设备状态监测技术

设备状态监测技术目录：

1设备状态监测任务的要素与组成

2振动监测

3声学监测

4油样分析

5红外监测

6水汽监测

7性能参数在线监测与诊断

8剩余寿命评估1设备状态监测任务的要素与组成在针对设备及过程的研究中有两个重要的目标：（1）开发能够良好运行的或有能力制造各种各样产品的、集成的自调节系统，它很少受操作员的监督和辅助；（2）提高运行过程的可靠性、安全性和提高产品质量，减少维护维修费用。为了实现这两个目标，状态监测显然是重要的技术需求之一。关于监测（Monitoring），有几个意义有关联且易混的词，如监视（Surveillance，Supervision）、诊断法（Diagnostics）、诊断（Diagnosis）和检测（Detection）。在这里，状态监测指的是辨识基于设备及过程特征估计的状态特性改变量的活动。状态监测的意义是确定状态和检测故障，而诊断则隐含分析与定位故障。1设备状态监测任务的要素与组成如图1-1所示，状态监测的任务主要由三部分组成：信号拾取、信号处理和监测决策。可用的传感器信号包括力、变形、加速度、温度、压力、声发射、电流或电压、光学信号等，与传感器有关的主要指标包括成本、可靠性、有效性和信噪比。图1-1设备与过程的监测传感器传感器计算机系统传感器信号传感器设备及过程信号处理监测决策输出所估计的过程状态1设备状态监测任务的要素与组成可以认为：信号处理和监测决策是一个集成的整体，称之为监测方法。目前已开发了大量的监测方法，最简单的方法就是辨识两类过程状态（正常和异常状态）的方法。如使用一个传感器信号，可按如下条件描述：如果，那么状态正常，否则状态异常。式中y—传感器信号；tx—阈值。不管过程工作状态和噪声分布如何改变，如果信号对正常和异常状态给出了明确的表征，则这一简单的描述将是最优的判决策略规则。然而在许多应用中，这一简单的判决策略不能令人满意。因此，有必要研究更有效的监测方法。1设备状态监测任务的要素与组成监测方法可以分为两大类：（1）基于模型的方法；（2）基于特征的方法。对许多设备及过程而言，传感器信号被认为是动态系统的输出，并以时间序列的形式表现出来。相应地，过程监测是以系统模型化和模型估计为基础的。根据Willems的定义，一个动态系统可以用由三个元素组成的集合{T，W，B}来表示，其中T表示与系统相关的时间事件集；W表示信号感兴趣变量的赋值空间，它是通过系统与环境的相互作用而得到的；行为B表示映射T→W。动态系统可能是非线性的和时变的，而线性时不变系统则更易于理解，研究也更成熟。1设备状态监测任务的要素与组成一个线性时不变系统可以用许多模型来描述，如状态空间模型、输入输出传递函数模型、自回归模型（AR）、自回归滑动平均模型（ARMA）等。有两类方法可用来对模型进行参数估计：精确模型方法和近似模型方法。在各类模型中，动态数据系统方法（DDS）对很多设备及过程的监测非常有效。根据DDS方法的理论，过程可以由ARMA模型来近似：式中—白噪声；、—参数阵；n—由系统程序来确定的模型阶次。1设备状态监测任务的要素与组成当找到一个模型后，监测可通过检测模型参数的改变（如阻尼比、固有频率）来执行，或检测系统期望响应的改变（如预测误差）来执行。基于模型的监测方法是故障检测方法之一，例如：可以利用动态模型（ARModel）与状态图、Boolean方程对机床的状态进行监测。尽管如此，基于模型的方法有两个明显的局限。首先，许多设备及过程是非线性的时变系统。一个典型的例子是机械制造中的切削过程，它的非线性是由结构振动和切削力之间的相互作用引起的。即使采用自适应的方案，以基于模型的方法对过程结构的改变量进行监测，仍难见成效。其次，传感器的信号依赖于过程的工作条件，常常很难辨识一个传感器信号的改变量是由过程工作条件改变引起的还是由过程本身的衰变引起的。1设备状态监测任务的要素与组成基于特征的监测方法是使用传感器信号的适当特征来辨识设备及过程状态的。给定一个传感器信号，传感器信号的特征（也称作监测指数，亦即模式特征向量）可以表达为式中P(·)—模型阶次算子。这些特征可能是传感器信号的时域或频域特征，如均值、方差、偏斜度、峭度、特定频带功率等。1设备状态监测任务的要素与组成一种特殊情况是，即监测指数是传感器信号本身。推荐使用的是归一化指数，即监测指数独立于物理单位。通常，算子P(·)可能是随时间变化的（与时间相关）、非线性的、甚至是非解析的形式。因此，监测指数可以是连续数值（如传感器信号的平均值），或离散的事件（如逻辑符号“on”和“off”）。过程的工作状态（即工作条件，如切削速度等）也可以用作监测指数。显然，选择适当的监测指数是非常关键的。在理想情况下，监测指数应能：（1）对过程健康状况灵敏；（2）对过程工作条件不灵敏；（3）实现成本经济。实际上，监测指数是以分析研究、计算机过程仿真和系统试验为基础的。在许多应用中，监测指数的选择需要一定的技巧，监测指数的适当选择常常包含着各种各样的信号处理技术。1设备状态监测任务的要素与组成获取了监测指数后，监测可以用简单的条件描述如下：如果，那么状态正常，否则状态异常。但在许多应用场合，阈值不能完全把各种各样的过程状态区分开来。因此，阈值的确定是非常重要的。通常，阈值可用假设检验的方法来确定。如果过程故障的性质是不断变化的，如磨损和疲劳等，可以采用Pareto分布等方法；如果监测指数与过程工作条件强烈有关，可推荐使用经验阈值估计方法。更为有效的方法是使用多传感器信号和多监测指数，这也称之为传感器融合、分类或判别决策。这里的判别决策仅限于辨识过程特性的改变量，并不包括诸如风险分析之类的更深层次的决策问题。1设备状态监测任务的要素与组成监测任务随着应用场合的不同而不同，但这些任务的基本形式却具有类似的描述。假设已获取了监测指数，过程状态也已定义，则在过程状态和监测指数之间存在一个如图1-2所示的关系式，其数学描述如下：

图1-2设备及过程状态监测的通用模型过程状态和监测指数间的关系式监测指数过程状态噪声1设备状态监测任务的要素与组成其中称为关系式。此关系式可有不同的形式，如可为一个分析函数，一个模式，一个模糊系统，一个决策树，一个神经网络，甚至为一个专家系统。基于特征的方法包括两个阶段：学习和分类。学习也称作训练，就是建立关系式的过程。有两种类型的学习方法：从样本中学习和从指令中学习。对许多设备及过程的监测而言，从样本中学习常常更为有效，因为精确的指令一般不可能被充分地加以利用，或即使能用也是相当有限的。1设备状态监测任务的要素与组成在状态分类阶段，基于关系式Q和新的样本x，所估计的过程状态用以下方程来辨识：

