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万弘，萎去掌硕士学位论文 中文摘要 旋转机械机组群状态监测 与故障诊断系统研究 摘要 随着大型自动化生产的发展，企业从单一机组工作逐渐发展成为机组群联合生产。其中 任何一台机组的故障都可能影响整个生产过程。因此，状态监测与故障诊断仅集中在个别关 键机组上远不能满足规模日益强大的生产需求。所以，必须进行基于网络的机组群状态监测 与故障诊断技术的研究。 为此，本文设计和开发了旋转机械机组群状态监测与故障诊断系统c a m d g 一9 0 0 0 ( t h e c o m p u t e ra i d e dc 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 go fm a c h i n eg r o u p ) 。 所开发的系统采用分布式结构，通过企业内部测诊网络。将一台分析总站和若干台监测 分站联系在一起；数据库系统所采用客户机服务器衍生结构实现了测试数据的双重备份， 趋势数据库动态删除冗余数据点方法的运用节省了大量的硬盘空间；基于t c p 协议的申请 一回复机制、内存拷贝技术和主动分块技术的运用保证了大数据量数据的完整性、准确性， 提高了网络监测的实时性：故障诊断策略简化了故障诊断的过程，在一定程度上避免了故障 的错诊和漏诊；传统分析方法与进动分析方法的结合提高了故障诊断的准确性、可靠性。 所开发的系统在实验室的双面平衡实验器和转予故障模拟实验器上进行了验证，并对企 业现场数据进行了实践性分析。实验结果表明，系统达到了机组群状态监测与故障诊断的要 求。 【关键词】旋转机械机组群状态监测 故障诊断分析总站监测分站 要坐：! 苎! 堡主兰垡丝苎 菱茎塑至 d e v e l o p m e n t o fc o n d i t i o n 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 n g s y s t e m o fm a c h i n e g r o u p a b s t r a c t i nm a n y l a r g ep l a n t ss u c h a sc h e m i c a l ，p e t r o c h e m i c a l ，m e t a l l u r 百c a lp l a n t sa n d p o w e rp l a n t st h e r e a r en u m e r o u sr o t a t i n gm a c h i n e so p e r a t i n ga tt h es a m et i m et og u a r a n t e et h en o r m a lp r o d u c t i o n t h e s em a c h i n e sc o n s t i t u t eam a c h i n eg r o u p t h ef a i l u r eo fa n yo n ei nt h em a c h i n eg r o u pw i l l i n f l u e n c et h ep r o d u c t i o n p r o c e s s t h e r e f o r en o to n l y i st h e o p e r a t i o ns t a t e o fa ni n d i v i d u a l m a c h i n ee s s e n t i a lb u tt h a to f w h o l em a c h i n e g r o u p a sw e l l t ot h i se n d ，i ti sn e c e s s a r yt od e v e l o pa c o n d i t i o n m o n i t o r i n ga n d f a u l td i a g n o s i n g s y s t e mf o rm a c h i n eg r o u p t h i sp a p e rd e s c r i b e st h ed e v e l o p m e n to f t h ec 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 gs y s t e mo f g r o u po f r o t a t i n gm a c h i n e r y - - c a m d g 9 0 0 0 t h ec o n n e c t i o no fo n ea n a l y s i ss e r v e ra n ds o m em o n i t o r i n gc l i e n t st h r o u g hi n t r a n e tf o r m st h i s d i s t r i b u t e ds y s t e m t h ec o n f i g u r a t i o nd e r i v e df r o mt