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大功宰风机振动状态监测及故障诊断系统的应用 摘要 大功率风机是钢铁企业的重要设备之一，其运转状态直接影响整个生产系统的运 行，开发设备状态监测及故障诊断技术己成为解决设备安全问题的重要途径。通过对 风机振动、温度、压力等信号的采集、转换、分析、判断，可预测风机的运行状态， 从而及早发现设备故障，达到预知维修的目的。 本文以本溪钢铁( 集团) 有限公司第二炼铁厂2 6 5 m = 烧结机主抽风机系统为例，研 究振动状态监测及故障诊断系统在钢铁行业中的应用。 首先，简单介绍本溪钢铁公司目前的生产形式和工艺流程，阐述了烧结主抽风机 在炼铁系统中所处的重要位置，并指出对主抽风机实施状态监测及故障诊断的必要 性。 其次，重点分析了旋转机械各种典型故障产生的机理及其识别过程，研究了监测 参数、监测点、监测周期、判断标准的确定原则及其在主抽风机振动诊断系统中的具 体应用。 第三，根据设备实际情况和振动状态监测及故障诊断系统的研究，开发了烧结主 抽风机振动状态监测及故障诊断系统，介绍了系统硬件的选型原则及其最终选型，并 对系统软件各功能模块的实现做了详细的说明。 最后，通过主抽风机振动状态监测及故障诊断系统的应用，验证了系统在实际生 产中的运行稳定可靠，具有简单实用、自动化程度高等优点，充分体现了该系统的使 用价值。 关键词：主抽风机；旋转机械：振动；状态监- 澳l j ：故障诊断 大连理工大学专业学位硕士学位论文 t h ea p p h c a f i o no f v i b r a f i o ns t a t e s m o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s s y s t e mi nh i g h - p o w e rf a n s a b s t r a c t n l eh i g h - p o w e rf a ni so n eo ft h em o s ti m p o r t a n te q u i p m e n t si nt h ep r o d u c tf i n e so f 也es t e e lc o r p o m t i o m i t sw o r k i n gc o n d i t i o n sd i r e c t l ya f f e c tt h er u n n i n go ft h ee n t i r e p r o d u c ts y s t e m ；t h e r e f o r e ，t od e v e l o p t h e s t a t e s - m o n i t o r i n g a n df a u l t d i a g n o s i s t e c l m o l o 百e sb e c o m e sc m c i a lt oe s $ u r et h es e c u r i t yo f f a u s b ym e a n so f t h ed a t ac o l l e c t i o n a n da n a l y s i so ft h ev i b r a t i o n ，t e m p e r a t u r ea n dp r e s s u r eo ft h ef a n s ，w ec a np r e d i c t 也e w o r k i n gc o n d i t i o n so f t h ef a n ss o 觞t of i n dt h ef a u l t si m m e d i a t e l y , a n dt h e nt oa c h i e v et h e g o a l so f f o r e c a s t i n gm a i n t e n a n c e t 1 1 i sp a p e rh a sm a i n l ys t u d i e dt h ea p p l i c a t i o no f t h ev i b r a t i o ns t a t e s - m o n i t o r i n ga n dt h e f a u l td i a g n o s i ss y s t e mi nt h es t e e li n d u s t r y , a n dt h e na p p l i e dt ot h em a i nc x h a n s tf a no f 2 6 5 m 2 s i n t e r i n gm a c h i n eo f b e n x ii r o n & s t e e lc o l t d f i r s t l y , t h ep a p e rb r i e f l yi n t r o d u c e st h ep r o c e s s i n gf l o wi nb e n x ii r o n & s t e e lc o l t d ， a n di l l u s t r a t e st h ei m p o r t a n