（电气工程专业论文）发电机组设备在线监测故障诊断系统研究.pdf

硕士学位论文 a b s t r a c t i no r d e rt om e e tt h e r e q u i r e m e n t o fao n l i n e m o n i t o r i n gp r o je c t f o r t u r b i n e - g e n e r a t o rf r o mt h e r m o e l e c t r i cd i v i s i o no fb a l i n gp e t r o c h e m i c a lc o ，l t d ，a o n l i n em 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 mc o n s i s t so fae m b e d d e dd a t aa c q u i s i t i o n m o d u l e ，am o n i t o r i n gs u b s y s t e mi n w o r k s t a t i o na n dw e bs e r v i c ef a u l t a n a l y s i s s o f t w a r ei sp r e s e n t e dt h es y s t e mi sd e s i g n e db ym e a n so fa d v a n c e ds i g n a lp r o c e s s i n g m e t h o d s m o d e r ne l e c t r o n i c m e a s u r i n g & c o n t r o lt e c h n o l o g ya n dp o p u l a rn e t w o r k s t r u c t u r e t h ea r t i c l eb e g i nw i t hab r i e fs u m m a r yo ft h ec o n t e n t sa n da p p l i c a t i o n so f c o n d i t i o nm o n i t o r i n gt e c h n o l o g y , w h i c hi sf o l l o w e db yt h ea n a l y s i so ft h es t a t u sa n d d e v e l o p m e n tt r e n do fd o m e s t i ca n df o r e i g ni n d u s t r y t h e nw ed i s c u s st h el a t e s t r e l e v a n tt e c h n o l o g i e s t h r o u g hs e v e r a la s p e c t so ft h i sd i s c u s s i o n ，t h es y s t e mu s e d c l i e n t s e r v e ra n db r o w s e r s e r v e rs o f t w a r ef r a m e w o r ka n dt h ef e a t u r e sa n d s p e c i f i c a t i o n si si n t r o d u c e d t h i s p a p e rm a i n l y d i s c u s s e dt h e a l g o r i t h m o ff a u l t d i a g n o s i s t h ef a u l t d i a g n o s i sr e a l i z e d i nt h e s y s t e mc a nb e c l a s s i f i e di n t ot h r e eg r o u p s ：t i m ed o m a i n a n a l y s i s ，f r e q u e n c yd o m a i na n a l y s i sa n dt i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i s b o t hs t a t i o n a r ya n d n o n - s t a t i o n a r ys i g n a l sa r es u i t a b l et ob ea n a l y z e db yt h es y s t e mt h er u n n i n gs t a t eo f g e n e r a t o rs e tc a nb er e a l - t i m eo b s e r v e di nb o t ht i m ed o m a i na n dd o m a i n t a k et h e a d v a n t a g eo ft h et i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d ss u c ha sw i g n e r - v i l l ed i s t r i b u t i o n ， t