基于小波变换的离心风机故障诊断方法

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1、基于小波变换的离心风机故障诊断方法摘要：异常振动是离心风机故障的主要表现形式，严重时影响生产运行。引起风机振动的原因很多，本文运用小波变换对离心风机振动故障进行分析，总结出引起离心风机振动超标的主要原因，对故障点进行检修。关键词：离心风机；故障诊断；小波变化Abstract：Abnormalvibrationisthemainformofcentrifugalfanfailure,affectingtheproductionwhenvibratingseriously.Manycausesleadtovibrationofthefan.Basedontheanalysisofvibr

2、ationfaultofcentrifugalfanwiththemethodofwavelettransformation,thearticlesummarizethemaincausesofvibtationofcentrifugalfarnmakingthemaintenanceoffaultpointeasier.Keywords:Centrifugalfan，faultdiagnosis,wavelettransform_、八a0.刖S现代大型机组的安全运营越来越受到业内的重视,而故障特征的提取和分类又是振动故障诊断技术中的关键问题。离心风机非正常振动是风机隐患的最显著表现

3、，也是事故发生的先兆。本文通过小波变化的诊断方法对非平稳信号分析，分解出时间与尺度平台，使其时间、频率局部化信息充分表现出来，探索出振动故障解决的方法，取得显著效果。1.小波分析方法介绍1.1小波分析方法小波分析方法是在时域、频域内对信号进行分析处理，更好的反应信号的本质特征。时域和频率构成了观察信号的两种方法，基于Fourier变换的信号频域表示及其能力的频域分布揭示了信号在频域的特征，它在传统的信号分析与处理中发挥了极其重要的作用。为了分析和处理非平稳信号，通过Fourier的变化推广,对信号实现时间-频率的联合描述，接下来简单介绍小波变换分析方法。2.2故障原因分析小波变换既保

4、持了傅里叶变换的优点，又加入时频分析过程。通过对上述信号频率采用逐步精细的时域或频域取样步骤，从而聚焦到信号的细节，进行多分辨率的时频分析，小波分解后，相对频率可以看出系统异常点的出现频率，重构细节的信息及近似信号，反应出故障振动信号的特征，通过时频图分析出振动的故障发生点：(1)轴承运时，内圈、外圈滚道表面及滚动体表面的损伤引起振动和噪声；(2)滚动体在这些凹凸面上转动，产生交变的激振力引起设备的振动；(3)滚动体的尺寸大小不一造成轴承振动；(4)轴的弯曲导致轴承偏移,转动时产生的振动；(5)安装过程中轴承游隙过大或滚道偏心时引起轴承的振动；3.振动故障处理3.2更换轴承，紧固轴承

5、座，保证轴与孔的定位拆卸轴承后，轴承内外圈有鱼鳞状的点蚀小坑，滚动体脱出保持架。对损坏的轴承进行更换并调整轴承座，重新组装在原来的位置，以免产生新的不平衡。另外，如果导致的振动与机器或结构的某些部件产生共振，可能造成更严重的振动，为了防止这类误差，从平衡轴拆下转子时在孔与轴接触点做标记，安装时在水平放置的轴上滑动转子，直到标记处相对时，在这个位置卡紧。3.2叶轮安装安装叶轮前使用磁粉探伤检查叶片裂纹及伤痕,更换破损的叶片与原叶片材料一致。装配叶片时将叶片逐个过称，将质量最小的叶片，放在叶轮圆盘的对称位置上，减少叶轮的不平衡度。3.3联轴器装配连轴器安装不对中相当于对该转子施加了一个不

6、平衡的负荷。因此，半连轴器与轴头的配合紧密，高速转子的轴头配合接触面需保证大于80%,并保证其端面与中心线的垂直度。3.结论按照上述方案维修后对同一点A进行振动测试,并对数据进行小波分析，处理后故障特征频率消失如图6所示。本文通过运用小波变换对离心风机的振动故障进行分析，实现风机转子组件的平衡及对中，在安装过程中严格执行作业标准，减少了停机时间，优化维修资源，使之达到技术要求。今后的维修过程中，我们将结合小波变换诊断技术对离心风机振动轴心进行准确、有效的诊断。参考文献：⑴张博，王凯，马高杰，吉利.小波变换及Hilbert-Huang变换在转子系统故障诊断中的应用[J].机床与液压，2

7、009,37(06)：234-237[2]于芙蓉，王淑芳•小波变换在振动故障信号仿真研究中的应用[J].机床与液压，2008,36(7)：252-255⑶张正松等编著.旋转机械振动监测及故障诊断[M].机械工业出版社，1991.⑷张建刚，秦红义，王冬云，陈爽，张文志.基于谐波小波包的旋转机械故障诊断新方法[J].振动与冲击，2012,31(05)：55-59⑸韩清凯，于涛，孙伟编著•机械振动系统的现代动态设计与分析•科学出版社，2010.