（电力电子与电力传动专业论文）矿井通风机实时监测与故障诊断系统的研究.pdf

黑龙江科技学院硕士学位论文 a b s t r a c t t h em i n ev e n t i l a t o ri sc a l l e d “m i n el u n g ”i tt a k e so nt h ee f f e c to ff r e s h a i rt r a n s p o r t a t i o nt ot h em i n e ，s oa st od i l u t ec o n c e n t r a t i o no fn o c u o u sg a sa n d b r i n go u tg r i m e i t sv e r yi m p o r t a n tf o rw o r k i n gi nm i n e t h ep u r p o s eo f r e s e a r c h i n gt h et h e s i s i s d e v e l o p i n g t h e i n t e l l i g e n ts y s t e mo fr e a l t i m e 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 so fm i n ev e n t i l a t o r , c o n s i d e r i n gt h e c h a r a c t e r i s t i co fm i n ev e n t i l a t o r t h i ss y s t e mp r o v i d e sr e a l - t i m em o n i t o r i n go f v a r i o u sp a r a m e t e r sa n df a u l td i a g n o s i so fm a n yk i n d so ff a u l t b r i e fa n a l y s i sf o rf a u l tm e c h a n i s mo ft h ev e n t i l a t o r , a u t h o rs t u d i e s c o m m o nm o n i t o rp a r a m e t e r so fm e c h a n i s m c h o i c e sv i b r a t i o n 、t e m p e r a t u r e 、 p r e s s u r ea n ds oo na sm o n i t o rp a r a m e t e r so ft h i ss y s t e m ，i n t r o d u c e sc h o o s i n g p r i n c i p l eo fm e a s u r i n gp o i n ta n dm o n i t o ri n s t r u m e n t sa n de x t r a c t i o nm e t h o d o ff a u l tc h a r a c t e r i s t i cf o rm o n i t o rs i g n a l + d i a g n o s i sm e t h o da d o p t si n t e g r a t e dn e u r a ln e t w o r k ，a u t h o rs t u d i e st h e s t r u c t u r ea n da r i t h m e t i co fb pn e u r a ln e 押o r lt h es t r u c t u r eo fi n t e g r a t e d n e u r a ln e t w o r k , t h ef o r mp r i n c i p l eo fs u b n e t w o r ka n dr e a l i z a t i o nt a c t i c so f i n t e g r a t e dn e u r a ln e t w o r k a n du s e s 【a t l a bt os i m u l a t et h ed i a g n o s em o d e l a u t h o rh a sad e s i g nf o rh a r d w a r ea n ds o f t w a r eo fs y s t e mo fm o n i t o r i n ga n d f a u l td i a g n o s i s t h er e s u l to f s i m u l a t i o ni n d i c a t e st h a ti n t e g r a t e dn e u r a ln e t w o r kw h i c hi s u s e df o rf a u l td i a g n o s ec a ns o l v ed i 髓c u l tp r o b l e m sw h i c hs i n g l en e t w o r k f a c e sf o rf a u l t d i a g