h i ss y s t e mi sc h a r a c t e r i z e db yi t sa b i l i t yt oa n a l y s i st h ee x a c tt i m ea n dp o s i t i o no fa n a c t u a lf a u l tt h ea r t i c l ee x p l o r e st h et h e o r ya n dd i s c u s s e st h ep h y s i c a lm e a n i n go ft h e w a v e l e tt h a nt h ee x c e l l e n tc h a r a c t e r i s t i c so fi t sa p p l i a n c ei nt h ef a u l td i a g n o s i si s d e e p l yd i s c u s s e d t h ed e c o m p o s i t i o ns i n g u l a r i t ys i g n a la n dt h r e s h o l dd e - n o i s ea r e r e a l i z e di nt h es y s t e m a n e x p e r ts y s t e m b a s e do nl - mb pn e u r a ln e t w o r k si ss t u d i e d e n e r g y e i g e n v e c t o rf r o mv i b r a t i o ns i g n a l sw h i c hh a v eb e e nd e c o m p o s e db yt r il e v e lw a v e l e t a r eu s e da st h e i n p u t o f e x p e r ts y s t e m s t i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h e c o n v e r g e n c e so fe x p e r ts y s t e ma r ew e l l ，a n di tc a na v o i df a l l i n gi n t ol o c a lm i n i m u m i ta l s oh a sb e t t e rf a u l tt o l e r a n c ea n dh i g hs t a b i l i t y t h eo n l i n 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 s o f g e n e r a t o r s e t s y s t e m h a s s u c c e s s f u l l ya p p l i e di nt h e r m o e l e c t r i cd i v i s i o no fb a l i n gp e t r o c h e m i c a lc o ，l t d ， i i i 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 t h ep r a c t i c es h o wi ti ss t a b l ea n dr e l i a b l et h ea c t u a lo p e r a t ei ss h o wi nt h ee n do ft h e p a p e r k e yw o r d s ：v i b r a t i o n ；o n l i n em o n i t o r i n g ；f a u l td i a g n o s i s ；w a v e l e t ； t i m e f r e q u e n c ys i g n a lp r o c e s s 硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 状态监测技术及其应用概述 状态监测及故障诊断技术是随着信号处理技术、电子计算机技术和现代测量 技术的迅速发展而发展起来的一项新技术。应用状态监测技术对机器设备进行监 测和诊断，可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生，从而避免人员 的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失；并可以找出生产系统中的事故隐患原因， 从而对机械设备和工艺进行改造，以消除事故的隐患。 工业部门有着许多各种各样的机器和设备，它们运行是否完好直接影响企业 的效益，其中一些关键性重要设备甚至起着决定企业命运的作用。一旦发生事故， 损失将不可估量。因此，如何避免机器发生事故，尤其是灾难性事故，是人们一 直极为重视的问题。长期以来，由于人们无法预知事故的发生，不得不采取两种 对策：一是等设备坏了再进行维修( 事后维修) ，该办法经济损失很大，因为要等 设备运行到破坏为止。其需要昂贵的维修费用，灾难性破坏不但需要更换设备， 还可能造成人员伤亡；二是定期检修设备，这种方法需有一定计划性和预防性， 但其缺点是如无故障，则经济上损失很大。