（控制理论与控制工程专业论文）高速纸机的故障预警.pdf

f a u i jp i 地a l a r mo fh i g h s p e e dp a p e r m a c h i n e at h e s i ss u b m i t t e dt o s h a a n x iu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n d t e c h n o l o g y i np a r t i a lf u l f i l l m e n to ft h er e q u i r e m e n tf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e e r i n g t h e s i ss u p e r v i s o r ：p r o f e s s o r t a n gw e i m a y , 2 0 1 0 高速纸机的故障预警 摘要 随着当今高速纸机的快速发展，其设备状态监测与故障诊断技术在高速 纸机中已经得到了广泛的应用，而国内故障预警在造纸机上的应用相对于其 他工业总体水平不高，还处于缓慢发展过程中，纸机由各个大小不一的辊子 贯穿，据统计大约有3 0 的故障都是由轴承引起的，因此本文重点研究了滚 动轴承的故障诊断技术。 文章以故障诊断中最常用的分析方法振动分析法为理论基础，主要做 了以下研究： 。 首先，介绍了振动的机理，阐述了滚动轴承的固有频率、故障频率的频 率概念，以及其计算的方法，为故障诊断中各种故障频率的分析指明了方向。 其次，研究了在故障诊断中对振动信号的分析方法，结合实验信号和现 场实际信号，展示了各种分析方法的诊断的过程，验证并说明了各种方法的 有效性以及局限性，如频域分析中的经典分析方法共振解调法等。 滚动轴承在正常运行时振动信号一般都为平稳信号，而一旦出现故障， 振动信号往往都是突变的非平稳的信号，由于单一频域分析不能很好地处理 非平稳信号，因此针对纯频域分析法的不足将时频分析应用于故障诊断中， 文中主要介绍了短时傅立叶变换、w i g n e r - v i l l e 分布、小波变换这三种时频 分析方法。每种方法都结合诊断实例以说明时频分析在故障诊断中的有效 性，同时文章也分析了这三种方法各自在应用中的的局限性，以便诊断过程 中有选择地去分析，最终达到高效、高成功率的目的。 最后，结合m a t l a b 和j v c 设计了离线的高速纸机故障预警模型系统， 系统包括了文中提到的多种诊断方法，提供了多种分析方法的选择，直观地、 完备地展示了故障诊断中故障信号的特征，方便了故障诊断的操作。 关键字：滚动轴承，高速纸机，故障诊断，振动信号，时频分析 f a u l tp r e a l a r mo fh i g h s p e e dp a p e rm a c h i n e a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fh i g h - s p e e dp a p e rm a c h i n e ，a p p l i c a t i o no f c o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g ，n o s i n gf o rm a c h i n e r ya r eg r e a t l yi n c r e a s e d n o w a d a y s ，t h el e v e lo f f a u l ta l a m at e c h n o l o g yi np a p e rm a c h i n ei sl o w e rt h a ni n o t h e ri n d u s t r y i ti sd e v e l o p e ds l o w l y d i f f e r e n tr o l l e r se x i s ti ne v e r yp a r to ft h e p a p e rm a c h i n e ，a n d3 0 f a u l ti sc a u s e db yr o l l e r si np a p e rm a c h i n e s ot h i s p a p e r w i l ls t r e s so nt h ei n v e s t i g a t i o no fr o l l i n gb e a r i n gf a u l td i a g n o s i s a l li n v e s t i g a t i o ni nt h i sp a p e ri sb a s e do nt h et h e