tl o c a t i o no ft h ee x h a u s tf a n t h en e c e s s a r i e so ft h es t a t e s m o n i t o r i n ga n df a u l t sd i a g n o s i sa r ec o n c l u d e d s e c o n d l y , i ta n a l y z e st h eo c c u _ r r i n gm e c h a n i s ma n di d e n t i f y i n gp r o c e s so ft y p i c a lf a u l t s i nt h er o t a r ym a c h i n e r i e s ，a n dr e s e a r c h e so nt h em o n i t o r i n gp a r a m e t e r s ，p o i n t s ，p e r i o da n d p r i n c i p l e so f c r i t e r i a 勰w e l l 勰t h ea p p l i c a t i o ni nt h ed i a g n o s i ss y s t e mo f t h em a i ne x h a u s t f a n s t h i r d l y , a c c o r d i n gt o t h ei n - s i t es i t u a t i o na n dt h ev i b r a t i o n s t a t e s - m o n i t o r i n go f e q u i p m e n t s a sw e l l 弱t h er e s e a r c h e so nt h ef a u l t d i a g n o s i ss y s t e m t h ev i b r a t i o n s t a t e s - m o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i ss y s t e mo ft h em a i ne x h a u s tf a ni nt h es i n t e r i n g m a c h i n ei sd e v e l o p e d , a n dt h e nt h ep a p e ri n t r o d u c e st h ec h o o s i n g p r i n c i p l e so ft h e h a r d w a r eo ft h es ) ，s t e ma sw e l l 笛t h ef i n a ld e c i s i o n f u r t h e r m o r e i tg i v e st h ed e t a i l e d e x p l a n a t i o n sa b o u tt h es o f t w a r ef u n c t i o nm o d u l e s i nt h ee n d ，t h ed e v e l o p e dm a i ne x h a u s tf a nv i b r a t i o ns t a t e s - m o n i t o r i n ga n df a u l t d i a g n o s i ss y s t e mi su s e di nt h ef i e l d n 坞s y s t e mr u n ss m o o t h l y , a n di tp o s s e s s e st h e a d v a n t a g e so fe a s y - t o u s ea n dh i 业d e f e eo fa u t o m a t i o n t h es y s t e mh a sp r o v e ni t sv a l u e d u r i n gi ns c r v i e e k e yw o r d s ：m a i ne x h a u s tf a n s ；r o t a r ym a c h i n e ；v i b r a t i o n ；s t a t e sm o n i t o r i n g ； f a u l t d i a g n o s i s 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工 作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢 意。 作者签名：凳盎到一日期：立生：! ! ：型 大连理工大学专业学位硕士学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使 用规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和 电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇 编学位论文。 