n o s i s ，c a ng i v em u c hi n f o r m a t i o nt h a na n yo t h e r s u b n e t w o r k ，m a k e sd i a g n o s es y s t e mh a v eh i g h e ra c c u r a c ya n dr e l i a b i l i t y s o a p p l y i n gi n t e g r a t e dh e n r a ln e t w o r kt of a u l td i a g n o s ej st h ed i r e c t i o nw h i c hw e m a k eg r e a te f f o r t st o t h i ss y s t e mo fr e a l t i m em o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s i sn o to n l yf o rt h ev e n t i l a t o rb u ta l s oh a sc e r t a i nr e f e r e u c ev a l u ef o ro t h e r m o n i t o r i n ga n dd i a g n o s eo fr o t a t i n gm e c h a n i s m k e yw o r d s ：m i n ev e n t i l a t o r ；r e a l t i m em o n i t o r i n g ；f a u l td i a g n o s i s ： i n t e g r a t e dn e u r a ln e t w o f k 黑龙江科技学院学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。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过的研究成果，也 不包含为获得黑龙江科技学院或其它教育机构的学位或证书而使用 过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： e t 期；堑嘘；鲨 黑龙江科技学院学位论文使用授权声明 黑龙江科技学院、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权 保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印，缩 印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内 容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅， 可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括 刊登) 授权黑龙江科技学院研究生处办理。 研究生签名： 压 ：至导师签名：日期；墨! ! 王：乡扩 黑龙江科技学院硕士学位论文 第一章绪论 1 1 研究此课题的目的、意义 通风机广泛应用于矿山、电厂、冶金、地铁等部门。其性能如何关系 到工作人员的人身安全，尤其是用在矿山上的通风机，它被称为“矿井肺 脏”“1 ，担负着向井下输送足够数量的新鲜空气，以冲淡有害气体的浓度 和带走飞扬的煤尘，保证给井下作业的工人一个安全、可靠、良好的工作 条件。据统计，煤矿事故7 0 以上是由于通风设备故障、通风管理不善等 造成的，所以，必须对运行中的通风机进行有效的监测。然而，由于各 种原因通风机的监测系统还比较落后，缺少对通风机运行状态监测与故障 诊断技术的研究与实施。为了向现场人员提供必要信息进行合理安排，提 高控制系统的维修性和安全性，实时检测出系统发生的故障，并对故障原 因进行分析、判断，得出结论，需要对矿井通风机建立实时监测与故障诊 断系统。 本论文的研究目的就是结合矿井通风机的特点，开发实时监测与故障 诊断系统。此系统集高效、方便、智能于一体，对通风机振动、温度、流 量、压力等多种参数进行实时监测，对常见的转子不平衡和转子不对中等 多种机械故障进行自诊断。 研究此课题具有如下现实意义： ( 1 ) 提高通风机运行的安全性。通过状态监测与故障诊断，能及时、 准确的对通风机各种故障状态做出诊断，识别机器运行中是否存在故障和 缺陷，以及早地制定机组的检修计划和调整机组的运行方式，对设备运行 进行必要的指导，可避免故障的进一步扩大和重大事故的发生，提高通风 机运行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障损失降到最低水平。 ( 2 ) 提高通风机的利用率。保证通风机发挥最大的设计能力，在允许 条件下充分挖掘通风机的潜力，延长服役期限和使用寿命，从而降低通风 杌全寿命周期费用。 ( 3 ) 减少维修时间和维修费用。减少通风机的重大故障以及由此产生 的维修费用，推迟通风机的大修时间，减少维修时所需的人力、物力，提 高维修效率，从而达到降低成本，增加效益的目的。 ( 4 ) 提高通风机寿命。