依据关系式的形式，逆操作可以是模式匹配或决策树搜索等。显然，不同的关系式将导致不同的方法。根据有关文献，对设备及过程的状态监测已开发了大量的方法，但目前还不清楚哪一种方法的性能最好。事实上，许多文献仅仅给出了一个工作在特定应用环境中的特定方法，并没有验证有关成功率、灵敏度和稳健性等模型与方法的性能。针对各种设备及过程状态监测的共性技术，给出一个通用的计算机自动状态监测系统是十分必要的。2.1振动及其特点2.2振动分类2.3简谐振动2.4振动的统计量2.5频谱分析2.6振动的监测2.7汽轮发电机组振动监测2振动监测2.1振动及其特点振动是一种极其普遍的物理现象。物体围绕平衡位置作往复运动就称为振动。在振动过程中，振动的位移、速度、加速度、力和应变等机械量等是随时间而变化的。人们在长期的观察和实践中发现机械设备的振动具有以下几个特点：(1)任何机械设备在动态下都会或多或少地产生一定的振动，即振动存在的广泛性。(2)当设备发生异常或故障时，振动将会发生变化，一般表现为振幅加大。这一特点使从振动信号中获取诊断信息成为可能，因此称为振动监测的有效性。(3)随着信号分析技术的发展，人们还看到由不同类型、性质、原因和部位产生的故障所激发的振动将具有不同的特征。这些特征可表示为频率成分、幅值大小、相位差别、波形形状、能量分布状况等。这一特点使人们从振动信号中识别故障成为可能。因此称为振动的可识别性。(4)进一步的研究表明，振动信号的性质、特征不仅与故障有关，而且还与转子系统的固有特性有关，表现为：1）同一故障对不同的系统，由于系统固有特性不同，其振动的幅值和相位可能相差很大；2）同一故障发生在不同部位，其振动的特征相同，但因故障激励传递通道的不同（即传递函数不同），将会对振动有较大的影响；3）同一故障在不同部位布置测点，由于传递通道的不同，其振动响应亦会有较大的差别。这一特点表明，振动特征不仅取决于故障，而且还受到系统特性的影响。特别是当数种故障不同程度地在不同位置同时发生时，将使振动特征表现为异常错综复杂、难于辨识。因此这一特点又称为振动识别的复杂性。2.2振动分类在工业生产、工程建设和日常生活的各个领域中存在着各种振动现象。这些振动现象可按不同的分类方法分为很多种。(1)按研究对象分：机械振动、土木结构振动、地震和大地脉动、汽车飞机等运输机械的振动、武器及爆炸引起的冲击振动等。(2)按振动频率范围分：低频振动、高频振动和超低频振动。一般10Hz以下称为超低频，1kHz以下称为低频，10kHz以上称为高频。(3)按振动信号的统计特征分：确定性振动与非确定性振动两大类，如图2-1所示。确定性振动又分为周期性振动和非周期振动。周期性振动是指经过相同的时间间隔其振动量重复出现的振动。它包括简谐振动和复杂周期振动。复杂周期振动是由一些不同频率的简谐分量合成的振动，一个大型设备的振动可以看成若干不同频率的简谐振动叠加合成的复杂周期振动，据此即可进行测量、分析，作出正确的诊断。冲击与瞬时振动是最常见的非周期振动，它的时间函数是一个衰减函数。随机振动是一种非确定性振动，其运动周期是不规则的，事先无法确定其振幅、频率或相位的瞬时值，但有一定的统计规律性，是简易监测仪器无法精确测试的一种振动。图2-1振动分类(4)按根据机械振动特征分：强迫振动、自激振动和冲击振动。因机器旋转和外界干扰而产生的振动为强迫振动，其频率与转速有关。各个零部件、结构件在外力作用下所产生的固有共振称为自激振动，其频率与不同的结构相对应。设备的运转部件因局部缺损和摩擦而产生的振动为冲击振动，其特征一般为高频衰减振动，频率与结构和转速有关。振动监测技术主要是研究上述各种振动的特征及其变化规律。2.3简谐振动若物体振动时其位移随时间变化的规律可用正弦（或余弦）函数表示，则此振动就称为简谐振动，如图2-2所示，其数学表达式如下：

式中x(t)—物体相对于平衡位置的位移；

A

—振幅，表示物体偏离平衡位置的最大距离；ω—振动角频率，也称为圆频率，表示秒内振动的次数；—振动的初相位角，表示振动物体的初始位置。振幅、频率和初相位是表征简谐振动的三个基本量，称为简谐振动的三要素。tttooox(t)v(t)a(t)A

图2-2简谐振动的位移、速度、加速度间的关系振动除了可以用位移表示外，还可以用振动的速度或加速度表示。对上述简谐振动

由图2-2可见，简谐振动的位移、速度和加速度三者波形形状相同，频率完全相同。它们之间的区别只在于幅值和相位。幅值关系为：

式中——位移初相位；——速度初相位；——加速度初相位。由此可知，位移、速度和加速度之间存在着相位差。速度相位比位移超前90°；加速度相位比速度超前90°，比位移超前180°。加速度可由速度的一次微分或位移的两次微分来求得。工程实际中因微分电路误差大，这种方法很少采用。加速度的一次积分为速度，两次积分为位移，多数测振仪中具有积分电路。物体每振动一次所需的时间称为周期，用字母T

表示，单位是秒。每秒振动的次数叫做频率，用字母f

来表示，频率越高，振动越快。频率单位为赫兹(次/秒)。振动的频率、圆频率和周期有下列关系：

不同的结构、不同的零部件、不同的故障源，将产生不同频率的振动。因此，频率是振动特征的一个重要信息，频率分析是设备监测与诊断的最重要的内容之一。两个不同的振动源都会有各自的相位。如果相位相同，则可能引起合拍共振，产生严重后果。如果相位相反，则可能引起振动抵消，起到减振作用。因此，相位也是反映振动特征的重要信息。相位测量一般用于谐波分析、动平衡测量、振动类型测量和判断共振点的。一般地，工程上振动位移的单位为微米()；速度的单位为米/秒(m/s)；加速度的单位为米/秒2(m/s2)或g（重力加速度，1g=9.806m/s2

）。2.4振动的统计量（1）峰值峰值一般分为单峰值和双峰值。单峰值是指振动波形上与零线的最大偏离值。双峰值，又称为双振幅，是指振动波形的最大值与最小值之差。位移信号的单峰值记为Xp，双峰值记为Xpp。单峰值的检测往往用于设备或部件的强度考核，双峰值检测则多用于设备或零件的动态范围考核和疲劳考核。多数振动表的读数为位移的双峰值。（2）有效值有效值即均方根值，是振动测量中用得最多的统计参量之一，它反映了信号的能力或功率的大小。对任意一个振动波形，其有效值定义为式中T—信号长度。对周期为T的周期振动，有效值为

用有效值度量振动量级的优点在于，有效值既考虑到了振动时间变化的经历过程（峰值与时间历程无关），又表示了机械振动能量的大小。如位移的有效值与位能有关，速度有效值与动能有关，加速度有效值与惯性力大小有关。在高频时，虽然振动位移值很小，但由于加速度是位移值的倍，因而引起零件惯性力破坏的情况常常发生在高频，所以国际上近年来特别重视高频振动的监测。ISO标准规定，振动速度的均方根值称为“振动烈度”，作为衡量振动强度的一个量。（3）平均幅值平均幅值定义为对周期函数平均幅值即平均绝对值，工程上也称为平均值。（4）波形系数与波峰系数对于简谐振动信号，有效值与平均幅值、单峰值的关系为

即有：如图2-3所示。在工程实际中，振动极少为简谐振动，因此，有效值与平均幅值、单峰值的关系不满足上述关系。对于一般的振动信号，有效值与平均幅值、单峰值的关系可表示为

otx(t)图2-3简谐振动的统计量XppXrmsXavXp波形系数与波峰系数在一定程度上反映了振动波形的形状差别。例如，下列三种典型波形的波形系数与波峰系数均不相同：正弦波：Ff=1.11，Fc=1.414；三角波：Ff=1.156，Fc=1.732；矩形波：Ff=1.0，Fc=1.0。（5）方差方差是描述随机振动信号偏离其平均值的程度，即平均值是描述信号的静态分量，方差是描述信号的动态分量。方差定义为