o r yo fv i b r a t i o na n a l y s i s m e t h o d ，w h i c hi st h em o s tc o m m o n m e t h o dt od i a g n o s ef a u l t t h ei n v e s t i g a t i o n i sa sf o l l o w s ： f i r s t l y , i n t r o d u c ea n de x p o u n dt h ev i b r a t i o nm e c h a n i s m ，t h ec o n c e p to f i n h e r e n tf r e q u e n c ya n df a u l tf r e q u e n c yo fr o l l e rb e a r i n g a n da l s ot e l lh o wt h e v a r i o u sf i e q u e n c i e sa r ec a l c u l a t e d v i b r a t i o nf r e q u e n c i e sp o i n tt ot h ed i r e c t i o nt o d i a g n o s ef a u l t s e c o n d l y , t h ea n a l y s i s m e t h o dt od e a lw i t hv i b r a t i o n s i g n a ld u r i n g d i a g n o s i n gf a u l tw a si n v e s t i g a t e d a n dt h ep r o c e s s t od e a lw i t ht h el a bs i g n a la n d f i e l d s i g n a lu s i n gv a r i o u sa n a l y s i s m e t h o d sw e r es h o w n a n dv e r i f yt h e a v a i l a b i l i t i e sa n dl i m i t a t i o n so fe v e r ym e t h o d t h en o r m a lv i b r a t i o ns i g n a li ss m o o t hw h i l ea b n o r m a lv i b r a t i o ns i g n a li s u n s m o o t h i ti sn o tw e l le n o u g ht od e a lw i t hu n s m o o t hs i g n a lb ys i n g l e f r e q u e n c y d o m a i na n a l y s i s ，s oa p p l yt h et i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i st ob eb e t t e r i n t h e p a p e r , m a i n l y i n t r o d u c et h r e em e t h o d si n c l u d i n gs h o r t - t i m ef o u r i e r t r a n s f o r m ，w i g n e r - v i l l ed i s t r i b u t i n g a n dw a v e l e tt r a n s f o r m s h o wt h e a v a i l a b i l i t i e so ft i m e f i e q u e n c ya n a l y s i sc o m b i n i n gt h ee x p e r i m e n t s a n a l y s i s l i m i t a t i o n so ft h et h r e et i m e f r e q u e n c ym e t h o d sf o rd i a g n o s i n gf a u l te f f e c t i v e l y a n ds u c c e s s f u l l y l a s t l y , t h eo f f - l i n ef a u l ta l a r ms y s t e mo fh i g h s p e e dp a p e rm a c h i n eu s i n g m a t l a ba n dv cw a sd e s i g n e d d i f