设备振动故障监测与诊断读书报告

机械设备振动故障监测与诊断读书报告姓名：1 前言 现代机械设备正朝着大型化、高效率的方向发展，设备振动问题越来越引起人们的关注。旋转机械发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值、频域和时域反映了机器的故障信息。因此，了解旋转机械在故障状态下的振动机理，对于监测机器的运行状态和提高诊断故障的准确率都非常重要。利用振动监测系统可及时发现和识别这些异常振动现象，通过振动发展趋势观察分析，控制或减少振动，避免发生重大事故。机械故障诊断与监测的任务是对振动信号进行特征参数提取，并依据特征参数进行设备正常与否的分析以及对特征参数序列进行数据解释，同时将故障信息传递、显示，并通过适当途径报警、处理。在现代科学技术条件下，振动故障诊断与监测技术不断进步，诊断与监测系统日趋复杂，功能不断扩展、精度也更高。本书系统的介绍了现代机械设备振动故障诊断与监测及故障排除理论与方法。2 机械设备振动故障监测与诊断的意义 从20世纪60年代开始，国际工程科技界开发了设备监测诊断技术，在军事装备和工业企业逐步推行预知维修和智能维修。近二三十年来国内外设备诊断技术和研究开发及应用异常活跃，多种诊断方法已在工厂实际应用，常常取得出人意料的实效。现代设备监测诊断技术正在成为机电、信息、监控、通信、计算机和人工智能等集成技术，并逐步发展成为一门多学科交叉的新兴工程科学技术。 随着科技的进步与经济的发展，现代生产装备日趋大型化、综合化、精密化、复杂化，工艺过程自动化，流水作业，连续生产，非计划停产损失巨大。生产过程对人的依赖程度越来越低，但对设备的依赖程度越来越高，对设备技术状态的掌握要求越来越高 ，设备的安全、可靠与平稳运行备受人们关注。设备故障监测与诊断是提高设备可靠性的基本技术手段，而设备的振动监测与诊断是其中的重要技术途径，这早已为广大业内人士所认同。进入21世纪以来，人们追求科学发展与和谐社会，人与设备的和谐至关重要，振动监测与诊断更具实际意义。3 机械设备振动故障监测与诊断3.1汽轮机发电机组振动故障的监测与诊断 处在高速旋转下的汽轮机发电机组，在正常运行中总是存在着不同程度和方向的振动。对设备的危害不大，因而是允许的。这里所讲的振动，都是指对设备有危害，超出了允许范围的振动。 汽轮机发电机组振动过大时可能引起的危害和严重后果有机组部件连接处松动，地脚螺栓松动、断裂；机座二次浇灌体松动，基础产生裂缝；汽轮机叶片应力过高而疲劳折断；危机保安器发生误动作；通流部分的轴封装置发生摩擦或磨损时，还会影响机组的正常热膨胀，从而进一步引起更严重的事故；轴瓦乌金破裂，紧固螺钉松脱、断裂；发电机转子护环松弛磨损，芯环破损，电气绝缘磨破，以致造成接地或短路；励磁机整流子及其炭刷磨损加剧等。振动直接威胁着机组的安全运行。因此，在机组一旦出现振动时，就应及时找出引起振动的原因，并予以消除，绝不允许在强烈振动的情况下让机组继续运行。汽轮机发电机组的振动是一个比较复杂的问题。造成振动的原因很多，但是只要能抓住矛盾的特殊性，即抓住振动时表现出来的不同特点，加以分析判断，就有可能找出振动的内在原因并予以解决。查找振动原因的实验有励磁电流实验、转速实验、负荷试验、和轴承润滑油试验。除通过上述几种试验来寻找振动的原因外，尚可通过真空试验或机组外部特性试验来分析振动原因。汽轮机发电机组振动异常是运行中最常见的故障之一，其产生的原因是多方面的，也是十分复杂的，它与制造、安装、检修和运行水平有直接关系。超过允许范围的振动往往是设备损坏的信号。振动过大将使汽轮机转动部件如叶片、叶轮等的应力超过允许值而损坏：振动严重时，可能导致危机保安器误动作而发生停机事故以及导致轴承座松动、基础甚至厂房建筑物的共振损坏等。因此，必须使机组的振动水平保持在规定的允许范围内。3.2 发动机振动故障监测和诊断 利用振动信号对发动机进行故障诊断时，由于结构异常复杂，且兼有往复与旋转振动，振动激励较多，某零件产生故障时，其振动信号常常被其他零部件中的振动信号和大量的随机噪声所淹没。通常为了提高信号的信噪比、提取信号的有效特征信息，常采用的方法有滤波技术、时域平均、谱分析等方法。3.2.1基于振动的柴油机转速测量 转速是柴油机的一个重要参数，是柴油机运行状况的一个综合体现，是气体力矩、惯性力矩和负载力矩等共同作用的结果。常用的柴油机转速检测方法已经十分成熟，如机械式、光电式、霍尔式、频闪式、高压油管应变法等，然而在实际使用时都需要在柴油机的连接部件或内部的旋转部件上安装传感器，操作比较复杂，增加检测难度。在对不同车辆进行测量时，须采用不同的检测手段，不具有通用性。为此，要寻求操作简单、测量精度较高的基于振动的柴油机转速测量方法。3.2.2车用柴油机振动信号的去噪声处理 车用柴油机振动存在着不确定因素和非线性作用机制，引起机体振动的振源众多，振源信息直接或间接地体现在柴油机机体表面的振动上。对于柴油机实测振动信号，振源信息常常被其他零部件运行中的振动信号和大量的随机噪声所淹没。为提高信号的信噪比、提取信号的有效特征信息，通常采用的方法有滤波技术、时域分析技术、谱分析技术等方法。由于无法准确确定信号滤波频率，不易严格按周期采样，信号频谱分布又很宽，上述常规方法无法使用或难以发挥作用，而经验模态分解方法是由Huang等发展的一种新的数据分析方法，能有效去除高斯白噪声对采集信号的干扰，不删除采集信号中的有用信息，不引入无关信息，消噪效果好。3.2.3基于小波消噪的柴油机缸盖振动信号分析 柴油机信号一般为非平稳信号，采集传统的傅里叶分析，显得无能为力，因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。而小波分析属于时频分析的一种，能够同时在时频域中对信号进行分析，所以它能有效地区分信号中的突变部分和噪声，从而实现信号的降噪，小波分析对非平稳信号消噪有着傅里叶分析不可比拟的优点。基于小波分析时域局域化特性，无论是降噪处理还是特征信号的提取应用，小波变换都非常适合。4 电机振动故障的监测与诊断4.1基于振动频谱分析的电动机故障诊断 生产线设备的运行状况越来越受到重视，而电动机作为各种设备的动力源，其连续，稳定运行队生产起着非常重要的作用。因为在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障停机，则司内大量处于关键部位且位置分散的电动机惊醒状态监测与故障诊断工作是非常必要的。而要及时，准确判断电动机是否发生故障，故障部位以及故障程度，则需要故障分析人员在充分熟悉被监测设备的基础上掌握扎实的振动理论知识和一定的频谱分析能力。4.2永磁直流电动机振动和噪声分析 电动机振动和噪声是一个比较老的但有是一个仍然存在和难以解决的问题。引起电动机振动和噪声的原因很多，大致可以分为电磁因素和机械因素。首先要判别电动机振动由何原因引起的，即电磁和机械原因判定。区分是电磁原因还是机械原因产生的方法是将电动机运转至最高转速，突然切断电源，若振动随之突然减小，振动则是电磁原因引起的；若振动变化不大，则主要是机械原因引起的。5设备故