转子的故障诊断系统研究

本科毕业设计（论文）通过答辩摘 要现代机械设备发展的一个明显的趋势是向大型化、高速化、连续化和自动化的方向发展。由此而导致设备的功能越来越多，性能指标越来越高，组成和结构越来越复杂，同时对设备管理与维修人员的素质要求也越来越高。保证高效、安全生产，减少设备特别是重要设备因故障引起的停机时间，是企业提高经济效益和社会效益的前提，而设备状态监测与故障诊断技术将为此提供一个有效的解决途径。在机械学领域内，机械故障诊断技术可谓是一项富有活力的新技术。近三十年来，随着微电子技术，计算机技术以及由此而引发的信息技术革命向古老传统机械科学领域的渗透，机械故障诊断技术应运而生。近年来，工业界、学术界对现代机械故障诊断技术认识的深化与日俱增。本论文以转子为主要研究对象，对其振动监测及故障诊断的技术进行了分析研究。根据故障诊断的基本工作原理，基于 MATLAB 系统对转子系统产生的振动信号进行采集、存取并进行时频域分析。在此基础上更利于旋转机械故障的诊断与处理从而减少机械故障给生产带来的损失关键词：转子；旋转机械；故障诊断；MATLAB本科毕业设计（论文）通过答辩- I -AbstractThe development of modern machinery and equipment is a cleartrend is the large-scale,high-speed,continuous and automaticdirection.Thus cause the device to more and more functions,more and more high performance,composition and structure of more complex,while the equipment management and maintenance staff,the quality requirements are also ncreasing. Ensure the efficient and safe production, it is important to reduce the equipment, particularly equipment downtime caused by failures, economic and social benefits of enterprise to improve the premise, and equipmentcondition monitoring and fault diagnosis technology would providean effective solution.In the field of mechanics, machine fault diagnosis techniques can be described as a dynamic new technology. Past three decades, with the micro-electronics technology, computer technology, and thustriggered the ancient tradition of the information technology revolution to the penetration of mechanical science, mechanical fault diagnosis technology came into being. In recent years, the industrial sector, academia, fault diagnosis technology of modern machineryand deepens the understanding growing.In this thesis, the rotor as the main research object, its vibration monitoring and fault diagnosis techniques are analyzed. Faultdiagnosis based on the basic working principle of the rotor systembased on MATLAB