式中为平均值。

对周期性号（6）歪度和峭度歪度和峭度都是反映振动信号中大幅值成分的影响。

歪度定义为 峭度定义为 （7）概率密度函数和概率分布函数所谓一个振动信号X(t)是平稳的，是指其统计特性不随时间t变化，在t为任意值时的随机变量的概率密度函数和概率分布函数都是相同的。所谓振动信号X(t)是各态历经的，是指可以用一个样本函数X(t)的统计特性代表整个过程相应的统计特性，即各态历经的振动信号的概率密度函数和概率分布函数可以从样本函数X(t)计算出来。对于图2-4所示的各态历经的振动信号X(t)，其概率密度函数定义为：

概率分布函数为

在振动信号分析中，由于概率密度函数可以在许多振动信号中直接比较而与振幅区间的宽度无关，因此，较多使用概率密度函数。toΔt1

Δt2

Δt3

Δt4图2-4概率密度的定义TΔxxx(t)（8）自相关函数与互相关函数自相关函数定义为

自相关函数是乘积在足够长的观测时间T内的平均值，它定量地描述了与之间的相关程度。若x(t)，y(t)分别为两个不同的振动信号，则它们间的互相关函数定义为

互相关函数是乘积在足够长的观测时间T内的平均值，它定量地描述了与之间的相关程度。（9）自功率谱密度函数与互功率谱密度函数由概率密度函数可得到振动信号的振动幅值的分布特征，由功率谱密度函数可以得到振动信号的频率分布特征。若自相关函数绝对可积，则定义其自功率谱密度函数为

若互相关函数绝对可积，则可定义互功率谱密度函数为

2.5频谱分析振动量随时间变化的曲线称为时域振动波形图；其横坐标为时间t，纵坐标为幅值x(t)。简谐振动的时域波形为正弦波（或余弦波），复杂周期振动可以看成是由许多简谐振动的合成。这种将复杂周期振动信号分解为一系列单一频率的正弦波的过程称为频谱分析。设复杂周期振动信号为x(t)，则有

式中为基频，T为周期。可见，一个复杂的周期振动可视为频率为基频及其整倍数的若干或无数振动分量的合成。这些分量依据，分别称为基频分量（基波），二倍频分量（二次谐波），三倍频分量（三次谐波），等。为n倍频分量的幅值和初相位。为均值（直流分量）。以f或为横坐标，为纵坐标，得到图分别为幅值谱、相位谱，如图2-5(a)。非周期振动信号的频谱分析，则通过傅里叶变换，可得到

由于频谱为复函数，则

式中为幅值谱，为相位谱，如图2-5(b)所示。(a)周期振动信号频谱(b)非周期振动信号频谱图2-5振动信号频谱分析AX(f)ff频谱分析一般有两种方法，即滤波法和FFT分析法。滤波法是让振动信号通过不同带宽的滤波网络或可调带通滤波器，分别测量各个频段的振幅值，并以图形方式显示出来得到频谱图。FFT分析法是利用FFT信号分析仪，对振动信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到频谱图。2.6振动的监测不是所有的设备都必须作为振动监测对象进行监测的，而要根据其特点和重要性研究决定。确定监测对象时应优先考虑的设备一般有：（1）直接生产设备，特别是连续作业和流程作业中的设备；（2）发生故障或停机后会造成较大损失的设备；（3）没有备用机组的关键设备；（4）价格昂贵的大型精密或成套设备；（5）发生故障后会产生二次公害的设备；（6）维修周期长或维修费用高的设备；（7）容易发生人身安全事故的设备。2.6.1确定监测对象2.6.2选择监测点设备振动信号是设备异常和故障信息的载体。选择最佳监测点并采用合适的检测方法是获得有效故障信息的重要条件。真实而充分地检测到足够数量能客观地反映设备情况的振动信号是监测诊断能否成功的关键。如果所检测到的信号不真实、不典型、或不能客观地充分地暴露设备的实际状态，那么后续的各种功能再完善也等于零。因此，监测点选择的正确与否关系到能否对故障作出正确的监测和诊断。一般情况下，监测点数量及方向的确定应考虑的一条总原则：能对设备振动状态作出全面描述；尽可能选择机器振动的敏感点，离机器核心部位最近的关键点和容易产生劣化现象的易损点。监测点的选择应考虑环境因素，避免选择高温、高湿度、出风口和温度变化剧烈的地方作为监测点，以保证监测的有效性。对于低频段的确定性振动（常为低频振动）必须同时测量径向的水平和垂直两个方向，有条件时还应增加轴向测量点。对于高频的随机振动和冲击振动可以只确定一个方向作为测量点。测量点应尽量靠近轴承的承载区，与被监测的转动部件最好只有一个界面，尽可能避免多层相隔，使振动信号在传递过程中减少中间环节和衰减量。监测点必须有足够的刚度，轴承座和侧面往往是较好的监测点。监测点不是越多越好，要以最少的传感器，最灵敏地测出整个机组系统的工况，确定必不可少的监测点。这就需要对整个机组的结构特性所全面了解和分析。监测点一经确定，其位置一定要固定不变，如果发生偏移，监测值的离散度在高频时将达到好几倍。2.6.3确定监测周期确定监测周期的原则是超前于机器劣化速度。根据不同的监测对象和不同的监测点要“因机制宜”地确定监测周期。（1）定期点检可以每隔30天、15天、10天、7天、3天、1天监测一次。具体天数可根据不同对象确定。例如对汽轮压缩机、燃气轮机等高速旋转机械可确定每天一次；水泵、风机可每周一次。一旦发现测定数据有变化征兆，应迅速缩短监测周期，待振动值恢复正常后仍按原定监测周期进行。新安装机器或大修前后因频繁检测，直至运转正常。（2）随机点检巡回随机点检必须建立在全员维修体制上。平常点检人员每月或每季仅巡回一次，而每一个操作职工，有责任时刻注意设备的振动、噪声和功能变化，每班作记录。如发现异常情况应立即报告维修人员进行跟踪点检，同时，对全厂同类型设备进行一次点检记录，做类比分析。（3）长期监测一些大型关键设备应配备长期监测仪器，在线监测振动的变化。当振动值超过规定值时报警并自动记录异常信号，显示打印出振动数据。振动长期监测与控制在大型发电机组的长期监控中发挥了很大作用。2.6.4确定测量参数