而且定期检修的时间周期也很难确定。 因此，合理的维修应是预知性的，即在设备故障出现的早期就监测隐患，提前预 报，以便适时、合理地采取措施，于是设备状态监测与故障诊断技术应运而生。 机械设备振动监测及故障诊断技术日益受到各国专家学者的重视，并被广泛 用于电力、石油化工、冶金等行业的大型、高速旋转机械的监测中，对延长设备 的检修周期、提高生产效率、预防事故、保障人身和设备安全都起着重要的作用， 国内外的实践表明“，以振动监测和故障诊断技术为基础的设备预知维修，能够 克服传统的设备维修制度造成的生产效率低下和维修费用浪费等缺点，并取得了 显著的经济效益”。 现代设备状态监测与故障诊断技术对于国民经济有着十分重要的意义，其作 用主要表现在以下几方面：( 1 ) 早期预报防止事故发生；( 2 ) 预知性维修，提高设 备管理水平；( 3 ) 提高设备的设计、制造水平，改进产品质量；( 4 ) 确定复杂机器的 最佳工作参数，提高效率；( 5 ) 降低噪声、泄漏等污染，保护环境。 故障诊断技术最重要的意义在于能改革设备维修制度，现有的定期检修模式， 既使没有故障也按人为的计划时间进行定期检修，这将造成很大的浪费。由于诊 断技术能预报设备的故障，因此在设备正常运转没有故障时可以不停车，在发现 故障前兆时能及时停车，按诊断出故障的性质和部位，可以有的放矢地进行检修， 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 这就是预知维修现代化维修技术。定期维修向预知维修转变，在进一步安全 可靠性的同时，不但可节约大量的维修费用，而且减少了许多不必要的维修时间， 从而大幅度提高生产效率，产生巨大的经济效益。 随着科学技术水平的提高，设备( 或零部件) 的状态监测与故障诊断技术得到了 迅猛的发展，定期检修和故障查修等传统维修方式将逐步转变为预知维修方式。 预知维修方式是根据检测结果，根据设备的具体状态，确定最合适的修理时机和更 合理的修理方法。状态监测与故障诊断避免了机械设备的突发故障，从而避免了被 迫停车而影响生产：机械设备状态分析为设备预知维修期提供了可靠依据，即可做 到必要时才进行维修，从而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：正确的故障诊断可以准确确定故障 类型和故障部位，避免了维修的盲目性，使维修简捷易行，大大缩短了维修工期。由 此可见，设备预知维修给企业带来的经济效益十分显著。 1 2 国内外研究现状与发展趋势 所有状态监测系统，按其使用方式可分为在线和离线两种“1 。 121 便携式数据采集的研制状况 便携式数据采集分析系统是一类性能价格比较高的仪器，对于机组故障检测 而又无需作在线监测的场合是很实用的。9 0 年代初期，国外率先研制出各种便携 式振动数据采集分析系统，具有代表性的是美国西屋公司的“可移动诊断中心”、 美国c s i 公司的2 1 1 5 信号分析系统、德国s c h e n c h 公司的v s t 1 4 数据采集分 析系统。美国e n t e k 公司和i r d 公司的f a s tt r a c k 便携式数据分析系统和日 本的r i o n s a 7 7 、英国d i p l 3 的数据采集分析仪。这些数据采集分析系统采集 信号都是一维的，为此，日本三菱公司推出了a v t 3 0 0 d 和a v u 3 0 0 0 b z 三维分 析系统。与国外相比，国内在这方面的研究开展的比较晚，目前正在日益加以重 视。其中，高等院校走在本学科理论研究的前列，不少研究所在此方面都相继取 得一系列科研成果。从仪器的功能和性能上看，国内产品的功能比较简单和普通， 而价格比较低廉，因此，大多数适用于一些非重要设备的周期性监测上。 122 在线监测系统的研制现状 国外一些先进的工业国家在9 0 年代己相继以产品的形式推出了大型旋转机 械的在线状态监测系统。在线系统具有代表性的产品是美国b e n t l yn e v a d a 公司 的d d m ，t d m 和p d m 系统；美国s c i e n t i f i ca t l a n t a 公司的m 6 0 0 0 和m 8 0 0 系 统。这些系统广泛应用了多微机处理技术，能独立承担各种大型机组的连续在线 状态监测和故障诊断任务。国外一些著名状态监测系统生产厂家已经相继推出计 硕士学位论文 算机网络化的机器在线状态监测系统。 就国外的在线监测系统而言，由于其不提供中文界面，用户使用起来很不方 便，且提供软件的前提是必须购买与之配套的硬件设备或者必须与特定硬件结合 才能使用，这往往动辄花费几十万美元，不是一般用户可以所能承担的，而且其 平台不能像开放源代码系统一样，提供完整的源代码和全部软件文档，而仅仅是 提供软件可执行程序及部分手册。用户若想增加或修正某些功能将是十分困难甚 至不可能的。这迫使我们开发自己的系统。如何根据当前先进技术方法的发展趋 势，采用新技术新方法，开发出具有自主知识产权的在线状态监测仪器系统，是 当前需要考虑的首要问题。目前围绕着在线监测与故障诊断技术，在以下几个方 面有突出的进展： 1 信号分析和处理方面 无论是巡检系统还是在线监测系统，弄清楚故障的原因是主要目的，要分析 清楚故障原因，就必须采用各种先进的分析手段，从所获取的信号中，分辨出故 障信息。