system vibration signals generated byacquisition, access and the time and frequency domain analysis. On this basis, more conducive to rotating machinery fault diagnosis andtreatment thereby reducing mechanical failure caused the loss to the production.KeyWords: rotor, rotating machinery, fault diagnosis, MATLAB本科毕业设计（论文）通过答辩- I -目录摘 要 .IAbstract .I1 绪论 .11.1 课题的研究背景和研究意义 .11.2 机械设备诊断技术的意义 .21.3 机械设备故障诊断的基本方法 .41.4 转子诊断技术与应用现状 .51.5 转子故障诊断技术的发展方向 .71.6 本课题主要研究内容 .7本章小结 .82 旋转机械典型故障的研究与诊断实例 .- 9 -2.1 旋转机械的典型故障原因及特征分析 .- 9 -2.1.1 转子不平衡(失衡) .- 9 -2.1.2 转子不对中 .- 12 -2.1.3 基座或装配松动 .- 14 -2.1.4 油膜涡动及油膜振荡 .- 14 -2.1.5 旋转失速和喘振 .- 14 -2.2 电动机转子系统振动监测及故障诊断的技术研究 .- 14 -本章小结 .- 16 -3 转子的故障信号分析处理 .173.1 信号的频域分析方法 .173.2 转子故障的判断标准 .213.2.1 按轴承振幅的评定标准 .223.2.2 按轴承烈度的评定标准 .233.2.3 按轴振幅的评定标准 .253.2.4 其他有关标准 .264 故障诊断系统总体设计 .- 29 -本科毕业设计（论文）通过答辩- I -4.1 Matlab 软件简介 .- 29 -4.2 转子故障诊断系统总体设计 .- 31 -4.2.1 系统界面子系统 .- 31 -4.2.2 数据加载子系统 .- 32 -4.2.3 时域分析子系统 .- 32 -4.2.4 频域分析子系统 .- 33 -4.2.5 打印子系统 .- 35 -5 结论 .36致 谢 .37参考文献 .38本科毕业设计（论文）通过答辩11 绪论1.1 课题的研究背景和研究意义航空发动机、汽轮机、压缩机、风机、水泵等旋转机械，在国防、能源、电力、交通、机械和化工等领域中广泛应用并发挥着重要作用。长期以来，人们高度重视对旋转机械动力学问题的深入研究。转子系统是旋转机械的重要组成部分，旋转机械转子系统的动力学特性决定着旋转机械的工作性能和结构安全。以航空发动机为代表的复杂而重要的旋转机械，会有许多因素特别是故障因素造成强烈振动，转子系统产生故障时，往往会导致严重的振动问题，甚至导致机毁人亡的重大事故。因此，研究带故障的转子系统的动力学问题、故障转子系统的振动分析理论与方法、故障转子系统的诊断方法，不仅具有重要的学术价值，而且对国民经济以及国家安全都有着十分重要的现实意义。人们在转子系统动力学、故障转子系统振动分析、转子系统故障诊断等方面开展了大量的卓有成效的研究工作，取得了许多重要的成果，并在工程实际中加以应用，带来了明显的经济和社会效益。但是，理论研究和工程实际都对现有转子系统动力学的理论和方法提出越来越高的要求。转子广泛存在于如汽轮机、燃汽轮机、发电机、电动机、离心压缩机、水轮机、航空发动机等机械设备中是大型石油、化工、电力冶金等机械设备的核心设部件，对其进行状态监测与故障诊断是满足国民生产需要的重要研究课题。通过对转子监测、分析与诊断，可以掌握转子的运行状况，为转子的稳定、安全、长周期运行提供科学的依据。在机械学领域内，机械故障诊断技术可谓是一项富有活力的新技术。近三十年来，随着微电子技术，计算机技术以及由此而引发的信息技术革命向古老传统机械科学领域的渗透，机械故障诊断技术应运而生。近年来，工业界、学术界对现代机械故障诊断技术认识的深化与日俱增。尽管机械故障诊断技术与经典的机械学都是以机械系统作为研究对象，但两者的研究方式却有着明显的差异。传统机械学的主要理论基础和研究工具是力学，其研究方法的形式和内容以力学形态为主。