避免不必要的检修，减少检修机会，降低检修 的程度，从而大大提高通风机的寿命。 黑龙江科技学院硕士学位论文 ( 5 ) 为通风机改造提供参考。通过状态监铡、故障分析，为设备结构 修改，优化设计、合理制造及生产过程控制等提供信息和参数。 1 2 国内外研究概况 1 2 1 国内外状态监测与故障诊断技术的发展概况 美国是最早开展设备状态监测与故障诊断工作的国家之一。1 9 6 1 年 开始执行阿波罗计划后，发生了一系列由设备故障酿成的悲剧，引起了美 国军方和政府有关部门的重视。1 9 6 7 年4 月，在美国宇航局( n a s a ) 的倡 导下，由美国海军研究室( 0 n r ) 主持，召开了美国机械故障预防小组 ( m f p g ) 成立大会。会议的中心议题是：组织问题和明确课题的含义，有 组织地开发监测与诊断技术。1 9 7 1 年m f p g 划归为美国国家标准局( n b s ) 领导，下设四个小组：故障机理研究组，监测诊断和预测技术组，可靠性 设计组，材料耐久性评价组。 除m f p g 外，美国机械工程师学会( a s m e ) 领导下的锅炉压力容器检 测中心( n b b i ) 在应用声发射技术( a e ) 对静设备故障诊断方面也取得了重 要成果。其他还有j o h n sm i t c h c l 公司的超低温水泵和空压机监测技术， s p 瓜e 公司在军用机械轴与轴承方面的诊断技术等在国际上都处于领先 地位。 在航空运输方面，美国在可靠性维修管理的基础上，大规模地对大型 飞机进行状态监测，研制并应用了以计算机为基础的飞行器数据综合系统 ( a i d s ) ，采集、记录、分析处理大量飞行中的信息来判断飞机各部位的故 障并能发出排除故障的指令。这些技术在b 7 4 7 和d c 9 等巨型客机上的成 功应用，大大提高了飞行的安全性。目前，美国的军用飞机也都装备了功 能强大的状态监测与故障诊断系统。 英国以r a c o l l a c o t t 为首的机器保健中心于2 0 世纪6 0 年代末7 0 年代初开始研究状态监测与故障诊断技术。1 9 8 2 年曼彻斯特大学成立了 沃福森工业维修公司( w i m u ) ，主要从事状态监洳与故障诊断的研究工作 和教育培训工作。除此之外，在核电站、钢铁等行业也成立了相应的组织， 开展这方面的研究工作。 设备状态监测与故障诊断技术在欧洲其他国家的广泛性虽然不如英 美，但都在某一方面具有特色或占有领先地位，如瑞典s p m 仪器公司的 轴承监测技术，丹麦b & k 公司的传感器制造技术等。 2 黑龙江科技学院硕士学位论文 如果说英、美各国在军事、航空等方面的状态监测与故障诊断技术占 有领先地位的话，那么日本则在民用工业，如钢铁、化工、铁路等行业发 展得较快，占有明显优势。日本的做法是密切注视世界各国动向，积极引 进和消化最新技术，努力发展自己的诊断技术，特别注意研制本国的诊断 仪器。日本开展诊断技术研究工作主要有两个层面：一是高等院校，比较 有名的有东京大学、东京工业大学，京都大学、早稻田大学等，它们均发 表了不少基础性的研究报告；另一个层面是一些企业，如三菱重工、东京 芝浦电气、东京小野测器、国际机械黝n ( i m v ) 等，它们的研究工作 是在企业内部以生产为中心开展的，具有较高的应用水平。 我国对设备状态监测与故障诊断技术的认识和发展也经历了与国外 同样的过程。1 9 7 9 年以前，一些大专院校和科研单位结合教学和有关设 备诊断技术的研究课题，逐渐开始迸行机械设备状态监测与故障诊断技术 的理论研究和小范围的工程实际应用研究，特别是随着3 0 万吨合成氨等 一批大型石化装置的引进，某些装置的机组频繁发生事故，促进了对这项 技术研究的重视。 从1 9 7 9 年到1 9 8 3 年，设备状态监测与故障诊断技术从初步认识进入 到初步实践阶段，以学习英、美、日等国的先进技术和经验为主，对一些 故障杌理、诊断方法及衙易监测诊断仪器进行研究和研制。同时利用一些 国外监测诊断设备，在进行研究的同时直接应用于实际生产，取得了一些 成就，为加快我国的设备状态监测与故障诊断技术开发研究工作争取了时 阅。 1 9 8 3 年国家经委颁布的国营工业交通企业设备管理试行条例，有 力地推动了我国设备状态监测与故障诊断技术的开发研究工作，一些部委 成立专门的研究机构，如化工部振动检测中心、中国石化总公司设备状态 检测中心、冶金部设备诊断研究室等。与此同时，一些高等院校、科研单 位也成立了专门的研究室或研究所。这些都为我国设备状态监测与故障诊 断技术的开发、研究、发展奠定了良好的组织基础，使我国的设各状态监 测与故障诊断工作开始走向深入研究和蓬勃发展阶段。 1 9 8 4 年7 月在北京成立中国设备管理协会，1 9 8 5 年1 1 月在上海召开 了设备诊断技术应用推广会议；1 9 8 5 年5 月在郑州成立中国机械设备诊 断技术学会，1 9 8 6 年6 月在沈阳召开了第一属中国机械设备诊断技术学 会年会暨国际学术会议。这些组织致力于广泛交流我国在该领域内各方面 的技术成果，深入探讨设备状态监测与故障诊断在国内於的发展动向，有 力地推动了这一学科的发展，使其有效地为我国的国民经济建设服务。 目前我国的设备状态监测与故障诊断技术水平同发达国家的差距已 大大缩短，在一些方面，如计算机监测与故障诊断的软件开发等，完全可 黑龙江科技学院硕士学位论文 以满足生产实际的需要，达到同期世界先进水平。