机械设备在运行中会受到来自内部和外部的激励,当激励达到一定程度时,就会导致机械的振动、温度等现象产生变化。此时,我们若能够精准的捕捉现象信号,并进行科学的诊断分析,那么就可以判断设备是否要发生故障以及发生劣化的部件。因此,研究设备诊断技术对变革设备维护策略,克服“过剩维修”及“不足维修”的老大难问题有着十分重要的现实意义。
设备故障诊断作为一门综合性学科,历经几十年的发展,已逐步形成了以振动诊断、温度监测和无损检测探
伤为主,其他技术或方法为辅的比较完整的学科体系。其中,又因振动诊断以其适用性广、信号处理方式多样、诊断结果可靠等优点,成为目前机械设备状态检测和故障诊断中使用最多和最有效的方法之一。
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如何有效获取振动数据
机械振动数据是进行振动故障诊断的基础与判断依据,如何能够稳定、高质量的获取振动数据,往往需要经历以下6个步骤。
Step1:确定诊断对象
对于一个企业来说,如将全部设备都选作诊断的对象,显然是不合理的,这不仅增加了诊断的工作量,其投入成本也将是巨大的。因此,企业需根据自身的生产特点以及各种设备的组成情况,有针对性的选择诊断设备,如维修周期长、维修费用高的设备,价格昂贵的大型精密和成套设备,故障发生频率较高的设备。
Step2:确定测量参数
选择合适的参量参数,可识别设备的常见故障和关键不见损伤。从信号频率角度来看,一般随着信号频率的提高,依次选用位移、速度和加速度作为测量参数。对简谐振动而言,由于加速度a 、速度v 和位移s 三者之间存在如下关系式:a=ωv=ω²s,ω代表频率,因此,ω越大则加速度和速度的测定灵敏度相对越高。通常,三种测量参数的适用频段范围见下表。
Step3:选择测量点位
选择最佳的测量点位并采用合适的检测方法是获取设备运行状态信息的重要条件,点位选择不对,就难以得到最具典型的特征参数,其后面的诊断结果就会“差以千里”。通常选择能够对机械振动状态作全面反映的机械振动敏感点,离机械诊断核心部位的关键点和容易发生劣化现象的易损点,一般情况下,应考虑以下原则。
(1)尽量靠近轴承(2)测点必须设在刚性良好处(3)对低速重负荷轴承,在负载区域设测点(4)水平方向尽量接近水平轴线,垂直方向尽量接近垂直轴线(5)不要将密封位置误认为轴承(6)不要将测量位置放在薄板上,如电机端罩
Step4:安装传感器
振动传感器安装正确与否,不仅直接关系到能否获取正确和有价值的测量数据,而且不正确的安装还会造成传感器的损坏。常见的安装方式有四种:手持式连接、磁座式连接、胶粘剂连接、螺栓连接,在安装时,总体来说都要注意以下事项:
(1)振动传感器装置方向与要求测量方向应一致;(2)防止振动传感器固定不稳和发生共振;(3)测量点位置前后应一致;(4)固定牢固;(5)尽量靠近被测对象;(6)注意安全。
Step5:设置参数
大部分数据采集器具备采集频谱的功能,采集频率范围必须正确反映样本。频率范围低于振动的最大频率时会造成信号丢失,这就需要选择合适的传感器及频率范围。
如果频率范围太宽,可能会因分辨率太低而得不到离散频率的信息;如果默认的频率范围达不到足够的分辨率,必须采集和分析多个数据采样。频率范围和谱线数的选择,一般情况下可从采样长度、采样频率、分析频带三个维度进行考虑,以便得到所有的振动特征。
Step6:设置测点报警
故障诊断的主要目的之一就是要给出设备有无异常的信息,这就有一个判断标准的问题,即被测量值多大时表明设备正常,超过某值时,则说明设备异常。常用的测点报警标准包含:绝对判断标准、相对判断标准、类比判断标准。