而机械故障诊断技术则更多地表现出信息科学和人工智能科学的色彩，它又是信号处理与模式识别技术在机械科学中的应用与延拓。传统机械学通过力学建模来研究机械系统的运动规律，而故障诊断技术则本科毕业设计（论文）通过答辩2是根据系统运动产生的各种信息，对系统状态或零部件缺陷进行识别与判断 3。信息的获取、提炼、融合与识别构成了机械故障诊断的主要形式和内容。显然，故障诊断技术对传统力学研究问题的思路有了新的拓展。在故障诊断技术中，振动监测与诊断是主要手段之一，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。而在转子振动信号故障诊断过程中，故障特征信息的提取是一个比较关键而且困难的问题。转子信号分析与数据处理是“转子在线监测与故障诊断系统”的重要组成部分，它是机械设备状态识别与故障诊断的主要技术依据。转子的运行具有较强的周期信号的特征，即具有以工作转速为周期的特点，处理、利用好这一基本特征是系统要考虑的关键问题之一。同时，为了方便分析、比较设备的故障，提供故障的特征信息，需要在众多的机组、轴段、轴截面、测点以及各种常态、瞬态分析功能之间建立有机联系，因此系统在数据的存储、管理等方面也需要制定符合生产实际需要的方案。在以前只能采用定期检修的方式来进行设备维护，这样造成了很大的资源浪费，实际的效果也不好。因此，在现代，常利用故障诊断技术对故障进行早期预报、识别，防患于未然，做到预知维修，避免“过剩维修”造成的不经济、不合理现象。设备故障诊断技术随着科学技术的不断进步和发展，尤其是计算机技术的迅速发展和普及，它已逐渐形成了一门较为完整的新兴边缘综合工程学科。本课题就是为了完善故障诊断技术在机械设备上的应用而提出的。课题论文是对转子系统振动监测及故障诊断的技术进行分析研究，1.2 机械设备诊断技术的意义随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此保证设备的安全运行，消除事故，是十分迫切的问题。现代设备运行的安全性与可靠性取决于两个方面，一是设备设计与制造的各项技术指标的实现；二是设备安装、运行、管理、维修和诊断措施的实施。现在设备诊断技术、修复技术和润滑技术已列为我国设备管理和维修工作的三项基础技术，成为推进设备管理现代化，保证设备安全可靠运行的重要手段。本科毕业设计（论文）通过答辩3故障诊断会带来重大的经济效益，这方面国内外已有许多报道：(1)对生产单位，配置故障诊断系统能减少事故停机率，具有很高的收益投资比。美国帕克鲁(Perkrul)发电厂诊断技术经济效益的计算方法可供参考。该厂装机容量为 100104kW，电费为 0015 美元(kWh) ，年度值为 1 亿美元，事故停产损失为 15 万美元天，该厂共有 50 个部位要监测，需投资 20 万美元。监测费用为15 万美元年。根据可靠性计算，整个系统每年可能有 14 次事故停机。决定采用诊断技术后有 50的事故能被检查出来，其中的 50是由诊断系统监测出来的，又有 20是假警报，每次事故停车平均要花 3 天时间检修。则该诊断系统能节约的费用为：B=0.5 0.5 14 3 15(1-0.2)=126 万美元年诊断成本为：A=(2010 年折旧)+1.5=3.5 万美元年由以上可见，故障诊断系统的收益甚至可达到投入的 36 倍日本资料报道，实施故障诊断后，事故率可减少 75，维修费用可降低2550。英国报道，对 2000 个大型工厂调查表明，采用诊断技术后每年节省维修费用 3 亿英镑，而用于故障诊断系统的成本为 0.5 亿英镑，收益为投入的 6 倍，净获益达 2.5 亿英镑年。(2)对生产单位，配置故障诊断系统能延长设备检修周期，缩短维修时间，为制定合理的检测维修制度提供基础，可极大地提高经济效益。例如，石化系统的 30x104t 合成氨厂，过去每年需大修一次，需时 45 天，检修费用占年产值 15。采用故障诊断后改为三年内修二次，一次不到 30 天，检修费用降为年产值的 10，经济效益十分显著。又如一个装机容量 100x104kW 的电厂，每天发电 2400x104kW 时，产值几百万元，如对各台机组都能延长维修周期，每年缩短检修时间以 10 天计，则带来的经济效益可达几千万元之巨。许多实例都说明实施故障诊断的经济效益是显著的。(3)宏观上从全社会生产的角度看，花费的设备维修费用是一笔巨大的数目，而实施故障诊断带来的经济效益是巨大的。