1 。 1 2 2 国内外智能故障诊断系统的发展概况 目前，美国已有多家公司从事故障诊断系统的工作，其中最知名的有： 西屋公司( w h e c ) 和b e n t l y 公司。西屋公司从1 9 7 6 年开始在线计算机诊 断工作，1 9 8 1 年进行人工智能专家故障诊断系统的研究，1 9 8 4 年应用于 现场，后来发展成网络化的汽轮发电机组诊断专家系统( a i d ) ，并建立了 沃伦多故障运行中心( d o c ) “。b e n t l y 公司在故障诊断方面起步较晚，但 该公司在转子动力学方面，旋转机械故障机理的研究比较透彻，在振动监 测方面具有雄厚的基础，因此该公司开发的旋转机械故障诊断系统( a i ) r 3 1 在国内外的应用中受到用户一致好评0 1 。此外，e g g 公司开发的故障诊断 系统( r e a c t r o r ) ，其知识库由功能型知识和事件型知识构成，采用混合 型推理策略。日本东芝公司研制了用于大型直流电机诊断的专家系统”) 。 这些系统普遍采用了智能故障诊断技术，在对故障信号进行检测与处理的 基础上，结合领域知识和人工智能技术进行诊断推理。 我国在8 0 年代初，清华大学等部分高校和科研单位首先开展了诊断 技术的理论研究和实际应用。化工、石化行业也投入了大量资金对重点设 备进行监测，特别加强了对大型旋转机械的振动监测和压力容器并开发了 相关设备在线监测和故障诊断系统，如哈尔滨工业大学的m m m d i i i 在 线故障检测与诊断系统”1 。山东电力科学研究院和清华大学等单位在1 9 9 7 年共同开发了类似于美国西屋公司的a i d 系统的“大型汽轮发电机组远 程在线振动监测分析与诊断网络系统”m 】。 1 2 3 国内外神经网络技术应用于故障诊断的发展概况 神经网络技术用于设备故障诊断起源于二十世纪八十年代末期。 在国外，g o r m a n 等在1 9 8 8 年将人工神经网络技术应用于声呐目标的 识别”。 1 9 8 9 年，美国珀杜大学的v e n k a tv e n k a t a s ub r a m a n i a n 和飚n gc h a n 等人将人工神经网络用于故障诊断中，并与基于知识的专家系统进行了比 较。针对一个流化态催化裂化单元的故障，确定了1 8 种征兆( 输入节点) 和1 3 种故障类型( 输出节点) ，隐层有5 2 7 个节点，采用反向传播算法， 获得9 4 9 8 的正确确定故障原因的结果“。与专家系统相比较的独特优 4 黑龙江科技学院硕士学位论文 点是：可以实时运行；能够直接使用时间序列数据而不需要转换。 同年，日本庆应义塾大学的k a j i r o 、w a t a n a b e 等人将神经网络用于诊 断化工过程的初期诊断，提出了一个两级多层神经网络用于故障诊断，一 级网络用于识别含有噪声的故障，一旦识别出故障，二级就来估算故障的 程度，以此来诊断早期故障”。， 美国德克萨斯大学的h o s k i n s 和h i m m e l b l a u 等人应用人工神经网络 进行故障诊断时采用连续变量作为网络的输入。对于三个等温连续搅拌釜 反应器串联问题，识别6 种可能故障，采用b p 算法，讨论了隐层节点对 学习效率的影响。v e n k a t 等人也给出了采用连续变量进行故障诊断的例 子。他们对连续搅拌釜反应器进行故障诊断，确定了六种故障，其诊断效 果很好，判断故障对的错误率只有3 7 ，训练两络需4 1 7 次迭代“钾。 1 9 9 0 年，v a i d y a n a t h a n 等研究了c s t r 反应器的基于b p 神经网络的 动态过程故障诊断方法，比较了不同的输出样本离散化方式对诊断结果的 影响，同时探讨了多故障诊断问题1 。 1 9 9 0 年，n a i d u 等人用人工神经网络进行传感器故障检测，区分由传 感器故障引起的模式和由过程一模型不匹配、噪声及扰动引起的模式。由 于人工神经网络能抓住非线性问题，麓够在线进行训练，训练好后所需计 算时间要少于其它算法，所以对传感器故障预测准确性比其它方法商“”。 y a o 和z a f i f i o u 等人采用所谓的局部区域网络( 1 0 c a lr e c e p t i v e f i e l d n e t w o r k ，l r f i n ) “”，该网络只有一层，同时采用有监督和无监督学习方 法训练，能够准确检测出故障，可以离线训练，然后用于在线服务。 美国宾夕法尼亚大学的u n g a r 等人探索了采用自适应人工神经网络 进行故障诊断和过程控制“”。针对一个小模拟化工厂，加入了噪声的定性 ( 报警) 和定量( 传感器) 数据进行网络学习，采用基于w i d r o w h o f f 规 则的b p 算法，以连接强度表示输入( 报警和传感器测量结果) 和输出( 故 障、传感器故障或控制系统故障) 之间的关系，能够学习非线性和逻辑关 系。 1 9 9 1 年，北卡罗来纳州立大学的m c h o w 和s 0 y c e 等人用人工神经 网络对交流感应电动机进行了故障诊断，建立了种基于神经网络的中小 型感应电动机初期故障诊断法，避免了传统初期故障诊断法中存在的一些 问题删。 