h ec l i e n t s e r v e rm a k e st h ed o u b l es a v ed a t a p o s s i b l e t h em e t h o do fd y n a m i cd e l e t i n gr e d u n d a n td a t ao ft h et r e n dd a t ab a s es a v e sm u c h h a r d w a r er o o m a p p l y - a n s w e rm e c h a n i c sb a s e do i lt c p a g r e e m e n t , c o p y i n gm e m o r yt e c h n o l o g y a n dc o n n i v e dp a r t i t i o nt e c h n o l o g yi m p r o v ev e r a c i t y , i n t e g r a l i t ya n dr e a l - t i m ep r o p e r t yo ft h e s y s t e m f a u l td i a g n o s i n gs t r a t e g yc o n v e n i e n c e sd i a g n o s i s ，a n d t os o m e d e g r e ea v o i d st h eo m i s s i o n o rm i s t a k e so fd i a g n o s i s a n di nt h es y s t e m ，t h ec o m b i n a t i o no ft h et r a d i t i o n a ld a t aa n a l y s i s m e t h o da n df o r w a r da n db a c k w a r dw h i r la n a l y s i sm e t h o di m p r o v e st h ev e r a c i t ya n d r e l i a b i l i t yo f f a u l td i a g n o s i n g t h ec 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 gs y s t e mh a sb e e na p p l i e di nl a b o r a t o r ye x p e r i m e n t s t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es y s t e mi s s u i t a b l ea n de f f e c t i v ei nc o n d k i o nm o n i t o r i n ga n df a u l t d i a g n o s i n go f r o t a t i n gm a c h i n eg r o u p k e y w o r d s ：r o t a t i n gm a c h i n e r y m a c h i n e g r o u p f a u l td i a g n o s i s a n a l y z i n gs e r v e r c o n d i t i o nm o n i t o r i n g m o n i t o r i n g c l i e n t 再p ，i 甚摹硕士学位论文第一章引论 第一章引论 i i 设备状态监测与故障诊断研究的意义 设备状态监测和故障诊断技术是- - i ：了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体 或局部是否正常，早期发现故障及其原因，并预报故障发展趋势的技术。它通常通过测定 机械设备的某个单一特征参数( 如振幅、应力等) ，来检查设备是否正常。当特征参数小于 允许值时便认为设备运行状态正常，否则为异常，并以超过允许值的大小表示故障严重的程 度，当参数达到某个一定的设定极限时，就应进行停机检测。若对设备进行定期监测或连续 监测，便可获得设备故障发展的趋势，同时根据测得的数据，运用有效的计算机算法程序， 可对该设备进行趋势分析和寿命预测。这是国内外较为普遍采用的有效方法，可由计算机来 自动完成，也称为自动监测系统。状态监测由于测试仪器简单、操作方便、易于实现，也称 简单诊断；故障诊断不仅要检查设备是否正常，而且还要准确判断故障产生的原因、以及严 重程度，通常称为精密诊断。不论是状态监测还是故障诊断，都是由三部分组成：数据采集、 数据分析处理、状态识别及故障诊断。 为了最大限度地提高工业水平，现代企业的机械设备正在全面、迅速地朝着大型化、连 续化、高速化、精密化、强载化、系统化、自动化和网络化的方向发展。其结果是生产系统 本身的规模变得越来越大，功能变得越来越多，性能指标变得越来越高，工作强度变得越来 图卜i 法国电厂的发电机转子 彳弘歹善击摹硕士学位论文第一章引论 越重；各部分的关联变得越来越密切。