f e r e n tm e t h o d sc a nb es e l e c t e dt od i a g n o s e f a u l ti nt h es y s t e m s ot h es y s t e mc o u l dp r o c e s st h ef a u l ts i g n a lc o n v e n i e n t l y i i k e yw o r d s ：r o l l i n gb e a r i n g ，h i g h - s p e e dp a p e rm a c h i n e ，f a u l td i a g n o s i s ， 一一一 一1 。一。 一 1 1 v i b r a t i o ns i g n a l ，t i m e - f i e q u e n c ya n a l y s i s 、 l l i 目录 摘要i a b s t r a c t i i 1 绪 念1 1 1 课题研究的意义1 1 2 旋转机械的故障诊断研究概况及现状2 1 2 1 故障机理的研究2 1 2 2 振动诊断方法介绍3 1 2 3 旋转机械故障诊断国内外现状6 1 3 故障诊断推理6 1 4 国内外造纸企业应用概况8 1 4 1 国外研究应用情况8 1 4 2 国内研究应用情况9 1 5 论文研究的主要内容9 2 滚动轴承故障机理及振动信号共振解调分析1 l 2 1 滚动轴承故障机理l1 2 1 1 滚动轴承失效表现形式1 2 2 1 2 滚动轴承的正常失效1 3 2 1 3 滚动轴承的非正常失效1 3 2 2 滚动轴承的振动类型1 4 2 2 1 滚动轴承的固有振动频率1 4 2 2 2 滚动轴承的故障特征频率1 5 2 3 共振解调法15 2 3 1 共振解调原理1 6 2 3 2 共振解调法典型故障诊断实例1 6 2 4 本章小结18 3 时频分析方法在滚动轴承故障诊断中的应用1 9 3 1 时频分析的基本概念1 9 3 2 短时傅立叶变换1 9 3 2 1 短时傅立叶变换的定义1 9 3 2 2 短时傅立叶变换的特性1 9 3 2 3 短时傅立叶变换诊断实例2 0 3 3w i g n e r - v i l l e 分布2 3 3 3 1w i g n e r - v i l l e 分布概念2 3 3 3 2w i g n e r v i l l e 分布故障诊断实例。2 3 3 4 小波变换在故障诊断中的应用2 9 3 4 1 小波变换理论2 9 3 4 2 小波信噪分离及其包络解调原理2 9 3 4 3 小波变换故障诊断实例3 0 3 5 短时傅立叶变换、w i g n e r - v i l l e 分布、小波变换特性分析3 5 3 5 1 短时傅立叶变换的局限性3 5 3 5 2w i g n e r v i l l e 分布的局限性3 5 3 5 3 小波变换的局限性3 6 3 6 本章小结3 6 4 基于m a t l a b 与v c 混合编程的故障预警系统的模型系统3 7 4 1 特征参数的获取3 7 4 1 1 振动特征参数的选择3 7 4 1 2 监测点与通道数的确定3 8 4 1 3 加速度传感器的选择3 8 4 1 4 加速度传感器最小频率的确定3 9 4 1 5 加速度传感器的安装3 9 4 1 6 加速度传感器信号传输电缆的选定、安装3 9 4 2 开发工具简介4 0 4 2 1m a t l a b 简介4 0 4 2 2v c 简介一4 l 4 3m a t l a b 和v c 接口编程实现方法：4 1 4 4 系统功能介绍4 2 4 4 1 系统主界面4 3 4 4 2 系统常规分析界面4 4 4 4 3 小波分析界面4 5 4 5 本章小结4 6 5 总结与展望4 7 5 1 全文总结4 7 5 2 未来展望4 7 致 射4 9 i i 参考文献5 0 附录a 故障频率计算子程序代码? 5 4 攻读学位期间发表的学术论文5 8 原创性声明及关于学位论文使用授权的声明5 9 i i i 高速纸机的故障预警 绪论 1 1 课题研究的意义 随着现代化大生产的不断发展和科学技术的不断提高，为了最大限度地提高工业生 产水平，工业生产中占据主要生产工具地位的机电设备正朝着大型化、精密化、连续化、 强载化、系统化和自动化的方向发展，生产系统的规模越来越大，结构越来越复杂，功 能越来越全，性能指标越来越高，工作强度越来越重，系统各环节之间的相互关联和耦 合性越来越强，导致影响整个系统正常运行的因素也越来越多，从而导致其发生故障的 可能性也越来越大。一旦系统某个环节出现了故障，就有可能引起其它环节的故障，从 而导致整个系统瘫痪，造成巨大经济损失，甚至带来灾难性后果。