t i m os o r s a 等人论述了过程自动化领域的神经网络诊断法，认为几种 结构的神经网络比基于模型的方法和专家学习更适合于故障诊断“”。 z h i h o n gc h e n 等运用人工神经网络方法对动力系统传输线进行单端故障 定位m 1 。 集成神经网络是在神经网络的基础上，运用信息融合技术，通过对信 5 黑龙江科技学院硕士学位论文 号的有效组合，用各种子神经网络，从不同的侧面对故障进行诊断，因而 会大大提高故障诊断的准确度。目前，已有一些研究者将集成的思想应用 于许多领域，dlm c d o w d l 等运用集成神经网络对结构小裂纹进行故障 诊断，w h u 等运用集成神经网络对灵活生产系统故障进行诊断“”。 我国在二十世纪八十年代中期开始关注神经网络领域，之后应用于故 障诊断，并且一些学者对神经网络在旋转机械故障诊断中的应用取得了一 定的成果。 东北大学的虞和济教授等对于机械设备故障诊断的人工神经网络进 行了深入的研究，建立了旋转机械神经网络分类系统并得到了应用，取得 了满意的效果“”。西安交通大学的屈梁生教授等研究了如何从现场故障信 息中提取故障特征并将全息诊断法用于数据网络诊断系统中。东南大学 的钟秉林等也就神经网络对给定知识的表达、联想、记忆能力及网络结构 进行了研究并指出神经网络在机械故障诊断中显示了极大的应用潜力。”。 张炜等一批科技工作者对旋转机械故障诊断中的神经网络算法进行 了研究，采用动态学习算法，引入控制因子，提高了b p 网络的收敛速度， 改善了网络的性能，具有实际应用意义。建立了基于神经网络的大机组快 速晌应诊断系统，实现了对大机组常见故障快速、简捷、自动的智能化诊 断并减少对专家的依赖；研制出适用的“傻瓜”式智能诊断软件，已投入 使用 2 z o 天津大学的焦建新等运用集成神经网络对复杂机械设备进行故障诊 断，上海交通大学的杨杰等研制的用于故障诊断的集成型智能系统汹】。 风机类旋转机械是目前普遍使用的一种设备，其中一部分高速重载风 视更是生产中的关键设备，一旦发生故障会为企业带来无法弥补的经济损 失。因此神经网络技术在风机故障诊断中也得到了广泛的应用。 赵玉久等人将b p 神经网络运用于风机故障诊断。”，其利用神经网络 强大的聚类分析能力提高了故障诊断的精度。何永勇等人将椭球单元神经 网络运用到了风机故障诊断领域，与传统诊断方法相比大大提高了系统的 精度”“。罗跃纲等人将灰色理论和神经网络相结合运用到风机故障诊断领 域，通过利用神经网络的并行运算能力，实现了基于灰色关联度分析的机 械设备故障识别诊断，该系统简单实用，准确度毫，可以方便的应用于单 机故障诊断。 从神经网络技术的各个阶段的发展轨迹来看，神经网络理论有着很强 的生物学特性，尤其是神经科学、心理学和认识科学等提出一些重大问题 时，也是向神经网络理论挑战并发展的最大机会。对神经网络技术的研究 也主要集中在1 ；提出与生物神经系统更接近的人工神经网络模型，使之 具有人脑风格的信息处理能力；提出一些快速、坚韧、抗噪、稳定和确保 6 黑龙江科技学院硕士学位论文 收敛到全局极小点的新算法，并确定训练序列特性的方法和对训练序列学 习后的外延能力；发展a d 和光学技术以实现新计算结构；发展、开辟 新的工程领域，将已有的神经信息系统扩至相当大的规模以解决实际问 题；发展一些好的数学理论来解释实验结构和一些定量的方法来评价神经 网络的性能，同时，神经网络的性能也必须客观、定量的与传统的信息处 理技术比较。 1 3 本文主要研究内容 本文主要研究内容如下： ( 1 ) 对通风机常见的故障机理，设备的常用监测参数，测点及监测仪 器的选择原则以及对于信号的常用故障特征提取方法的研究； ( 2 ) 对b p 神经网络的模型结构、算法，集成神经网络的结构、子网 组建原则、实现策略的研究； 。 ( 3 ) 建立集成神经网络诊断模型，并用m a t i a b 软件进行仿真： ( 4 ) 对系统硬件软件设计的研究。 7 黑龙江科技学院硕士学位论文 第二章通风机状态监测 2 1 通风机常见故障机理分析 2 1 1 转子不平衡故障 转子不平衡是旋转机械最常发生的故障，它分为转予质量偏心及转 子部件缺损两种状态。转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配误差、 材质不均匀等原因造成的，此种不平衡称为初始不平衡。转子部件缺损是 指转孑在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用，使 转子的零部件( 如叶轮、叶片等) 局部破坏、脱落，碎块飞出等，造成新的 转子不平衡，发生异常振动。 转子质量偏心及转子部件缺损是两种不同的故障，但其故障机理却 有共同之处。 1 不平衡故障机理 由于有偏心质量t n 和偏心距f 的存在，当转子转动时将产生离心力、 离心力矩或两者兼而有之。离心力的大小与偏心质量1 1 , 1 、偏心距e 及旋转 角速度吐 有关，即f = m e w 2 。交变的力( 方向、大小均周期性变化) 会引起 振动，这就是不平衡引起振动的原因。转子转动一周，离心力方向改变一 次，因此不平衡振动的频率与转速相一致”。 2 不平衡振动特征 实际上，由于轴的各个方向上刚度有差别，特别是由于支承刚度各向 不同，因而转子对平衡质量的响应在z ，y 方向不仅振幅不同，而且相位 差也不是9 0 度，因此转子的轴心轨迹不是圆而是椭圆。 