作者签名： 导师签名 翌走到 主篁茎羽 型年月日 5 4 大功率风机振动状志监测及故障诊断系统的应用 1 绪论 1 1 引言 随着科学技术的进步，现代化钢铁企业的机电设备正朝着大型化、连续化、高速 化的方向发展。其结果是生产系统本身的规模变得越来越大；功能越来越全；各部分 的关系越来越密切；设备组成与结构越来越复杂，这些变化对于提高生产率、降低生 产成本、提高产品质量起到了积极作用。但另一方面，机械设备一旦发生故障，即造 成停产停工，会造成一定的经济损失和社会影响。因此，现代化钢铁企业对机械设备 乃至一个零件都提出了极高的要求。为确保各种机械设备的安全运行，提高其可靠性 和安全运转率，必须加强设备运行管理，进行在线工况监测，及时发现异常情况，加 强对故障的早期诊断和预防。 钢铁的生产是一个非常复杂的过程，它主要包括采矿、选矿、烧结、高炉炼铁、 转炉炼钢、板坯连铸、热连轧、冷连轧、镀锌等生产线，图1 1 是本溪钢铁集团公司 的钢铁生产工艺流程图。 本钢第二炼铁厂现有四座大型现代化高炉，同时正在筹建第五座高炉，是集团公 司9 8 的生铁生产单位，被誉为集团公司的龙头，整个生产系统配备大小风机百余 台，其中在生产中占重要位置的有高炉热风炉风机、电除尘风机、烧结主抽风机等， 在日常运行当中，由于没有配备一套完整的状态监测及故障诊断系统，巡检人员凭借 经验来判断风机的运行状况是好是坏，并不能指出机械发生了什么故障、故障部位以 及故障的程度，经常由于风机的突发事故导致停机、停产，造成重大经济损失。 防止设备重大事故，减少停机时间，增加经济效益，最有效的途径就是采取预知 维修，进行状态监测和故障诊断。本文以2 6 5m 2 烧结机的主抽风机为例，研究大功 率风机振动状态监测及故障诊断系统的应用，通过事实论证振动状态监测及故障诊断 系统对于现代化钢铁企业的重要性。 目前，本钢9 0 以上的生铁原材料属于自给，根据高炉生产需要，近几年新建 和扩建的烧结机共八台，一台3 6 0 m 2 烧结机，两台2 6 5 m 2 烧结机，五台7 5 辞烧结机， 每台烧结机至少配置一台主抽风机( 3 6 0 m 2 烧结机因生产能力大而配置两台主抽风 机) 。在烧结系统生产运行中，通过主抽风机的抽风作用，使料层表面混合料中的固 定碳燃烧，产生高温，混合料局部软化或熔化，发生一系列的化学反应生成一定数量 的液相，随后由于温度降低液相冷却而固结成块，形成有一定气孔率的烧结矿。历以 说，主抽风机是实现大风量、高负压、厚料层烧结工艺的基础，是炼铁生产的关键设 大连理工大学专业学位硕士学位论文 备之一，该设备的运行状况不仅直接影响到烧绪的产量、质量和成本，同时影响到炼 铁生产的稳定和高炉产能的发挥。 图1 1 本溪钢铁集团公司钢铁生产工艺流程图 f i g 1 1f l o wc h a r to fp r o c e s so fs t e e li nb e n x ii r o na n ds t e e l ( g r o u p ) c o r p 2 大功率风机振动状态监测及故障诊断系统的应用 1 2 课题的意义 当前，本溪钢铁集团公司对设备的维护仍采用传统的计划、定期维修，而这种方 式带有很大盲目性，设备有无故障、故障类型、故障部位、故障程度难以准确把握。 另外，设备的良好部位由于反复拆卸，机械性能往往不理想，甚至低于维修前。而且。 没有必要的超前维修，带来人力、物力的巨大浪费。设备状态监测及故障诊断系统的 广泛应用，使机械设备的维护由计划、定期维修走向状态、预知维修变为现实，使维 护方式发生了根本性革命。设备状态监测及故障诊断系统的应用避免了机械设备的突 发故障，从而避免了被迫停机而影响生产，机械的状态分析为预知机械设备的维修期 提供了可靠依据。使我们能够及时准备维修部件，安排维修计划，克服了定期维修带 来的不必要的经济损失和设备性能的下降；完善的诊断能力可为我们准确指出故障类 型和故障部位，避免了维修的盲目性，大大缩短了工期，且简捷易行；完善的设备管 理软件，又可使企业设备管理达到自动化。由此可见，实施状态监测及故障诊断能够 给企业带来的显著的经济效益。 随着近几年设备的更新、生产规模的扩展，本钢逐步成为年生产i 0 0 0 万吨钢铁 的大型钢铁公司。在原材料充足的情况下，如何有效的防止设备重大事故，减少停机 时间，增加经济效益，是目前乃至今后我们必须注重的关键所在。就目前而言，本钢 所属各大厂矿设备检修仍然采用计划定修或者事后维修方式，已经不能满足日益发展 的本钢现代化管理要求。近几年，虽然设备的维护管理有所加强，但是维修费用仍然 居高不下，设备维修过度或维修不足的情况仍然存在，显然，这种维修管理模式不再 适应本钢的发展趋势，因此有必要实施新的维修体制。 综上所述，掌握设备运行情况和故障发展趋势，最有效的途径就是采取预知维修， 而不是采用定期维修制度，也就是对重点设备进行状态监测和故障诊断。 主抽风机是炼铁烧结系统的重要设备之一，如果主抽风机出现故障停机将直接造 成整个烧结机停产，直接威胁二铁厂四座高炉的生产( 2 0 0 6 年将新建8 号现代化高 炉，更加要求烧结系统必须处于良好运转状态) 。