近年来，小波分析、w i g n e r 时频分布、全息谱等分析手段有较大进步， 而且被广泛采用。 2 硬件技术 近年来随着嵌入式系统和网络技术的发展，基于i n t r a n e t i n t e r n e t 及嵌入式技 术的振动数据采集器，由于便于实现信息共享，降低设备监测系统的硬件费用等 优点，己被开始应用于振动数据采集之中。现有的工矿企业内部网带宽基本为 1 0 0 m b p s ，数据的大量传输己不成问题。当前硬件条件下，较先进的标准为：采 用嵌入式c p u 及d s p 技术，有e t h e r n e t 接口，采用t c p i p 协议，可以接入企业 现成i n t r a n e t 网。 3 数据库方面 数据库是存放历史数据的仓库，所保存数据种类及特征量越多越全面，时间 越长，对分析机组的故障越有利。数据库用于保存管理各种动态历史数据及特征 数据及网上数据发布。现在数据库有实时、高速等优点。 4 智能诊断方面 小波分析由于可以对被分析信号进行时频描述，非常适合于故障诊断，己被 广泛应用于实用诊断系统中。近年来，神经网络方法，由于其具有高度并行性、 非线性、联想记忆等特性，也开始在诊断系统中投入实际应用，取得了较好的效 果。各种快速的神经网络算法被广泛研究。目前，正在将小波分析与神经网络相 结合，研制准确性更高的专家系统。 随着计算机软硬件、嵌入式系统和网络技术的发展，小波分析、w i g n e r 时频 分布、短时f f t 等先进数字信号处理技术的出现，智能诊断和实时数据库方面的 突破使得在线监测系统研究有了一个大步的前进。通过这些新技术新方法，我们 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 有能力做到，通过网络、嵌入式软硬件，使用者可以在距离工业现场很远的办公 室，就像操作现场设备一样，对工业现场信号进行实时监测“1 。 1 3 本文研究内容 本课题针对巴陵石油化工有限责任公司( 以下简称岳化) 热电事业部汽轮发 电机组( 包括汽轮机、发电机、励磁机) 的振动信号进行研究。本系统根据国内 实际情况并采用先进的分析手段，监控机组设备的运行状态，并且对可能发生的 故障做出预警。 据统计，在汽轮发电机组发生的故障之中，由振动引起的故障约占总故障数 的8 0 ，很多事故都与机组的强烈振动有直接关系“。振动特征是设备运行状态 好坏的重要标志，振动信号蕴含了丰富的设备异常或故障的信息。因此，振动测 试是汽轮发电机组状态信号采集的基本测试手段。 本文将分析基于振动信号的汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统需求，对 系统软硬件进行探讨，并且着重对几种先进数据分析方法和故障诊断专家系统的 开发与实现进行深入的研究。本文的主要研究内容如下： f 1 1 发电机组设备在线监测系统整体软硬件架构的分析。 ( 2 ) 时域、频域和时频域故障分析算法的研究和实现。 ( 3 ) 采用基于小波分析和l e v e r b e r gm a r q u a r d tb p ( l m b p ) 十经网络的专家系 统的设计。 实践证明本系统在线状态监测能及时准确分析设备故障类型，确定设备故障 原因，对突发性故障及缓变性故障都能进行有效监控。 一4 一 硕士学位论文 第2 章状态监测系统组成 汽轮发电机组在运行过程中，经常出现各种异常，由于设备复杂，故障原因 很难分析，急需一种监测分析手段对故障原因进行分析判断。可用于汽轮发电机 组状态监测与故障诊断的信号包括振动、温度、压力、功率、蒸气流量等，目前 使用最广、最易获取的是振动信号。按岳化电厂提出的技术要求，针对电厂汽轮 发电机组的实际运行情况，本文研究一套在线监测、诊断与管理系统，该系统投 入使用后，应能达到如下主要目的及运行效果： ( 1 ) 防止设备突发事故发生而造成灾难性后果 利用设备在线监测功能，可连续对设备的运行状态如振动幅值、相位、转速 等各种信号进行连续监测、记录。一旦上述各运行参数发生异常，将及时提供预 报警，并分析原因，防止设备突发事故的发生。 ( 2 ) 对设备运行过程中的一些异常现象进行诊断、分析 机组设备在运行过程中往往会有各种异常现象，如振动突然增加，振动值往 复波动、各种故障等，对于这些异常现象，必须分析出发生的原因，这样才能针 对性地进行维修。利用在线监测的数据，可分析出上述异常的原因，以决定设备 是继续运行或进行维修。 ( 3 ) 对设备进行预知维修 对设备进行事后维修或定期维修，经常造成维修不足或维修过剩，这两种情 况，均不能满足现代设备管理要求。利用状态监测的结果，可以对设备进行预知 维修。确定适当的维修条件，维修周期，维修范围及维修的深度，从而延长设备 的运行时间，减少停车时间，达到增产、增效的目的。 ( 4 ) 充分利用现有企业内部网 岳化现在己初步建成企业内部网( i n t r a n e t ) 。网络化的在线监测系统，应充 分利用上述资源，将汽轮发电机组在线监测数据存入动态w e b 主页，供全公司各 有关部门使用浏览器查阅，并可利用i n t e r n e t 技术实现远程监测诊断。 本系统对汽轮发电机组进行以振动为主的连续在线状态监测、数据存储、分 析和故障诊断；利用对振动和相关参数的监测掌握设备运行状况，对异常设备进 行安全性评估；及时给出运行和处理意见( 或方案) ；为设备状态检修提供数据和 分析结论。 