如前苏联切尔洛贝利 核电站的放射性元素外泄事故导致了数千人的死亡，直接经济损失1 2 亿美元，对环境的 污染及其严重；2 0 0 0 年美国的哥伦比亚号航天飞机事故，导致了多名宇航员遇难，影响 美国在很长一段时间内停止了航天发射计划，极其严重地影响了航天科学技术的发展。 而现如今故障诊断成功的例子也举不胜举，如2 0 0 8 年湖南株洲华银火力发电厂，1 月5 号晚，4 号3 0 0 m w 机组由于振动太大突然跳机，经过对测量数据的分析，成功诊断出 问题所在，避免了停机揭缸，以及上千万的经济损失。 当今的高速纸机不仅表现在生产速度快，而且其生产系统庞大，各方面技术含量大， 自动化程度也非常高。在国外，状态监测与故障诊断技术在现代化纸机中已经得到了广 泛的应用，而在国内在这一方面的研究还尚未深入。然而随着近年来国内造纸装备水平 逐步与国际接轨的趋势，在线诊断技术将成为确保大型高速造纸机安全、稳定、高速运 行的或不可缺的种手段【。整条纸机从头至尾是由各个大小不一样的辊子贯穿，从故 障诊断角度来看，了解并研究出其各个动态故障变化特征的规律，是纸机的在线监测与 故障诊断技术的研究的重要前提，因此具有重大的意义。 由于纸机设备结构越来越复杂、设备各个环节越来越多，导致给正确提取故障特征、 精确故障定位，设备的工作状态趋势准确预测带来较大的难度。传统故障诊断技术已近 难以适应复杂设备准确诊断的需求。怎样从故障设备的复杂运行状态中提取准确的故障 特征、并快速地找出故障源，以免发生更严重的问题，是一个刻不容缓的问题，同时也 是高速纸机故障诊断技术继续深入发展所面临的重大课题之一。目前国内纸量消耗大， 造纸行业发展迅速，但是纸机故障诊断技术的研究和应用却非常少见，因此我们应该重 视该技术的研究与应用价值，为全国范围内广泛应用打下基础。 陕西科技大学硕士学位论文 1 2 旋转机械的故障诊断研究概况及现状 旋转机械在发生故障时，往往在振动状况方面得到体现。许多专家学者应用转子动力 学理论对旋转机械的故障机理进行了研究，为旋转机械振动故障诊断奠定了基础。 1 2 1 故障机理的研究 在旋转机械方面，美国学者s o h r e j s1 9 6 8 年在美国机械工程学会石油机械工 程年会上发表的论文“高速涡轮机械运行问题的起因和治理”乜1 ，对旋转机械的典型故 障征兆和原因进行了全面的描述和归纳。它将典型故障归纳为9 类3 7 种。此研究成果 已被作为高速旋转机械故障诊断的一系列标准。 1 ) 国外研究发展 1 9 6 0 年开始，日本的白木万博早年结合他总结的现场经验给出了很多开拓性研究f 3 】。 美国b e n t l yn e v a d a 公司对轴承和转子故障机理做了相当多的学术和实验研究，给 故障诊断技术的广泛应用提供了扎实的基础【4 】。总的来说国外的故障机理研究比过内要 早很多。 2 ) 国内研究发展 国内自1 9 8 3 年以来，国家经委明确指出要发展以故障诊断为基础的设备管理理念 s j 。 迄今为止，我国在学习国外基础理论的前提下对故障机理研究方面也有了很大的突破。 发生故障的旋转机械在运行中一般处于非线性振动状态，陈予恕等应用非线性动力学理 论，针对发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。 辽阳石油化纤公司高金吉博士在他的博士论文中结合多年来的实践经验，对高速旋 转机械的故障机理及识别特征进行了研究，提出了一次原因及主导频率的科学分类方法， 归纳、总结了诊断l o 类5 8 种故障的识别特征嘲。 国内对于旋转机械的各种典型故障进行了十分详尽的研究，可参阅文献 7 9 ，这些 研究成果，已在实际工程诊断中获得了应用。 尤其是从2 l 世纪以来，很多高校和大型企业对高速旋转机械的故障机理的研究提出 了很多科学方法。在工程实际应用起到了极大的作用。如“八五”期间，国家重大科技 攻关项目“大型旋转机械状态监测、分析及故障诊断技术的研究”在众多高校和企业的 努力下取得了非常大的研究成果，主要成果如下： ( 1 ) 在机械故障机理研究中，提出了应用轴线标高变化识别轴系稳定性的方法，提 出了非线性油膜力作用下最佳轴承参数优化方法； ( 2 ) 在机电耦合动态分析研究中，对多机联合电力系统进行次同步谐振与轴系扭振 研究； 2 高速纸机的故障预警 ( 3 ) 在对流体诱发振动研究中，应用振荡流体力学理论，对叶片失速流、尾迹流、 气封间隙流等进行了研究与计算； ( 4 ) 在对各种热力状态诱发故障机理研究中，对各种热参数变化引起的故障进行了 分析、研究。 以上研究成果代表着我国在旋转机械故障机理研究方面上升到一个新的水平。旋转 机械故障机理的研究在当前仍然是诊断技术研究中的一个热点。可以说，故障机理的研 究是诊断技术的基石。纸机的部件多为旋转件，所以对部件或由部件组成的组合件进行 旋转机械故障机理的研究，应该是本文首先要做的准备工作。 