馬學(xué)娟

摘 要：針對風(fēng)機設(shè)備機械振動及運行狀態(tài)實時在線檢測問題，闡述了幾種常見的大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障的振動機理、故障特征，通過數(shù)據(jù)采集并對其進(jìn)行預(yù)處理，運用Matlab工具軟件對所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析和小波分析，為后期的故障診斷提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：快速傅里葉變換；小波變換；大型風(fēng)機；機械振動故障

中圖分類號：TH43；TH165+.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.11.121

文章編號：2095-6835（2016）11-0121-02

對風(fēng)機的機械性能指標(biāo)進(jìn)行長期的動態(tài)監(jiān)測，并對其機械振動進(jìn)行研究和對其故障進(jìn)行診斷分析、維護(hù)是當(dāng)前各個工礦企業(yè)正常運作的一個重要環(huán)節(jié)。通過對風(fēng)機設(shè)備振動的分析和研究，可以較為準(zhǔn)確地了解風(fēng)機在工作中的運行狀態(tài)，及早檢測發(fā)現(xiàn)風(fēng)機整體或局部問題及其原因，并及時采取相應(yīng)的處理措施，從而確保生產(chǎn)的安全、高效進(jìn)行。

1 快速傅里葉變換和小波變換原理

1.1 快速傅里葉變換

快速傅里葉變換原理：在DFT中，我們令系數(shù)WN=e-j2π/N，由此可看出系數(shù)WN的一些性質(zhì)。

為簡單起見，我們?nèi)為2的整數(shù)次冪，根據(jù)系數(shù)的對稱性，則有：

此時，可以將1個N點的變換分解為2個N/2點的變換，并且可以依據(jù)這種模式繼續(xù)分解下去。這就是Cooley-Turkey的FFT算法的基本原理。它基本上分為時間抽?。―IT-FFT）算法和頻率抽?。―IF-FFT）算法兩類。

1.2 小波變換

“小波變換”概念最早于1984年由J.Morlet提出，其基本思想是把信號投影在由一簇基函數(shù)張成的空間上。利用小波分析，不僅能將信號在時間和頻率上獨立分解，還能保證不丟失原有的信號特征，被譽為信號分析中的“顯微鏡”。

2 風(fēng)機振動的監(jiān)測和分析

在整個風(fēng)機系統(tǒng)中，電機和風(fēng)機軸承是核心部件，也是風(fēng)機運行故障的主要來源，因此，應(yīng)被當(dāng)作監(jiān)測對象。據(jù)統(tǒng)計，在所有風(fēng)機故障中，近70%的故障與轉(zhuǎn)軸及其組件系統(tǒng)有直接的關(guān)系。因此，對于風(fēng)機而言，檢測點最好設(shè)在軸承部位，且選擇探頭與機械接觸較好、剛度較高之處作為測試點。

2.1 監(jiān)測參數(shù)的選擇

監(jiān)測參數(shù)的選擇原則為：對于低頻（振動頻率小于10 Hz）振動，常取位移作為測量參數(shù)；對于中頻（振動頻率在10～1 000 Hz之間）振動，取速度作為測量參數(shù)；對于高頻（振動頻率在1～10 kHz）振動、隨機振動等，常將加速度作為測量參數(shù)。本文選擇振動速度作為測量參數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)采集

振動一般由一系列簡諧振動分量、其他形式的振動及噪聲疊加形成，因而對于振動信號的監(jiān)測，通常選取振動加速度、振動速度或振動幅值等作為測量參數(shù)。依據(jù)振動參數(shù)選擇原則，本文選用SG-2磁電式速度傳感器。該速度傳感器可輸出微弱的電荷信號，經(jīng)電荷放大器和電壓放大器后送入A/D轉(zhuǎn)換器；將采集到的振動數(shù)據(jù)輸入工具軟件中進(jìn)行信號數(shù)據(jù)分析和處理，以此獲取風(fēng)機運行的振動狀態(tài)及可能出現(xiàn)的故障點。