由上式可知，加速度幅值与频率平方成正比，对于很低频率振动，即使其位移振幅很大，加速度幅值仍可能很小；反之，对于高频振动，虽然位移幅值通常很小，但加速度幅值可能并不小。因此，在振动监测中，为提高信噪比，对低频振动常取位移或速度参量，对高频振动常选用加速度作为监测量。当然，上述原则也不是一成不变的，而要具体问题具体分析。位移：频率在10Hz以下、位移量较大的低频振动，常测量位移变化，一些桥梁、水坝、构件、建筑的变形破坏也选用位移量；另外一些高速旋转机械的振动，旋转精度要求较高，习惯上也多选用位移量。加速度：适用范围一般在１Hz-10kHz甚至更高。对宽频带测量、高频振动、冲击试验通常选用加速度作量标。例如轴承故障多为高频冲击信号，人体对振动加速度比较敏感，因此检测轴承故障和评定人体振动的响应都用加速度。加速度是振动监测和诊断中用的比较多振动参数。一般地，要求监测量在足够宽的频率范围内包括所有主要成分在内的全部信息，包括那些与不平衡、不对中、滚动体损坏、齿轮啮合、叶片共振、轴承元件径向共振等有关的频率成分。这些频率范围远远超过1kHz。典型测试结果表明，在机器内部损坏还没有影响到机器实际工作能力之前，高频分量就已包含了缺损的信息。仅在内部缺损已发展为比较大时，才能从低频信息上反映出来。为了预测机器是否损坏，高频信息是非常重要的。因此，测量加速度值的变化及其频率分析常常成为设备故障监测最重要的手段。2.6.5选用传感器传感器的作用是把振动量转换成相应的电信号，它有如下基本要求：(1)具有较宽的动态范围，即对非常微弱和非常剧烈的振动都能精确地响应；(2)具有较宽的频率范围；(3)在其频响范围内具有良好的线性度；(4)抗干扰强，对环境变化具有较低的灵敏度；(5)结构坚固，工作可靠，能够长时间保持稳定。（1）位移传感器这种传感器的输出电量与振动位移成正比，主要有：接触型应变式位移计，非接触型电容式和电涡流式传感器。通常测量大型旋转机械轴位移时，需要用两个相隔90度的电涡流位移传感器来测量旋转轴的径向位移。传感器必须牢牢固定在轴承座或框架基础上，安装比较麻烦。（2）速度传感器常用的速度传感器是惯性式磁电速度传感器。固定在弹簧上的可动线圈随设备振动作惯性振动时，切割磁力线而输出与速度成正比的电压。速度传感器频率范围一般在10-1000Hz；输出灵敏度较高。（3）加速度传感器目前用得最广泛的是压电式加速度传感器。压电式加速度传感器的核心是压电晶体材料，通常是人工极化的铁电陶瓷，当受到应力作用时，无论是拉伸、压缩、还是剪切，在它两个极板上都会出现与所加应力成正比的电荷。当加速度计受到振动时，内部质量块的惯性力就作用在压电晶体上，输出的电荷量与振动加速度成正比。选用加速度计主要考虑指标有灵敏度、频率范围、测量范围等。三种振动传感器的选用可参考图2-6和表2-1。110100100010000加速度计位移探头低频速度传感器频率,Hz安装频率上限手持磁吸螺丝固定2850000图2-6振动传感器使用频段和安装上限频率速度传感器表2-1振动测量方法与应用测量参数单位应用测量方法位移μm,峰峰值μm,峰值(欧洲)mils，峰峰值(美国)轴承绝对振动：低速机械(<600r/min)轴绝对振动：仅用于滑动轴承轴相对轴承振动：仅用于滑动轴承速度传感器积分：V->X加速度计积分：A->V->X涡流探头位移传感器速度mm/s，有效值，10-1000Hzin/s，峰值(美国)dB:100dB=1mm/s有效值(美国)dB:120dB=1mm/s有效值(ISO)轴承绝对振动：一般机械的振动烈度评估(ISO2372)，转速600-6000r/min速度传感器(直接输出交流电压，低频)速度计(内装积分器的加速度计)加速度计积分：A->V(高频宽范围)加速度g峰值m/s2有效值轴承绝对振动：高频振动显示，例如轴承、齿轮等加速度计：电荷输出(需要低噪声电缆)加速度计：电压输出(前置放大器，电缆提供直流电源，并返回交流信号)2.7汽轮发电机组振动监测汽轮发电机组是电力工业生产的关键设备，一旦发生故障尤其是一些灾难性故障将给电力系统、国民经济和人民生活都带来巨大的经济损失。大型化和高参数汽轮发电机组的投运，对机组设备的运行的可靠性提出了更高的要求，然而，大机组不仅使机组本身还使与之相关的设备承受更大的应力，工作环境恶化，故障率大大增加。大型汽轮发电机组不仅本身价格昂贵，而且因故障引起的非计划停机还会造成严重的二次损失和不良的社会效应。因此，如何及早发现设备异常，减少直至避免灾难性事故的发生，是国内外研究和生产单位高度重视并投入大量的人力和物力，从事研究和开发这类重要设备的振动监测与故障诊断技术，取得了显著的效果。汽轮发电机组为大型旋转机械，工作时会产生振动。机组的异常振动将严重影响机组的安全运行，因此机组振动大小成为衡量机组运行水平的一个重要而关键的控制指标。同时，由于机组发生异常或故障时，振动将会发生变化，而且一般表现为振动增加，使得从机组振动信号中获取诊断信息成为可能。研究分析和实测表明，不同类型、性质、原因和部位产生的故障所激发的机组振动具有不同的特征，表现为振动的频率、幅值、相位、波形形状、能量分布状况等的不同，使得能够从机组振动信号中识别故障，是一种既快又准、既方便又有把握的手段和方法。但是，机组振动与故障之间的关系是极其复杂的，因此，利用机组振动信号进行故障诊断也是十分复杂的。特别是当数种故障在不同部位不同程度地同时发生时，将使机组振动特征表现得更为异常错综复杂，增加了故障诊断的难度。2.7.1汽轮发电机组振动特点汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子轴裂纹、装配件或基础松动及转子与定子摩擦等。引起自激振动的主要原因有油膜涡动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。

汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子轴裂纹、装配件或基础松动及转子与定子摩擦等。引起自激振动的主要原因有油膜涡动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。

汽轮发电机组振动也可以按振动部件(轴承、转子、汽缸和管道)、故障源(转子不平衡、机组中心不正、轴瓦不稳定、机械松动等)和频谱特征来进行划分。机组振动按频谱特征分为两大类11个小类，如图2-7所示。机组振动的主要征兆、原因与振动的主要频率、主要方向和位置、升速和降速时振幅随转速的变化等特征的关系如下：