例如美国 1980 年税收总额为 7500 亿美元，而花费在工业设备维修亡的费用达本科毕业设计（论文）通过答辩4到 2460 亿美元。根据专家分析，在这 2460 亿美元中，有将近 13，即 750 亿美元是浪费掉的，这是由于不恰当的维修方法，包括缺乏正确的状态临测和故障诊断所造成的。我国的情况是，1987 年我国国营公交企业有 40 万个以上，总固定资产约 7000亿元，每年用于设备大修、小修及处理故障的费用一般占固定资产原值的35。采用诊断技术改善设备维修方式和方法后，一年取得的经济效益达数百亿元。从上面的分析可以看出，设备故障诊断技术在保证设备的安全可靠运行，以及获取很大的经济效益和社会效益上，其意义是十分明显的。1.3 机械设备故障诊断的基本方法转子故障诊断是现代设备诊断中的一个极为重要和引人注目的分支，国内外无论是企业还是高等院校都投入大量人力物力研究。转子故障诊断经过几十年的发展，己经形成了许多故障诊断技术，按照机械故障诊断方法的难易程度或测试手段来分类，通常有以下几种:(1)简易诊断法简易诊断法指主要采用便携式的简易诊断仪器，如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外点温仪对设备进行人工巡回监测，根据设定的标准或人的经验分析，了解设备是否处于正常状态。若发现异常则通过监测数据进一步了解其发展的趋势。因此，简易诊断法主要解决的是状态监测和一般的趋势预报问题。(2)精密诊断法精密诊断法指对己产生异常状态的机器故障原因采用精密诊断仪器和各种分析手段(包括计算机辅助分析方法、诊断专家系统等)进行综合分析，以期了解故障的类型、程度、部位和产生的原因及故障发展的趋势等问题。由此可见，精密诊断法主要解决的问题是分析故障原因和较准确地确定发展趋势。(3)直接观察法传统的直接观察法如“ 听、摸、看、闻 ”是早已存在的古老方法，并一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效。但因其主要依靠人的感觉和经验，故有较大的局限性。随着技术的发展和进步，目前出现的光纤内窥镜、电子听诊仪、红外热像仪、激光全息摄影等现代手段，大大延长了人的感观器官，使这种传统方法又恢复了青春活力，成为一种有效的诊断方法。本科毕业设计（论文）通过答辩5(4)振动噪声测定法机械设备在动态下(包括正常和异常状态)都会产生振动和噪声。进一步的研究还表明，振动和噪声的强弱及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系。故利用这种信息进行故障诊断是比较有效的方法，也是目前发展比较成熟的方法。其中特别是振动法，由于不受背景噪声干扰的影响，使信号处理比较容易，因此应用更加普遍。(5)无损检验无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法，它是在不破坏材料表面及内部结构的情况下检验机械零部件缺陷的方法。它使用的手段包括超声、红外线、X 射线、 r 射线、声发射等。这一套方法目前己发展成一个独立的分支，在检验由裂纹、沙眼、缩孔等缺陷造成的设备故障时比较有效。其局限性主要是其某些方法如超声、射线检验等有时不便于在动态下进行。(6)磨损残余物测定法机器的润滑系统或液压系统的循环油路中携带着大量的磨损残余物(磨粒)。它们的数量、大小、几何形状及成分反映了机器的磨损部位、程度和性质，根据这些信息可以有效地诊断设备的磨损状态。目前磨损残余物测定方法在工程机械及汽车、飞机发动机监测方面已取得了良好的效果。(7)机器性能参数测定法机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据，如泵的扬程，机床的精度，压缩机的压力、流量，内燃机的功率、耗油量，破碎机的粒度等等。一般这些数据均可以直接从机器的仪表上读出，由此可以判定机器的运行状态是否离开正常范围。这种机器性能参数测定法主要应用于状态监测或作为故障诊断的辅助手段。1.4 转子诊断技术与应用现状转子运行状态监测和振动信息提取是为转子故障诊断作准备，转子振动信息是转子故障诊断的依据。然而，仅仅靠转子振动信息是不可能完成转子故障诊断的，必须将实测振动信息与转子典型故障在振动信息中的反映相联系。也就是说。首先必须通过理论分析和实验研究掌握转子典型故障的振动特征。在这方面，国内外学者己经进行了大量的研究，这些研究成果也已成功地应用于实际转子故障诊断中。