多年的事实证明，主抽风机故障频 繁所在是轴承、风机转子和地脚螺栓，主要表现在振动值超标，每一次的风机故障抢 修都在2 0 个小时以上( 有时达4 0 小时) ，这样每次造成的经济损失在3 0 万元以上， 如果高炉由于断料而休风，经济损失会更大。所以，如果对主抽风机实施振动状态监 测及故障诊断，在风机运行出现异常预兆时，及时组织人员、准备备件，用最短的时 间检修，将不致造成严重的后果。 2 6 5 m 烧结机共有两台，每台配置一套主抽风机系统，对称安装在主抽控制室内， 所采用的风机、电机及附属设备完全相同。该风机主要技术参数如下表。 3 一 大连理工大学专业学位硕士学位论文 表1 1 2 6 5m 2 烧结机的主抽风机主要技术参数 t a b l e1 1t e c h n i c a lp a r a m e t e r so ft h em a i ne x h a u s tf a ni n2 6 5 m 2 s i n t e r i n gm a c h i n e 转速工作温度最高温度电机功率 风机类型风量( m 3 m i n ) ( r m i n ) ( )( )( k w ) l 3 n ，离心式， 2 3 0 0 01 0 0 0 1 5 02 0 0 7 6 0 0 双吸入口 本文所研究的烧结主抽风机是本钢第二炼铁厂烧结系统中的大型关键设备，对它 的工况监视与故障诊断己成为烧结生产中一个必备的环节，这是因为如果风机某处发 生故障而又未及时控制与消除，将不仅可能导致设备或生产系统的破坏，甚至可能造 成机毁人亡的灾难性后果。对于烧结主抽风机实施状态监测及故障诊断可对风机的工 作状况进行实时监控，可以在异常状态剐刚出现或者在故障早期的时候就能够及时发 现，及时采取针对性措施或者更换设备故障零件，及早消除故障，而且根据风机状态 监测及故障诊断系统中的数据比如频率幅值、振动峰峰值、烈度值等等，较为准确地 估计到以后一段时间内设备运行的基本趋势，并通过预报警来提示工人对设备进行重 点检修和及时维护，这样一来，系统就可以将以往的以时间段为基础的预防性定期维 修和风机运转至损坏再维修的事后维修过渡到现在的预知维修，从而可以避免一些不 必要的计划维修次数和风机突然损坏造成的损失。因此，如果设备安装了这种在线状 态监测及故障诊断系统，就能够及时发现隐患，采取措施，最大限度地减小灾难的发 生，而且故障诊断不仅是防止事故的手段，也是清楚地了解设备工作状态方法，可以 挖掘设备潜力，充分发挥其功能，降低维修费用，取得最佳经济效益。 所以说，现代化钢铁企业的设备维护不仅要求维持设备运行的连续性，而且要求 在连续性保证的前提下，还要保证设备的满负荷，不能过负荷，在设备出现闯题前， 能提前预警。诚然，绝对安全可靠的机械设备是根本不存在的，最好的设备也不可能 永远不出故障，重要的是能及时发现设备的异常和故障，掌握设备的运行现状，把握 住它的发展趋势，对己形成的或正在形成的故障进行分析诊断，判断故障的部位和产 生的原因，并及早采取有效的防治措施，做到防患于未然。机械故障诊断技术正是为 了适应这一需要丙发展起来的一门学科，而且它同现代化生产和科学技术拥有密切的 关系，目前它已经成为一门十分活跃的技术学科，几乎渗透到人类的各个活动领域， 发挥着愈来愈大的作用。 大功率风机振动状态监铡及故障诊断系统的应用 1 3 振动状态监测及故障诊断的发展趋势 机械设备故障诊断技术是目前国内外一项发展迅速、备受欢迎的重要技术，它是 用来监测设备故障隐患，并对故障发生部位、性质及发展趋势做出估计的技术，可及 时发现设备故障和预防设备恶性事故发生，从而避免人员伤亡、环境污染和巨大经济 损失，为设备维修管理提供依据。 设备诊断技术源于军事上的需要，在第二次世界大战初期问世。当时能用仪表进 行设备状态参数测定，相继又开发了快速、多功能自动监测仪器；2 0 世纪6 0 年代以 来，随着航天工业的发展，可靠性理论的应用，使设备诊断技术迅速发展；7 0 年代， 随着微电子技术的发展，计算机技术、传感器技术的应用，机械设备故障诊断技术更 加完善，主要用于航天、核电等部门；进入8 0 年代已经在钢铁、交通运输、化工、 发电、农业和机械制造等部门的机械设备上开始应用设备诊断技术，其发展日新月异， 经济效益臼益明显：9 0 年代以来，这一技术迅速渗透到国民经济各部门，应用已相 当普及，设备故障诊断技术水平的提高，开始向智能化方向发展。 回顾历史，不难看出机械故障诊断技术的发展经历了3 个阶段： ( 1 ) 诊断结果取决于领域专家的感官及专业知识和经验对诊断信息判断的初级阶 段； ( 2 ) 以传感器、动态监测技术为手段，基于计算机信号处理的现代诊断技术； ( 3 ) 实现诊断系统智能化，向监测、诊断、管理和调度的集成化发展。 机械设备故障诊断技术的研究工作起步较早的有英国、日本、美国等国家，他们 在某些方面处于领先地位。 我国机械设备故障诊断技术的研究工作起步较晚，但发展较快。西安交通大学在 旋转机械故障诊断进行了研究，天津大学开展了轴承和齿轮的状态监测研究，华中理 工大学和哈尔滨工业大学开展了汽车发动机和汽轮机状态监测和诊断系统、石化系统 研究和应用红外诊断和声发射定位系统研究。机械部门继一汽、二汽之后洛阳轴承厂 开发了轴承故障诊断系统，钢铁部门继太钢、宝钢之后武铜进行了离心鼓风机和透平 压缩机的状态监测和故障诊断，中国矿业大学开发了k t d 型旋转铁谱仪及计算机磨屑 图像分析系统，北京科技大学对矿用汽车故障诊断有较深的研究。