j 1 2 2 振动诊断方法介绍 利用振动信号对故障进行诊断，是设备故障诊断方法中最有效、最常用的方法。据 资料表明，由于振动而引起的设备故障，在各类故障中占6 0 以上。据国内报外道，用 振动的诊断方法就可以发现航空发动机故障的3 4 ，节约维修费7 0 v o - , 。旋转机械的 振动信号反映了设备的运行状态，其时域、频域和幅值域分析结果均可以作为故障征兆。 目前的旋转机械故障振动诊断方法主要有：时域分析、频域分析、时频域分析以及其他 特殊分析方法【1 2 】。具体介绍如下： 1 ) 时域分析 直接对振动信号的时域信号进行分析和评估是故障诊断最直接的方法，尤其是针对 信号中含有简谐信号、周期信号或短脉冲信号时最为有效。当然这种方法只有针对信号 明显以及有经验的人员才比较适用。时域分析法又可以分为以下几类【1 3 。1 4 ： ( 1 ) 概率分析法 对于各状态历经的随机过程可以用其时间历程的概率分布来描述。图1 1 为一滚动 轴承工作时振动加速度幅值的概率密度函数p ( x ) 图，其中实线为轴承正常工作时的概率 密度，虚线是出现故障时的概率密度。由于磨损、腐蚀、压痕等使振动增大谐波增多， 反映到p ( x ) 图上使其变陡峭。 ( 2 ) 指标分析法 作为故障诊断特征量的一些示性指标如：峰值、平均幅值、均方根幅值( 有效值) 、 方根幅值、偏斜度指标、峭度指标等。这些指标在设备发生故障时都会与相应的变化， 因此可以针对不同的故障通过比较这些指标来做简单的诊断。 ( 3 ) 时域同步平均法 时域同步平均法是从混有噪声干扰的信号中提取周期性分量的有效方法，也称相干 检波法。这种方法这里不作进一步介绍。 陕西科技大学硕士学位论文 j p ( x ) 异絮 ，、 ， ；、 少 j | ，一_ - 。7 。 ： 一 x 图l 1 滚动轴承振动信号的概率密度 t f i g l - 1p r o b a b i l i t yd e n s i t yo f r o i l i n gb e a r i n gv i b r a t i o ns i g n a l ( 4 ) 相关函数诊定法 相关函数是振动信号在时延域上的描述，在系统的振源识别和故障诊断中有着广泛 的应用。用自相关函数可检测振动信号中是否混有周期性的确定性函数，然后就能够故 障信号中周期信号的大小和位置。例如，正常运行的时候振动或者噪声一般是幅值均匀 的随机扰动的表现，其具有宽而匀的频谱；而故障状态下的振动信号，往往伴随着规则 的周期性的脉冲，其幅值也比随机信号大的多。 时域分析的诊断方法非常实用，直接快速，但在很多复杂情况下无法正确地给出故障 类型、形成原因等更详细的结果，因此其具有很大的局限性。 2 ) 频域分析 频域分析方法可以对轴承早期故障进行精密诊断。直接对轴承信号进行频谱分析， 可以判断出轴承的好坏。但由于设备本身一些振动的干扰，仅适合简单设备的诊断。频 域分析最有效的一种方法是共振解调法，该方法以滚动轴承共振频率范围为研究带宽， 将振动信号放大后，经带通滤波和解调后，从而可得到脉动信号的冲击频率，将所得冲 击频率和滚动轴承故障特征频率对比并发现其相似度，从而完成故障诊断。然而这种分 析方法处理过程较复杂，监测频率不容易精确范围，这对分析结果起很大影响。 3 ) 时频分析 旋转机械在升降速时的振动信号是非平稳信号，为了获得信号兼顾频率和时间的变 化规律，提高分析结果的精度，光靠时域分析或者频域分析是不够的，我们得将这两者 结合起来，也就是我们通常所说的时频分析，如：短时傅立叶变换、w i g n e r - v i l l e 分布和 小波变换等。 4 高速纸机的故障预警 ( 1 ) 短时傅立叶变换思想是【，5 】：选择一个时频局部化的窗函数，假定窗函数在某个短 时间间隔内是平稳的，移动窗函数，使窗函数在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从 而计算出各个不同时刻的功率谱。由于其分辨率低，故适用于诊断一些简单的故障信号。 ( 2 ) w i g n e r - v i l l e 分布提供了时频二维函数，其具有很高的时频分辨率以及一些很多 优越性，如时频聚集性、对称性、平移性等f l 田，但该方法存在一个极大的缺点，即频率 干涉现象，故抑制其频率干涉现象是一个研究难点； ( 3 ) 小波分析可以根据不同的需要构造不同的小波函数，使其具有足够的适应性， 满足不同的需要。另外，其能够兼顾时域和频域分辨率的特性，使其优越于其他一些时 频分析方法。近年来，小波变换在故障诊断技术中已获得广泛的成功应用。 4 ) 其它方法 由于故障征兆的复杂性，为了全面地获取监测设备的运行状态，针对旋转机械故障 诊断人们还提出了一些其他的分析技术。