但主要是利用 FFT 谱分析和轴心软迹来反映这些典型故障的振动特征，振动特征以本科毕业设计（论文）通过答辩6谱峰的变化和存在来表示，与前述用 FFT 谱分析提取转子实际振动信息有同样的不足之处，因此，不可能全面地反映出转子典型故障的振动特征。许多转子故障在频谱图上具有相同的特征，不对中与转子表面横向裂纹都引起二倍频振动分量的出现，矢量不平衡与质量不平衡都通过一倍频反映出来：油膜涡动、喘振、旋转脱离都引起转子亚同步振动等等。因此，要有效地区别转子故障必须研究新的转子振动特征提取方法和表示方式，按照新的特征提取方法从理论上和应用上进一步深入研究转子典型故障的振动。根据研究对象和故障的物理特点，建立相应的数学模型一直是故障机理及故障征兆研究的有效手段。国内外学者利用转子学理论，已经对转子的不平衡、不对中、弯曲、油膜涡动、油膜振荡、松动、摩擦、裂纹、喘振等常见故障做了大量的研究，不仅探明了故障机理，而且为转子的设计提供了依据。1968 年 JohnSohre 在美国机械工程师学会（ASME）石油机械工程会议上撰写了一篇名为“高速涡轮机运行故障的原因与校正” 的文章，将经典故障划分为九类二十七种，归纳了四张涉及故障征兆及其可能原因的图表，这些图表一直被工程技术人员作为设备监测和故障诊断的重要依据。我国上海发电成套设备设计研究所和哈尔滨工业大学也收集了大量200MW、300MW 汽轮发电机组典型故障案例，建立了上千条汽轮发电机组规则。高金吉对高速涡轮机械振动故障机理进行了研究,探讨了振动主导频率与产生振动的直接原因之间的关系,编制了亚异步、同频、超异步振动故障原因、机理及识别特征表格,给出了在设计制造、安装维修、运行操作、机器劣化等方面产生故障的主要问题及防治方法。机械故障诊断就其技术手段而言,已逐步形成以振动诊断、油样分析、温度监测和无损探伤为主,其他技术或方面为辅的局面。转子的振动信号反映了设备的运行状况,其时域、频域和幅值域分析结果均可以作为故障征兆。由于以快速 Fourier 变换(FFT) 为基础的数字信号处理技术在机械动力学中应用广泛 ,测试分析方法已经达到了比较完善的程度,而且,转子的振动信号在频域内的能量分布具有比较明显的特点，因此，目前的转子故障诊断仍以振动信号的频域特征作为主要的故障征兆。转子常用的振动信号分析技术包括：基于 Fourier 变换的频域分析（幅值谱、功率谱、倒谱等）、时域分析（波形分析、相关分析、统计分析等）、时序分析（自回归谱）、滤波和消噪技术、瞬态分析（波德图、Nyquist 图、瀑布图、阶次图）等。近年来，全息谱技术、分形维数等方法，也在实际应用中取得了一定成果。在实际故障中，转子的振动信号常常表现出非平稳性，为提高分析结果的精度，时频分析本科毕业设计（论文）通过答辩7技术得到了很大发展。如短时 Fourier 变换(SFFT) 、Wigner-Ville 分布(WVD)和小波(Wavelet) 分析等。其中，短时 Fourier 变换用窗函数将信号截短，将每小段信号视为平稳过程来进行谱估计，从而得到功率谱随时间变化的大致规律；Wigner-Ville 分布真正将一维的时间或频率函数映射为时间-频率的二维函数，比较准确地反映了信号能量随时间和频率的分布情况，但是该方法存在频率干涉现象，难以将含有多成分的信号表示清楚；小波分析是适应信号处理的实际需要而发展起来的一种时频分析方法，与传统的信号处理方法相比，小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特征，目前，基于小波包和多分辨分析的小波分析方法已经在转子的故障征兆提取中得到了研究和应用 12。这些信号处理技术应用于振动信号分析以来，使机械故障诊断学科得到迅速发展。1.5 转子故障诊断技术的发展方向近些年，故障诊断的新技术和新方法层出不穷，人工智能和计算机在转子故障诊断中的应用越来越广泛，今后的发展方向主要体现在以下方面：（1） 时域分析和频谱分析在转子故障诊断中的应用将日趋完善；（2） 对于转子故障诊断的理论和方法进一步深入研究，并且各种研究成果将会逐步应用到实际生产；（3） 故障诊断智能系统进一步的深入研究，多种转子故障分析方法相结合，如小波神经网络、模糊识别与小波分析相结合等新分析方法应用智能专家系统，提高诊断的效率和准确率；（4） 随着计算机和网络技术的发展，远程故障诊断将是现代故障诊断发展的一个重要的方向。