这一方面虽然满足了提高生产率、降低生产成本、节 约能源、紧缩劳动力、减少废品、提高产品质量等客观要求；但另一方面机械设备发生故障 所造成的经济损失和后果不断加重。例如，1 9 8 6 年1 月28 日美国“挑战者”号航天飞机 由于燃料助推火箭密封圈泄漏而发生爆炸，造成七名宇航员丧生并导致美国宇航计划推迟两 年的严重后果，其经济损失就更无法估计了。又如1 9 8 6 年4 月27 日前苏联切尔诺贝利核 电站四号机组发生严重振动而造成核泄露，致使两千多人死亡，经济损失达3 0 亿美元，引 起国际上普遍的关注。1 9 7 2 年日本关西电力公司k a i n a n 电厂一台6 0 0 砌汽轮发电机组，发 生断裂为1 8 段的严重事故，直接经济损失达9 千万马克，1 9 9 8 年我国某钢厂一台大功率高 炉鼓风机数级叶片折断，致使该高炉停产，直接经济损失数千万元。1 9 8 5 年12 月29 日 我国陕西某电厂一台2 0 万千瓦发电机在40 秒内全部损坏，直接损失达1 0 0 0 万元以上。圈 i - i 显示的这个法国电厂的发电机转子无疑是永远不能再使用了”1 。要防止这种重大事故， 保证设备安全运转。降低维修成本，必须对设备实施状态监测和故障诊断。 应用设各状态监测与故障诊断技术可以达到既安全又经济的目的：第一，改善设备的安 全性。通过早期的故障识别，可以避免损失惨重的事故发生并保护操作者和周围的环境；第 二，提高设备利用率。由于连续监测，检修的次数与非计划停机时间可降低。第三，减少修 理时间与修理费用。采用诊断监测，机器故障原因可在运行中识别，合理的维修可以提前安 排。第四，延长设备使用寿命。通过优化机组的起机、停车和暂态过程可以避开不利的运行 状态。第五，将产生巨大的经济效益。通过表卜2 的效益分析可以充分说明这一点。 表卜z 伯尔尼能谭公司在水电站中型承轮机上应用监铡系统防止轴承拍环的效益分析。 项目名称说明费用( 瑞士法& b ) 轴承损失费用材料费 1 2 0 0 0 0 修理时间 1 4 天 修理费用工赍 1 2 0 0 0 生产损失能源( 水利损失) 3 0 0 0 0 0 总计 4 3 2 0 0 0 应用状态监测与故障诊断技术投资 2 6 0 0 0 效益比：如墨孥堑堡銮望鍪用一4 3 2 o o o 一1 6 6 安全措施的费用 2 6 ，0 0 0 1 2 机组群状态监测与故障诊断技术的研究现状 随着机械行业自动化生产的发展，企业单一机组工作逐渐发展成为机组群联合生产。机 组群要求建立基于网络的状态监测与故障诊断系统。如伺将计算机网络技术与企业的设备监 测与故障诊断工作结合起来，推进企业设备管理技术的进步，已经成为机械状态监测与故障 诊断发展的一个方向“1 。随着信息高速公路的发展网络化的设备状态监测与故障诊断技术 的研究与运用正在世界范围内兴起”1 。 当前机械设备监测诊断技术的发展趋势之一，就是传统的现场接口箱加微机对单台机组 的监铡逐步过渡到具有多功能监测、组件化模块、网络化结构和多任务操作等特点的多监测 2 - 万p ，i 士擎硕士学位论文第一章引论 对象系统，使得机械监测诊断系统的功能和特性大大提高，达到同时执行传输信息、分布处 理和共享资源的目的。 当今时代，以i n t e r n e t 为代表的计算机网络的迅速发展及相关技术的日益完善，突破 了传统通信方式的时空限制和地域障碍，使更大范围内的通信变得十分容易，i n t e r n e t 拥 有的硬件和软件资源正在越来越多的领域中得到应用，比如电子商务、网上教学、远程医疗、 远程数据采集与控制、高档测量仪器设备资源的远程实时调用，等等。与此同时，高性能、 高可靠性、低成本的网关、路由器、中继器及网络接口芯片等网络互联设备的不断进步，又 方便了i n t e r n e t 、不同类型监测诊断网络、企业网络问的互联。利用现有i n t e r n e t 资源而 不需建立专门的拓扑网络，使组建监测诊断网络、企业内部网络以及它们与i n t e r n e t 的互 联都十分方便，这就为监测诊断网络的普遍建立和广泛应用铺平了道路。 把t c p i p 协议作为一种嵌入式的应用，嵌入现场智能仪器( 主要是传感器) 的r o m 中，使信号的收、发都以t c p i p 方式进行，如此，监测诊断系统在数据采集、信息发布、 系统集成等方面都以企业内部网络( i n t r a n e t ) 为依托，将监测诊断网和企业内部网及 i n t e r n e t 互联，便于实现监测诊断网和信息网的统一。在这样构成的监测诊断网络中，传 统仪器设备充当着网络中独立节点的角色，信息可跨越网络传输至所及的任何领域，实时、 动态( 包括远程) 的在线监测诊断成为现实，将这样的测量技术与过去的监测诊断技术相比 不难发现，今天，监测诊断能节约大量现场布线、扩大监测诊断系统所及地域范围。使系统 扩充和维护都极大便利的原因，就是因为在这种现代测量任务的执行和完成过程中，网络发 挥了不可替代的关键作用。网络实实在在地介入了现代测量与监测诊断的全过程。 最早实现监测诊断网络化的是美国话屋公司，近年来，美国南部电力公司。