转子不平衡故障的主要振动特征如下： ( 1 ) 振动的时域波形近似为正弦波。 ( 2 ) 频谱图中，谐波能量集中于基频。并且会出现较小的高次谐波， 使整个频谱呈所谓的“枞树形”。 ( 3 ) 在临界转速以下，振幅随着转速的增大而增大，在临界转速以上， 转速增加时振幅趋于一个较小的稳定值，转速接近临界转速时，发生共振， 振幅具有最大峰值。振动幅值对转速的变化很敏感。 ( 4 ) 当工作转速一定时，相位稳定。 ， ( 5 ) 转子的轴心轨迹为椭圆。 8 黑龙江科技学院硕士学位论文 ( 6 ) 转子的进动特征为同步正进动，振动方向为径向。 ( 7 ) 振动随转速变化明显，随负荷变化不明显，随油温变化、流量变 化、压力变化不变曲。 2 1 2 转子不对中故障 机组各转子之间由联轴器联接构成轴系，以传递运动和扭矩，转子 之间的轴线由于机器的安装误差、机械承载后的变形、机器工作状态时的 对中变化，以及基础的沉降不均等，造成转子轴线之间的径向位移、偏角 位移或综合位移等误差，统称为转子不对中。 1 不对中故障机理 转子对中不良的轴系，不仅改变了转子轴颈与轴承的相互位置和轴承 的工作状态，同时也改变了轴系的固有频率m 1 。轴系由于转子不对中，而 使转子受的力及支承所受的附加力是转子发生异常振动和轴承早期损坏 的重要原因。联轴器的结构种类较多，在风机转子系统中电机与风机转轴 之间采用的是固定式刚性联轴器，当其对中不良时，由于联轴器联接所产 生的力矩，不仅使转子发生弯曲变形，而且瞳着转子轴线平行位移或轴线 角度位移的状态不同，其变形和受力情况也不一样。 用刚性联轴器联接的转子不对中时，转子往往是既有径向位移又有偏 角位移的综合状态，转子所受的力既有径向交变力，又有轴向交变力。弯 曲变形的转子由于转轴内阻现象以及转轴表面与旋转体内表面之间的摩 擦而产生的相对滑动，使转子产生自激旋转振动，而且当主动转子按一定 转速旋转时，被动转子的转速就产生周期性变动，每转动周变动两次， 因而其振动频率为转子转动频率的两倍1 。 2 不对中振动特征 其主要振动特征如下： ( 1 ) 振动频率以二倍频为主，常伴有一、三倍频率，不对中越严重， 倍频所占比例越大。 ( 2 ) 相位特征较稳定，轴心轨迹为双环椭圆，振动稳定。 ( 3 ) 转子的进动特征为同步正迸动。 ( 4 ) 激励力与不对中量成正比，随不对中量的增加，激励力呈线性增 大。 。 ( 5 ) 振动在轴向和径向都会变大，但轴向更大，而且与联轴器相邻处 的轴承振动较大。 ( 6 ) 振动随着转速、负荷变化明显，随油温变化对振动有影响，随压 9 黑龙江科技学院硕士学位论文 力、流量变化不变汹1 。 2 1 3 转子弯曲故障 机组停用一段时间后重新开机时，有时会遇到振动过大甚至无法启动 的情况。这多半是机组停用后产生了转子弯曲的故障。 ， 转子弯曲有永久性弯曲和临时性弯曲两种情况。永久性弯曲是指转子 轴呈弓形弯曲后无法恢复。造成永久弯曲的原因有设计制造缺陷( 转轴结 构不合理、材质性能不均匀) 、长期停放方法不当、热态停机时未及时盘 车或遭凉水急冷等”“。临时性弯曲是指可恢复的弯曲。造成临时性弯曲的 原因有预负荷过大、开机运行时暖机不充分、升速过快局部碰磨产生温升 等致使转子热变形不均匀等。 1 转子弯曲故障机理 转子永久性弯曲和临时性弯曲是两种不同的故障，但其故障机理相 同，都与转子质量偏心类似，都会产生与质量偏心类似的旋转矢量激振力。 与质心偏离不同之处在于轴弯曲会使轴两端产生锥形运动，因而在轴向还 会产生较大的工频振动。 另外，转轴弯曲时，由于弯曲产生的弹力和转子不平衡所产生的离心 力相位不同，两者之间相互作用会有所抵消，转轴的振幅在某个转速下会 有所减小，即在某个转速上，转轴的振幅会产生一个“凹谷”。当弯曲的 作用小于不平衡量时，振幅的减少发生在临界转速以下；当弯曲作用大于 不平衡量时，振幅的减少就发生在临界转速以上。 2 转子弯曲振动特征 ( 1 ) 振动的时域波形近似为正弦波。 ( 2 ) 振动频率以一倍频为主，常伴有二倍频率。 ( 3 ) 振动方向为径向，轴心轨迹为椭圆。 ( 4 ) 进动方向为正进动。 ( 5 ) 振动随着转速变化明显，随负荷变化不明显，随油温、压力、流 量变化不变“”。 2 1 4 喘振故障 喘振是通风机等流体机械运彳亍最恶劣、最危险的工况之一，对设备的 安全、经济、稳定运行影响极大，喘振的发生将直接引起生产效率下降， 黑龙江科技学院硕士学位论文 对机器造成严重危害。 1 喘振故障机理 喘振就是在通风机运行过程中，当流量减少到喘振流量时，磁坏了通 风机的正常运行，使气体出不去，在流道中出现严重的气体涡动，通风机 出口压力突然大幅度下降，由于通风机与管网等联合工作，管网中的压力 不马上下降，于是管网中气体压力高于通风机出口处压力，造成气体倒灌， 一直到管网中的压力降至通风机出口压力为止。此后叶轮又将气体压向通 风机出口及管网，在喘振原因未消除前，气体又会倒灌。这样便形成气流 反复脉动，造成气体振荡，形成强烈机械振动，并发出低沉吼声。这种异 常振动现象直到通风机的流量加大到大于喘振流量，排气压力上升大于管 网压力时，喘振消除，气流停止脉动，通风机正常工作。 2 喘振振动特征 ( 1 ) 时域波形为低频成分明显的叠加波形，特征频率为l 3 0 h z 的低 频成分，常伴一倍频。 ( 2 ) 大幅度波动，振动方向为径向，相位特征不稳定。 。 ( 3 ) 轴心轨迹紊乱，进动方向为正进动，矢量区域变化。 ( 4 ) 振动随转速变化明显，随负荷、流量、压力变化很明显汹1 2 i 5 旋转失速故障 1 旋转失速故障机理 当通风机在正常流量下工作时，气体进入叶轮的方向与叶片进口安装 角一致，气体可以平稳地进入叶轮。当进入叶轮的气体流量小于额定流量 时，气体进入叶轮的径向速度减少，气体进入叶轮的相对速度的方向角相 应的减少，因而与叶片进口安装角不相一致。此时气体将冲击叶片的工作 面( 凸面) ，在叶片的凹面附近形成气流旋涡，旋涡逐渐增多使流道有效流 通面积减少。由于制造，安装维护或运行工况等方面的原因。进入通风机的 气流在各个流道中的分配并不均匀，气流旋涡的多少也有差别。如果某一 流道中气流旋涡较多，则通过这个流道的气量就要减少，多余的气量将转 向邻近流道。在折向前面的流道时，因为进入的气体冲在叶片的凹面上， 原来凹面上的气流旋涡有一部分被冲掉，这个流道里的气流会趋于畅通。 而折向后面流道的气流则冲在叶片的凸面上，使得叶片凹面处的气流产生 更多的旋涡，堵塞了流道的有效流通面积，迫使流道中的气流又折向邻近 的流道。如此轮番发展，由旋涡组成的气流堵塞团将沿着叶轮旋转的相反 方向轮流在各个流道内出现。因为失速区在反方向传播速度小于叶轮的旋 1 1 黑龙江科技学院硕士学位论文 转速度，所以，从叶轮之外的绝对参考系来看，失速区还是沿着叶轮旋转方 向转动啪1 。 2 旋转失速振动特征 ( 1 ) 时域波形为各成分叠加波形，特征频率为纸及( m s ) 两个次谐 波，其中，。为压力波动激励转子的振动频率，为转子的角频率，常伴有 组合频率。 ( 2 ) 振幅大幅度波动，振动方向为径向，相位特征不稳定。 ( 3 ) 轴心轨迹杂乱，进动方向为正进动，矢量区域突变。 ( 4 ) 振动随转速变化明显，随压力、负荷、流量变化很明显，随油温 ，变化不变汹3 。 2 1 6 油膜振荡故障 1 油膜振荡故障机理 油膜振荡是滑动轴承中油膜力学特性引起的自激振动。起始失稳转速 与转子的相对偏心率有关，轻载转子在第一临界转速之前就可能发生不稳 定的半速涡动，但不产生大幅度的振动；当转速达到两倍第一临界转速时， 转子由于共振而有较大的振幅；越过第一临界转速后振幅再次减少，当转 速达到两倍第一临界转速时，振幅增大并且不随转速的增加而改变，即发 生了油膜振荡”】。 2 油膜振荡振动特征 ( 1 ) 时域波形低频成分明显，常伴有组合频率。 ( 2 ) 振动不稳定，振动方向为径向，相位特征为不稳定。 ( 3 ) 轴心轨迹扩散且不规则，迸动方向为正迸动，矢量区域变化。 ( 4 ) 振动随转速的变化为振动突然增大后，即使转速再升高，振动值 也不变化。 ( 5 ) 振动随油温变化有影响，随流量，压力变化不变，随负荷变化不 明显。 2 1 7 转子支承系统联接松动故障 转子支承系统联接松动是指系统结合面存在闯隙或者联接刚度不足， 造成机械阻尼偏低、机组运行振动过大的一种故障。支承系统结合面间隙 过大，紧力不足，在外力或温升作用下产生间隙，固定螺栓强度不足导致 黑龙江科技学院硕士学位论文 断裂或缺乏防松措施造成部件松动，基础施工质量欠佳等都是造成松动的 常见原因。由于存在松动，极小的不平衡或者不对中都会导致支承系统产 生很大的振动。 1 转子支承系统联接松动故障机理 机组的振动大小是由激振力和机械阻尼共同决定的。转子支承系统一 旦松动，会使联接刚度下降，机械阻尼降低，这是松动振动异常的基本原 因。当轴承套与壳体配合具有较大间隙时，轴承套受转子离心力的作用沿 圆周方向发生周期性交形，从而改变了轴承的几何参数，影响油膜的稳定 性；当轴承座螺栓紧固不牢时，由于结合面上有问隙，系统发生不连续的 位移m 1 。 ， 当转速比为0 7 5 时，转子系统是否进入非线性状态与转子的偏心率 和转速比有关。当偏心率和转速比较小时，转子的振动响应小于静变形。 此时松动对转子运行影响较小。当转速比为0 7 9 2 时，将落在非线性区域 内，转子支承系统为非线性系统，振动响应除基频外还有二倍、三倍等高 频谐波。当转速比为0 7 5 至2 时，转子支承系统为非线性系统，基频振 幅随转速比而变化，转速比小于l 时，松动的振动较大，稳定性较差；而当 转速比大于1 时，松动的振幅反而较小。在一定条件下会发生偶分数次谐 波共振现象。 2 转子支承系统联接松动振动特征 ( i ) 时域波形为基频、分数谐波、高次谐波的叠加波形。 ( 2 ) 特征频率为基频、分数谐波，常伴有二、三倍频率。 ( 3 ) 振动不稳定，工作转速达到某一阚僚时，振幅突然增大或减小。 ( 4 ) 振动方向为松动方向振动大，相位不稳定，轴心轨迹紊乱，迸动 方向为正进动，矢量区域变化。 ( 5 ) 振动随转速、负荷变化很明显，随油温、压力变化不变汹】。 2 1 8 转子过盈配合件过盈不足故障 通风机转子的叶轮等旋转体通常是采用热压配合的方式安装在转轴 上的，其配合面要求为过盈配合。当过盈量不足而发生松动时，转子在高 速运行中由于动挠度以及交变激振力的作用，转轴材料内部以及转轴与旋 转体配合面之间会发生摩擦而影响转子的稳定性。 