1.6 本课题主要研究内容本文分析研究了转子的常见失效形式及其特征，总结转子的振动机理和振动信号特点，研究了转子信号处理及故障诊断的方法，搭建了转子故障诊断系统，采用较为先进、成熟的故障诊断方法，对转子进行故障诊断。本文的内容安排如下:第一章：绪论。简要介绍了本课题研究的意义、转子故障诊断方法、转子故障诊断技术发展概况、发展方向。本科毕业设计（论文）通过答辩8第二章：转子的故障特征分析。分析转子的主要失效形式和原因，分析计算转子的理论特征频率和固有振动频率，研究转子的故障信号特征。第三章：转子的故障信号分析处理。包括时域方法、频域方法，对各种方法的特点进行了比较，并深入研究了基于小波包分析的频谱分析方法。第四章：搭建转子故障诊断系统，利用该系统进行转子典型故障模拟实验，用加速度传感器拾取振动信号，经过信号调理，然后进入信号记录分析仪，进行在线分析或基于 MATLAB 软件平台的信号分析和处理，进行故障诊断。第五章：小结论文的工作，并给出一些结论、建议和展望。本章小结本章主要对机械故障诊断技术的发展概况、基本原理、基本内容和基本方法进行了论述，总结出了对机械设备进行故障诊断的意义所在，以及国内外在机械故障诊断技术领域所取得的成就和今后需要加强研究的方向，进而提出了本论文研究的目的及主要内容。本科毕业设计（论文）通过答辩- 9 -2 旋转机械典型故障的研究与诊断实例2.1 旋转机械的典型故障原因及特征分析通过典型故障分析找出典型故障的振动特征是进行模式识别的必要条件，因而是进行精密诊断的基础。按转子类型及其振动性质的不同，可将旋转机械主要故障作以下分类，如图 1 所示。图 1 旋转机械故障2.1.1 转子不平衡(失衡)据统计资料表明，各类旋转机械由于不平衡而失效的大约占 20%。由此可见，不平衡是一种最常见的故障类型之一。造成转子不平衡的原因是多方面的，例如:材质不均，制造精度较差(内、外不同心)以及结构特点、安装不良造成偏心、配合松动、轴弯曲或轴变形、旋转零件的断裂等。现对转子不平衡的振动进行分析以便概本科毕业设计（论文）通过答辩- 10 -括其振动特征。图 2a 为一单盘转子系统，由于质心与旋转几何中心不重合而产生不平衡。设偏心距为 e，转子质量为 M，轴不计质量但其横向刚度为 K，转子的转速为 n(r/min)，则转子由于不平衡引起的横向振动可以简化为一单自由度振动模型，如图 2b 所示图 2 a-转子系统;b-简化振动模型假设转子旋转的角速度为 ，则w(2.1)60ns1因不平衡产生的离心力为:F= (2.2)2Me离心力在 x，y 轴方向上的分量分别为:= (2.2)tFtxcos)(tcos2(2.4)ey inin显然，在 x，y 方向的激振力基本相同(相差 900 相角)。故只选择一个方向(y 轴)研究即可。由图 2b 可列出以下振动微分方程式:(2.5)yMteKCsin2其中 C 为阻尼系数。把上述方程归一化后得:(2.6)teyynsi22本科毕业设计（论文）通过答辩- 11 -其中 称为阻尼系数，为无量纲（0 1）； 称为转子系统的nMC2MKn(横向)自振频率； 为转子的激振频率。方程(2.6)的通解为6（2.7）)sin()1sin()(2 tYtDetynt通解的前半部分的振幅随时间而衰减以至消失，故称为暂态解。它是一种衰减的自由振动。通解的后半部分的振幅 Y，一般不随时间而衰减，称为稳态解。稳态解的幅值及相角主要与激振、激振频率等有关，因此又称为强迫振动。实际上，由于暂态解部分很快就会消失，因此只须考虑稳态解即强迫振动部分即可:= （2.8）)(ty)sin(t其中（2.9）222)()(1)()( nnneeHY（2.10）22)()(1)( nnH（2.11）2)(1)(nnarctg其中 称为幅频响应函数，它表示振幅 Y 随频率比 (即转速)的变化而变)(Hn化的放大系数。当转速增大时振幅随之增大，临界转速时(即 l 时)达到某一峰值n称为共振峰。共振峰的高度与阻尼系数的大小有关。然后振幅随转速的增加而逐渐减小，最后趋向于一定值，即偏心距 e。 称为相频响应函数，其表示强迫振动)(的滞后相角随转速的变化而变化的规律。由此可得，幅频及相频函数均受阻尼系数本科毕业设计（论文）通过答辩- 12 -的影响。一般阻尼系数越大共振峰值越低，当 =0.7 时，共振峰消失。当临界转 速时，相角 与阻尼无关且 = 。