2.3 風(fēng)機振動的判別標(biāo)準(zhǔn)

本文選用的是ISO 02372振動標(biāo)準(zhǔn)。ISO 02372振動標(biāo)準(zhǔn)是一種根據(jù)軸承振動烈度來評定機器質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。本文所研究的風(fēng)機屬于第Ⅲ類風(fēng)機。通常，這類風(fēng)機A振動區(qū)域的速度值為0.28～1.8 mm/s，B振動區(qū)域的速度值為1.8～4.5 mm/s，C振動區(qū)域的速度值為4.5～11.2 mm/s，D振動區(qū)域的速度值大于11.2 mm/s。根據(jù)此判別標(biāo)準(zhǔn)，可確定設(shè)備的維修情況，加強對C區(qū)域振動的監(jiān)測。必要時，還要加大監(jiān)測力度。

3 基于FFT與小波變換的故障信號提取

3.1 風(fēng)機技術(shù)參量

本文研究的風(fēng)機技術(shù)參量：主風(fēng)機安裝軸承處的軸直徑190 mm，葉片數(shù)13，雙列向心短圓柱軸承轉(zhuǎn)速1 000 r/min，轉(zhuǎn)動頻率fr=n/60=16.67 Hz，葉輪通過頻率fz=frZ=16.67×13=216.71 Hz（Z為葉片數(shù)）；電動機轉(zhuǎn)速1 000 r/min，轉(zhuǎn)頻16.67 Hz?？紤]到高次諧波，轉(zhuǎn)頻的頻段出現(xiàn)在中高頻段，選取振動速度作為測量參數(shù)。

3.2 故障信號的時域分析

在不平衡故障中，主要振動特征就是存在以工頻為主的重復(fù)性成分，因而其時間波形表現(xiàn)出顯而易見的正弦波形狀，振動信號表現(xiàn)為明顯的正弦變化，初步判斷該設(shè)備的故障類型為裝置不平衡故障。

3.3 故障信號的FFT分析

經(jīng)過FFT分析獲得的頻譜分析圖僅表現(xiàn)出某一個頻率在所有采樣振動信號中的總強度，不能很好地反映該頻率所對應(yīng)的時間方面的具體信息，即頻譜分析能反映頻率特征，對頻率的時間分辨率較低。

3.4 故障信號的小波分析

小波分析法是一種分辨率較高的時頻分析法。運用這一方法不僅可以進(jìn)行時域上的分析，還可以進(jìn)行頻域上的分析。另外，運用小波分析法不僅能精確定位短時高頻信號，還能準(zhǔn)確分析低頻信號。本文選Biorthogonal雙正交樣條小波作為小波基函數(shù)，重構(gòu)濾波器階數(shù)Nr=6，分解濾波器階數(shù)Nd=8，分解層數(shù)為7，提高了頻率范圍域中的分辨率和分析時間域中的精度。

3.5 故障診斷

引起風(fēng)機異常的原因為轉(zhuǎn)子組件不平衡。考慮到風(fēng)機惡劣的工作環(huán)境及工作過程中的突發(fā)因素，初步判斷是因風(fēng)機在運轉(zhuǎn)過程中，其轉(zhuǎn)子出現(xiàn)一定的磨損或外部灰塵等雜質(zhì)不均勻黏附等而使轉(zhuǎn)子的質(zhì)量中心發(fā)生偏移，引發(fā)了不平衡故障，導(dǎo)致風(fēng)機異常。

4 結(jié)論

本文分別采用時域分析、頻域分析、小波分析對不平衡振動信號進(jìn)行了研究。通過這三種方法的分析和對比，有效地提取了不平衡故障的特征，并對風(fēng)機故障進(jìn)行了診斷，解決了故障問題，以免給工礦企業(yè)帶來不必要的損失。

參考文獻(xiàn)

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[2]陳鳳儀.風(fēng)機技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的研究[J].風(fēng)機技術(shù)，2009（3）.

〔編輯：劉曉芳〕