i n l a n d 钢 铁公司、q u a n t u m 化工公司、b e n t l y 公司等均发展了各自的状态监测诊断网络”3 。 我国也在这方面做了大量的研究。文献 7 和 8 对状态监测与故障诊断网络化技术做了 基础性研究。并且，针对机泵群”1 、离心压缩机“、船舶内燃机“”开发出相应的网络化 状态监测与故障诊断系统。 尽管国内、外已研制开发了许多状态监测与故障诊断系统，但是，各自都有这样或那样 的不足。根据不同故障特征信息、给出故障的准确分析结果、实现故障的快速自动诊断，始 终是大家共同追求的目标。 目前利用振动信号进行设备的故障诊断主要是基于信号的时域分析、频域分析“和时 频域分析 1 3 lo 其中，进动分析方法是目前比较先进的一种故障分析方法 1 4 o 它摆脱了目前国内外广 泛采用的频谱分析诊断技术，创造性地采用了进动分析的诊断原理。其主要特点：提取了主 要故障的特征信息，该信息不仅反映了机器振动幅值的变化而且包括对故障出现很敏感的 相位变化信息，从而大大提高了监测、诊断的灵敏度。 正是为了满足机组群状态监测与故障诊断的需求，顺应机械状态监测与故障诊断的网络 化发展趋势，本文综合集成时域分析、频域分析和进动分析等故障诊断方法，应用网络技术 研制机组群状态监测与故障诊断系统，力图为机组群的状态监测与故障诊断提供技术手段。 1 3 本文的主要工作 本文研究了旋转机械机组群状态监测与故障诊断技术。文章详细叙述了旋转机械机组群 彳弘歹王击乒硕士学位论丈第一章引论 状态般测与故障诊断系统的设计与研制过程。所开发的系统c a m d g 9 0 0 0 通过了实验室验 证。软件系统的模块化设计、多机组网络化并行监测、大型数据库的引入、三“面向”的体 现( 面向故障的设计、面向对象的开发、面向用户的实现) 以及为追求实时性、有效性、可 靠性、开放性、可继承性和易操作性所采取的技术路线和方法是本文的重点和难点。 本文内容如f ： 第一章是绪论，简要介绍了设备状态监测与故障诊断研究的意义、必要性和研究内容及 方法、研究的现状和趋势以及本文的主要工作内容。 第二章简要介绍了利用振动信号进行故障诊断的基础知识，分析了旋转机械典型故障的 振动特性。这是后续监测诊断工作的理论基础。 第三章是系统设计的过程，采用基于局域网络的分布式结构，利用系统工程的思想和方 法，对上层应用软件、网络传输系统、数据库系统。进行模块化、规范化的设计。 第四章在前一章所论述的设计思想的基础上，实现了机组群状态监测与故障诊断系统一 - - c a m d g 9 0 0 0 。本章详细论述了系统的特点和主要功能。 第五章主要通过信号发生器、转子故障模拟实验器和双面平衡实验器等实验手段验证了 系统的各项功能和性能。 第六章总结了本文的主要工作，并给出结论和建议。 本章小结 本章首先介绍了设备状态监测与故障诊断研究的重要性和意义，然后讨论了机组群状态 监测与故障诊断的研究现状。最后指明了本文的主要研究工作研制旋转机械机组群状态 监测与故障诊断系统。 d 万弘歹尘击擎硕士学位论文 第二章机组群监测诊断基础 第二章机组群监测诊断基础 机组群的状态监测与故障诊断是以机组为基本单位进行的。在监测诊断的过程中，机组 的振动故障是常见故障，是引起机组损坏的重要因素。本文对旋转机械机组群的状态监测与 故障诊断主要是通过监测机器的振动来实现的。不同的故障形式，引起机器的振动形式有所 不同。因此研究不同故障形式引起的转子振动及其表现特征，并利用合适的信号处理方法 将故障的振动特征表现成数字形式是实施状态监测与故障诊断的基础。本章主要分析了旋转 机械典型故障的振动特征，继而介绍了针对这些故障所采用的分析方法。为后续章节的机组 群监测诊断系统的设计、实现和测试提供理论依据。 2 1 状态监测量的选取 设备的健康状况能够反映在外部特性中，例如机械振动，噪声，某些机器部件的位移 和温升。通过这些故障征兆的有无就有可能判断机器状态的好坏。 图2 - 1 锅炉给水泵的损坏及其影响都会导致机械振动m 1 万皿，量士荦硕士学位论文第二章机组群监测诊断基础 在所有与设备状况有关的故障征兆中，机械振动是十分重要的。这是由于它同时包含幅 值、相位和频率的信息。机械振动占有优势的另一个原因是它能反映出设备所有大的损坏并 且易于测量。所以，本文以振动信号作为反映机组状态的主要监测量。 作为所有旋转机械的一个例子，图2 - 1 给出了锅炉给水泵群的故障表。从图中不难看出， 几乎所有的损坏都可能引起设备的振动，而与振动相关的参数( 如频率、幅值、相位和正反 进动值等) 都可以被测量。 当然，并不是只有振动能够作为设备状况的指标。本文在监测振动值的同时，对生产过 程中的工艺参数( 如压力、温度、流量) 也实施实时监测。这些工艺参数不但能够表明特定时 刻设备所处的工作状态，而且能够对振动诊断起辅助和补充作用。为方便起见，本文将除径 向振动之外的其它参数统称为工艺量。 2 2 旋转机械典型故障振动特征分析 旋转机械构成部件一般有叶轮、转轴、轴承、密封、联轴器、定子或机器壳体等。任何 一个部件产生异常，都会对整个机组产生影响。如果这种影响导致了“机器的功能指标低于 正常时的最低极限值”，我们说机器发生了故障。旋转机械最常见的故障有不平衡、不对中、 轴承异常、基础松动等。