2 1 系统监测对象 系统的监测对象是岳化热电事业部汽轮发电机组，该机组是由汽轮机、发电 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 机、励磁机三大部分组成。这三个部分的机组在运行过程中，它们的轴承会产生 相关信号。汽轮发电机组的故障可分为轴系机械故障两大类和电气故障，我们所 研制的在线监测系统，目标就是通过监测相关信号，对常见的机械故障和电气故 障进行判断。 汽轮发电机组5 个轴承座中有4 个轴承座上己配有垂直方向的速度振动传感 器，可供在线监测分析系统使用。在未装速度振动传感器的轴承座的垂直( v ) 方向安装一个加速度传感器，在汽轮发电机组的5 个轴承座上水平( h ) 轴向( a ) 两个方向均安装一个加速度传感器( 5 * 2 = 1 0 个) ，在励磁机转轴外端轴向安装一 个键相器( 电涡流传感器) 测量转速。新增安装1 1 个加速度传感器，1 个键相器。 测点监测示意图如图21 所示： 图21 测点监测不惹图 汽轮发电机组的励磁机，发电机与汽轮机三部分是同轴的，中间用联轴节相 连接，无减速或增速装置。因此机组只须设置一个键相器测点。该键相位信号( 转 速) 信号作为监测系统触发同步采样与振动分析时的相位基准。加速度传感器为 接触式传感器，其输出信号与被测物体的振动加速度成正比，单位为m s 2 。通过 电子积分回路或软件积分，亦可测振动速度和振动位移。速度型传感器用于测量 轴承座、壳体等振动，单位为m m s ，其输出信号与被测物体的振动速度成正比。 加上原有4 个电涡流传感器，进入监测系统的信号共有1 6 个。5 个派利斯电 涡流传感器，加速度传感器采用的是美国p c b 有限公司的m 6 0 8 a 1 1 。机组上安 装这些传感器时严格按规定的安装技术要求进行。 2 2 系统总体结构方案 基于i n t r a n e t & i n t e r n e t 的w e b 服务是目前非常成熟而流行的网络技术”1 ，但 其一般主要用于管理事务类应用，较少用于工业监测和控制系统。随着网络技术 的发展和市场需求的变化，自动化技术也在发生深刻的变革。在工业现场，不论 一6 一 硕士学位论文 是各种现场总线，或者是简单的p l c 控制，工业设备实现网络化管理控制已经成 为一种必然趋势。在工业自动化领域，w e b 技术将会得到更充分的应用，工业监 测软件也将从早期的单机应用发展到基于w e b 的网络应用。”1 。 基于上述原因，在线状态监测与分析系统的监测工作站的监测管理程序采用 c s ( 客户机服务器) 模式，数据分析和查询功能采用的是b s ( i r 0 览器服务器1 架构模式，用户可通过企业局域网使用浏览器直接访问w e b 服务器获得设备的运 行状态和趋势。当较远的工程现场出现故障时，工程师可远程进行监测诊断，查 看故障的发生原因，有利于迅速及时解决问题，提高工作效率；同时数据w e b 共 享有利于管理部门对设备运行的管理和监督。并可为其他企业级应用提供重要数 据的接口。 一个能得到企业认可的在线系统，首先必须具有适用于工业现场的硬件结构 和能与被监测机组同周期连续运行的高可靠性，第二是系统应在机组处于任何运 行状态下或运行状态改变时，都不能丢失任何数据。要能采集和保存事故现场的 全部信息，亦即系统要具备采样实时性与快速性，第三系统应具有符合生产实际 状况和需要的工程实用分析与诊断功能以期在生产中充分发挥作用。基于以上设 计考虑，结合当前状态监测与诊断系统正在向网络化、小型化和智能化方向发展， 本文提出的基于w e b 的发电机组状态监测与故障诊断系统解决方案。其系统的总 架构如图22 。 存线豁测系统架构框图 图22 在线监测系统架构框图 如图22 所示，整个系统由嵌入式数据采集单元、工作站监测分析子系统、 w e b 服务器故障分析软件组成。嵌入式采集系统对传入的振动信号进行滤波、积 分放大、a d 转换后通过t c p i p 工业以太网传给监测工作站，由监测软件对采集 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 的数据进行分析处理。分析处理的结果存储到数据库服务器上，并由w e b 服务器 以w e b 页面的方式在企业网上发布。企业网用户直接使用i e 浏览器访问w e b 服 务器可以方便迅速获取现场设备的运行情况，有利于设备维护管理和生产调度。 系统可根据需要向其他企业级应用提供接口。由于采用b s ( 浏览器服务器) 这 种瘦客户端的设计方案，任何一台计算机，无论其是在i n t r a n e t ( 企业内部网) 还 是i n t e r n e t ( 英特网) 只要装有i e 浏览器，其就可以实时访问我们的w e b 服务器， 从而实现工业现场的远程监测。 2 3 系统整体功能介绍 下位机嵌入式数据采集单元基于l i n u x 平台设计，采集单元由信号调理系统 和信号采集、处理系统两部分构成。信号调理系统由放大电路( 视传感器类型定) 、 程控放大、程控低通滤波、缓冲放大等四级电路组成，其中由单片机控制上位机 要求的程控放大、程控低通滤波等参数。采集单元的采样频率、采样长度和采样 信号的路数可以灵活设置。