1 转子过盈配合件过盈不足故障机理 高速运行的转子，如果一旦叶轮等旋转体与配合面之间的配合过盈量 不足，当转子由于质量不平衡或弯曲等原因挠度增大时，转轴与旋转体配 黑龙江科技学院硕士学位论文 合面之间将产生相对滑动。转轴凸面在纵向伸长，配合面就受到剪切力丁 的作用，圆盘对转轴的摩擦力方向朝内；转轴凹面的摩擦力方向朝外，摩 擦力形成两个力偶，力偶矩以膨表示，将力偶矩转化为作用于轴心的等 效横向力昂，昂的方向与转轴圆盘中心的位移方向相反。由于摩擦力的 大小与配合面的正压力成正比，转轴曲率正比于挠度，因此相对滑动速度 正比于该处的相对速度。由非线性振动的特点可知，转子系统受干扰力作 用时，有低频谐波和高频谐波响应。 另一方面，转轴受力时，对于理想材料，应力与应变之间呈线性关系， 但是，由于真实材料分子间有内摩擦存在，在加载、卸载过程中，应变总 是稍稍滞后于应力，形成迟滞曲线汹1 。 2 转子过盈配合件过盈不足振动特征 ( 1 ) 时域波形为次谐波叠加波形，常伴有一倍频，振动不稳定。 ， ( 2 ) 振动方向为径向，相位特征杂乱，轴心轨迹不稳定。 ( 3 ) 进动方向为正进动，矢量区域改变。 ( 4 ) 振动随转速、负荷变化明显，随油温、压力变化不变。 ( 5 ) 振动与不平衡量有关，二者成正比关系1 。 2 1 9 转轴横向裂纹故障 转轴裂纹的故障概率比其他故障少的多，但因能产生轴裂纹的潜在原 因很多，如恶劣的工作条件和环境等，加之裂纹对振动响应不够敏感，有可 能发展为断轴事故，危害极大。 1 转轴横向裂纹故障机理 转轴的横向疲劳裂纹为贝壳状的弧形裂纹，由于裂纹区所受的应力状 态不同，转轴的横向裂纹呈现张开、闭合、时张时闭的三种情况。 当裂纹区轴受拉应力大于自重载荷时，在拉应力作用下裂纹总处于张 开状态，轴的挠度大于无裂纹时的挠度，在一定工作转速下振幅及相位都 发生变化；当裂纹区受压应力时，裂纹总是处于闭合状态，裂纹对转子的 振动特性没有影响：当裂纹区起作用的应力是自重或其它径向载荷时，裂 纹周期性时闭时开，对振动的影响比较复杂。裂纹所引起的刚度非对称性 不仅是裂纹深度的函数，也是裂纹相对转轴振型的位置和运行时间的函 数，振动是非线性振动。 2 转轴横向裂纹振动特征 ( 1 ) 时域波形为叠加波形，特征频率为二倍、三倍等高次谐波，常伴 有一倍频，振动不稳定。 1 4 黑龙江科技学院硕士学位论文 ( 2 ) 振动方向为径向和轴向。相位特征呈不规则变化。 ( 3 ) 轴心轨迹为双椭圆或不规则。 ( 4 ) 矢量区域改变，进动方向为正进动。 ( 5 ) 振动随转速变化不明显( 转速小幅变化时) ，随负荷的变化呈不规 则变化，随流量变化不明显，随油温、压力变化不变汹1 。 2 2 通风机监测参数的确定 当设备发生故障时，它往往以一定的状态表现出来，而这些状态又包 含在特定的信号中，我们对设备进行监测与诊断主要是通过获取这些信号 然后进行分析，从而确定设备的故障。能够表征设备故障的信号很多，根 据故障的特征不同。各种信号对设备故障的敏感性也不相同”。对于通风 机来讲，它属于高速旋转机械，振动是其在运行过程中必然发生的现象， 它包含了通风机运行过程中大量的信息，当机械发生故障时，故障信息必 然包含在振动信号中，因此通过对振动信号的检测与分析。我们可以确定 设备的故障状况。 ( 1 ) 振幅。振幅是描述设备振动大小的一个重要参数。运行正常的设 备，其振幅值通常稳定在一个允许的范围内，如果振幅发生了变化，便意 味着设备的状态有了改变。因此对振幅的监测可以用来判断设备的运行状 态。振幅可以分为位移振幅、速度振幅、加速度振幅。位移振幅通常用双 振幅，即峰一峰值c p p 值) 来表示，速度振幅通常用单振幅有效值，即振 动烈度( 。) 来表示，加速度振幅通常甩最大单峰值来表示。 ( 2 ) 振动频率。振动频率可分为基频( 周期的倒数) 和倍频( 各次谐波 频率) ，它是描述通风机状态的另一个特征参量，也是测量和分析的重要 参数。因为特定的振动频率往往对应一定的故障，所以对振动频率的监测 和分析在评定通风机状态过程中是必不可少的。 ( 3 ) 转速。转速变化与设备的运行状态有着非常密切的关系，它不仅 表示了设备的负荷，而且当设备发生故障时，通常转速也会有相应的变化。 ( 4 ) 时域波形。时域波形实际上综合反映了振动信号的振幅、频率和 相位。用时域波形来表示振动情况最简单、直观。 ( 5 ) 轴心轨迹。轴心轨迹实际上是轴心上一点相对于轴承座的运行轨 迹，它形象直观地反映了转子的实际运行情况。通过对轴心轨迹的观察， 也可以判断一些常见的故障。 ( 6 ) 轴向位置( 轴位移) 。轴向位置是止推盘和止推轴承之间的相对位 置。对轴向位置监测是为了防止转予系统故障的发生。 黑龙江科技学院硕士学位论文 ( 7 ) 轴心位置( 偏心度) 。轴心位置是描述安装在轴承中的转轴平均位 置的特征参量。 ( 8 ) 温度、压力与流量等工艺参数。这些参数都是非常有用的辅助诊 断参数。因为这些参数的变化，通常是故障的症兆，是判断故障的主要敏 感参数。 在本论文中通风机的状态监测参数为振动参数同时兼顾温度、压力等 工艺参数。 2 3 测点及监测仪器选择 2 3 1 测点选择 当状态监测参数确定好以后，下一步要解决的问题是如何从通风机运 行过程中测取这些数据，从设备的什么部位来进行测量，这就需要对设备 的测量点进行选择，这也是进行故障诊断的一个关键步骤。 测量点不是越多越好，要以最少的传