图2 2 显示了各种故障发生的概率“。 图2 - 2 旋转机械常见故障的发生概率 通过典型故障分析找出典型的振动特征是进行模式识别的必要条件，是进行精密诊断的 基础 t t l 。 一、不平衡( 失衡) 根据资料表明，各类旋转机械由于不平衡而失效的约占3 0 。由此可见，不平衡是一种 最常见的故障类型之一。我们主要从以下几个方面来观察转子不平衡的振动特征： a 振动频率的特征振动响应中仅有单一的工频成分。 b 振动相位的特征在工作频率下相位稳定。 c 进动参数的特征不平衡引起转子的协调正进动，表现为i 阶正进动占优。 d 转速跟踪动态特征转子启动时，振幅随转速之增大而增大。临界转速时出现最大峰 6 万p ，量z 乎硕七学位论文 第二章机组群监测诊断基础 值( 共振峰) 。通过临界转速后振幅逐渐减小而趋向于一定值，即偏心值。 二、不对中 不对中是旋转机械中常发故障之一。它可能是联轴器不对中，也可能是支承不对中。当 刚性联轴器的法兰盘与轴线不垂直或不同心时，联接后将使转子产生弯曲，此时转子的振动 与它带有初始弯曲时的振动类似，图2 3 显示了联轴器不对中的情况：轴承不对中即是轴承 座标高以及左右位置存在偏差。由于结构上的原因，轴承水平和垂直方向的阻尼和刚度不同， 不对中使这种差别加大。当不对中过大时，会使轴承的工作条件改变，使转子产生附加的力 和力矩，甚至使转子失稳和产生碰摩。 酬_ 睁n 妒翻越 ( a ) 平行不对中 ( b ) 偏角不对中( c ) 平行偏角不对中 图2 - 3 联轴器不对中情况 不对中故障引起的振动有以下几个特征： a 振动频率的特征转子不对中相当于在联轴器端输入某种激励。根据理论及试验研 究的结果表明，对刚性联轴器及齿轮联轴器，其径向激振频率除旋转频率外，主要是由旋转 频率的二倍频或四倍频为主，有时还有更高阶次的频率成分出现。 b 振动形态的特征平行不对中主要引起转子的径向振动，而偏角不对中除了引起径 向振动外，还引起轴向振动。实际上发生的多为平行偏角不对中，因此轴向振动往往是存在 不对中的一种征兆。据此可对不对中故障进行初步判定。 c 进动参数的特征1 阶正进动和2 阶正、反进动幅值发生变化，2 阶进动比接近于1 。 d 转速跟踪幅值动态变化特征试验表明，不对中振幅对转速的变化不敏感，因此影 响不太明显。 三、油膜轴承失稳引起的故障油膜涡动及油膜振荡 有些旋转机械，采用流体动压滑动轴承。工作时，轴受到瞬时扰动，当恢复力矩大于涡 动力矩时，轴承将恢复到稳定状态工作。否则，轴心开始涡动，即转轴除自转外，还将绕轴 承中心进行公转，这种公转称为涡动。油膜涡动也是一种常见的故障。 油膜振荡是一种自激振荡，其形成机理十分复杂。它可以由半速涡动引发，逐步发展为 白激振荡，也可能不经过半速涡动直接产生油膜振荡。它是一种破坏力极大的失稳现象，对 高速旋转机械造成很大危害。 通过理论和试验研究，得到以下振动特征： a 振动频率的特征油膜涡动的特征频率约为旋转机械旋转频率的一半。 b 振动形态的特征当稳定涡动时，轴心轨迹是封闭的内“8 ”字型，当油膜振荡时其 涡动频率与转速无关，而等于转子的一阶自振频率，这时轴心轨迹十分紊乱。 再弘量砖学硕士学位论文第二章机组群监测诊断基础 c 进动参数的特征出现1 2 阶正进动分量。 d 转速跟踪幅值动态变化特征油膜涡动及油膜振荡的共同特征是具有一个门坎转速。 越过这一转速，涡动或振荡就会出现。此时，幅值变化有突变现象。 四、转静碰摩 转静碰摩也是常见的故障之一，据国内汽轮机弯轴事故统计表明，其中的8 6 是由碰 摩引起的。碰摩严重时还会引起轴系破坏事故。因此，为了诊断碰摩故障，防止弯轴和轴系 破坏事故的发生。正确地诊断机组启停机中转轴碰摩具有非常重要的意义。 通过理论和试验研究，得到以下振动特征： a 振动频率的特征频谱中包含有低次谐波和高次谐波。并且，高次谐波并非总为工作 频率的整数倍谐波。 b 振动形态的特征时域波形有削波现象，运动轨迹呈现花瓣状。 c 进动参数的特征出现较大的反迸动分量。 转速跟踪幅值动态变化特征振幅时高时低，呈明显的波动，这是早期碰摩最明显的特 征。波动周期是随机的。 五、转轴裂纹 转轴裂纹在机器中虽不常见，但一旦出现，潜在的危害极大。另外，早期的转轴裂纹不 易诊断。往往相当隐蔽地扩展到超过轴的半径。 a 振动频率的特征转子的振动中不仅包含高阶分量而且还会出现低阶分量。 b 进动参数的特征根据廖明夫教授的正、反进动理论研究，一、二、三阶正反进动的 出现及其变化是转轴裂纹故障非常重要的特征。“” 六、叶片掉块 长期以来人们一直期望能在叶片出现裂纹时，就能够诊断出来。不幸的是，这种理想到 目前为止还很难实现。即使如此，在某一叶片发生掉块的瞬间，能够确切地诊断，也是非常 有价值的目标。由此可以避免造成严重的后续破坏( 例如多级叶片破坏) 。 a 振动频率的特征仅有一倍频振动量突然发生变化。 b 振动形态的特征幅值有可能增大，也有可能减小。 c 进动参数的特征1 阶正进动幅值发生突变。 七、地脚松动 机器在安装和运转中因多种原因可能发生地脚螺栓的松动，从而引起机器的振动、联轴 节的偏转、轴承的损伤等问题。地脚松动是旋转机械常见的故障之一。 通过理论和试验研究，得到以下振动特征： a 振动频率的特征振动频率以工频成份为主，并包含有高阶频率成分。 