1)绝对判断标准:将被测量值与事先设定的“标准状态门槛值”相比较以判定设备运行状态的标准叫绝对判断标准,包括国际标准、国家标准、行业标准、企业集团标准。
2)相对判断标准:有些设备,规格、产量、重要性等因素难以确定绝对判断标准,因此将设备正常运转时所测得的值定为初始值,然后对同一部位进行测定并进行比较,实测值与初始值相比的倍数叫做相对判断标准。
3)类比判断标准:数台同样规格的设备在相同条件下运行时,通过对各设备相同部件的测试结果进行比较,可以确定设备的运行状态。类比时所确定的机器正常运行时振动的允许值即为类比判断标准。
设备振动测点报警的设置,是将三种标准相融合,形成该设备的测点标准阈值,最终实现对设备状态的精准判断。
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故障诊断常用分析方法
振动信号的分析方法,按信号处理方式的不同可分为趋势分析、时域分析、频域分析、包络分析法、瀑布图等。
2.1趋势分析方法
设备状态标准将设备状态分为若干等级,但设备状态变化是连续的,即一台设备振幅稍低于某一分级线的运行状态时并不一定比振幅稍高于此线的设备好的多。因此,需在此基础上进行趋势分析,即依据设备历史数据绘制出设备状态变化曲线,并根据振动变化趋势,全面准确分析判断设备运行状态。通过预制设备安全运行期限,推测设备在何时达到某种状态及何时进行检修。
2.2时域分析方法
在时域内对信号进行滤波、放大、统计特征计算、相关性分析等处理的分析方法,统称为信号的时域分析。目前常用的时域故障诊断方法是特征参数分析法,特征参数会随着设备故障的出现和加深而发生特定的变化。通过时域特征参数可以进行初步的故障识别,但如果要对故障进一步定位和判断故障类型,则需要对时域波形进行分析来判断发生异常的部件。
2.3频域分析方法
频域分析方法是利用傅里叶变换得到原始时域振动信号的频率成分在频谱图中的分布情况,进而发现故障特征频率,通过比对故障状态与正常状态下振动信号的特征频率,实现故障识别。相较于时域分析方法,频域分析方法能够更加直观地提取到故障特征信息,是目前发展较为完善的方法。在频谱图中,横坐标代表振动信号的频率,纵坐标代表频率幅值。
2.4加速度包络分析方法
加速度包络分析方式又可称为加速度包络解调分析方法,在设备故障诊断方面得到了广泛的应用,尤其在滚动轴承的早期故障诊断、轴承润滑不良、齿轮故障诊断过程中发挥了重要作用。
加速度包络技术用了放大、滤波手段增强调制信号,滤去低频干扰信号,并充分利用故障早期缺陷对零部件或者传感器的激励作用产生的共振及其调制作用,使周期性信号更加明显。由于所采集的振动信号是在较高的频率范围,使低频干扰得到了有效抑制,又因利用了轴承、齿轮等部件的工作频率及固有频率较高的特点,使其与其他振动得以区分。
2.5瀑布图分析法
瀑布图又称为三维频谱图,它是以时间参量作为第三绘制的频谱曲线集合,形象地展现了振动信号频谱随时间参量的变化规律。它可以评价定转速下,振动频率特性随时间的变化趋势,能帮助对振动故障及发生时刻的准确判断。
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专家为“主”,工具为“辅”
单纯依靠振动诊断分析技术判断和识别机械故障,并非一件容易的工作。同一故障可以呈现出不同的“病症”,同一“病症”也可能由不同故障引起,两者的关系又与设备的内在结构、运行环境等有着密切联系。因此,任何分析工具所得出的结论,仍需要介入人工的分析判断。只有熟悉和掌握机器结构、特性以及实际诊断经验的专家,在辅以自动化分析工具方能使诊断更贴近于真实情况。
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