因此出现一个节点。当转子超临界转速运行时2与低临界转速时相比，其相角趋于相反。因此，根据上面振动分析，可以概括转子不平衡的振动特征如下:(l)频率特征振动的激振频率为单一的旋转频率(即工作频率)，而其他倍频成分不明显。(2)相位特征在工作频率下相位稳定。(3)转速跟踪动态特征在单自由度模型的情况下，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值(共振峰)。超过临界转速时振幅逐渐减小而趋向于一定值，即偏心值。在多自由度模型的情况下，超临界转速主要是指转速在一阶和二阶共振峰之间，其振幅之减小并不趋向于偏心值，而与转速及阻尼之水平有关。但在绝大部分情况下，不平衡的突出振动特征是一倍频振动幅值较大而其他倍频振动幅值比较小。在进行精密诊断时还要注意以下几点:注意刚性转子与柔性转子的区别。刚性转子的额定转速在临界转速之下，因此启动时振幅仅随转速的增大而增大。柔性转子的额定转速是在临界转速之上，因此启动时振幅的变化是先增大而后减小。注意转子不平衡与基础共振的区别。基础共振时主要为垂直振动，故由水平、垂直两测点测得的信号之间不存在相位差。而转子不平衡由于激振力随转角之位置而变化，故水平、垂直测点的信号有 90 的相位差。这要通过相位分析才能区别。采用涡流式位移传感器时，要注意区别轴弯曲及轴颈椭圆度对振幅的影响。2.1.2 转子不对中转子不对中是指转子中心与轴承中心不对中，或多转子系统中各转子的轴线不对中。这也是一种多发性的常见典型故障之一。转子完全对中实际上是不存在的，因为转子支座的膨胀和收缩以及其它一些因素的影响很难使转子达到或保持完全对中的状态。不对中有三种类型，即平行不对中、角度不对中及综合不对中，前两种不对中的组合( 图 3 所示)。转子及支座安装不良、轴承支座因不均匀膨胀引起变形、本科毕业设计（论文）通过答辩- 13 -地基下沉等均可造成转子不对中故障的出现。不对中的振动特征主要有以下几个方面:(1)振动形态的特征由平行不对中主要引起转子的径向振动，而角度不对中除了引起径向振动外，还引起轴向振动。实际上发生的多为综合不对中，因此轴向振动往往是存在不对中的一种征兆。或据此对不对中故障进行初步判定。例如在大型风机监测中，考虑到轴承支座的水平刚度较垂直刚度为弱，因此若轴向振动量超过水平振动量的一半时，可以判断存在转子不对中。(2)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。根据理论及实验研究的结果表明，对刚性联轴器及齿轮联轴器，其径向激振频率除旋转频率 （由角度不对中引起)外，rf主要以旋转频率的二倍频 2 或三倍频 3 为主，尚伴有高次倍频 n (n=5，7)。rfrf rf(3)转速跟踪幅值动态变化特征实验表明，不对中振动幅值对转速的变化不敏感，因此影响不太明显。综上所述，转子不对中的突出频率特征是 FFT 谱或功率谱中的二频谱 (2 )或三频谱(3 )，rfrf故可据此对转子不对中进行故障诊断。图 3 不对中类型刚性转子的不对中，可以导致滚动轴承滚动体载荷的不均而产生振动噪声和过度磨损而早期损坏。严重时可使轴承“卡死”无法运转。对于采用流体动压滑动轴承的高速柔性转子的不对中，往往会引起更严重的故障，如使油膜承载失稳而导致半速涡动和油膜振荡。严重的不对中会直接导致油膜破裂而烧损轴瓦，因此高速柔性转子一般均采用柔性联轴器(如齿轮联轴器)，以便能补偿一部分不对中的影响。对于一些精密旋转机械如精密机床等，由不对中引起的径向及轴向振动往往是降低加工精度的主要原因。本科毕业设计（论文）通过答辩- 14 -2.1.3 基座或装配松动基座或装配松动常和转子不平衡相伴生，表现为非线性的振动特征。其振动形式以径向垂直振动为主。从谱分析中可以发现其激振频率除基频成分 外，还伴有rf高次谐波成分 2 ，5 ， 7 及分数谐波成分(0.3-0.5) 等。当增速时振幅变化rfrrf rf有跳跃现象，即突然增大或减小 1,6,7。2.1.4 油膜涡动及油膜振荡它们是滑动轴承中油膜力学特性引起的自激振动。由于轴承的工作稳定性差而引起油膜失稳，当转子到达失稳转速时，振动的频率约为转速的一半，这时发生的低频振动就是油膜涡动，其振幅一般不是很大。当转速高于一阶临界转速的两倍之后，半速涡动的频率与一阶临界转速重合时就产生油膜振荡。油膜涡动主要特征是频谱中的次谐波在倍频处有峰值;其轴心轨迹是较稳定的双椭圆 ;相位稳定、正进动。