此外，设备诊断仪 器的开发取得较大进展，为设备诊断提供各类仪器。这些发展为我国设备状态监测和 故障诊断技术的推广应用奠定了稳固的基础。 近十几年来，模糊诊断、故障树诊断、专家系统、人工神经网络等新的诊断技术 不断出现，从而产生了模式识别故障树分析和小波分析等方法。故障树分析法是对系 统故障形成的原因采用从整体到局部，按树枝状逐渐细化分析的方法，它通过分析系 一5 大连理工大学专业学位硕士学位论文 统的薄弱环节和完成系统的最优化来实现对机械设备故障的预测和诊断。模糊诊断法 是建立在模糊数学基础上，利用症状向量和模糊关系矩阵求故障原因向量隶属度，由 于故障原因隶属度反映了造成设备敌障原因的多重性和它们的主次关系程度，对故障 原因隶属度的分析可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。专家系统是人工 智能的一个重要分支，是一种以知识为基础的计算机程序系统，为计算机辅助诊断的 高级阶段，研制专家系统是故障诊断技术的必然发展趋势。人工神经网络是基于神经 学研究的最新成果，是对人脑某些基本特征的简单数学模拟，它具有对故障的联想记 忆、模式匹配和相似归纳能力，可以实现故障和征兆之间复杂的非线性映射关系。这 些是尚处于发展和不断完善过程中的方法，在机械故障诊断领域的应用正蓬勃兴起， 将使机械故障诊断技术朝着系统化和智能化方向发展。 随着计算机网络化的飞速发展，人们共享资源和远程交换数据已经成为现实。利 用光纤、光缆、微波、无线通信及计算机网络等通讯方式，将故障诊断系统与数字信 号系统结合起来组成网络，可以实现对多台枧组的有效管理，减少监测设备的投资， 提高系统利用率，因而网络化也是故障诊断技术的发展趋势之一。 1 4 本文研究的主要目的和内容 1 - 4 1 主抽风机实施振动状态监测及故障诊断的必要性 任何机器设备的运行不可避免的产生振动，尤其对于主抽风机，振动所产生的机 械故障率高达6 0 以上，设备运行中的各种机械故障会加剧其振动，引起设备局部 高温、噪音刺耳等异常现象，充分体现了振动本身的普遍性和破坏性，从而决定了主 抽风机系统实施振动状态监测和故障诊断的广泛性和重要性。 振动状态监测与其他状态监测方法不同，它反映振动的量值是多维的，分析这些 量值的大小和变化可以识别不同类型的故障。同时振动的传递性特别强，有利于采用 间接方法测量，以获取携带故障信息的振动信号。再有设备振动状态诊断完全可以在 设备工作状态下进行，传感器可以安装在结构深处和人不易接近的部位测量，可以方 便地获取和识别振动信号，有利于早期发现故障。 综上所述，通过实施振动状态监测及故障诊断可以测量与分析主抽风机设备表面 的振动，有效地监视其内部的运行状况进而预测与判断主抽风机的“健康”状态。由 于振动的广泛性、参数的多维性、监测技术的遥感性和实用性，决定了技术人员将设 备振动监测与故障诊断技术列为主抽风机诊断技术的最重要手段。 6 大功率风机振动状态监铡及故障诊断系统的应用 1 4 2 本文的主要日的和内容 现代化钢铁企业中，大功率风机的应用十分广泛，而且在整个运行系统中处在举 足轻重的重要位置，它的运行状态直接决定企业的生产状况和经济效益。而振动信号 是风机故障诊断中最重要的一类信号，它包含丰富的故障信息，具有重要的研究价值。 因此，对于大功率风机实施振动状态监测及故障诊断是十分必要的，通过系统的在线 监测，可以及时掌握设备运行当中的故障信息，杜绝突发事故带来的巨大经济损失。 本论文以本溪钢铁公司第二炼铁厂2 6 5 m 2 烧结机的主抽风机为对象研究大功率风 机振动状态监测及故障诊断系统的应用。通过查阅相关文献，归纳、整理了风机故障 的原因、特点，分析故障的振动特性；通过对主抽风机的实际调研，确定振动状态监 测及故障诊断系统的监测参数、监测点、测定周期以及各监测点的报警标准；介绍主 抽风机振动状态监测及故障诊断系统的硬件组成以及各硬件的选型和安装方法，并将 可编程控制器( p l c ) 应用于该系统中，保证了系统的可靠性；在已有研究成果的基 础上，设计、开发主抽风机振动状态监测及故障诊断系统软件。 通过主抽风机振动状态监测及故障诊断系统实际应用，本文论证了该系统在生产 中发挥的作用是显著的，充分体现该系统的优越性、准确性、及时性。实践证明，对 于大型钢铁企业，为了提高设备作业率，为了提高产品的优质率，为了提高企业的效 益，必须改善设备的管理模式。 7 大连理工大学专业学位硬士学位论文 2 大功率风机振动故障诊断系统监测参数的确定 2 1 旋转机械故障的振动特性 旋转机械是指那些主要功能由旋转运动完成的机械，尤其是指那些转速较高的机 械，如电动机、离心式压缩机、离心式风机、水泵等等，都属于旋转机械的范围。 2 1 1 旋转机械故障的特点 在对旋转机械实施故障诊断时必须注意它的以下特点： 1 - 转子特性 旋转机械的核心部分是转子组件，它是由转轴及固定在其上的各类圆盘状零件 ( 叶轮、齿轮、联轴器、轴承、带轮、平衡盘、转盘、飞轮等) 组成。由于整个转子 处于高速旋转运动之中，所以对其制造、安装、调试、维护管理都有很高的要求。