采样频率范围：1 0 0 h z 2 0 k h z ；采样长度为了分析 方便一般取2 ”，目前n 范围：9 1 4 ；采样信号的路数：1 2 4 路可以任意设置。 分析软件系统功能的基础是区别测试对象的运行状态，根据不同的状态实现 相对应的关系功能和分析功能。系统提供以下主要功能： ( 1 ) 测点参数管理 测点参数管理对所有监测点的相关属性进行管理。 ( 2 ) 设备参数管理 设备参数管理对设备的相关属性进行管理。 ( 3 ) 报警参数管理 报警参数管理对各个监测点的报警标准进行设置管理。 ( 4 ) 在线监测视图示意图监测 在机组示意图实时显示各测点的振动特征值。 ( 5 ) 在线监测视图棒图监测 以棒图方式实时显示测点的监测量、如速度有效值。 ( 6 ) 在线监测视图时频域模式 实时显示各振动测点的时域波形图和对应的频谱。 ( 7 ) 在线报警确认 显示实时的报警信息并由用户确认，所有尚未确认的报警数据均可在此查询 到，己确认的报警数据则在数据查询中查看。 ( 8 ) 报警查询 对历史报警进行查询。 ( 9 ) 历史趋势图 罐一 硕士学位论文 对历史振动特征值趋势进行查询，生成趋势图。 ( 1 0 ) 设备运行报表 生成设备运行状态的日报表和月报表。 ( 1 1 ) 数据分析 在离线状态下对采集的历史数据和故障数据进行各种分析，包括时频域分析、 包络谱、概率密度分析、自相关分析、互相关分析、功率谱、倒谱、细化谱、小 波分析等。此功能也是本文研究重点。 ( 1 2 ) 用户管理 对用户及其权限进行管理。 ( 1 3 ) 长周期数据管理 系统定义的长周期数据为一小时抽样存储一次的采样数据，存入数据库，保 存两年。 ( 1 4 ) 短周期数据管理 系统定义的短周期数据为最近7 2 小时内所有的采样数据，循环覆盖，以文件 方式保存。 ( 1 5 ) 故障数据管理 系统定义的故障数据为测点报警时的采样数据，存入数据库，保存5 年。 2 5 小结 本章首先分析了实际工业现场的需求，然后对发电机组在线监测故障诊断系 统的总体结构方案进行了详细介绍，主要讨论了系统的软件架构和网络拓扑。系 统监测工作站的监测管理程序采用c s 模式，数据分析和查询功能采用的是b s 架构模式。整个系统由嵌入式数据采集单元、工作站分析子系统、w e b 服务器故 障分析软件组成。系统数据传输网络在岳化原有的企业网的基础上构建，实现了 工业设备的网络化管理控制。本章以图示的方式介绍了在实际工业现场中传感器 的布置并且列出了分析软件子系统主要的1 5 项功能。在后续的章节将陆续对本章 介绍的几个子系统进行讨论。 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 第3 章信号采样子系统系统研究 3 1 信号采样处理技术基础 在动态信号中蕴含着设备的状态变化和故障特征的丰富信息，信号处理是提 取故障特征信号的主要手段，而故障特征信息则是进一步诊断设备故障原因并采 取防治对策的依据“。 工程领域中的各种物理信号随着时间的变化过程表现为多种形式，如简谐、 的、周期的、瞬态、随机的等等，这些被检测到的信号由于系统传递路径的影响， 环境噪声的影响和各种机械原件的联合作用，构成信号的成分就很复杂。如果单 单从时域波形上直观地观察，往往很难看出设备究竟是正常还是异常，如有异常， 故障信息又表现在哪些方面。为次，必须对检测到的信号进行加工处理，以便更 全面、更深刻地揭示出动态信号中所包含的各种信息。 动态信号的处理方法很多，例如，有时间域处理、频域处理、幅值域处理以 及时差域处理等“。经过信号处理，可以实现时域和频域的相互转换，从而揭示 出信号中某些实质性问题，这种转换主要是通过傅立叶变换方法来实现的。 傅立叶变换是信号处理技术的基础，除了实现时域和频域的转换之外，它还 是研究系统特性的主要工具。一个运转中的机械系统，它的内部充满各种信号， 而这些信号也携带着系统的信息。信号在系统中从输入( 称为激励) 到输出( 称 为系统响应) 过程中，系统起着信号传递和转换作用。线性系统得输入、输出和 系统的传递特性均可通过傅立叶变化方法求得，因此可以说，傅立叶变化是求解 问题的一个普遍的方法。 311 信号分析系统的组成和数宇处理方法 早期的信号分析主要通过模拟式分析仪器进行。随着数字计算机的迅速发展， 现代信号分析都采用数字分析方法。所采用的分析系统，一种是以专用数字信号 处理器为核心的专用数字式信号分析仪器；另一种是采用通用计算机，以软件方 式进行信号分析。两种分析方式虽然在形式上有所差别，但信号分析的基本手段 和方法是一致的。 信号分析系统的组成如图31 所示。系统各部分的功能是： 剽雠器h 融理h 群s 瞄hh 模滁换h 鹪姗h 黼d 微a 蔚 图31 信号分析系统的组成 硕士学位论文 ( 1 ) 传感器 传感器是将待分析的物理量( 一般是电量、温度、压力、流量以及振动位移、 速度、加速度等) 转化为电信号( 如电压、电流或其它参数) 。 ( 2 ) 预处理单元 一般信号在在被采样之前须经预处理，如放大、滤波等。信号采样之前的低 通滤波常称为抗混叠滤波。按照采样定理，分析频率范围的两倍不得采样频率， 否则将引起频率混叠现象。因此，采用低通滤波器滤去不需要的高频成分，将信 号频带限制在一定范围之内，以防止产生混叠现象。 ( 3 ) 采用保持( s h ) 和模数转换( a d ) 信号可分为模拟信号和数字信号两类。模拟信号是随时间连续变化的，一般 传感器输出的电信号即位模拟信号。