（1）振动的主要频率：0~40%工频、40~50%工频、50~100%工频、1×工频、2×工频、高阶工频、1/2×工频、1/4×工频、低阶工频、奇数频率、极高频率，共11档。（2）主要振动方向：垂直、水平、轴向，共3项。（3）主要振动位置：轴、轴承、壳体、基础、管道、联轴节，共6项。（4）升速时振幅随转速的变化关系：振幅不变、随转速增加、随转速下降、出现峰值、突然上升、突然下降，共6项。（5）降速时振幅随转速的变化关系：振幅不变、随转速增加、随转速下降、突然上升、突然下降，共5项。2.7.2汽轮发电机组的故障分类汽轮发电机组运行时，由于各种故障引起的机组轴系的异常振动也表现出不同的征兆。典型的转子故障有：转子不平衡、转子弯曲、转子不对中、油膜涡动和油膜振荡、转子与静子件摩擦、转子装配件松动、转子支承系统联接松动、密封和间隙动力失稳、转轴裂纹等。按照频谱特征，可以将汽轮发电机组的常见故障进行分类，如图2-8所示。2.7.3汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统故障诊断系统随着科学技术的发展，尤其是计算机技术的发展，大型汽轮发电机组的振动在线监测与故障诊断系统在近10年来获得了日益广泛的开发与应用，下面分析介绍与之相关的技术与特点。（1）系统配置如图2-9为一典型振动监测与故障诊断系统结构框图。振动监测信号包括各瓦轴振和瓦振、轴转速、键相信号、轴向位移、差胀、缸胀和偏心等。上述信号经过预处理，送入高速数据采集控制卡。信号预处理机组轴系振动传感器转速传感器多通道数据采集控制卡工业控制计算机汽轮发电机组振动监测与故障诊断软件forWindows图2-9汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统结构框图（2）信号预处理 汽轮发电机组轴系振动监测常用的传感器一般有涡流式位移传感器、磁电式速度传感器等。这些传感器检测的物理量是不同的，而且传感器的输出电压幅值范围也不能满足模数转换的要求，因此必须进行适当的预处理。信号预处理一方面将涡流式位移传感器、磁电式速度传感器以及其他电压输出型传感器的输出信号转换为适合采集卡的电压信号，也可以将磁电式速度传感器的速度信号转换为位移信号，同时也作为数据采集卡的前端保护装置，对输入的信号进行必要的限幅、滤波、隔离、放大等处理，使数据采集卡获得最好的采集精度。信号预处理的原理框图如图2-10所示。（3）键相触发采样控制振动的相位信息是振动故障诊断中的重要信息。为了获得准确的相位信息，必须确保每次采样的起点相同。为此，由软件发出采样启动信号；然后等待键相信号的到来，并以此作为采样开始的触发信号；当键相信号脉冲来到时，启动一次采集过程，采样周期持续到完成所要求的采样点数为止，接着再由软件发出下一次采样启动信号，如此循环。上述由键相触发同起点采样控制过程的时序逻辑如图2-11所示。实现上述采样控制过程的电路原理如图2-12所示。（4）整周期截取汽轮发电机组振动信号是周期性信号，其频率成分主要为转速频率(基频)及其谐波。在对周期信号进行频谱分析时，获得准确频谱的先决条件是实行整周期截取。我们知道，用计算机进行数字频谱分析时，只能采集有限长度的模拟信号(截断)，造成频谱的泄漏，DFT的效果相当于将该有限长度的信号向外进行周期延拓，获得离散的频谱，该频谱实质上是对原信号的连续频谱的一种“摘取”，因而会产生栅栏效应，从而丢失频谱成分。对于周期信号，在满足采样定理的前提下进行整周期截取，则上述周期延拓后的信号将和原信号完全重合，无任何畸变。而且，由于截取的信号长度为信号周期的整数倍，因而，频谱分析的谱线恰好落在基频及其谐波的频率上，不会产生泄漏和栅栏效应。设基频频率为f，所需分析的最大谐波次数为n，每转采样点数为N，则采样频率为根据采样定理的要求实际中，一般取从而可以得到为了使用基2-FFT进行频谱分析，一般要求分析点数为2的幂。考虑到上述两方面的要求，并考虑到时域波形的不失真，可以确定N的取值，如表2-2所示。表2-2整周期截取时每转采样点数选择最大分析谐波次数n每转采样点数N1024点分析时采样周期数1664323264161288（5）同步采集汽轮发电机组的振动信号是一种快速变化的动态量，能够充分反映机组的运行状况。在许多情况下，为了获得他们之间的相互关系所表现出来的故障信息，要求做到多通道同步采集。例如，轴心轨迹是轴瓦水平和垂直两个方向振动的合成运动，因此，只有同时采集同一轴瓦的水平、垂直两方向振动，才能得到真实的轨迹图。当考虑转子系统各测点间的相位关系时，也需要得到各测点的振动与键相脉冲之间的相位角。所有这些都要求信号采集系统能够实现多通道同步采集。同步采集是多通道信号采集的一种方法，就是要求从同一时刻开始，同时对所有通道进行采集，以保证各通道信号之间的准确相互关系。一般的多通道信号采集是采用巡回采集的方法，如图2-13所示。它是用多路开关来顺次切换A/D的转换通道，从第1通道开始依次采集到第N通道，从而完成对所有通道的一次采样，然后再轮回到第1通道以同样方法完成对所有通道的第2次采样，以此类推，完成所需要的采集点数。设A/D完成一次采样的时间为t，则对所有N个通道进行一次采样的时间为NT，亦即当A/D再次循环到第1通道时的时差T＝Nt。因此，T为每个通道的采样间隔。由上述过程可以看出，A/D对各通道采样存在着时差，而且各个通道的时差也不一样，随着通道号增加，时差也成倍增加。对于动态信号，各通道的信号对此时差的变化也是不一样。所以，用这种方法采集的各个通道的信号相互之间都存在着时差引起的误差，由此得到的各通道信号之间的关系是不真实的。这种多通道采集方法，为异步巡回采集方法(串行A/D方案)。克服这种异步巡回采集缺点的方法是采用同步采集方法。多路开关…采样/保持器A/D转换计算机图2-13多通道巡回采集(a)系统配置…tTt(b)采集过程为了实现同步采集时各通道采样时刻同步，可以采用图2-14所示的并行多A/D同步采集方法。这种方法可以精确保证各通道同步采集。缺点是由于每一通道均需一片A/D转换器，因此，硬件成本极高，特别是对于需要进行高速采集时，对每个A/D的要求都较高，更使整个系统成本指数上升。目前，这种方案只在极少数系统中采用。