如 果其中某个零部件出现毛病，或在某个连接配合部位发生了异常变动，就会立即引起 机组强烈的振动。可以说，旋转机械的诊断主要是监测诊断转子的运行状态。 2 旋转机械振动的频率特性 旋转机械的振动信号大多数是一些周期信号、准周期信号，或平稳随机信号。旋 转机械振动故障的特征有一个共同点，即它们的故障特征频率都与转子的转速有关， 等于转子的旋转频率( 简称转频，又称工频) 及其倍频或分频。因此，分析振动信号 的频率与转频的关系是诊断旋转机械故障的一把钥匙。 故障特征频率与转频的关系通常有三种情况： ( 1 ) 同步振动即转子振动频率等于转子转速频率或倍频。强迫振动或受迫振 动多表现为同步振动，转子不平衡属于典型的同步振动，联轴器不对中一般也表现为 同步振动。 ( 2 ) 亚同步振动旋转机械中还有一类故障，其主要振动成分的频率低于转频， 为转频的分数倍谐波，称为亚同步振动。这种一般多属于自激振动，如滑动轴承的油 膜振荡，涡轮机械的喘振等。 ( 3 ) 超异步振动旋转机械中另有一类故障，它的振动频率高于转频，称为超 异步振动，如齿轮损坏时的啮合频率，叶轮叶片振动的通过频率即属于此类。 3 、获取旋转机械振动故障信息的主要途径 振动信号分析是诊断旋转机械的基本方法，主要从三个方面获取诊断信息。 ( 1 ) 振动频率分析旋转机械的每一种故障都有各自的特征频率，通过对振动 信号作频率分析是诊断旋转机械最有效的方法。旋转机械的转速频率把整个频段区分 8 大功宰风机振动状态监测及故障诊断系统的应用 为亚同步振动与超异步振动两个频率区段，根据这一点，有助于对故障的分析判断。 ( 2 ) 分析振幅的方向特征在有些情况下旋转机械不同类型的故障在振动表现 上有比较明显的方向特征。所以对旋转机械的振动测量，只要条件允许，一般每个测 点都应该测量水平、垂直、轴向三个方向，因为不同方向给我们提供了不同故障的信 息。漏测一个方向，就可能丢失一个信息。 ( 3 ) 分析振幅随转速变化的关系旋转机械有相当一部分故障的振动幅值与转 速变化有密切的关系，所以现场测量时，在必要的时候，要尽可能创造条件，在改变 转速的过程中测量机器设备的振幅值。 2 1 2 旋转机械常见的故障及其振动特征 设备诊断技术发展到今天，人们通过大量的实验研究和广泛的诊断实践，对旋转 机械的故障机理、故障类型及其特征都有了相当细致的认识。 下面，针对旋转机械，介绍几种比较常见的故障及其振动特征。 i 不平衡 机器转子不平衡引起的振动是旋转机械的常见多发故障。 ( 1 ) 产生不平衡的原因 旋转机械转轴上所装配的各个零部件，由于材质不均匀( 如铸件中存在气孔、砂 眼) ，加工误差，装配偏心，以及在长期运行中产生不均匀磨损、腐蚀、变形，某些 固定件松脱，各种附着物不均匀堆积等各种原因都会导致零件发生质心偏移，这种转 子零件的质心偏移是造成不平衡振动的根本原因。此外，因热不平衡、转子弯曲，甚 至对中不良也会表现出不平衡的特征。影响不平衡振动的主要因素有三个，即转子质 量大小，质心偏移距离的长短和转速的高低。不平衡包括静不平衡和动不平衡。 ( 2 ) 不平衡故障的振动特性 虽然造成不平衡的原因有很多，但不平衡振动的频率一般很明显，主要表现为故 障频率等于转子旋转频率： f e f , = n 6 0 式中 厶：转子的基频，h z ；厶转子的旋转频率，h z ；n ：转子转速，r m i n 。 振动能量集中反映在旋转频率上，在频谱图上旋转频率处有很大的谱峰出现，同 时在旋转频率各个倍频处也出现较小的谱峰。正常工况振动信号的频谱在旋转频率处 也有一定的谱峰，在进行故障诊断时，若谱峰的幅值超过预定水平值则认为可能出现 不平衡故障，超过预定水平值的大小表明故障的严重程度。 不平衡引起的振动幅值在径向和轴向大小是不一样的，径向振动比轴向要大，这 是因为不平衡产生的离心力作用方向垂直于转子轴线所致，而在径向振动中，水平方 9 大连理工大学专业学位硕士学位论文 向大于垂直方向，这是由于轴承座在垂直方向的动刚度一般大于水平方向的缘故。在 诊断不平衡故障时，首先必须分析信号和频率成分，是否有突出的转频，其次看振动 的方向特征，必要时再分析振幅随转速的变化情况，或测量相位。 2 不对中 转子不对中也是旋转机械常见故障之一。 ( 1 ) 转子不对中的型式和产生振动的原因 1 ) 转子与转子之间连接不对中，主要反映在联轴器的对中性上； 三# 主形浏眵 偏移 成角 错位 图2 1 联轴器不对中的基本形式 f i g 2 1b a s i ct y p e so fm i s a l i g n m e n tc o u p l i n g s 设备的基础下沉，联轴器部件磨损，以及设备运转产生的温度升高都会引发联轴 器不对中故障。 2 ) 转子轴径与两端轴承不对中。 一 垒 一t 弋尹 滚动轴承歪斜滑莉轴承歪斜 图2 2 轴承不对中 f i g 2 2t h em i s a l i g n m e n to fb e a r i n g 对滑动轴承来说，主要原因与轴承是否形成良好的油膜有直接关系。 对滚动轴承来讲，两端轴承座孔不同轴，轴承元件损坏、外圈配合松动，两端支 座变形等( 对电机而言是前后端盖) ，都会引起不对中。 