如： ( 1 ) 轴心轨迹 轴心运动轨迹是通过对同一截面用两个垂直电涡流传感器对轴颈测量振动信号后得 到的。它可以很直观地描述轴承中转子的旋转以及振动情况，该参数不但能够显示转子 轴径相对滚动轴承位移，反映轴承的预负荷，是故障诊断中一个很重要的故障信息1 1 7 】。 ( 2 ) 倒频谱诊断法 b o g e r t 把对数功率谱的功率谱定义为功率倒频谱，主要思想是把功率谱函数取对数 后再进行一次傅立叶变换【l s 】，从而回到时域，所以它又称为时谱，时间单位常用m s 。因 为功率谱可以容易地显示出正常波形中含有的周期信号，所以倒频谱就可以突出功率谱 图的一些特点，尤其是可以显示出图中的周期信号，更容易识别信号的各个组成分量。 因此倒频谱在振动诊断中有很大的实用价值。 ( 3 ) 随机减量法 随机减量法是通过系统随机响应样本的平均，去除响应的随机成分，而获得的在一 定初始激励下系统自由响应的方法。 各种分析的方法都有其优点和缺点，没有最好的诊断方法只有最合适的诊断方法， 所以就需要诊断人员具备丰富的现场经验才能够最快得成功诊断故障。还有一些其他的 方法如振动模态分析诊断法、随机减量故障诊断法等在这就不作一一介绍。 在故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障 特征信息提取。这是故障诊断中的瓶颈问题，直接关系到故障诊断的准确率和故障早期 预报结果的可靠性。所以为了解决故障特征信息提取这个关键性问题，必须借助于信息 处理、特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发 展新的故障诊断理论和技术。 7 陕西科技大学硕士学位论文 1 2 3 旋转机械故障诊断国内外现状 设备故障诊断按照其对象的不同可分为【- 明：往复机械故障诊断、旋转机械故障诊断、 工程结构故障诊断、机械零故障诊断、电气设备故障诊断、液压设备故障诊断等，对于 这些诊断对象，从实用价值来看，研究旋转机械故障诊断是最为重要和有价值的。国外 从1 9 6 0 年以来就开始对旋转机械的在线故障诊断技术及其应用做了大量的研究，并取 得了一些进展，比如在最早开展故障诊断技术研究的美国，获得最有成效的w h e c ，从 1 9 7 6 年开始从事旋转机械故障诊断的研制，到1 9 9 0 年已经成功研制出电站a i d 系统 即网络化的汽轮发电机组智能化故障诊断专家系统。同时美国的一些其他公司 e n t e r - i r d ，在对检测仪器方面和离线、在线振动检测和诊断系统的研究有自己的独特 之处。这些公司的产品已经成功的应用到我国一些大型企业集团如大亚湾核电站、大连 石化等并取得了良好的检测和诊断效果。而国内在旋转机械故障诊断方面的研究起步比 较晚，从1 9 8 5 年开始研究，经过l o 多年的发展，在理论和实践方面取得了一些进展。 现在国内很多高校和研究机构都很重视旋转机械故障诊断方面的研究，并且配备了专门 的研究力量从事这方面的研究与开发。随着对通常的故障诊断研究的深入，已经研制出 一些有实用价值的状态监测及故障诊断软件，如“z z b 1 震动诊断工程软件包 、“高速 旋转机械的状态监测及故障诊断系统r b 2 0 、“2 0 万千瓦汽轮发电机组振动检测与故障 诊断系统2 h x 1 0 、“汽轮机发电机组诊断专家系统”；另外由东南大学研发的“网络 化的火电机组振动检测和故障诊断系统 ，国防科技大学研发的“远望号远洋科学考察 船投入使用的在线监控与故障诊断系统”；由清华大学、哈尔滨工业大学、华中理工大学、 上海交大等联合完成的重大科技攻关项目“大型旋转机械状态监测分析与故障诊断研究 技术 等，在理论研究和实际应用技术上都已接近国际先进水平。 1 3 故障诊断推理 诊断推理过程中采用的方法较多，按隶属的学科体系不同，诊断推理过程中才用的 方法大致可以分为以下三类：基于控制模型的推理、基于模式识别的推理、基于人工智 能的推理。以下将对各种推理做详细的介绍。 1 ) 基于控制模型故障诊断 对于一个动态系统，如果能建立其数学模型，则模型中参数一旦发生变化，则设备 对应的实际状态也便发生变化，从而给故障诊断提供信息。由于该方法的适用与模型的 精确性有着密切的联系，对系统模型的精确性要求很高，因此该方法只适用于比较简单 的设备。 2 ) 基于模式识别故障诊断 模式识别主要分为统计法和语言机构法两大类。故障诊断的过程其实可以视为一种 模式识别的过程【2 0 】。过程可以简单描述成以下步骤：首先记录设备各种运行状态下的参 6 矿fl 高速纸机的故障预警 数以作为样本，然后在以后的运行过程中将其参数与样本进行比较。该方法对于较复杂 的模型诊断有比较好的适用性。 3 ) 基于人工智能的故障诊断 基于人工智能故障诊断主要分为两大类f 2 l 】： 。 ( 1 ) 基于知识的故障诊断 基于知识的故障诊断可以说经历了两个阶段，从基于浅知识的专家系统到基于深知 识的专家系统。这里说的专家系统是一种人工智能的软件系统，利用相关领域专家的经 验知识，根据设备已近发生的一些状态信息，按一定的推理方法，从建成的专家知识库 中选择对于状态信息问题的最接近的答案。该种诊断方法具有以下特点： ( a ) 知识可以用符号表示，一旦知道基本规则就无需搜集大量的细节知识； ( b ) 模拟人的逻辑思维过程，利于解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题； ( c ) 易于模块化，对于个别情况变化时方便调整； ( d ) 可以重现推理过程。 基于知识的故障诊断专家系统已近有很多，如美国西屋公司推出的过程控制系统 p d s 是利用汽轮机专家建立知识规则库，采用基于规则的正向推理方式；日本三菱重工 研制的机械状态监测系统m h m s 经历8 一l o 年的研制历程。目前正在为系统配置以规则 型知识与框架型知识结合的m a s t e r 推理机制，开发利用决策树及模糊逻辑分析各种置性 度的故障诊断专家系统，且在工程实践中得到了广泛的应用。然而该方法仍存在以下问 题： ( a ) 智能的知识主要依靠现场工程师人工移植，难免会有遗漏的信息； ( b ) 推理方法缺乏自我调节性： ( c ) 系统的诊断范围相对还是比较窄； ( d ) 对于太随机的系统缺乏良好的表达和描述； ( e ) 只能良好解决离线的问题，缺乏实时性。 ( 2 ) 基于人工神经网络的故障诊断 神经网络用于故障诊断领域，能解决状态趋势预测和诊断推理问题。其中，诊断推 理在这种方法中可以理解为从运行状态的特征到故障原因的一个过程。而此过程中的输 入输出关系也即传递函数，就是通过大量的实际样本训练出来的网络。大多数情况下这 种网络表现出来的特性是非线性的，因此对于复杂的设备神经网络有其极其优越的特性。 基于神经网络的故障诊断方法有以下优点【2 2 】： ( a ) 通用性好，易于移植与扩展； ( b ) 自学习能力强，能够自动获取知识； ( c ) 并行联想能力高，容错性好； 7 r 7 陕西科技大学硕士学位论文 “) 能用传递函数等描述事物之间的复杂关系； ( e ) 推理过程简单，在线诊断能力强。 神经网络在故障诊断中的应用也存在以下问题1 2 3 ： ( a ) 难以获取正确的训练样本； ( b ) 无法结合领域专家的经验知识。 4 _ ) 其他方法 随着智能化的高速发展，故障诊断中也出现了很多智能化的方法。故障诊断结合了 很多智能学科的知识，如模糊神经、粗糙集等。总的来说，在实际应用中，基于计算机 以及各种智能仪器仪表的高速发展，故障诊断正从人工自动化向智能集网络一体化的新 方向发展。 1 4 国内外造纸企业应用概况 1 4 1 国外研究应用情况 目前，国外绝大多数造纸生产线( 尤其是发达国家) 都配备了在线与离线想结合的 纸机故障诊断系统1 2 4 - 秘1 。其方法大多都采用的是造纸机械人工智能监测系统。其使用价值 表现为： 1 1 预防事故，保障人身、设备等安全。通过提前预警，可有效避免设备突发故障而 造成的经济、人身安全、环境等重大损失。 据最新报道：英国某造纸厂在采用诊断技术后，仅在一年半的时间内，经统计就降 低损失8 1 ，净收益3 0 0 万英镑。瑞典家造纸厂为4 台双轮盘匀浆机安装了美国本特 利( b e n t l y ) 3 3 0 0 监测系统，用于检测盘片的碰磨程度。最近，3 3 0 0 系统在匀浆机的 电机驱动端检测到异常振动，于是马上停机检修。经过分析，确定了故障根源，且推测 出发生弯曲的轴，换了相关设备之后再不到1 小时内又恢复正常生产。如果没有监测系 统，一旦故障发生所有制浆车间将至少停产半天，导致2 台造纸机无生产原料。经估算 仅从这点考虑，监测系统在安装不到一个月内便收回系统成本1 5 6 的效益。也正因为 这样的成效，用户很快决定将纸机其他重要部件也安装监测系统。 2 ) 提高经济效益。采用故障诊断系统后其效能增加部分如图1 2 所示。 3 ) 推动设备维修制度的改革，为现代造纸工业降低生产成本提供重要途径。 4 ) 建立装备在线长期连续运行参数档案，为制造设计和改造设计提供有力依据。 8 o 高速纸机的故障预警 生产效能 设计效能 图1 - 2 故障诊断效能增值图 f i g l 一2i n c r e a s i n go fe f f i c i e n c yu s i n gf a u l td i a g n o s i s 增加效能部分= 减少停机时间+ 减少维护费用+ 预知针对性的改进设备+ 质量稳定+ 延长寿 命 1 4 2 国内研究应用情况 我国只有少数纸机应用在线状态监测与故障诊断系统，还没有研究机构开展此项技 术的研究。