风机振动故障诊断综述

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1、Vo1.23No.l安徽工业大学学报第23卷第l期January2006J.ofAnhuiUniversityofTechnology2006年1月文章编号:1671-7872(2006)01-0064-05风机振动故障诊断综述汪光阳，周义莲(安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山243002)摘要:在风机故障诊断中，采用的基本方法是时域11测、频域诊断，通过分析图谱来判断风机的工作状况及故障所在。主要介绍风机等旋转机械的故障机理、征兆提取、诊断推理以及国内外风机状态监测与故障诊断技术的发展现状和发展趋势。关键词:风机;故障诊断;振动中图分类号:TH707.6文献标识码:ASurve

2、yonFaultsdiagnosisofFanVibrationWANGGuang-yang,ZHOUYi-lion(SchoolofComputerScience,AnhuiUniversityofTechnology,Maanshan2430002,Chain)Abstract:Thewaysofthefaultdiagnosisoffaninenterprisealmostaremonitoringintimedomainandmakingdiagnosisinfrequencydomain.Theworkingstateandthefaultsareknown场analyz

3、ingthefigures.Ssomenewdevelopmentsinfaultmechanism,signatureextraction,diagnosismethod，theactualityofthefanmonitoringallovertheworldandthedevelopmentinthefutureareintroduced.Keywords:fan;faultdiagnosis;vibration引言大型旋转机械状态监测、分析与故障诊断专家系统技术长期以来一直受到国家有关部门的高度重视。由国家科委组织的《国家“A-五”攻关可行性论证报告》指出，“大型旋转机械状

4、态监测、分析与故障诊断技术之所以受到人们的重视，以至成为当代国际高技术竞争中的热点之一”。风机是一种典型的旋转机械，广泛应用于石油、化工、电力、冶金等行业，对国民经济的发展有重要的意义。通常，风机尤其是大中型风机振动比较强烈，噪声较大，容易发生故障。一旦出现故障，将会引起生产线上主机的停产，从而使经济损失严重。在某些情况下，还会导致环境污染、损害人身安全等更为严重的后果。因此对风机开展状态监测与故障诊断工作，保障风机安全可靠的运行，可以取得巨大的经济效益和社会效益。1风机故障机理研究风机的故障常从振动状况方面体现出来，根据振动信号进行监测与诊断是目前风机设备维护管理的主要手段，经过

5、多年的发展与完善，风机振动故障诊断已经形成了比较完备的理论与技术体系。近年来，随着非线性理论的发展，尤其是信号处理、知识工程和计算智能等理论技术与故障诊断的融合渗透，使风机故障诊断的内容得到了进一步的丰富与充实。发生故障的风机设备在运行中一般处于非线性振动状态，文献[[11应用非线性动力学理论，针对电机组轴系存在的关键振动问题，建立了转子非线性动力学模型，从理论、试验和数值计算等方面，对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析，提出了对轴系振动故障进行综合治理的方案。文献[2.6]阐述了风机等旋转机械常见故障，如不平衡、不对中、弯曲、裂纹、松动、碰摩、喘振、油膜涡动、油膜振荡、

6、旋转失速等故障的产生机理，以表格的形式总结出了各种故障与振动特征、敏感参数和故障原因之间的对应关系，给出了相应收稿日期2005-04-11作者简介:汪光阳(1955-)男.安徽权阳人，教授.研究方向:智能拉制与仿真。第1期汪光阳等:风机振动故障诊断综述的治理措施。总体来说，风机振动故障产生于4个方面:电机、风机本身、基础和风管(7.B]。其因果分析如图1所示，其中由风机本身原因引起的故障占主导地位。2故障征兆提取风机的振动信号反映了风机设备的运图1风机振动因果图行状况，其时域、频域和幅值域分析结果均可以作为故障征兆。由于以快速Fourier变换归尸日为基础的数字信号处理技术在机械动

7、力学中广泛应用，测试分析方法已经达到了比较完善的程度，而且，风机的振动信号在频域内的能量分布具有比较明显的特点，因此，目前的风机故障诊断仍以振动信号的频域特征作为主要的故障征兆。(1)功率谱估计由于风机振动信号在频域内具有明显的分布特征，因此，各种功率谱估计技术在故障征兆提取中得到了广泛应用。其中，经典功率谱估计方祛(如周期图法、自相关法)在工程实践中应用最为广泛，但是，该方法存在着方差性能差，分辨率低等局限。现代功率谱估计中的最大嫡谱估计和参数模型功率估计(如AR,