图2-14并行多A/D同步采集采样/保持器采样/保持器采样/保持器A/D…A/D计算机…A/D一种折衷的方案是所谓的准同步采集方案，即串行单A/D准同步采集方法，如图2-15所示。这种方法只用一片A/D即可实现多通道同步采集。事实上A/D转换过程仍是多通道循环进行的，但由于同一时刻使各路采样/保持器处于保持状态，从而能够实现多路同步。然而由于采样/保持器仍然存在着一定的衰减误差，因此这种方法是一种准同步方法，各通道之间仍存在同步误差。特别是通道数增加时，这种方法将有严重的局限。图2-15串行单A/D准同步采样采样/保持器采样/保持器采样/保持器A/D计算机…多路开关另一种折衷方法是串并行综合方法，如图2-16所示。这种方法适用于通道数较多的场合，可以综合并行多A/D同步方法和串行单A/D同步方法的优点，又克服了两种方法的各自缺点，具有同步性能和经济性均适中的特点，是一种比较好的方法。但这种方法也是一种准同步方法，尽管其中有多组为真同步。例如，对于一个16通道配置，可采用44方案，即采用16个采样/保持器，分成4组，每组配置一个4选1多路开关和一个A/D，这样16通道共需4个多路开关和4个A/D。图2-16串并行综合准同步采集采样/保持器采样/保持器采样/保持器采样/保持器A/D……A/D计算机……多路开关多路开关…（6）信号采集与分析信号采集过程是在线进行的，采集控制由定时器控制，例如每隔0.5秒启动一次采集。采样速率由实测转速控制，为了获得好的时域波形，保证整周期截取信号，按表2-2选择每转采集64点，则采样频率为转速的64倍，采样长度为每通道1024点，因而信号中可分析的谐波次数达到25次谐波。信号的分析也是在线进行的。每采集一次信号，就立即将采集数据进行在线分析并显示出来，分析类型和显示图形均由所选择的观察图形确定。信号采集和分析是并行进行的，即A/D转换器完成一次采集后，将所有数据一次集中传送给计算机，计算机立即进行信号的分析，同时A/D转换器又进行下一次采集。上述并行采集与分析功能是由高速存储式数据采集卡实现的。数据采集卡的输入模拟通道一般为16或32路，A/D转换器一般为12位或14位，也有16位的高速转换器，板上带有的RAM，可存储一定长度的采样数据，具有自动通道扫描功能，设置好采样参数后，自动完成采集过程，不需计算机干预，直到采样结束后发出中断信号，通知计算机读取数据。因而，在自动采集过程中，计算机可以进行数据分析等工作，从而实现并行采集与分析。（7）故障报警与故障诊断故障诊断分为两个层次，即简易诊断和精密诊断。简易诊断是一种报警功能。系统在线计算每次采集到的所有振动通道的峰峰值，并与设置的报警值和危险值进行比较，当振动位移的峰峰值达到或超过报警值或危险值时立即给以报警，并将报警通道及其报警值存入机组运行档案文件中。精密诊断是在简易诊断的基础上自动进行的。当发生连续几次简易报警后，自动启动精密诊断程序。精密诊断程序从实测数据中提取特征信息，构成特征向量，由综合智能故障诊断系统进行故障诊断，给出诊断结果，并存入故障记录文件中。（8）数据库管理完善的数据库管理是监测与诊断系统必备的重要功能。数据库可以采用独立的二进制压缩存储方式或其它数据库系统。数据库中一般应包括的监测信息有：实时振动峰峰值、实时振动矢量、动态波形数据、运行档案数据、起停机数据以及故障报警与诊断结果数据等。数据库的管理功能包括数据的显示、报表打印处理等。（9）分析与监测功能动态范围：一般为72dB（12位A/D转换）。频率范围：采样频率为转速的32或64倍。分析谐波次数可到25X或13X次谐波。频谱线数：401线或801线(分析长度为1024点或2048点)。棒图监测：显示机组正常运行的监测棒图，如图2-17所示。启动/停机监测：显示机组启动/停机过程振动幅值、相位随转速变化的关系图。波形：显示机组运行时各个通道的动态波形图。频谱：显示机组运行时各个通道的动态波形的频谱图。轴心轨迹：显示机组运行时各瓦轴心运动轨迹图。轨迹与波形：同时显示机组运行时各轴心运动轨迹图及其对应的两个通道的动态波形图。级联频谱：显示机组启动/停机过程的三维频谱图。雨流图：显示机组运行过程的三维雨流频谱图，如图2-18所示。动态趋势图：显示机组运行过程各个通道监测量的实时变化趋势图。自动诊断：报告机组运行状况，自动诊断机组故障。在线自动故障报警：在线监测时，进行在线自动故障诊断，并进行在线故障报警。3声学监测利用声响判断物品的质量是人们常用的简易方法。例如，铁路工人用手锤检验车架以判断其故障，电厂操作人员用听棒检查轴承的运行状态等，这些都是敲击声检测法。在检测蜂窝结构与复合材料缺陷时，也常采用这种方法。这些简单方法沿用至今，但它只能是一种定性的状态检测手段，依赖于人的经验和技巧。现代的声学监测技术已有了很大的发展。本节简要介绍声学和噪声监测技术，超声波检测技术，声发射技术，及其在工程中的应用。3.1声音和噪声监测技术机械振动系统在弹性媒质中振动时，能够影响周围的媒质，使它们也陆续地发生振动，也就是能够把振动向周围媒质传播出去。这种机械振动在弹性媒质中的传播过程称为声波。形成声波首先要有能够产生振动的物体，其次要有能够传播声波的媒质，缺一不可。声波的传播是物体振动的传播。所以振动和声波是互相密切联系的运动形式。振动是声波的产生根源，而声波是振动的传播过程。声波是纵机械波，可以在固体、液体和气体中传播。3.1.1声音和噪声的概念纵机械波可以在很大的频率范围内发生，声波则被局限在能够引起我们听觉的频率范围之内。这个频率范围是可听声频率范围，低于和高于可听声频率范围的纵机械波称为次声波和超声波，如图3-1所示。正常人耳的声音范围为20-20000Hz。图3-1声谱划分10-410-2110210410610810101012次声可听声超声特超声202x1045x108频率(Hz)噪声是有许多不同频率和声强的声波无规律的杂乱组合而成，它给人烦躁的感觉。从生理学观点，把那些不需要的声音，不论是什么样的声音，统称为噪声，而从物理学观点出发，不协调音称为噪声，协调音为乐音。因此，噪声与声音本身的特性没有必然关系，对同一声音，判断是不是噪声，要因人、因时、因环境、目的等不同来确定。在设备监测和故障诊断中，所遇到的声音一般为噪声，噪声有两类，一类是指一些不规则的、间隙的或随机的声波；另一类是指不希望有的扰动或干扰声音，有时也包括那些在有用频带内任何不需要的干扰。在人们所处的某一环境中所有噪声的总和称为环境噪声。当观测研究某声源时，凡与该声源信号存在与否无关的一切干扰，统称为背景噪声，如测量噪声、散粒噪声、热噪声等。3.1.2噪声的测量图3-2噪声测量系统传声器前置放大器输入放大器滤波器或计权网络输出放大器检波显示或记录装置谱分析仪传感器前置放大器传声器将声学信号转换为电信号。常用的传声器有动圈式、电容式和压电式三种。声信号既可用声级计测量，从总体上判断机器设备的运行状态，用来进行总体的定量监测；又可通过信号分析和处理的方法进行更为精密的状态监测和故障诊断。声级计是最基本的噪声测量仪器，通常由输入放大器、计权网络、带通滤波器、输出放大器、检波器和显示装置组成，从表头上可直接读出声级计的分贝（dB）数。其中计权网络是按国际统一标准设计制造的。目前在噪声分析中，广泛采用A声级作为噪声评价的主要指标，通常所说的噪声级指的就是A声级。3.1.3声信号的分析和处理由传声器检拾的声信号为模拟电信号，可利用与振动信号同样的监测、分析和处理方法进行状态监测和故障诊断。特别是对声音和噪声的测量分析可利用计算机或实时分析仪，这样可实现系统故障的自动检测和诊断。为了弄清信号的频率结构，需对声信号进行频谱分析。为方便起见，我们把频率变化范围划分为若干较小的段落，称为频带或频程，然后研究不同频带内声学量的分布情况。目前，在声学测量中，一般采用恒相对带宽分析，最常用的是倍频程和1/3倍频程。设某频带的上限频率为fu，下限频率为fl，令

则有当n=1时，上限频率与下限频率之比为2，称为频带宽度为倍频程。频带的中心频率fc定义为该频带的上限频率与下限频率的几何平均值，(3-1)(3-2)(3-3)绝对带宽Δf为相对带宽为所以，对于倍频程有当n=1/3时，上限频率与下限频率之比为1.26，称为该频带宽度为1/3倍频程。一个倍频程可以划分为三个1/3倍频程，分割处频率之比为１:21/3:22/3:2，即１:1.26:1.59:2。因此，对于1/3倍频程，有目前，常用的倍频程中心频率为31.25，63，125，250，500，1000，2000，4000，8000和16000Hz。这十个倍频程包括了全部可听声范围，实际上在现场测试时往往只使用其中6-8个倍频程。

(3-6)(3-4)(3-4)(3-5)3.1.4声音和噪声监测的工程应用（1）通过监测评估设备状态通过人的听觉系统主观判断噪声源的频率和位置，粗估设备运行是否正常；或者借助于声级计对机器进行近场扫描测量和表面振速分析，用来寻找设备的噪声源和主要发声部位。这种方法可用于机器运行状态的一般识别和诊断粗定位。（2）通过频谱分析诊断故障频谱分析是识别声源的重要方法，特别是对噪声频谱的结构和峰值进行分析，可求得峰值及对应的特征频率，进而寻找发生故障的零部件及故障原因。对于往复机械或旋转机械，一般都可以在它们的噪声频谱信号中找到与转速和系统结构特性有关的基波和谐波峰值及其频率值，可用来识别主要噪声源。当峰值频率为好几个零部件共有时，这时，就要结合其它方法，方可识别和区别究竟哪个零部件是主要噪声源。（3）声强法近年来用声强来识别噪声源的研究发展很快，这是因为声强探头具有明显的指向特性。声强的指向性是指在声波入射角为±90°时具有最大的方向灵敏度。用声强法能区分声波究竟是在声强探头的前方还是后方、左侧还是右侧入射的，而且这种区分对每一种频率成分均可实现。声强法测量对声学环境没有特殊要求，并可在近场测量，测量既方便又迅速，可以为维修管理和改进机器设计提供详细有用的信息。（4）相关函数法利用两个或两个以上的传声器可组成监测阵列单元，通过各传声器所测声源信号两两之间的互相关函数或互谱，决定信号时差或相位差，并计算声源到各测点的路程差，由此可确定声源的位置。这种方法在监测和诊断压力容器和管路的泄露，工厂和车间噪声源的区位以及工程结构的损伤时得到了成功应用，并已实现了利用微机完成声源定位的实时分析系统。