关于纸机在线状态监测与故障诊断技术的文章也很少见。以前我国造纸工业 装备技术总体水平差、规模小、自动化水平低，都不采用监测与诊断系统，目前也只有 少数造纸企业上这些项目1 2 9 3 ：1 ，如佳木斯纸业集团公司、广州造纸有限公司等。许多造纸 厂采用手持听诊仪和数据采集仪等设备。这些措施虽然取得一定效果，但和真正意义上 的在线监测与诊断技术差距较大。国内也有一部分外资配套了比较先进的监测诊断系统。 但是有国内自主研发的系统大多还在研究之中，总体来说，国内外造纸企业研究、应用状 态监测与故障诊断技术系统的水平低于其它工业。 1 5 论文研究的主要内容 论文主要从理论结合实际的角度研究了时频分析在高速纸机滚动轴承故障诊断中的 应用。分析了多种诊断方法，并从理论角度比较各种方法的优缺点。具体内容如下： 第一章：概述旋转机械的故障诊断研究概况，介绍故障诊断技术在高速纸机上的国 内外应用情况，说明课题的研究意义。 第二章：以纸机最容易出故障的部位滚动轴承为研究对象，研究滚动轴承外表面振 动信号产生的机理，滚动轴承故障的失效表现形式，以及由于故障的不同引起的不同形 9 陕西科技大学硕士学位论文 式的振动，建立了各种损伤类故障振动的模型，并结合实例利用最有效的时域分析方法 共振解调法说明了诊断的一般过程。 第三章：由于纯粹的频域分析方法不能清晰地反映出故障随其时间的分布，所以时 频分析必然成为比频域分析更有效的分析方法。文中通过各种时频分析方法，对振动信 号中的非平稳信号提取故障特征。主要研究了短时傅立叶分析、小波分析、w i g n e r - v i l l e 分布分析方法，并结合实例说明其诊断过程。针对各种分析方法做相应的比较。 第四章：介绍故障特征参数的获取过程，通过m a t l a b 和v c 混合编程，建立了高速 纸机故障预警系统的模型系统，可以对于采集到的故障信号做离线分析。系统中包含了 文中讨论过的各种分析方法，对不同的故障信号可以很方便地在系统中调用不同的分析 方法以提高诊断效率。 1 0 高速纸机的故障预警 2 滚动轴承故障机理及振动信号共振解调分析 据统计，3 0 的现场故障由轴承产生，对于高速纸机故障分析主要针对的是滚动轴 承的振动诊断。在滚动轴承故障诊断研究中，振动法是最广泛、也最行之有效的方法。 原因是，由于振动信号包含丰富的机械运动状态信息且容易测量，利于故障的实时诊断。 在对振动信号的测量过程中不能盲目测量，首先得研究故障的特征，然后有目的性地去 测量，从而提高故障诊断的效率。本章将详细讨论滚动轴承结构的振动机理，失效形式、 振动类型及故障原因分析。 2 1 滚动轴承故障机理 滚动轴承是旋转机械转子系统中的重要支承部件m j 。其结构包括外圈、内圈、滚动 体、保持架等元件，结构如图2 一l 所示i j l l 一外圈2 一滚动体3 一内圈4 保持架 图2 1 滚动轴承结构图 f i g2 - 1c o n f i g u r a t i o no fr o l l i n gb e a r i n g 滚动轴承在工作中其振动通常分为两种：一是决定于轴弹性的振动，二是决定于轴 承滚动表面接触状况( 如磨损、腐蚀等) 有关的振动。前者与轴承的异常状态无关，而 后者就包含了轴承损伤情况信息。 滚动轴承运行时，如果滚动体和内圈或者外圈表面发生摩擦，滚动体经过表面时， 会出现一种瞬时的振动。因为表面的缺陷一般来讲都是不规则的，所以由于缺陷所产生 的振动是随机振动。故障振动信号的最终振动频率由轴承本身的一些固有频率和上面所 提到的随机振动共同决定。详细地说，轴承故障振动频率，是由轴的转速、损伤外形和轴 承与外壳的结构等元素所共同决定。 通常，轴的旋转速度越高，损伤越严重，其振动的频率就越高；轴承的尺寸越小， 其固有振动频率会越高【3 3 】。因此，轴承的故障振动并非固定的，与外界的很多因素都有 陕西科技大学硕士学位论文 关系。 2 1 1 滚动轴承失效表现形式 滚动轴承常见的失效方式有磨损、疲劳、腐蚀、断裂、压痕、胶合失效等。当轴承 元件的接触表面出现局部缺陷时，会以一定通过频率产生一系列的宽带冲击【3 】。轴承系统 将被这些冲击所激励，产生_ 系列的冲击衰减响应。一般来讲，无论滚动轴承出现何种类 型的损伤，其振动信号通常能表现出复杂的调幅振动，调幅振动由固有频率对故障频率调 制，不同损伤有着不同的振动特性。 1 l 卅卅 a ) 外圈受损时域波形图和频谱图 b ) 内圈受损时域波形图和频谱图 二 一。山放 c ) 滚动体受损时域波形图和频谱图 图2 - 2 滚动轴承各元件出现缺陷时的振动特征示意图 f i 9 2 2s k e t c hm a po fv i b r a t i o nc h a r a c t e r i s t i cc a u s e db yd i f f e r