 要求该系统具有足够快的响应速度。

(2) 可靠性高。为确保机组振动故障诊断系统的稳定运行, 首先就需要确保机组监测系统的可靠性。在配置该系统过程中, 往往需要采取可靠性强的措施, 以保证系统各部分均能分别进行维护与更换。

(3) 可维修性好。如果监测系统发现某个部位故障时, 要求能及时地确定故障点, 并尽快进行维护或者更换。因此应该尽量简化模块的种类和结构, 其需要具有报警和自诊断功能。

(二) 水轮发电机组在线监测与故障诊断系统结构

多机分布式系统主要特点是功能分布性、地域分散性。在多机分布式系统中, 各机组状态量和各系统智能处理单元都可以独立进行数据的采集、计算和处理, 减轻了中央计算机的负担。同时各子系统和智能单元往往可以通过网络与上位机系统通信, 使得该系统具有诸多优点, 如共享性强、监测容量大、覆盖面广、抗故障能力强、便于集中管理等。水轮发电机组多机分布结构主要由监测系统现地单元、状态监测历史站、状态监测系统局域网、状态监测操作人员、专家系统分析站以及远方专家系统分析站等组成, 能更加准确、更加及时地完成各工况下机组的监测和故障诊断与定位, 弥补了传统单机式集中控制监测系统的不足。

(三) 系统硬件配置和网络方案设计

(1) 系统硬件配置。硬件设备是机组状态监测与故障诊断系统实现的前提, 如何针对系统功能要求, 选择相应的计算机设备, 是目前水电站和电力企业共同关注的问题。在机组振动在线监测和故障诊断系统硬件配置时, 应该根据该系统需要实现的功能、特点以及满足的要求进行设计。本设计中, 该系统硬件配置主要由上位机、状态监测单元、Web服务器、工业控制网络以及远方专家系统组成。该系统监测与故障诊断主要是利用工业控制网络将各地状态监测单元与中控室上位机连接, 对机组运行状态进行实时监测, 判断监测信号所处状态, 并采用服务器连接远方专家系统, 实现远程故障诊断。

(2) 通信网络方案选择。对于现地状态监测单元和上位机系统之间信息的连接与通信, 往往需要通信设备进行连接。由于水轮发电机组状态监测系统的结构是分布式的, 加上总体结构的性能与通信系统密切相关, 因此需要根据实际情况选择适合的通信网络方案, 以确保各单元信息和数据之间更好的传递。

结语

在信息技术飞速发展下, 为机组运行状态实时监测和故障诊断创造了有利条件, 使定位机组故障位置, 维护、检修、更换机组设备操作向综合化、智能化、网络化方向发展, 提高了维修性, 确保了机组运行的安全性与可靠性, 为实现水电站和电力企业最大化经济效益奠定了基础。

参考文献

[1]孔祥彬.水轮发电机组状态监测与故障诊断系统设计与应用[D].西安理工大学, 2010.

鼓风机轴系振动故障诊断及治理 第9篇

【关键词】鼓风机；故障原因；解决对策

技术的不断革新与发展，对鼓风机的要求也逐渐提高，因此鼓风机是否能健康运转是工厂关注的重要问题。在此过程中，有一系列的因素对鼓风机的正常运转构成了很大的威胁，这就迫切要求我们对鼓风机的各种原理进行系统的了解，进而可以提出一个科学、完整的策略，应对公司鼓风机进行正常运转是及其重要的。也可以进一步提高鼓风机的运行的稳定性、安全性与可靠性。

1.鼓风机组震动情况示意图以及故障分析

这幅图就是前苏联的鼓风机组，因为转子已经发生严重损坏，更换了一根新的转子，但在一个月后，该机组又无法继续运行，通过检查发现，由于发生了大面积的乌金的破裂，导致了机器不能正常运转。用听棒检测，可以听见很沉闷的撞击声，为了查明其发生故障的原因，决定对1#j进行合金测试，我们根据1#出现的故障，通过相关技术人员对系统进行全方面的在线检测。从这个检测过程中可以看出来，鼓风机的轴系震动处于一个十分不稳定的一个状态，最大的震动值已经超过了国家规定的最大的允许值，连轴两端的震动以2倍频为主，通过检测可以清楚的看出，汽轮机与其鼓风机转子有问题，这个关键的因素在根本上影响了鼓风机的正常的运转。它是一个潜在的因素，又是最主要的因素。在这里我们需要指出的是，鼓风机的风压为30Kpa到200Kpa之间，由于它被应用与不同的环境和生产车间中。在对鼓风机进行故障检测和维护的同时，需要进行多方面的实际情况考察和分析，对其中潜在的可能性的因素进行仔细筛选和分析，以便获取最直接和最有效的数据，这在对鼓风机的实际检修过程中是十分重要和关键的。所有要求对不同型号、不同环境下工作的鼓风机进行详细、科学、完整分析和处理，以便得到最科学的处理方法。

