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        機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術綜合研究

        2014-08-17 00:23:40王建文
        技術與市場 2014年12期
        關鍵詞:機械設備故障診斷振動

        王建文

        (山西焦煤西山煤電杜兒坪礦機電科,山西太原030022)

        0 引言

        隨著社會經(jīng)濟高速發(fā)展,現(xiàn)代企業(yè)應市場需求所用的機械設備以大型化、高速化、精密化、系統(tǒng)化及自動化的特點呈現(xiàn)。由于設備規(guī)模越來越大,為了提高生產(chǎn)效率,設備每個部分聯(lián)系十分密切,假如設備一旦出現(xiàn)故障導致無法正常作業(yè),必然對企業(yè)造成極大的經(jīng)濟損失。因此,為了確保機械設備的正常運行,提高可靠性,必須加強對機械設備的狀態(tài)監(jiān)測技術及故障診斷,對機械設備要有預防和及時的診斷方案。機械設備故障的機理:一是內(nèi)在因素,如磨損、腐蝕、疲勞、老化等;二是外在因素,它包含了載荷因素、人為因素,如環(huán)境、磨料、氣候、載荷的大小、運轉(zhuǎn)的速度、使用維護及管理水平等。了解故障產(chǎn)生機理是做好機械設備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的前提。

        1 機械設備狀態(tài)檢測與故障診斷技術的發(fā)展與現(xiàn)狀

        機械故障診斷作為一門新興的綜合性邊緣學科,經(jīng)過30多年的發(fā)展,逐漸形成了比較完整的科學體系。單從技術而言,以振動診斷、油樣分析、溫度檢測為主,其中振動診斷涉及面廣,如振動信號的采集與分析,除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數(shù)判斷外,近年來又發(fā)展到頻率細化技術、倒譜分析、共振解調(diào)分析及三維全息譜分析和軸心軌跡分析等技術。而診斷方法從單一參數(shù)、單一故障的診斷方法改變成多故障的綜合性診斷。人工智能的研究成果為機械設備故障診斷提供了全新的活力,不僅對故障專家系統(tǒng)理論發(fā)展起到至關重要的作用,甚至國外已經(jīng)有許多成功的應用實例,如在航海技術領域方面都有應用。作為人工智能另一個重要分支:人工神經(jīng)網(wǎng)絡,它的研究也逐步滲入機械故障診斷領域中,已是目前研究熱點。近幾年機械故障診斷學科在國內(nèi)外得到飛速的發(fā)展,但盡管如此,技術與方法還需要進一步發(fā)展和完善。

        2 機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術

        2.1 基礎素質(zhì)的要求

        機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術是利用現(xiàn)代科學技術和儀器,根據(jù)機械設備外部信息參數(shù)的變化來判斷機械內(nèi)部的工作狀態(tài)或者設備接口的損害狀況,確定故障性質(zhì)、程度、類別及部位,預報其發(fā)展趨勢,研討故障產(chǎn)生的機理。技術人員應該具備數(shù)據(jù)采集技術、計算機數(shù)據(jù)分析處理技術;計算機診斷、預測、決策技術;機械設備本身的結(jié)構原理、動力學;安裝、維修、運轉(zhuǎn)等專業(yè)技術知識,從而滿足高素質(zhì)機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術從業(yè)技術人員的要求。

        2.2 內(nèi)容

        機械設備狀態(tài)變量(位置變化、振動、噪聲、溫度、壓力、流量、力等)的監(jiān)測;相關技術以設備狀態(tài)特征參數(shù)變化進行識別及設備運轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的振動和受損時的原因分析、故障判斷及故障預防。

        2.3 技術實質(zhì)

        必須了解和掌握設備在運行中的狀態(tài);預測設備的可靠性;能否正確判斷設備整體或局部是否處于正常狀態(tài);對設備故障進行早期預報,科學地選擇監(jiān)測程序,并對故障出現(xiàn)的起因、位置、程度等情況進行判斷及評價預報故障發(fā)展趨勢;迅速查尋故障源頭,并提出對策,針對實際情況,迅速地排除故障,避免或減少事故的發(fā)生和企業(yè)經(jīng)濟效益的降低。

        3 振動檢測技術

        常用的診斷方法有很多,例如超聲波法、振動法、聲發(fā)射探測發(fā)、紅外線法等,然后在機械設備的監(jiān)測技術法中以振動法應用最為廣泛。機械設備的振動是作為衡量設備狀態(tài)的重要指標之一,是在不停機、不解體的情況下了解設備劣化程度和故障性質(zhì)的重要判斷。目前在機械設備故障診斷技術體系中,振動診斷居主導地位,應用廣泛,其理論和測量方法成熟,結(jié)果準確可靠,便于實施。所以我們總結(jié)出機械振動中最基本也是最簡單的振動形式:簡諧振動,其表達式為:x =Asin(ωt +φ),Asin 代表機械振幅,ω 代表圓頻率,t 代表相位,φ 代表初相位;d(t)=Dsin[(2π/T)t+φ]也可。振幅、頻率、相位這也是機械振動的基本三要素。

        一般來說,我們對機械設備故障診斷的過程(圖1 所示)