油膜振荡的振动特征是非线性的，特征频率有基频与涡动频率的组合频率;振动的发生与消失具有突发性;油膜振荡在发生后，继续升高转速，振幅基本不变化 ;在升速过程中发生时的转速，要比降速过程中消失时的转速高一些，这种惯性效应是油膜振荡的又一特征。由上可知，油膜涡动的特征频率约为旋转频率之半，即 =(0.42f0.48) ，油膜振荡的特征频率为转子的临界频率 。rf cf2.1.5 旋转失速和喘振一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。旋转失速现象是一种由于涡流堵塞叶片通道而产生的气流脉冲振动。根据实验研究发现，这种涡流堵塞气团是逐渐发展和传播的，其方向与叶轮旋转方向相反。旋转失速的特征频率约为(0.50.8) ，喘振的特rf征频率一般与旋转频率无关，而是与管网的容积有关，一般均低于 1Hz。2.2 电动机转子系统振动监测及故障诊断的技术研究某煤矿电机发电机(MG)机组(图 4)1#轴承处温度监测指示超标本科毕业设计（论文）通过答辩- 15 -图 4 电机-发电机组示意图首先用测振仪测量总振动水平，并与 ISO2272 速度标准对照，以确定机器状态。测量结果如表 1 所示。虽然总的振动水平并不能表明温度超标的原因，但 1#，2#轴承轴向振动大于径向振动，值得注意。表 1 机组状态评定对轴承振动作频谱分析，如图 5a、b 所示。由谱图可看出，轴向振动各频率分量分别大于水平振动各频率分量，轴向振动 3xRPM 分量甚至超过基频分量。本科毕业设计（论文）通过答辩- 16 -图 5 机组轴承振动频谱(工作频率 12.5Hz)综合以上所述，诊断结论为:机组对中不良，造成轴承上产生很大的卡紧力，其相当于一个单向载荷，是温度升高的根源所在。停机检查对中情况，发现机座一端下沉，造成转子轴颈轴线不对中超标。经重新对中后，开机运行正常，1#轴承处温度超标问题得到解除。本章小结本章主要是对旋转机械的典型故障类型、产生的原因，及在故障状态中表现出来的频率特征、相位特征、转速跟踪特征等进行详细地论述，为后面系统软件的编制奠定设计依据，并以电动机转子系统为例说明了振动监测与故障诊断的方法和过程。本科毕业设计（论文）通过答辩173 转子的故障信号分析处理常规的转子特征提取方法分时域和频域两大类。本文主要研究频域分析。3.1 信号的频域分析方法3.11 傅立叶变换信号的频谱分析是工程中最普遍应用的方法，频谱分析是计算采集数据的幅、相频特性曲线，基本出发点是数字信号的快速傅立叶变换（FFT）。非周期连续时间信号 x(t)的傅立叶变换得到连续频谱 X（f），其积分关系式为：（3.1）)(fXdtetxfj2)(逆变换为= （3.2）)(txdteffj2)(由于计算机只能有限长度离散序列进行运算，因此，必须对连续时域信号进行抽样和截断，也因此出现了离散傅立叶变换（DFT ），FFT 是离散傅立叶变换的快速算法。3.12 幅值谱幅值谱分析是直接对采样所得的时域信号进行傅立叶变换，求得关于该时域信号的频率构成信息，其数学表达式为(3-3)tdexfXfj2)()(式中， 为时域信号。对于时域离散信号有)(tx(3-4)10/2NnNkijexf对于周期信号，经过傅立叶变换后得到的幅值谱是离散谱，即构成信号的频率成分是基波及其各次谐波分量；而对于非周期信号，其幅值谱是连续谱，即信号连续分布在一定的频率范围内。幅值谱是在频域中对信号能量分布情况的描述，它表本科毕业设计（论文）通过答辩18示单位频带内信号幅值随频率的变化情况，也就是说反映信号幅值在频域内的分布情况。对于故障信号，其在幅值谱上经常表现为有较大的峰值出现。根据峰值出现时的频率即可判别是否有故障以及故障的类型。3.13 功率谱功率谱是用功率密度来描述信号的频率结构，功率谱密度包括自功率谱密度(简称功率谱) 和互功率谱密度。其中自功率谱与幅值谱提供的信息量相同，但在相同条件下，自功率谱比幅值谱更为清晰。功率谱的计算方法有很多，下面逐一进行介绍。（1） 周期图法 基本方法周期图法是直接将信号的采样数据 进行傅立叶变换求取功率谱的方法。假ix定有限长随机信号序列为 。它的傅立叶变换和功率谱 存在下面的关系ix fSx(3-5)21fXNfSx式中， 为随机信号序列 的长度。在离散的频率点 ，有Ni fk， 0,1, (3-6)221ixFTkXSxk1N式中，