数字信号是由一系列离散的数字组成。当用 计算机做信号处理时，信号必须是数字化的，因此需要将检测到的模拟信号转变 为数字信号供计算机处理。这一过程是通过模数转换器( a d ) 来实现的。 ( 4 ) 信号分析单元 这是信号分析系统中的核心环节，也是本文重点研究的环节。其可以通过专 用的数字信号处理器( d s p ) 来实现，也可以通过通用计算机( p c ) 实现。其分 析内容十分广泛，本文将在后续章节作深入探讨。主要包括对信号的时域、幅值 域和频率域的特性分析。也包括对信号所依据的各种形式的系统特性分析。 ( 5 ) 数模转换( d a ) d a 转换是将计算机分析处理结果以模拟量形式输出，供波形显示或其它用 途。但现代在线监测系统己不用此方法，而是直接在监视器上显示处理结果。 312 信号分析的主要内容 从信号分析的基础方法和功能上来看，可以将信号分析的主要内容概括如 下： ( 1 ) 时域分析 是以时间为变量的各种函数和图形，如瞬态记录、时域平均、自相关函数、 互相关函数。 ( 2 ) 幅值域分析 概率密度及概率分布函数、均值计算、方差和峭度计算等。 ( 3 ) 频域分析 通过傅立叶等变换以频域的形式来描述信号。如傅立叶正、逆变换自功率谱 和互功率谱，细化f f t 技术，窗函数加权，三维坐标图，倍频分析等。 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 313 实时分析 所谓实时分析就是指分析信号的时间与信号出现的时间几乎是同时的。通常 的含意是指信号分析的速度能赶上信号输入的速度，使信号在分析处理过程中不 产生数据积压，也不使数据丢失。因为计算机的分析计算工作是在采样间隔中进 行的，如果计算工作量太大或者采样间隔出太短，计算机处理不完应做的工作， 将造成数据丢失。因此，在计算机c p u 处理速度一定的情况下，就限制了采样频 率。按照采用定理( 六= ( 25 6 4 ) f m 。) “，也就决定了实时分析信号的最高分析 频率范围。对于一个分析系统来说，能够进行实时分析的最高频率与系统的处理 速度、采样点多少和采样频率有关。如实时分析系统在t 时间内能够进行n 点数 据分析，采样频率为f ，则可得到最高分析频率为： 厶a x2 斋 314 数字信号处理技术的特点 6 0 年代末以前，电子计算机技术尚未应用到信号处理与分析中去，当时主要 采用模拟分析的方法，即用模拟式滤波器对被分析信号沿频率轴滤波的方向进行 频谱分析。但是模拟分析方法功能少、分辨率低、分析时间长和输出方式少，因 此应用受到限制。 6 0 年代末以后，电子计算技术发展迅速，信号处理技术向数字化方向发展， 因为数字信号处理技术有以下一系列优点： ( 1 ) 功能丰富 以微处理器为核心的现代数字信号分析仪器或装置，它的处理功能主要通过 软件实现。许多功能软件可以存储在体积很小的存储器内供选用，提供数十种测 试分析项目。因此，以微处理器为核心的分析系统，其特点是能够充分地、高效 地利用硬件及软件资源，这是一般模拟电路很难做到的。 ( 2 ) 高度灵活 微处理器化的监测系统操作十分灵活方便，如欲调整参数或修改功能，可以 在软件上进行修改，硬件电路可以不改动或者改动很少，这样就节省了资金和时 间。比如本系统，系统操作都可以在浏览器中完成，极大地节约了客户端软硬件 的成本，而且，操作更简单直观。 ( 3 ) 高精度 模拟电路所能达到的精度是有限的，要将精度提高一个数量级往往不太容易。 数字信号系统得精度取决于字长和设计方案，它容易满足对高精度的要求。采用 微处理器，在频率域可以大幅度地提高分辨能力，如低频可到1 h z 以下，若有细 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 a d c ：模数变换，实现基带信号的数字化； f p g a ：在该系统中，主要功能是实现整个系统的控制和数据的预处理。 a r m ：与p c 机的通信； s d r a m ：完成系统数据的缓冲存储，运行l i n u x 内核、文件系统及a r m 的 应用程序； f l a s h ：一种存储器，该系统用来存放引导a r m 启动的程序，存放压缩的 l i n u x 内核、文件系统及应用程序。 嵌入式数据采集单元流程设计： ( 1 ) 信号调理通道板信号流程 取自现场设备的各种传感器信号通过低噪音电缆送入信号调理通道板，每个 信号调理通道板上包含三个信号调理通道。根据不同的传感器类型配备不同的信 号调理通道板，各种信号经过信号调理后都变换为同一规格的电压信号。信号处 理流程如下：传感器输出的信号经过电压放大或电流放大或电荷放大等( 视传感 器类型定) 变换为电压信号，该电压信号经程控放大、程控低通滤波，最后再经 过缓冲放大处理，输出电压信号送给信号采集、处理板。信号调理通道板信号流 程如图33 所示。 图33 信号调理通道板信号流程 ( 2 ) 信号采集、处理板 f p g a 2 4 r a m 通 道 顺序读取2 4 路 a d c 信号数据7 采 f f t 等 样 方法 处理 图34 信号采集、处理板信号流程 信号采集、处理板的输入信号是信号调理通道板的输出信号，该板的信号流 程如图34 所示。f p g a 控制2 4 路采样通道的切换，并且将数据读入片上r a m 。 