        圖1 機械設備故障診斷過程

        通過圖1 我們了解到:①需要通過特征信號的檢測,成為初始化模式,信號一般以能量的形式和物體的形式進行表現(xiàn)(能量的形式如力、溫度、振動、電壓等,物體的形式如銹、裂紋、磨損的顆粒等),所以我們采用感官或傳感裝置對信號進行收集。②我們對故障征兆的提取時,將初始化模式進行維數(shù)壓縮,形式變換,刪除冗余信息,最后形成待檢模式。③依靠建立判別函數(shù)、判別規(guī)則將待檢模式與參考模式進行比較及狀態(tài)分析。④統(tǒng)籌判別結(jié)果,采取相應的措施對機械設備進行預測。現(xiàn)大型煤礦的主要通風機主要采用振動的檢測模式進行監(jiān)測,初期設置上下限,然后通過探頭監(jiān)測設備的運行狀態(tài),一旦超過預先設置的限位,系統(tǒng)馬上報警,提醒作業(yè)人員進行處理,將事故扼殺在萌芽狀態(tài),確保礦井的正常生產(chǎn)。

        3.1 振幅檢測

        它以單位米或厘米進行表示,是標量。振幅是體現(xiàn)機械振動的強度及能量。主要以振動時移位、速度和加速度三個特征量。

        3.2 周期和頻率檢測

        周期標示質(zhì)點振動快慢的物理量,周期越長,振動越慢。也就是機械設備每次振動所花費的時間;頻率是指每秒設備振動的次數(shù),是描述振動物體往復運動頻繁程度的量,它是振動的重要特征之一。不同的機械設備結(jié)構、不同的部件、不同的故障源,所產(chǎn)生的頻率不一樣。所以,頻率的分析是機械設備診斷技術中重要手段。

        3.3 相位檢測

        相位是反映交流電任何時候的狀態(tài)物理量。相位與頻率作用都是一樣,用于表示機械設備振動特征的重要信息。所以,在不同的故障源,所形成的相位也有所不同,假如出現(xiàn)兩個故障源,那么相位可能是疊加的,這種后果更嚴重。除此外,相位也有減振的作用,當相位相反時,可能會引起振動抵消。我們對機械設備采用相位測量,主要查看諧波、動平衡、振型及判斷共振點。

        4 故障診斷技術的發(fā)展趨勢及診斷方法

        機械設備故障診斷技術發(fā)展迅速,技術也在不斷更新變革。綜合目前來看,故障診斷技術大致在以下幾個方面發(fā)展:①混合型智能故障診斷技術。它是依靠不同的智能技術相結(jié)合,主要以神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯及專家系統(tǒng)整體結(jié)合的診斷模式。②智能BIT 技術。BIT 是機內(nèi)測試的簡寫,是為設備和設備之間的內(nèi)部提供故障檢測和隔離的自動檢測能力。③基于Internet 的遠程協(xié)作診斷技術,將診斷技術與計算機網(wǎng)絡技術結(jié)合起來,使用多個中心計算機服務器在企業(yè)關鍵設備組建監(jiān)測點,采集設備狀態(tài)數(shù)據(jù)。而目前應用較為廣泛的主要幾個方法如下。

        4.1 簡易法

        工作人員通過攜帶輕便式診斷儀器對故障的機械設備進行判斷和區(qū)分故障嚴重程度或是否存在故障。同時,可陪同經(jīng)驗豐富的工程技術人員一起參與,依靠典型故障的基礎做出判斷及預報。據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明,通過簡易診斷儀器可以解決設備運行中約50%的故障,可見簡易法在機械設備管理與維修中的重要作用,這也是它普遍應用的原因所在。礦井采掘設備采用簡易法比較多,由于井下條件復雜,只有靠經(jīng)驗豐富的工人去判斷、診斷,如摸溫度、聞氣味、看顏色、聽聲音等。

        4.2 精密診斷法

        這種方法是依靠計算機進行多功能智能診斷手段,這種診斷系統(tǒng),搭配有自動診斷的可視軟件,對設備狀態(tài)進行采集、特征提取及狀態(tài)識別,包括后期的打印、可視、制圖等多樣式分析結(jié)果。這類方法費用較高,需要使用精密的儀器,經(jīng)過專門訓練的工程師進行,一般使用在重要的機械設備上。對于礦井大型設備,如主扇、抽放泵、強力皮帶等,其位移、溫度變化、負壓增減,都必須經(jīng)過專業(yè)的儀器去判斷、分析。如我礦強力皮帶現(xiàn)用的監(jiān)測裝置,就是通過X 光進行實時監(jiān)測皮帶內(nèi)的鋼絲繩完好情況,并通過軟件進行分析,一旦超過要求損耗,系統(tǒng)立即報警。

        4.3 專家系統(tǒng)

        這類診斷方法除結(jié)合了智能法自動診斷技術外,還融合了專家的診斷經(jīng)驗、邏輯思維,與計算機數(shù)據(jù)庫、高速運算能力、分析能力相融合,并以規(guī)則形式存入計算機;技術人員可采用自動采集或手動輸入數(shù)據(jù),系統(tǒng)就能模擬專家的推理、判斷,最后實現(xiàn)解決故障,并且存檔,如圖2 所示。

        圖2 專家系統(tǒng)結(jié)構框架圖

        5 結(jié)語

        機械設備狀態(tài)監(jiān)測及診斷技術已經(jīng)廣泛應用在工業(yè)企業(yè)中,并且得到了相應的重視,可見其作用是顯而易見的。各種監(jiān)測手段與方法都有相應的側(cè)重點,我們選擇時,應該結(jié)合當前機械設備振動磨損等情況,采用不同的方法及手段,這樣才能確保機械設備的安全性、可靠性,保證企業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)定上升。

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        [3]邢寶山.淺談煤礦機械設備管理工作[J]. 企業(yè)技術開發(fā),2011(16).

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        [5]賈軍峰.機械設備狀態(tài)分析與自動診斷便攜儀的研究開發(fā)[D].北京:北京化工大學,2006.

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