b 振动形态的特征机组各地脚测点相比较，相差很大；同一测点的铅垂振幅明显犬于 8 孑如，芏未掌硕上学位论文第二章帆组群监测诊断基础 水平振幅。 八、旋转失速和喘振 般流体机械如压缩机、风机等，由于工艺参数调整不当，而使工况改变时所发生的 常见故障是旋转失速和喘振。 通过试验研究得到以下振动特征：旋转失速所引起的频率约为0 5 0 8 倍频：而喘振 的频率一般与旋转频率无关，而与管网的窖积相关，一般频率很低。 研究这些典型故障的振动特征对故障诊断起指导作用。这些故障类型，主要是以振动发 生频率、振动幅值变化、振动方向、振动与转速的关系来进行分析和诊断l 1 2 1 。 2 3 旋转机械故障分析方法 为保证从转子振动信号中尽可能地提炼出各种特征信息，方便诊断，采用的分析方法有： 波形分析、频谱分析、相关分析、功率谱分析、轴心轨迹分析和进动分析等。 振动波形是转子振动振幅的瞬态值随时间延续而不断变化所形成的动态图象。波形分析 就是通过对波形的形状、振幅大小、变化快慢等特性的分析和观察，得到反映转子状态和故 障的各种特征，应用已建立好的波形与转子运行状态之间的固有对应关系，来实现转子的状 态监测与故障诊断。 振动波形对不同的故障类型，有不同的反映。例如由于叶片断裂或组件脱落而造成的突 发不平衡，振动幅值将突然跳跃到一个新的水平。由不对中产生的振动，波形也比较稳定、 光滑，有较好的重复性。而由于转子组件松动或由于摩擦产生的振动波形则比较粗糙、幅值 波动也比较大，还可能出现削波现象，如图2 - 4 。 3 6 6 3 0 - 3 6 6 3 卜a 一舟a 氚煎一舟肤一- v v v _ - v 一v v v v 2 345678 图2 - 4 产生削波的振动波形 将信号的时域描述通过数学处理变换为频域分析的方法称为频谱分析。其目的是将振动 信号中的一系列简谐振动分量、其它分量和随机噪声成分分解开来，变成各种振幅、频率和 相位的简谐振动。频谱分析方法有很多种，本文主要采用功率谱分析和振幅谱分析。它由 用变换来实现。振幅谱表示对应于各频率的简谐振动分量所具有的振幅。对于旋转机械 来说振动信号中的很多频率分量都与转子转速关系密切，每一种诱发转子发生异常振动的 故障源，总是以一定的频率方式作用在转子上。这个频率往往是转速频率的整数或分数倍。 例如，某炼油厂主风机振动增速箱端大于自由端，且频谱成分中的0 3 8 倍频占优( 如图 9 彳皿7 i 吐葶硕士学位论文第二章机组群监测诊断基础 2 - 5 ) 。经过分析，发现频谱成分中的0 3 8 倍频系增速机传递产生( 速比为2 5 9 6 i 2 5 9 6 = 0 3 8 ) ，故判定风机振动大和增速箱有关。 8 4 o 图2 - 5 某炼油厂主风机转子振动的频谱 通常，不平衡主要引起基频振动。转子不对中不但会对基频振动产生影响，而且还会引 起2 倍频、4 倍频等高频振动。转子与固定部件之间的摩擦会激发较宽频带的振动，可能包 括基频及其倍频、基频与基频的分数倍频以及转子零部件固有频率等。从上述几种故障、振 动频率可以发现，对应于转子系统振动故障频谱上某一个单一频率，可能有几个故障原因。 因此，不但应从频谱上对其进行分析，还应结合转子轴心轨迹及轴心进动进行综合分析。 转子轴心轨迹是指转子轴心一点相对于轴承座运动而形成的轨迹。轴心轨迹分析能有效 地对旋转机械进行监测与诊断。 图2 - 6 典型轴心轨迹圉 - 1 0 - 翌型三! 兰兰堡主兰垡鲨塞 兰三兰塑丝登些型兰堑董型 如果转子振动原因为不平衡量，且转子各向的弯曲刚度( 包括支承刚度) 相同时，轴 心轨迹为圆。通常，实际转子稳定运转时，轴心轨迹为近似椭圆( 图2 - 6 ) ；转子系统支撑 刚度相差很大时，如图2 - 6 b 所示 图2 - 6 c 所示轨迹图则表明轴心位置向某一个方向偏移较 大。 不同的故障类型，将引起转子轴心轨迹发生变化。例如，发生油膜涡动故障时，轴心轨 迹为“套圆”如图2 - 6 ( d ) ：发生严重的碰摩故障时，轴心轨迹如图2 - 6 ( e ) 所示；支承不对 中时，轴心轨迹呈“8 ”字型或“香蕉“型，“8 ”字型如图2 - 6 ( f ) 所示。 轴心轨迹的旋转方向与转子转动方向一致，称为正进动；反之，称反进动。大多数情 况下，轴心轨迹都是正进动，有些情况为反进动。进动分析就是将转子运动分解成各个阶次 的正进动分量和反进动分量，通常，取最有影响的前一、二、三阶正、反进动量，观察分析 各个量的变化情况，利用已建立的正、反进动量与典型故障特征的对应关系，诊断故障。 理论研究表明：正常转子稳定运转，一阶正进动占优：转子不平衡，正进动发生变化： 不对中引起一阶正进动、二阶正进动和二阶反进动变化；轴裂纹出现将导致一、二、三阶正、 反进动变化c l a o 本章小结 本章简要介绍了利用振动信号进行故障诊断的基础知识。列举了旋转机械典型故障的振 动特征，介绍了旋转机械故障分析的方法。这是后续旋转机械机组群监测诊断工作的理论基 础。 万少歹善t 事硕士学位论文 第三章机组群监测诊断系统设计 第三章机组群监测诊断系统设计 为了实现具有多功能监测、组件化模块、网络化结构和多任务操作等特点的机组群监测 系统，必须首先建立一个合理的、可行的总体框架，确定一条基本实现思路。