为了进一步查明这个原因，专家先后做了一个实验，即对汽轮机转子进行实验，在这个实验中，水平的震动都在标准的范围之内，这完全可以说明，鼓风机的转子是好的，转子并不是影响鼓风机发生故障的最大的因素。但是垂直震动和水平震动之间的差别比较大，将近三倍的距离，通过实验发现，频谱出现的是2倍频，与此同时2倍频已经大大的超过了1倍频，这一系列的数据都在说明一个问题汽轮机转子对轮瓢有很大的影响，同时用千分表槛车对轮端面，其0.14已经在很大程度上远远超过了钢铁生产中工艺的要求，这就是对轮端面的偏差造成的鼓风机发生的故障。以为在高速转动的条件下将会产生非线性的干扰动力，致使应力变大，当应力超过了一个固定的数值时，就会在表面出现细小的裂纹，高压交变的油膜的持续作用使得裂纹扩大并且不断贯通，最终会形成碎块。

为了进一步的证明上面诊断的正确与否，我们将原苏联的旧对轮更换到新的新转子上，在一切都安排好后进行启动机器进行检测，震动的幅度值符合机组的震动的标准，于此同时，1#的震动相位也是相比较以前而言是稳定的，所以通过这个实验，就可以证明之前的预测和检测都是正确的。这是因为我们对汽轮机的对轮进行了调整，在根本上解决了瓢偏超差，这就可以解决瓦碎故障，但是在另一方面，1#水平震动不是显得十分的平稳和规律，值得让我们关注的是，随着时间的加长和负荷的加重，会出现2频振。在这种的情况下，我们当时怀疑是由于汽轮机转子的内应力过大或者是由于其他的原因造成的故障，针对这一可能出现的情况，我们查看了所有的最初的原始记录，可是结果表明，这次过程中并没有发现什么其他异常的情况，之前我们在预测过程中所担心的数据是很正常。在实验之后，对机器进行仔细观察，用专用的放大镜对转子的表面进行仔细的观察，发现风轮机有比较明显的裂痕，这是因为转子在进行长时间的工作之后，由于应力的侵蚀作用，并随着环境的影响和发展，使得机组在水平震动中很不稳定；另一方面，又由于机器的水平刚度远比垂直的刚度要低很多，这样前外伸段在裂痕转子的影响下导致故障的问题因素进一步的扩大并且不断的发展，这样导致的必然结果就是时间越久，问题越大，故障就越严重。造成的损失就越大。

2.处理方案

在鼓风机的风机转子裂痕处我们可以采取打止裂孔。这样做的好处是我们可以对发生裂痕起到一个很好的防护作用，当然在有些不可避免的特殊情况下，就算出现了裂痕，通过打止裂孔可以起到一个防止裂痕继续扩大和发张的作用。也可以起到一个限制裂痕扩大和发张的保障作用；另一方面，我们需要对鼓风机的各个不同部位进行规律性的检测和维护，必须严格对数据进行仔细分析，严格按照国家规定的标准来进行工作，一旦出现或者是发现存在某些异常或者不确定的数据现象，就应该请相关专家来进行指导和维修。最后，我们要充分利用一套科学的完整的检测和维修制度，按照严格的制度标准来进行实施，对每一个细节，每一个环节都要做出科学、严谨的处理。一旦发现某一个环节发生了问题，必须要做到及时发现、及时上报、及时处理。绝不放过任何一个可能威胁到机组故障的潜在因素。只有充分做到这一点，工厂的机器才会健康、平稳、持续工作，这也是给公司创造价值的最大的保障力量和后盾力量。

3.总结

通过对鼓风机的震动分析和故障的综合探讨研究，以前进行一系列的科学实验，用最可靠的数据进行分析和说明，最后找到鼓风机发生故障的最主要的原因和潜在的原因，即是对轮瓢偏差产生的非线性的干扰力导致油膜发生了变压应力，当应力过大超过了一个限定的标准时，就会产生很微小的疲劳裂痕，如果不加以及时的维修，就会出现故障，久而久之，对整个机器的运转和持久的运行是一个阻碍作用。会随着时间的增大而发生相应的变化，就其具体的原因就是鼓风机的转子发生了局部的裂痕，进而导致了转子的不平衡的运转，因此震动的影响十分的敏感，对整个机器的运行都会产生很大的影响。要想保持鼓风机在整个的运行过程中都是健康稳定的，就必须采取一整套的管理办法和维修监督计划，这样才可能尽最大限度的保证鼓风机的正常持久的运转。

【参考文献】

[1]王铁梦.鼓风机故障控制与处理.中国建筑工业出版社，1997，8.

[2]朱伯芳.鼓风机工作原理.中国电力出版社，1999，9.