工程上，声学监测和诊断技术已广泛用于飞机、舰船、发动机、柴油机、机床、齿轮、轴承、阀门、泵、雷达等各种机电设备和装备中。3.1.5声学监测技术在电厂应用锅炉管道泄漏是火力发电厂常见故障之一。在锅炉管道泄漏初期，发展速度较慢，一般为几天或几周，属于非破坏性泄漏。当泄漏发展到一定阶段，由于一点的泄漏会破坏四周的其它管道，产生连锁性破坏，甚至破坏整个锅炉管道，形成破坏性泄漏，迫使锅炉非计划长时间停炉维修，其经济损失相当大。为了能够在锅炉管道泄漏的初期探测到这种泄漏，使得能够在非破坏性期间安排停炉检修计划，降低维修费用，缩短维修时间，国内外许多研究人员对电站锅炉管道泄漏的早期检测技术进行了大量研究，一些监测系统也先后在许多电厂推广应用。（1）电站锅炉管道泄漏检测方法传统法该方法利用有经验的人员通过观察给水量、蒸汽量变化或利用人耳聆听炉膛内的声音变化来发现管道泄漏。由于人的感觉器官灵敏度较低，所以难以在早期发现管道的非破坏性泄漏。这样，一旦发现，泄漏就已成为破坏性故障，结果是维修时间长，维修费用高，经济损失大。滤波法滤波法是一种声学检测方法，始于70年代，它是在每个传感器上安装一个滤波器来隔离正常的背景噪声，从而获得管道泄漏时的声音。滤波法的缺点是设备体积大，灵敏度低，造价高，因此现在已很少使用。声谱分析法声谱分析法采用传感器检测炉膛内的声音信号，并利用计算机进行声谱分析，由于该方法对蒸汽泄漏的声谱十分敏感，所以能够监测出直径小于2mm的泄漏，设备本身体积小，安装维修方便，并且能够自动报警，因此是监测锅炉管道泄漏技术研究的发展趋势和方向。（2）声谱分析法电站锅炉管道泄漏监测系统声谱分析法是利用特制的麦克风接收来自锅炉燃烧室内传出的各种声音，通过前置放大器转变为电流信号，将此电流信号远距离传输到控制室内的监测系统上，监测系统采集这种声音信号，并利用快速付里叶变换(FFT)技术，分析得到各个传感器拾取的锅炉燃烧室内的声谱，通过对不同频段上噪声水平的分析从而判断管道有无泄漏以及泄漏程度和泄漏趋势。1984年，南非音之创公司研制生产出了基于声谱分析技术的INSPECTAFFT锅炉管道泄漏监测系统，并于1985年安装在南非ESKOM电力公司DUHVA电站的600MW锅炉上。该公司至今已在世界范围内成功地安装了74套系统，取得了较好效果，使得基于声谱分析技术的锅炉管道泄漏监测技术日趋成熟。INSPECTAFFT系统基本构成如图3-3所示，主要有以下6部分组成。VGA显示器打印机操作面板集成计算机系统(AD卡、VGA卡)多路放大多路开关电源10123456798111213141516图3-3锅炉管道泄漏监测系统麦克风传声头及放大器(1～32)遥控控制室现场输入输出①声音传感器和前置放大器声音传感器拾取包括管道泄漏声音在内的锅炉炉膛内的所有声音信号，经前置放大器放大并变换成电流信号后再传送到控制室内。声音传感器是一个对管道泄漏频率极为敏感的传感器。带前置放大器的传感器安装于铸铝外壳室中，以抗刺耳噪声等恶劣条件。②波导管特制的波导管将来自燃烧室的管道泄漏的声波传递到安装在另一端的传感器。采用这种全密封设计的波导管，一方面可以适应锅炉炉壁的高温环境，另一方面还可以防止冷凝和尘埃的影响，使传感器维护十分方便。③主机主机是一个486计算机，用于声音信号采集(A/D变换)、声谱计算分析。从现场传送来的所有声音信号都传到安装在控制室内的主机上，主机巡回采集各路信号，并进行各种分析计算。④显示器显示器为VGA彩色显示器，显示每个传感器的声谱，以及报警棒图和泄漏发展趋势图等。⑤操作面板操作面板设计成仪器化操作面板，并取代了计算机系统的键盘，从而使486计算机系统成为一个用于锅炉管道泄漏监测的专门系统。前面板包含屏幕选择开关、打印机控制选择开关和通道/时间碟形选择开关。该操作面板是可拆卸的，并能直接装于电站的控制面板上。前面板安装有内插式多路转换开关电路板，用于计算机输入和声音(扬声器)输出。⑥打印机打印机为一标准80行点阵打印机，用于纪录非正常情况以及各种声谱图。INSPECTAFFT锅炉管道泄漏监测系统有多种报警功能：①报警棒图INSPECTAFFT锅炉管道泄漏监测系统一屏可显示32个报警棒图，如图3-4所示。每一棒图的大小可指示0～100%的声谱。声音正常时，传感器拾取的为基础背景噪声，棒图指示位置处于绿色区域内。如果一个或多个输入信号的体积增加，而且其模式发生了改变，则对应条棒将上升至黄色区域，表明声音出现不正常；随着泄漏的增加，条棒还将上升至红色区域，如果在此区域停留的时间超过预先设定的时间，报警输出继电器动作，使电站控制面板上的遥控报警电路投入工作，同时自动打印警示状态的拷贝。绿色区(背景噪声)黄色区红色区dB图3-4典型报警棒图通道号123456789111012131415161718如果背景声音丢失，例如由于传感器故障、电缆故障或管道堵塞等引起背景声音丢失(声音低于6dB)，自检设备将以蓝色棒图示出这种状态。棒图还能指示时间、日期和锅炉数目。打印出的棒图可以用来与以前的纪录进行精确的比较，从而有助于系统的维护。由于各个传感器都有相应的棒图，所以可以据此分析确定泄漏点的位置。②打印机不正常报警如果打印机设置在常开状态，而打印机出现故障时，仪器会报警。③系统故障报警如果某一通道出现故障，比如线路故障、波导管填塞或电子元器件故障等，报警棒图会变成蓝色，并报警，表明发生系统故障。④断电报警当仪器电源切断时，发出报警。⑤报警系统与吹灰控制系统连锁当启动吹灰系统时，先关闭报警系统，通过报警系统与吹灰控制系统连锁功能，可以观察显示器上的报警棒图，发现不正常工作的吹灰头。