这是系统设计 阶段的基础目标。在机组群状态监测与故障诊断系统整个开发过程中，系统设计是一个很重 要的环节，系统设计的成功与否在很大程度上决定了整个系统最终的成败。本章着重介绍了 机组群状态监测和故障诊断系统的总体设计、软件规划、硬件设计的过程和结果。 3 1 系统总体结构设计 系统总体结构对于机组群故障诊断系统的可靠性、实时性、可扩充性以及系统运行效率 等性能指标的影响较大。由于总体结构不合理，会导致系统工作效率低和可靠性差。因此， 总体结构是保证高效率和高可靠性的前提。 本文系统采用分布式结构。分布式系统d c s - - d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m ( 又称集散控 制系统) 是以微型计算机为核心的计算机技术、网络通讯技术、c r t 显示技术竟相发展并 紧密结合的产物。它以其高可靠性、高性能、分散控制、集中管理的优良特性赢得了工业界 广大用户的青睐。采用分布式结构的故障诊断系统，可以借助网络，以分散监测和集中操作、 管理、诊断的优良特性很好地解决测点数量多、分布广及监测、操作、管理、诊断困难的问 题。同时从长远发展来看，通过网络互联，可以弥补设备现场运行工况动态信息的空白， 为实现企业全局设备生产任务的动态调度铺平了道路。 整个系统包括一个分析总站、若干监测分站以及企业内部监测诊断局域网络。分析总站 支持和管理网络中的监测分站，接收和处理所有监测分站发送的测试数据：监测分站负责对 相应测试对象实施在线监测，将测试数据实时发送到分析总站；监测诊断局域网络是数据传 输的媒体。考虑到可靠性和系统安全的因素，整个监测诊断系统时刻处于明确的单一控制之 下。因此每个监测诊断网络中，分析总站的个数是唯一的。 图3 - 1 是旋转机械杌组群的监测诊断系统结构。在每一待测机组上都配置一台监测分 站。所采集的数据通过局域网线传输至分析总站，在分析总站上对待测机组实施监测诊断。 同时，在每台监测分站中记录、存储机组的特征数据和趋势数据，作为备份。这样，即保证 了数据的高速采集不会漏检任何一台受测机组状态的异常变化，又保证了数据的安全储 存即使分析总站出现故障，也不会丢失数据。当需要增加被监测机组数量时，只需相应 的增设监测分站即可，实现快速联网。网中任一台受测机组的启动、关停不影响对其它机组 的监测。 可以看出这种系统结构有许多突出的优点：系统是积木式结构，结构灵活，易于扩展， 综合调度，管理能力强：系统的可靠性高：操作、监视十分方便：易于实现程序控制等。 1 2 彳p ，掌士掌硕上学位论文 第三章机组群监测诊断系统设计 3 2 软件设计 图3 - i 系统总体结构圈 常用的软件开发模型有瀑布模型、演化模型、螺旋模型和喷泉模型等。本文选取瀑布模 型开发过程遵循“用分阶段的生命周期计划严格管理”的基本原则，将软件的开发过程划 分成确定目标、可行性研究、需求分析、总体设计、详细设计、编码、单元测试、综合测试、 系统维护九个生命周期。各生命周期阶段的工作白顶向下从抽象到具体顺序进行，就好像奔 流不息的瀑布，一泻千里，总是从高出流到低处。图3 - 2 显示了瀑布模型的结构，图中的虚 线表示在某一阶段发现错误时，其错误可能是上一阶段造成的。因此开发过程可能需要反馈 到上一阶段。 按照这种传统的瀑布模型来开发软件，有以下三个特点： f 1 ) 阶段间具有顺序性和依赖性。这个特点有两重含义：第一，必须等前一阶段的工作 完成之后，才能开始后一阶段的工作：第二，前一阶段的输出文档就是后一阶段的输入文 档，因此，只有前一阶段的输出文档正确，后一阶段的工作才能获得正确的结果。可是， 万一在生命周期某一阶段发现问题，很可能需要追溯到它之前的一些阶段，必要时还耍修 改前面已经修改的文档。然而，在生命周期后期改正早期阶段造成的问题，需要付出很高 的代价。这就好像水已经从瀑布顶部流泻到底部，再想使它返回到高出需要付出很大的能 万歹耋士雩硕：e 学位论文第三章机组群监测诊断系统设计 量一样。 ( 2 ) 有效的控制进度。生命周期每一 阶段都有相应的进度要求，严格按照进度 要求开展工作，即可以避免急于求成，因 前面的工作没做或做的不扎实而导致的 大量返工甚至无法弥补的问题；也可以合 理的调配资源，充分发挥资源的作用，尽 快尽早的完成工作。 ( 3 1 严格的质量控制。在进入下一个 阶段之前，每个阶段都要进行严格的质量 检查，这样有利于错误的发现和改正。并 且，有两点是肯定的：第一，大部分错误 是在编码之前造成的：第二，错误发现与 改正的越晚，所需付出的代价也越高。 图3 - 2 瀑布模型 本文的目标是开发旋转机械机组群状态监测与故障诊断系统。这一工作是建立在成熟 的单机版的旋转机械状态监测与故障诊断系统的基础上，迅速发展的计算机网络技术使机 组群状态监测与故障诊断系统的开发成为可能，因此，这项工作是可行的。 本章将软件化分为应用软件层、数据传输层、数据管理层三个层次，下面将逐层进行详 细设计。 3 2 1 分析总站应用软件层 3 2 1 1 系统初始化系统设置模块 系统初始化的目的是为了保证系统安全、稳定、正确地运行。系统初始化的参数包括 系统运行参数和属性参数两种。