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基于振动监测工业机组状态的方法

范文

贾进林林振昌刘立强

摘? 要：工业机组通常体积大，结构较复杂，价格高，处在生产线的关键环节，发现问题和检修较困难，以振动监测为基础的设备状态监测，通过采集机组关键环节的振动值，对时域波形进行傅里叶变换转换为波形频谱图，通过分析设备的运行频谱，可以预知设备可能存在的故障和对故障发生的可能进行预判，从而为生产安排和检修提供参考依据，进而推动生产效率的提高。

关键词：加速度传感器;减速机;状态监测;振动;傅里叶变换

中图分类号：TP212? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文献标志码：A

1 工业运动机组状态监测方案

工业机组，象发电机、减速机、电机和风机等，通常具有结构复杂、检修困难、高价值、处在生产的关键点等特点，如果损坏，将造成较大的损失。工业机械的振动信号中蕴含着丰富的设备状态信息，象机组不平衡、不对中、润滑油污染、齿轮啮合故障、叶片故障、定子故障、组件共振、转子故障、皮带振动、轴承故障等，很多故障模式下的振动特征参数具有设备当前状态和趋势的变化特征。因此选用机组的振动参数进行机组的健康状态分析。通过建立特征参数时间、事件的序列预测模型，进行相应故障模式的分析预报工作，可以较全面地反映设备运行状态。可以发现设备的早期故障，为生产和检修提供参考依据，延长计划停机时间，减少非计划停机次数，提高运行效率和提高经济效益。

1.1 设备状态监测的目标

（1）實时监测设备健康状态、工艺工况。

（2）减少非计划停机，延长检修周期。

（3）降低维护成本，提高效益。

（4）降低劳动强度，提高效率。

（5）节能降耗，有利于环保。

（6）培养储备技术力量。

1.2 设备状态监测实现过程

机组的振动值通过加速度振动传感器采集，针对减速机，在减速机关键部位安装振动加速度传感器，在机组附近设置数据采集站，采集站采集传感器的数据并将数据远传到服务上，服务器对采集到的数据分析，对采集到的振动时域波形图进行傅里叶变换为波形频谱图，对设备各部位的运行频谱进行分析，进而确定设备的运行健康状况，提出诊断建议。

2 监测点选择

机组监测，通过了解机组的机械结构、运行原理、运行特性、工作条件等，确定机组的监测位置，监测点布置在机组的轴承座和行星轮位置，测点位置尽量靠近轴承承载区，在高转速位置布置高频振动加速度传感器，在低频运动位置布置低频振动加速度传感器。

象某减速机组测点设置可以布置在电机和减速机的轴承相关位置。在电机设置2个测点：分别设置在电机驱动端轴承径向水平和电机驱动端轴承径向垂直，均使用高频加速度传感器，实现电机驱动端轴承监测。在减速机设置6个测点：在减速机输入端轴承径向和减速机输入端轴承轴向分别安装高频加速度传感器，实现减速机输入端轴承监测;在减速机第二轴轴承径向安装高频加速度传感器，实现减速机第二轴轴承监测;在减速机第三轴轴承径向安装高频加速度传感器，实现减速机第三轴轴承监测;在减速机输出轴轴承径向和减速机输出轴轴承轴向分别安装低频加速度传感器，实现减速机输出轴轴承监测。

3 数据分析过程

数据分析采用傅里叶变换函数进行计算，将无序的原始时域波形图转换为清晰可视的波形平铺图。傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或者信号，表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。利用傅里叶变换算法将直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位，将图像从空间域转换到频率域。转换过程如图1所示。

根据机器特定的故障类型把频谱分成不同的频带，设备在出现故障时，振动值会偏高，故障现象会出现对应的特征频率，设备部位对应的频带振动谱线会出现偏移、倍频、边带等现象，根据谱线的不同现象，进而判断设备故障的部位，故障的类型等。

早期的故障点会产生高频低能量的弱信号，很容易在复杂的机械环境中淹没，不能达到理想的分析效果，因此，需要进一步对信号进行调制解调，屏蔽低频高能的信号，将高频低能的信号放大，进而发现机组故障早期最微弱的故障信号。

4 监测故障类型与效果

通过以上方案，可以对设备的轴承、齿轮、轴承等关键部位进行状态监测。可实现监测的故障类型及故障部位/部件主要有：不平衡——主轴、齿轮箱各轴，轴不对中——传动链各转动设备轴，轴承不对中—传动链各转动设备轴承、联轴器，转动系（轴）弯曲或裂纹——传动链各转轴，机械松动——传动链各设备及转轴、轴承、联轴器，齿轮缺陷、齿形误差、齿面磨损、箱体共振、断齿、润滑不良——齿轮箱，轴向蹿动——齿轮箱、传动链各设备轴承，轴承运行条件或尺寸变化、滚动轴承磨损、轴承内圈故障、轴承外圈故障、轴承滚动体故障、轴承保持架故障——各轴承。

轴承和齿轮等机械零件发生磨损时，首先会产生轻微的点蚀，当齿轮和轴承对转动的部件遇到零点上的点蚀时，会产生很强的冲击信号，冲击信号的强度与轴承和齿轮的表面磨损程度相关。随着时间的推移，点蚀越来越严重，故障程度不断加深，能量增大。采用这种振动监测方法，可以发现机组早期的故障现象，可极早地发现轴承和齿轮的各种早期损坏，预判故障的发展趋势，提前制定维修方案和计划，避免机组轴承和齿轮的损坏程度不断加重，确保设备的安全稳定运转。

5 机组状态监测的意义

5.1 建立预知性维护、维修体系

状态监测能够监测机组的健康指数，真实记录机组在各个时间段的运转情况，实时的状态监测能够掌握机组运行动态，监测早期故障事件发展，根据即将发生问题的迹象来定性、定位和定量地给出指导维修的指导性意见。避免了灾难性故障的发生，减少了生产损失及相应的危险，并能够减少维修时间，避免过度维修从而增加生产效益。

5.2 主动性可靠维修

主动排除故障，降低运行风险，延长使用寿命，提高设备利用率，根据检测状况进行维护并对工作和过程进行全面监视。减少机器检修的次数，并将其降到最少，从而减少维护成本，降低因检修产生的间接损失。消除因不必要维修给平稳运行的机器带来的故障风险，提高设备的可用性。

5.3 分析诊断

通过诊断分析算法，快速分析故障存在的原因和部位，提供决策意见，减少决策时间，并检验维修质量，积累设备状态运行维护经验，减少昂贵的备件费用，从而有效推动生产效率的提高。

参考文献

[1]韩清凯，于晓光.基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用[M].北京：科学出版社，2010.

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