INSPECTAFFT系统将声谱分析技术成功地应用于锅炉管道泄漏监测，具有以下特点：①可以检测1～2mm的微小泄漏，泄漏故障的隔离范围在半径为4m的区域内。②每套系统可安装多达32个带前置放大器的声音传感器。传感器沿锅炉四周安装。传感器的多少取决于系统的不同需求，一般对600MW锅炉安装20个传感器即可。可以利用一套系统监测多台锅炉，例如每台锅炉安装8个传感器，则一套系统可用来监测4台锅炉。③声音信号经传感器内的前置放大器转换为电流信号再传输，增强了抗电平干扰的能力。④系统具有完善的自检功能。⑤具有报警系统与吹灰控制系统连锁功能，因此可用于监测吹灰系统的工作状况，发现不正常工作的吹灰头。3.2超声检测技术超声波是一种弹性波，即依靠弹性介质中的质点而传播的机械运动。用于状态监测与故障诊断的超声波频率一般在0.5～10MHz。对钢等金属材料的检验，常用频率为1～10MHz。超声波是频率很高、波长很短的机械波，在无损探伤中，使用的波长为毫米数量级，可以象光波一样具有良好的方向性，可以定向发射，在被检材料中发现缺陷。超声波探伤频率远高于声波，由于能量（声强）与频率平方成正比，因此超声波的能量远大于声波能量。例如，1MHz的超声波的能量相当于1kHz声波的100万倍。超声波在大多数介质中传播时，传播能量损失小，传播距离大，穿透能力强，在一些金属材料中其穿透能力可达数米，这是其它探伤方法无法比拟的。此外，超声波具有几何声学的一些特点，如在介质中直线传播，遇到界面产生反射、折射和波型转换等。根据波动传播时介质质点的振动方向与波的传播方向是否相同，可将超声波分为纵波、横波、表面波和板波等。3.2.1超声波及其特点3.2.2超声波探头和诊断仪超声探头是超声波诊断仪中实现电声能量互相转换的装置。当它处于发射状态时，把电磁振荡能量转换成机械振动能量，从而推动介质向外辐射声能；当它处于接收状态时，与发射状态相反，在介质声波的推动下，探头的机械系统发生振动，并将机械振动转换成电磁振荡信号，可再送到放大、处理、显示装置。目前超声探头大多数是利用压电晶片作为换能元件。超声探头的类型可按不同的分类方式分类。根据超声波波型的不同，可分为纵波探头（又称直探头或平探头）、横波探头（又称斜探头）和表面波探头等；根据诊断方法可分为接触式探头和水浸式探头；有些探头的发射和接收功能由两个晶片分别担当的，称为双晶片探头（联合双探头）；有些探头的入射角可以按需要来选择变化，称为可变角探头；有些探头的声束聚成一点或一条线，称为聚焦探头，还有些为特殊目的而制造的专用探头。

超声波诊断仪（超声波探伤仪）的种类繁多，按发射波连续性分为连续波探伤仪、共振式连续波探伤仪、调频式连续波探伤仪、脉冲波探伤仪；按缺陷显示方式分为A型显示探伤仪、B型显示探伤仪、C型显示探伤仪、直接成像仪；按声道分为单通道探伤仪，多通道探伤仪。目前大量使用的是脉冲反射式超声波探伤仪。3.2.3超声波诊断方法连续法脉冲法超声波诊断方法双探头穿透法反射法共振法直接接触法电磁超声法液侵法垂直探伤法斜角探伤法纵波横波表面波板波高温或粗糙表面非接触探伤板波图3-5超声波诊断方法分类探测薄板以及薄壁管和复合材料探测表面及近表层缺陷探测焊缝及纵波不易发现的缺陷应用于工件内部的缺陷检查和测厚探测衰减较大的工件及分层性缺陷测厚及测腐蚀量单探头声波诊断是无损检验的一种重要方法，已得到广泛的应用。按照所用超声波形、探头类型、声耦合方式、波传播与激励方法等将超声波诊断法综合归纳如图3-5所示。在超声诊断中，诊断结果的可靠性和准确性与超声仪的使用技术和测量参数的选择直接相关。影响波形的主要因素是探头类型及其频率的选择，接触条件、工件界面和晶粒度的影响，盲区的大小，以及探伤仪灵敏度的选择等。利用窄脉冲发射技术、频谱分析技术、扫描成像技术、超声全息摄影技术、超声CT技术等是进行缺陷超声诊断的今后发展方向。3.3声发射监测技术声发射是材料在外载荷或内力作用下以弹性波的形式释放应变能的现象。材料受外载荷作用时，由于内力结构的不均匀及各种缺陷的存在造成应力集中，从而使局部应力分布不稳定。当这种不稳定的应力分布状态所积蓄的应变能达到一定程度时，将产生应力的重新分布，从而达到新的稳定状态。金属材料由于晶格的位错、流变、龟裂和晶界滑移，或者由于内部裂纹的产生和发展，均要释放弹性波。这种被释放的应变能，一部分是以应力波形式发射出去，由于最先注意到的应力发射现象是人耳可听领域的声波，所以就称它为声发射。例如，锡鸣就是金属锡在人耳能够听到的声频范围内的声发射现象。其实，应力波发射的频率范围远比声频广得多。从次声到超声，多数金属特别是钢、铁材料，应力波发射大部分处于超声范围，检测频率大都在100～300kHz。3.3.1声发射机理及其特点如图3-6是声发射信号的传输模型。图3-6a）是理想模型，内部的点状声发射源以球面波等速向各个方向发射弹性波，而位于表面的声发射源则除了球面波形式外还有表面波向各个方向逸散。图3-6b）是近乎实际的传输模型。由于声发射不是点声源，有不同的形状，传递介质又是各向异性体。因此，在各向异性体中传播的弹性波，其波前、方向不断产生变化，并且伴有衍射、散射、干涉和折射等复杂的物理现象。图3-6声发射信号的传输模型a)b)声发射与其它无损检测方法的区别在于：（1）多数无损检测方法是射线穿透检测，被检零件处于静止、被动状态，而声发射是动态监测，只有被检零件受到一定载荷、有开发性裂纹发生和发展的前提下才会有声发射接收；（2）多数无损检测方法是射线按一定途径穿透试件，而声发射是试件本身发射的弹性波，由传感器加以接收，因此接收到的信号幅值、相位、频率不能直接表征声发射源发出的信号。3.3.2声发射的测量参数在金属材料的断裂过程中，裂纹每向前扩展一步，就释放一次能量，产生一个声发射信号，于是传感器就接收到一个声发射波，称之为一个声发射事件。描述这种事件的方法有：声发射计数，信号幅度及其分布，以及频率成分。事件计数法事件计数法通过声发射事件的技术来描述。计数常采用两种计数方法，即发射事件的计数率和声发射次数和。发射事件的计数率是指单位时间内的声发射次数，声发射次数和是指声发射的累计脉冲数。如图3-7是材料受拉伸时应变—应力曲线和声发射计数率、声发射累计脉冲间的对应关系。由图可见，当材料应力达到屈服极限时，计数率有一峰值，而累计脉冲则直线增加。此时材料将发射大量声发射脉冲。图3-7声发射事件计数法微应变ε应力曲线声发射计数率累计脉冲计数率幅度及其分布由力学知识可知，振荡的能量与振荡幅度的平方成正比。所以，也可用声发射信号的幅度作为声发射释放能量的量度。在连续信号中，尤其重视测量幅度，其值可采用峰值或有效值。一般情况，对于材料受载断裂的声发射监测，声发射幅度的描述是用幅度分布来说明的。幅度分布就是按信号幅度的大小范围分别对声发射信号进行事件计数。把仪器的动态范围分为若干等级，每个等级有一定的电平范围。若把声发射事件按幅度分类的等级分别计数，就称作为事件分级幅度分布，如图3-8a)所示。若将声发射事件按超过各等级低端电压的事件进行累计计数，则累计幅度分布如图3-8b)所示。图3-8声发射事件幅度分布a)事件分级幅度分布b)累计幅度分布事件计数403020101幅度等级2345678事件计算5040302010V1V2V3V4V5…Vxxxxx频谱

对发射信号进行功率谱分析时，需要考虑由于传感器与被检件的声耦合问题，传感器在声发射频带内的频响特性，以及信号源和传感器之间的传递通道及其相应的传递函数三个因素使原始信号引起的畸变。为此，人们采用27.6kPa压力的氦喷嘴作为标准声发射源。首先测定接收传感器对氦喷嘴的宽带效应谱，然后测定传感器对样件中声发射源的宽带效应谱，再将两个谱图相减，即可去除上述三个因素的影响，从而获得所测得信号的功率谱。

目前，声发射技术在结构完整性的探查方面已获得广泛应用。对于运行状态下构件缺陷的发生和发展进行在线监测，声发射方法已成为不可缺少的手段。国内外已经有各种类型的仪器出售。主要应用场合有：构件裂纹的发生发展；压力容器水压试验的指示；氢脆和应力腐蚀裂纹；中子辐射脆