运行参数是控制监测诊断方式的参数，例如采集参数等：属 性参数一般确定计算机本地操作，例如图线坐标范围、界面背景颜色等。根据需要，用户可 以随时在“系统设置”中更改这些参数。分析总站可以设置所有已登录监测分站的运行参数。 每次用户完成系统设置，软件会自动重新初始化，更新系统。通过初始化，系统设置既可以 设置硬件参数也可以设置软件参数： 针对硬件：1 、特定监测分站的采集方式。 2 、特定监测分站的最大采集通道数。 3 、特定监测分站的工作采集通道数。 4 、特定监测分站的每周期采集点数。 5 、特定监测分站的硬件参数初始化。 6 、特定监测分站的硬件参数标定。 夺针对软件：1 、常规设置参数( 包括用户名、监测对象名、界面方案等内容) 。 2 、报警参数。 3 、趋势参数。 1 4 万弘，量士譬硕士学位论文第三章机组群监测诊断系统设计 图3 - 3 初始化过程流程图 万业歹彳t 擎硕士学位论文第三章机组群监测诊断系统设计 4 、各振动通道参数。 5 、各工艺量通道参数。 6 、网络和数据库参数。 7 、安全设置。 8 、用户使用喜好特点。 考虑到系统监测对象的多样性，针对特定的监测对象，用户可以动态地组合监测对象的 示意图，其中包括旋转设备的示意图、振动传感器安装位置示意、工艺量传感器安装位置示 意和转子旋转方向示意等。图3 3 是监测对象示意图的初始化过程的流程图。 3 2 1 2 在线监测模块 分析总站可以实时监测所有己登录监测分站的监测对象。在线监测的任务是实时采集运 行过程中机器的振动信号、工艺量信号，提取各种监测特征量。通过监测特征量的大小和变 化情况，达到监测机组运行状态的目的。当监测特征量超出设定的正常范围，采用声光报警 提醒操作人员及时采取必要的措施，防止故障的扩大和造成更大的损失。当然，在监测的同 时，系统会自动定期存贮正常数据和趋势数据；机器发生故障时保存报警数据也是在线监测 的重要任务。值得一提的是，故障往往是逐步发展的，这样报警前的数据就显得十分重要。 本系统可以追忆报警前的4 组原始数据，以供事后分析使用。图3 - 4 是在线监测模块的流程 图。 在机器所有的运行过程中，系统都以旋转周期为单位进行数据采集、分析并提取故障特 征量。机器运行状态可分为： 盘车状态， 过渡状态， 负载状态， 停车状态。 数据采集与状态监测由机器的运行状态来控制。在过渡状态，振动信号中包含着最为丰 富的机器状态信息。是否充分利用这些信息含量是衡量监测系统有效性的重要标志。为此， 系统采用多通道并行采集，不丢失数据，同时对振动信号进行谐波分析、相位分析、轨迹分 析，特别是应用了进动分析技术分析转子的进动特征，从振动信号中提取转子的一、二、三 阶正、反进动量，充分利用了过渡状态信息，提取了明确的故障特征量，从而使得系统具有 较高的诊断可靠性。 在机器运行过程中，本系统实时监测如下特征量： 振动总量； 振动信号的时域波形： 一、二、三阶谐波振动分量与参考值的幅值之差； 轴心轨迹； 轴心进动； 一、二、三阶正、反进动量与参考值之差： 6 个用户关心阶次的谐波振动分量的分、时、日、月趋势； 6 个用户关心阶次的正、反进动量的分、时、日、月趋势： - 1 6 一 万弘歹善击尊硕二l 学位论文第三章机组群监测诊断系统设计 3 - 4 在线监蔫模块流程图 一1 7 彳歹主士雩硕i - 学位论义第三章机组群j 临测诊断系统改计 止、反进动昔的瞬态突变 谐波振动分量的瞬态突变 相位参数： 压力参数； i 质温度： 轴承温度； 流量参数； 轴位移参数。 3 2 1 3 故障分析模块 分析总站可以进入所有已登录监测分站的故障分析功能。故障分析模块是本系统的核心 模块，结合旋转机械典型故障的特征量，通过多种分析手段的结合使用，达到分析机组运行 状态的目的。故障分析模块包含许多子模块，这些子模块可以被分成三类十八种。它们可以 单独使用，也可以同屏显示，组合使用。针对不同的故障，系统推荐不同的分析功能组合， 形成故障诊断策略组。当然，如果网络中有监测分站正在实施在线监测，故障分析的同时， 分析总站对该机组的监测不会停止。图3 5 是故障分析模块的流程图。 故障分析模块包括的子模块有： 夺稳态分析： 时域波形子模块； 频谱分析子模块； 相关分析子模块； 功率谱分析子模块： 轴心轨迹子模块； ： 轴心进动子模块； 全息分析子模块； 夺暂态分析： 波德图子模块； 暂态轴心进动子模块； 暂态谐波分析子模块： 过程图子模块； 瀑布图子模块： ，l ：艺量暂态分析子模块； 夺趋势分析： 振动总量趋势子模块： 轴心迸动趋势子模块： 谐波振动趋势子模块； 振动趋势三维圈子模块； 工艺餐趋势图子模块。 彳弘歹耋未擎硕士学位论文第三章机组群监测诊断系统蛙计 3 - 5 故障分斩模块流程圈 3 2 1 4 数据存贮回放模块 数据存贮回放模块的主要功能是保存现场的实时数据，事后方便地回调数据文件。从 而达到数据记录和事后故障诊断的目的，分析总站可以查询所有曾经登录网络的监测分站传 输的测试数据。保存的文件中不但包括原始数据，还包括采集时刻系统设置的信息，这些将 】9 万弘歹耋士掌硕士学位论文第三章机组群监测诊断系统设计 方便日后的查询，而且重现了采集现场的情况，可以在事后分析中弥补采集现场