[3]文梓芸.鼓风机维修与技术.武汉理工大学出版社，2008，1.

[4]国家鼓风机工作数据规范.GB50496-2009，2009，10.

振动监测诊断 第10篇

加工中心的刀具系统, 在进行切削加工的过程中, 不可避免地会出现不同程度的磨损, 磨损较轻时会使刀具的几何形状和加工工件尺寸发生改变, 严重时将引起刀具磨钝、破损、刀刃塑性变形及热磨损等刀具失效现象, 刀具磨损状态的变化直接导致产品质量下降和生产成本增加[1], 所以刀具磨损状态的实时监控对提高产品质量、减低生产成本、提高生产效率具有重要的意义。

1 刀具磨损的监测

刀具状态检测方法可分为直接测量法和间接测量法。目前国内外采用的刀具磨损的间接测量法有:切削力测量法、机械功率测量法、热电压测量法、振动信号及多信息融合检测等[2]。下面主要介绍振动信号监测技术。

刀具在切削过程中, 工件与磨损的刀刃部侧面摩擦, 会产生不同频率的振动。振动信号是一种对刀具磨损、破损敏感度非常高的征兆信号, 因此更能表征刀具磨损信息[3]。我们通过对振动参量 (振动位移、速度、加速度) 进行分析处理, 对机械设备的运行状况正常与否做出判断, 从而判明故障发生的部位、程度及原因。

2 刀具磨损的振动监测试验

试验选用DL-20MH车削中心, 可对各种回转体零件进行车削、钻削、铣削加工。刀具为YT-15硬质合金刀具。振动检测设备为北京东方振动与噪声技术研究所研制的INV-USB高速数据采集及分析系统。

本次试验采用3个加速度传感器, 分别用于监测刀具X, Y, Z轴方向的振动情况。为了更好做比较, 我们将工件按照长度分为6段, 按照6种不同的切削速度以及是否加切削液进行12组试验, 对每段切削进行振动信号监测。具体切削试验方案如表1所示。

3 试验数据的处理

3.1 时域分析与时域特征

本试验中我们对上述12组试验的振动信号进行了均值、均方值的时域分析, 成功建立了振动信号与刀具磨损量之间的关系。

3.1.1 均值

均值表示随机数xi的平均值:

将试验获得的振动信号进行时域上的均值分析, 结果如图1所示。

由图1可以得出以下结论:在磨损初期, 信号均值快速下降;在正常磨损期, 均值平稳小范围波动;在剧烈磨损期, 均值快速下降。因此我们可以依据振动信号的均值时域分析判断当前刀具的磨损阶段。

3.1.2 均方值

均方值X表示随机信号xi总能量的平均值:

将试验获得的振动信号进行时域上的均方值析, 结果如图2所示。

同理, 我们可以看出根据时域中的均方值分析可以判断刀具当前的磨损阶段。

3.2 频域分析与频域特征

将信号的时域描述通过数学处理变换为频域的方法称为频域分析。频域分析有幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、能量谱密度、功率谱密度等。下面就频率谱和功率谱进行分析。

3.2.1 频谱

若时域信号x (t) 满足下列条件:存在, 且满足狄氏条件 (函数x (t) 只有有限个极值点, 连续或只有有限个第一类间断点) , 则傅立叶变换存在, 频谱函数用下式表示:

频谱函数x (ω) 的模称为振幅频谱, 简称频谱。

本试验采得的振动信号经过数学处理得到的刀具磨损不同阶段的频谱如图3~图5所示。

3.2.2 功率谱

自功率谱密度函数决定时域信号的能量分布规律表示为:

其中:Rxx (τ) 为信号x (t) 的自相关函数。

由于功率谱密度函数无法提供信号相位信息, 因而无法分辩同频率的不同信号, 因此引入互功率谱密度函数:

其中:Rxy (τ) 为两组信号x (t) , y (t) 的互相关函数。

本试验采得的振动信号经过数学处理得到刀具磨损不同阶段的功率谱, 如图6~图8所示。

从振动信号的频谱图和信号的功率谱图可以看出, 不同刀具状态下其振动信号的频谱和功率谱也是不同的, 可以求出几个特征频段, 随着刀具的磨损, 峰值在逐渐的增大, 并且增大越明显, 说明在刀具磨损越剧烈, 测得的振动幅值和振动信号功率越大。

4 结束语

综上所述, 振动信号能非常有效地反映了刀具在不同磨损状态下的振动情况, 通过信号的时域分析、频域分析可以进行刀具磨损状态的诊断和预测, 从而解决了由于刀具磨损造成的生产效率下降和加工质量降低问题。

参考文献

[1]马旭.数控机床刀具磨损监测数据处理方法[J].控制与检测, 2009 (2) :69-71.

[2]吴学忠, 李圣怡.基于多传感器的刀具状态监测系统[J].数据采集与处理, 1999 (2) :200-203.