转子不对中将产生一种附加弯矩，给轴承增加一种附加载荷，致使轴承上的负荷 重新分配，形成附加激励引起机组强烈振动，严重时导致轴承和联轴器的损坏、地脚 螺栓断裂或扭弯、油膜失稳、转轴弯曲、转子与定子产生碰磨等后果。 ( 2 ) 转子不对中的振动特征 一1 0 大功宰风机振动状态监测及故障诊断系统的应用 转子不对中的形式不同，频率表现也有些差别。平行不对中产生二倍转频，同时 也存在与转速频率相同和多倍频的振动成分；角度不对中则表现为同频振动突出，同 时也存在多倍频振动。他们的共同点是，都会产生多倍转频振动。 对于刚性联轴器及齿轮联轴器，其径向激振频率除旋转频率1 f 外，主要以旋转 频率的二倍频2 f 或四倍频4 f 为主，同时伴有高次倍频n f ( n = 6 ，8 ，) ，因此进行 分析、诊断时，应主要根据频谱图中的二倍频和四倍频成分来判断设备的不对中故障。 不对中引起的振动大小，与不对中型式有一定的关系，一般表现为轴向振动比较 大，尤其是角度不对中更加明显。当存在平行不对中时，径向振动比较大。不对中引 起的振动，其振幅值与机器的负荷有一定的关系，一般随负荷的增加而成正比增加， 而转速的变化对振动影响不大。 3 松动 机械松动也是旋转机械比较常见的故障 ( 1 ) 产生松动的原因 松动的产生有两种原因，一种是地脚螺栓连接松动，它带来的结果是引起整个机 器的振动；另一种是零件之间正常配合关系被破坏，造成配合间隙超标而引起的松动， 比如滚动轴承的内圈与转轴的配合或外圈与轴承座孔之间的配合因丧失了配合精度 而造成松动。 ( 2 ) 松动的振动特征 在旋转机械中，松动可以使任何已有的不平衡、不对中所引起的振动问题更加严 重。其振动形式主要以径向垂直振动为主。由松动引起的振动具有一定的非线性，其 振动信号的频率成分相当复杂，除了基频( 等于转频) 以外，还产生高次谐波和分频 振动，有时还表现出一些看起来很特殊的频率成分，如当地脚螺栓松动时，其频率成 分中基频的奇数倍谱峰突出。而配合部位的松动，还往往会引发出各种相关的故障， 如滚动轴承内外圈配合松动时，除了引起不对中、摩擦等故障外，还会加大不平衡振 动量，使频率结构显得更加复杂。 因地脚螺栓松动而引起的振动，方向特征很明显，表现在垂直方向的振动很强烈： 滑动轴承的轴瓦如果存在松动，也会引起垂直方向的振动增大；由于零件配合松动引 起的振动，其方向特征不很明显，但这时对其他干扰的反映却很敏感。机械松动引起 的振动，振动幅值与负荷有密切关系，幅值将随着负荷的增加而增大。 4 摩擦 ( 1 ) 产生摩擦的原因 摩擦是指转子与定子之间的摩擦。摩擦大多数表现为径向摩擦，也有少数情况下 表现为端面摩擦。径向摩擦的事例很普遍，原因有多种，如转子与密封件的摩擦，转 1 1 大连理工大学专业学位硕士学位论文 子与隔板的摩擦，电动机转子与定子的摩擦，叶轮与机壳或护罩的摩擦，滚动轴承外 圈与轴承座孔以及转轴与轴承内圈或转轴与其他零件( 叶轮、联轴器) 因配合松动而 引发的摩擦等等。因松动而引发的摩擦时，松动是原发性故障，摩擦是引发性故障。 ( 2 ) 摩擦的振动特性 摩擦一般引起非线性振动，频带范围较宽，除了一倍基频外还有二倍基频、三倍 基频等高次谐波，以及1 2 、t 3 等低次谐波。在某些情况下还会激起系统的固有频 率。摩擦振动在幅值变化上呈现非稳定状态，局部碰撞时更为突出，随着故障扩大， 摩擦弧度增加，转频幅值反而有所下降，二次、三次等高次谐波幅值有所增长，发展 下去将导致转子失稳。 5 轴裂纹 ( 1 ) 产生轴裂纹的原因 如果转轴备件设计不当、加工方法不妥或者受到腐蚀，都会引起应力集中并导致 开裂现象，同时在交变载荷的作用下，导致疲劳损伤，造成裂纹的扩展。 ( 2 ) 轴裂纹的振动特征 因轴裂纹产生的振动信号特征是：轴上若存在裂纹，则它在各个方向上的刚度一 定不相同，其振动类型带有非线性性质，出现旋转频率的二倍频、三倍频等高频分量， 裂纹扩展时刚度进一步降低，其梳状波特征表现得更加明显。 轴上发生裂纹时，初期扩展速度很小，径向振幅的增长也很慢，但裂纹的扩展会 随着裂纹深度的增大而加速，相应地振幅也会迅速增加。此时，二倍频谱的幅值也在 迅速上升，一倍频谱及二倍频谱的相位角会出现异常的波动。当轴振动的峰值增长速 度达到2 5um h ，轴上的裂纹深度已到了危险的状况。 6 轴承对轴径偏心 运行中的旋转机械，如果各轴承不同心，即轴承中心线不一致，会导致转子运转 不正常。轴承偏心严重时产生交交支承力，或者迫使转子弓形旋转而引起强烈振动。 轴承对轴颈偏心这种故障的频率特征：主要集中在一倍频，同时在二倍频处的幅 值也有明显增大。 7 间隙不符合技术要求 其振动信号的频率特征为：一倍频为主频，伴有二倍频及奇数倍频信号的增大。 8 亚谐共振 亚谐共振的频率特征是：处在1 2 倍频至一倍频之问，与转子支承自振频率( 固 有频率) 接近，不随机组的转速而改变。 9 压力脉冲 压力脉动一股发生在风机、水泵的压力发生机构和叶轮中，其频率特征表现为不 大功宰风机振动状态监嚣及故障诊断系统的应用 规则性，往往与设备的某一构件的固有频率比较接近。 1 0 滚动轴承引起的故障振动 对滚动轴承实施振动诊断的基本方法是频率分析。滚动轴承的振动频率成分非常 丰富，每一个元件都有各自的故障特征频率，所以通过频率分析，不但可以判断轴承 有无故障，而且可以具体地判断轴承中损坏的元件。