振动分析技术在设备故障诊断中应用

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1、一、振动分析技术的发展和实际运用过去,我们对设备运行维护过程中主要靠传统的听、摸、看等简单手段来判断旋转设备运行的状态好坏。这种感性判断与设备实际运行状态相差很远,设备振动的波形的频谱的变化,不能凭人的听、摸、看检查出来,因此,经常出现一些突发性故障,例如最常见的轴承故障、齿轮故障、叶片脱落及动平衡等故障;使我们常处于一种被动检修状态,使小问题,酿成大事故。特别是化工生产连续性的特点,往往会由于一台设备的损坏处理不及时造成其它设备损坏的连锁反应。给安全生产和检修工作带来繁重的负担。因此,国内外的机械专家和设备管理人员都在寻求一

2、种较好的解决办法,在故障初始状态就能准确判断事故的原因,使设备能够进行预维修,变被动为主动。经过广泛的探索和不断的实践,我们采用了振动分析系统对旋转机械设备进行故障检测。设备的状态监测故障诊断是在机械运行中或基本不拆卸机械结构的情况下,对机械技术状态进行定量测定,通过对所测信号的处理和分析,并结合诊断对象的历史状况,来定量识别机械设备及其零件、部件的实时技术状态,预测机械的异常及未来技术状态,并对故障部位、原因进行分析和判断,及时确定必要对策和最适宜的修理时间。设备状态监测故障诊断技术有利于企业实行现代设备管理;克服维修工作中

3、“过剩维修”及“维修不足”现象,从而达到设备寿命周期内,实现费用最为经济和设备综合效率最高的目标。对许多中外大型机械的事故分析表明,由于现代化机械设备向大型化、自动化、高精度、高效率、机电一体化等方向发展,其性能与复杂程度不断提高,各部分的关联也越来越大;机械设备相应出现突发性故障率高、停机损失大、维修费用高、维修周期长等一系列特点;为了确保大型机械的正常运行,并使其发挥最佳技术性能,就必须对其进行定期的状态监测和故障诊断。通过一段时间的实践应用,我们不仅掌握了该仪器的操作,而且从中摸索出一些诊断规律和实用技巧,并在实际应用中

4、取得了良好的效果。目前,振动分析技术在对旋转机械设备故障进行诊断中已日臻成熟。二、设备振动分析的工作原理简介设备振动信号一般说来很复杂,但从数据处理分类来说,分为确定性信号和非确定性信号。通过对故障诊断实际应用中得出,在旋转机械中,机组的联接及转子存在不对中,不平衡,齿轮箱中轮齿的点蚀、剥落、断齿,滚动轴承中零部件损坏,滑动轴承中存在油膜涡动等等这些常见的故障,其信号都是确定性信号,都有可以用函数关系来描述,即通过理论计算和频谱分析技术均可确定它们的特征频率,从而确定故障的类型和部位。振动分析仪器利用电压加速度传感器将振动信号

5、转换为电信号,对振动信号进行处理和分析,得到设备各种振动量的准确值,进而判断这些设备运转状态是否良好,故障的部位和故障原因,以及检修的方法。为了更好地研究振动分析设备故障诊断技术,首先要对波形理论、机械理论、以及计算机应用等有一定的了解。振动的参数指标很多,经过长期的实践和学习,我们认为时域波谱图、频域波谱图、轴心轨迹图、脉冲指标、峭度指标等对设备的故障分析很有效果。下面就北京利盟腾飞发展有限公司生产的LM8900系统所采集的数据和该公司研制的旋转机械自诊断系统软件,对设备故障进行分析进行论述。三、基本图谱1、时域图谱时域波形

6、是最常见的工程信号,时域波形直观易于理解,但包含信息量大,不容易看出所包含的时域图谱可对设备整体性能进行评价,通过时域波形图谱可看出设备是否超标和零部件存在的问题。在LM8900系统所采集的时域波形图中给出了“峰值、均值、有效值、峭度指标和脉冲指标五个参量。在采集时,根据旋转设备运行的速度不同,可以选择“加速度、速度、和位移”三种不同的数据类型。加速度,用于高速旋转设备诊断上,转速在10000rpm以上。以加速度的有效值判断设备运行状态,日本的标准是小于0.5mm/s²为良好状态,但国产设备一般都达不到此要求,经过实践,将其数

7、值放大到1mm/s²;基本上满足要求。由于石油化工生产中转速超过去10000RPM的设备不多,因此,加速度值一般可作为设备故障诊断的辅助数据。速度,用于中速旋转设备诊断上,转速在600rpm——10000rpm之间;速度的有效值小于4.5mm/s;可以判断该设备运行基本正常,超过11.8mm/s则是危险值,必须停车检修。速度值是最为常用的旋转机械设备故障诊断的值。位移,用于低转速成设备诊断上,转速在600rpm以下,位移是低转速设备故障诊断的判断依据,0.06mm为危险值,而大于0.1mm则必须进行停车检修。由于低转速设备故障

8、通过其它方法比较容易诊断,因此,位移值一般也只做设备故障诊断的辅助数据。峭度指标,是一个比较抽象的概念,意义是“随机过程X(T)四阶原点矩;反应了波形中是否有冲击及小组形的尖峭和平坦成度。”近年来,诊断工程师对该指标进行了深入研究后发现,峭度指标是诊断滚动轴承、齿轮和转子上的

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