基于频谱分析的罩式炉风机故障诊断及趋势预报

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1、基于频谱分析的罩式炉风机故障诊断及趋势预报摘要:分析罩式炉风机设备的振动特征;基于频谱分析理论，依据“特征幅值一故障”诊断模式，针对风机典型故障提取故障特征，应川灰预测理论，对风机不平衡故障进行趋势预报。关键词：频谱分析；特征提取；灰预测；趋势预报本文介绍风机设备的典型故障及振动特征，依据频谱分析理论，对风机振动信号进行功率谱密度分析，提取故障特征。应用灰预测理论，对故障特征值序列进行预测，并绘制趋势预报图，以及时了解设备当前及将來一段时间的工作状态，为生产和维修捉供可靠依据，改定期维修为预知维修。一、风机典型故障及其振动特征风机工作系统主要山风机和电机两部分纽成，英间山祸合器联接。风机典型

2、故障包括转子不平衡、转子不对中、以及机件松动及轴承损坏等。本文主要针対风机不平衡故障进行预测和预报。不平衡在频谱图上表现的特征为振动能量集中反映在旋转频率上，各倍频处有较小的谱峰。谱峰的幅值超过预定值则认为可能iii现不平衡故障。二、基于频谱分析的故障特征提取木文中的基于频谱分析的故障特征提取即为对振动信号进行频谱分析（功率谱密度分析），提取故障特征频率处的幅值作为故障特征值。1.特征提取实例一实验台模拟不平衡故障实验是在综合实验台上进行的。衣配重盘上某点加载质量块，质量依次递增。电机转速1200r/min,在两端轴承座沿水平和垂直方向各安装一个压电式加速度传感器。采样频率512Hz。信号采

3、集过程屮，水平方向信号振动能量突岀且集中，信号比较稳定，因此主要分析水平方向信号。实验分四个循环进行，第一次不加质量块，第二次加一个质量块，第三、四次在同一位置质量块数目递增，见表1。表1设置故障与试验循环的关系1234©MS块数0123分别得到如图1所示振动加速度信号。加8疋fR4xTTRVTU9.69.810(b)第二次循环振动加速度信号40.0Jj丄丄A"丄

4、tUk?.VJlkMLl80—i、•i*・•■—■'••*——■、■■88.28.48.68.899.29.49.69.810(c)第三次循环振动加速度信号80!1(.VWY'8O8tTOg.68.899：29：4~9丽.810(

5、d)第四次循环振动加速度信号图1四次循环的振动加速度信号对四次循环信号分别做功率谱密度分析。图2为第一次和笫四次功率谱密度图。2SII/5432(a)2()m/s?10°050(h)10()150200第一次循环功率谱密度分析Hz25b…vdo—Va-・亠人S人1“丄?亠・負Z__]b1001502(X)25()300第四次循环功率谱密度分析图2四次循环的振动加速度信号功率谱密度分析8.987可以看出基频处均有较高幅值，与设置的不平衡故障相符。分别提取四次循环振动信号的基频处(20Hz)的特征频谱值，并绘制出特征障程度的增大而变化的情况，如图3所示。0.52}234'实验次数图3四次循环故障

6、特征值变化•趋势可见随看故障程度加大，基频处的频谱特征值也呈上升趋势，可据此判断不平衡故障的程度。1.罩式炉风机不平衡故障特征提取罩式炉风机电机功率llkW,电机转速2925r/min,风机有12个叶片。在风机外壳沿垂平和轴向各安装一个压电加速度传感器，采样频率为2560Hzo根据风机振动特征，知不平衡故障的特征频且为基频，H水平方向振动显著。定期提取罩式炉厂机水平方向振动信号基频(48.75Hz)处频谱幅值，结果见表2。表2风机振动信号基频处频谱特征值mm/s2序号序号序号12.195413.232723.59826.256516.041827.641310.263619.457932.5

7、23三、不平衡故障预测和预报1.灰预测理论灰色系统理论是一种利用已知信息来确定系统的耒知信息而使系统由“灰”变“口”的过程，又称为系统的“口化过程”。一台运行中的设备就一个复杂的灰色系统。它主要表现在其故障(输入)和征兆(输出)之间关系的随机性和模糊性。本文采用的模型如下。实际<0-模单值X1OO%(O/){I)x伙+1)=%(去+1)—X[k.)其中a为发展系数，b为灰作用量，xC)为满足条件的预测数列，xC)为x(°)的AGO(Accu-mulatedGeneratingOperation)序列。2.故障特征值预测以表2中前七个数据作为预测数列，预测第八个和第九个值，预测结果如图4所示。

8、基频处特征值趋势预测图37.642532.52330.15672764123.59819.45716.04113.23210.2636.2562.195.5-9-2004/4-10-20045-1T-20044-12-2OO45-l-2(X)527-9-200428-10-20(3427-11-200427-12-2004H期94风机故障特征值预测图采用残差检验法检验令£(k)为残差，令p°为精度，P°