滚动轴承的故障频率分布有一个 明显的特点，往往在低频( 小于1 0 0 0 h z ) 和高频( 1 0 0 0 - - 1 0 0 0 0 h z ) 两个频段内都有 表现，所以在进行频率分析时，可以选择两个频段进行分析。在轴承故障的早期，高 频段反映比较敏感，可以判断有无故障及故障的严重程度：而低频段分析可以确诊故 障的部位。本文对滚动轴承的故障特征于2 2 1 节主抽风机振动故障诊断系统监测参 数的确定中详细介绍。 以上分析了旋转机械常见故障的特征，可以看出，掌握振动故障的频率特征是故 障诊断的关键。在分析振动谱图时要抓住重点，忽略次要因素，应当遵循两条原则： 一是频率形态( 大小及其变化) 代表故障类型；二是幅值代表故障劣化程度。 2 2 主抽风机振动故障诊断系统监测参数的确定 2 2 i 主抽风机振动故障诊断系统监测参数的确定 1 监测参数的选用原则 对于旋转机械发生的振动，用于测量的参数通常有三种：位移、速度、加速度。 通过测量最大范围的振动来监控设备的劣化状态时，需要很好的利用这三种参数。振 动测量参数的选择应该考虑振动信号的频率构成和所关心的振动后果这两方面的因 素。对振动监测最重要的要求之一，就是能在足够宽的频率范围内测量包括所有故障 成分在内的全部信息。 振动监测参数选用的一般原则是： ( 1 ) 对振动频率在l o h z 以下、位移量较大的低频振动，常选用位移作为测量量标； ( 2 ) 对振动频率在l o - - 1 0 0 0 h z 之间的中频振动，常选用速度作为测量量标： ( 3 ) 对振动频率在1 k l o k h z 之间的随机振动、高频振动或冲击试验通常选用加 速度作为测量的量标。 2 主抽风机系统振动状态监测系统参数的选择 本钢二铁厂有两台2 6 5 m 2 烧结机，也就有两套主抽系统，每套系统由一台电动机、 二套轴承瓦座、一台离心式风机和抽风管道组成。该系统具有大型化、连续化、高速 化、自动化等特点，这些特点决定了设备状态的好坏是影响设备运行的关键因素，一 旦主抽风机停止，烧结机将不能生产，使得高炉生产受到断料的威胁。该主抽系统风 1 3 大连理工大学专业学位硕士学位论文 机的结构简图如图2 3 所示。 图2 32 6 5 m 2 烧结机主抽系统离心风机的结构简图 f i g 2 3l a y o u to ft h em a i nc e n t r i f u g a lf a ns y s t e mi n2 6 5 m 2 s i n t e r i n gm a c h i n e 根据主抽系统的结构组成，应当将电动机和风机( 轴承) 作为振动状态监测对象。 下面分别对各关键设备进行分析，确定其测定参数。 ( 1 ) 主抽风机 安装轴承处的轴的直径为1 9 0 r 衄，风机的叶片数为1 3 ，使用的是取列向心短圆柱 轴承，其转速为1 0 0 0 r p m ，其旋转频率为： = 力6 0 = 1 0 0 0 6 0 h z = 1 6 6 7h z ，其中刀为风机轴的转速。 滚动轴承是旋转机械转子系统的重要支撑部件，同时也是易损件，许多机械故障 是因轴承损坏引起的，严重的轴承故障会导致机械系统剧烈的振动和噪声，降低设备 效率，甚至引起设备损坏。 下面以向心推力球轴承模型为例，分析滚动轴承产生的振动特征频率，其基本结 构包括外圈、内圈、滚动体、保持架等元件，结构如图2 4 所示。 轴承的内圈固定在轴上与轴一起旋转，外圈固定不动。接触点a 、b 和滚动珠中 心o 到轴中心0 的距离从图中的简单几何关系可以得到，分别为： ；( o - a c o s p ) 、扣d 嘲功、扣 1 4 大功率风机振动状态监涮及故障诊断系统的应用 。 h l 1i 笏 ，一 杉 办 _ 、 场 o l 锡屹纷 ， 缓 图2 4 向心推力球轴承结构简图 f i g 2 4s t r u c t u r eo ft h ec e n t r i p e t a lt h r u s tb a l lb e a r i n g 式中口为轴承的节园直径，d 为滚珠直径，鼻为接触角( 压力角) ，再有z 为滚动 体个数，刀为轴的转速( r p m ) 由此很容易求得几个特征频率计算公式及其简化近似 计算公式。 1 ) 内圈旋转频率( c ) ： = 7 6 0 ( h z ) ； 2 ) 内圈通过频率( ) ：内圈上的某一损伤点与滚动体接触过程中产生的频率， z = 圭f ( 1 + 吾s 弦= o 6 z z ； 3 ) 外圈通过频率( ) ：外圈上的某一损伤点与滚动体接触过程中产生的频率， 五= 吾邡一吾c o s 肚= o 饴； 4 ) 保持架通过频率( ) ： 正= l ( i 一万d c 。s 历= o 4 z ； 5 ) 滚动体通过频率( 五) ：滚动体某一损伤点与内圈或外圈接触过程中产生的频 率， 五= 驯z 埘c o 即 口 以上就是向心推力球轴承特征频率的计算公式，由于向心短圆柱轴承没有精确的 特征频率计算公式，因此可以用上式进行估算，由此可以看到，轴承产生的振动频率 均为旋转频率的倍频。 再有应当考虑的是，由于主抽风机属于离心式旋转机械，在运行中除了产生转频 分量及低次谐波外，还会出现一个很明显的叶轮通过频率及其谐