然后采集控制主处理器c p u 将采样信号从f p g a 片上r a m 中读出，以t c p i p 协议格式打包，并发送出去。 硕士学位论文 3 3 采集单元的主要技术指标 本系统是一套基于l i n u x 的嵌入式操作系统数据采集和监控设备，采用3 2 位m o t o r o l a 高性能c o l d f i r e 处理器作为采集前端的控制核心，该处理器适应环境 能力强，可靠性高。具有2 4 通道信号输入( 包括模拟、计数器信号、开关量等信 号) 的同步、高速、高精度采集，t c p i p 通信方式“。是具有自主知识产权基于 l i n u x 的嵌入式系统。 系统工作环境要求如下： ( 1 ) 工作电源：a c 2 2 0 v ( 土1 0 ) ，5 0 h z ( 土1 h z ) 。工作环境温度：5 + 5 0 。 ( 2 ) 相对湿度：5 9 5 。 ( 3 ) 大气压力：8 6 k p a 1 0 6 k p a 。 a d 转换电路部分性能如下： ( 4 ) a d 分辨率：1 6 位动态范围。 ( 5 ) 单通道采样频率：在1 6 0 0 k 范围任意设置。 ( 6 ) 2 4 通道采样频率：在1 3 0 k 范围任意设置。 ( 7 ) 采样长度：为了便于分析，一般取2 “，目前为1 0 2 4 、2 0 4 8 、4 0 9 6 、8 1 9 2 。 最后完成的嵌入式操作系统数据采集和监控设备具有如下技术指标： ( 1 ) 采样频率、采样长度和采样信号的路数可以灵活设置。采样频率范围： 1 0 0 h z 2 0 k h z ；采样长度为了分析方便一般取2 “，目前n 范围：9 1 4 ；采样信 号的路数：1 2 4 路可以任意设置。 ( 2 ) 实现对各种类型的传感器输出信号的调理。信号经过调理后输出为电压 信号，输出范围：5 v + 5 v 。 ( 3 ) 可以设置连续采集和不连续采集两种方式。 ( 4 ) 具有i n t e r n e t 接入功能，以太网通信速度可达1 0 m 1 0 0 m 。 ( 5 ) 自检功能：检测信息通过r s 2 3 2 口输出。 ( 6 ) 系统具备在线升级功能。 ( 7 ) 温度范围( 2 0 + 7 0 ) 、抗震、电磁兼容等指标符合工业环境下的相关 标准。 ( 8 ) 电源输入：2 2 0 v ，有防电压浪涌、电源反接、电源短路等保护措施。 ( 9 ) 系统软件的可移植性强。 ( 1 0 ) 系统看门狗防死机。 3 4 小结 本章从信号采样的原理入手，介绍了傅立叶变换和采样定理。并引出了信号 发电机组设备在线监测故障诊断系统研究 分析系统的一般组成和流行的实现方法。接着详细讨论了本系统采用的嵌入式数 据采集单元的设计。此子系统是一套基于l i n u x 的嵌入式操作系统数据采集和监 控设备，采用3 2 位m o t o r o l a 高性能处理器作为采集前端的控制核心。采样子系 统具有稳定、高速、高精度等特点。实践证明，子系统具体的技术指标完全能满 足在线监测故障诊断系统的要求。 硕士学位论文 第4 章故障诊断子系统算法设计与分析 4 1 机械故障诊断基础 在任何运转的机器中，其各种零部件总是受到各种力的作用( 例如重力、离 心力、配合力、流体力、摩擦力、热应力等) 这些力会给机器以一定的激励，使 机器产生响应，这就是通常所说的振动。响应可以用位移、速度加速来描述。作 为一个振动系统得机器或其零部件，在振动激励和相应之间有着一定的状态关系。 对于线形系统可以用如式( 41 ) 微分方程表示“： 且i 霄+ ( ：膏+ k = f r n( 41 ) ( 41 ) 式中：戈，卫，x 为振动系统的加速度、速度和位移对于多自由度系统，它 们均为矩阵形式。m 表示质量，对于多自由度系统，m 为质量矩阵。c 为阻尼， 对于多自由度系统，c 为阻尼矩阵。k 为刚度，对于多自由度系统，k 为刚度矩 阵。f f t l 为作用力矩阵。 对于非线性系统，可用式( 42 ) 的微分方程表示“： z r + f ( x ，x ，f ) = 0 ( 42 ) 式( 41 ) 中第一项为惯性力，第二项为阻尼力，第三项为弹性力。线形系统是指 振动质量不随时间而变化，即惯性力与加速度成正比，阻尼里与速度成正比，弹 性力与位移成正比。在式( 42 ) 中，微分方程是非线性形式，称为非线性振动。 虽然在实际振动系统的弹性力与阻尼力并不符合线性模型但在绝大多数的情况 下，只要振幅不大，是完全可以用线性化处理问题，其结果仍然是准确的。在线 性系统中，简谐激振力作用下的强迫振动亦为简谐振动，其频率相同于激振频率， 而且系统的固有频率与振幅大小无关。另外，线性系统可用叠加原理处理问题， 即系统在多个激振力作用下的响应可以认为是在各个激振力单独作用下的相应的 叠加。例如，动平衡技术中采用的影响系数法就是利用了线性叠加原理；在频谱 分析中，不同频率成分对应于不同激励源也是基于线性叠加原理。然而像干摩擦、 材料内部摩擦阻尼、油膜振荡以及大振幅等情况就不能认为是线性系统。这类问 题属于非线性振动问题，其振幅和频率响应特性就完全不同了。不仅它们的固有 频率随振幅大小而变化，而且在简谐力的作用下，其受迫振动不一定是简谐振动， 它的响应波形会发生畸变，波形中除了包含有与激振频率相同的谐波之外还包 含有频率等于n o ) 的超谐波响应。在一定情况下还能产生频率等于m i l 的次谐波响 应