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        羅茨風(fēng)機故障機理分析與診斷模型研究

        2016-08-16 10:01:04劉文敬
        四川水泥 2016年2期
        關(guān)鍵詞:診斷模型羅茨葉輪

        劉文敬

        (山東魯碧建材有限公司,山東 萊蕪 271103)

        羅茨風(fēng)機故障機理分析與診斷模型研究

        劉文敬

        (山東魯碧建材有限公司,山東 萊蕪 271103)

        羅茨風(fēng)機有多種組成部分,主要包括葉輪、機殼、進出口消聲器、墻板等,其屬于容積式風(fēng)機。羅茨風(fēng)機在工作時,主要通過氣缸中的葉形轉(zhuǎn)子做機械運動將氣體進行壓縮,然后對氣體進行輸送。在實際情況中,羅茨風(fēng)機有著廣泛的應(yīng)用,主要包括處理污水中的廢氣、對水泥進行運輸、輸送氣體等,能夠起到較好的效果。受人為因素和自然因素的影響,羅茨風(fēng)機極易出現(xiàn)故障,所以如何更好對羅茨風(fēng)機進行完善成為技術(shù)人員面臨的重大問題。本文主要以羅茨風(fēng)機作為研究對象,對其故障處理進行了探討,提出了一些建議。

        羅茨風(fēng)機;故障;診斷

        在羅茨風(fēng)機中,具有較好的進出風(fēng)口設(shè)計,而且其對三葉轉(zhuǎn)子進行了較好應(yīng)用,所以在實際運作過程中,其不會產(chǎn)生較大的噪聲污染,對周邊居民的正常生活影響較小;羅茨風(fēng)機具有較好的持久性能,而且風(fēng)機整體容量較大,有著較高的應(yīng)用價值;軸承在風(fēng)機中具有重要作用,而羅茨風(fēng)機中的軸承具有較好質(zhì)量,所以延長了風(fēng)機的使用壽命。但是羅茨風(fēng)機也極易遭受外界因素的影響,所以技術(shù)人員必須加強對其的研究。

        一、羅茨風(fēng)機概要

        羅茨風(fēng)機中應(yīng)用到了三葉轉(zhuǎn)子,在實際運作中,由于轉(zhuǎn)速和風(fēng)量處于平衡狀態(tài),所以羅茨風(fēng)機不會造成較大的震動,也不會產(chǎn)生極大噪聲污染,所以不會對周邊居民的正常生活和工作造成影響。羅茨風(fēng)機中有著較好的進出風(fēng)口設(shè)計,風(fēng)機端蓋與葉輪之間留有一定的縫隙,而且葉輪端面與風(fēng)機端蓋間也留有一定的間隙,從而較好對風(fēng)進行輸送。羅茨風(fēng)機一般具有較簡單的結(jié)構(gòu),而且在運作和安裝方面都不需要進行復(fù)雜操作,其有著較好性能,穩(wěn)定性較高,所以被廣泛應(yīng)用于多種行業(yè),促進了更行業(yè)良好發(fā)展。

        二、羅茨風(fēng)機故障機理分析與處理辦法

        羅茨風(fēng)機在實際運作過程中,極易遭受自然因素及人為因素的影響,所以很容易出現(xiàn)故障,最終給各項工作的順利進行帶來極大不利,所以技術(shù)人員必須加強對羅茨風(fēng)機工作狀態(tài)的監(jiān)管,及時處理存在的問題,確保其能夠正常運作。當(dāng)羅茨風(fēng)機內(nèi)溫度過高時,一般是因為郵箱內(nèi)的油過多且質(zhì)量較差,或者壓力過大以及通風(fēng)效果差,面對這種問題,技術(shù)人員須對雜質(zhì)進行清除,合理設(shè)置通風(fēng)口,并提高轉(zhuǎn)速,從而有效降低溫度。當(dāng)葉輪出現(xiàn)摩擦現(xiàn)象時,一般是由于齒輪不牢固或者葉輪間間隙較小,在處理這種問題時,技術(shù)人員須增加齒輪牢固度,并合理調(diào)整葉輪之間的間隙,從而防止葉輪出現(xiàn)摩擦現(xiàn)象。如果出現(xiàn)流量不足現(xiàn)象,可能是由于過濾器出現(xiàn)堵塞現(xiàn)象或者皮帶出現(xiàn)打滑情況,在處理這種問題時,技術(shù)人員可以對過濾器中的雜質(zhì)進行清除,并將皮帶拉緊,并對進口壓力值進行檢測和調(diào)整,從而確保流量穩(wěn)定。當(dāng)電機出現(xiàn)超載現(xiàn)象時,可能是因為流量過大或者進出口位置出現(xiàn)堵塞情況,所以技術(shù)人員可以將氣體進行卸放,保證流量穩(wěn)定,并且對進出口堵塞物進行清除,從而促進電機正常運作。

        三、羅茨風(fēng)機診斷模型研究

        基于羅茨風(fēng)機自身特性,其雖然在許多行業(yè)中都能發(fā)揮出較好作用,提高工作產(chǎn)量和效率、并降低整體成本、提高企業(yè)的經(jīng)濟效益,但是其極易遭受自然因素及人為因素的影響,羅茨風(fēng)機一旦在運作過程中出現(xiàn)問題,不僅對各項工作的正常進行造成極大影響,而且會給企業(yè)帶來巨大的損失,所以建立羅茨風(fēng)機診斷模型有著重要意義,技術(shù)人員可以通過羅茨風(fēng)機建立故障數(shù)據(jù)庫,當(dāng)羅茨風(fēng)機在工作中出現(xiàn)問題時,技術(shù)人員能夠及時根據(jù)故障數(shù)據(jù)庫對相關(guān)問題進行解決,從而更好發(fā)揮出羅茨風(fēng)機作用。

        (一)應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        本文主要對小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行融合,并對機械技術(shù)進行合理利用,從而建立羅茨風(fēng)機摩擦故障診斷模型。技術(shù)人員在對小波分析以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行結(jié)合時,主要有兩種方法,首先,技術(shù)人員可以對尺度函數(shù)以及小波函數(shù)進行合理利用,將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合,主要對不均勻信息進行處理。其次,技術(shù)人員主要通過小波變換對信號向量進行引出,并融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)有效結(jié)合,能夠較好對故障進行診斷。在機械管理要求下,技術(shù)人員須在羅茨風(fēng)機摩擦故障診斷模型中設(shè)置機械動力學(xué)模型,用以檢測轉(zhuǎn)子故障,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合,促進檢測自動化。

        (二)選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本

        表1 羅茨風(fēng)機摩擦故障診斷結(jié)果

        在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本進行選取時,基于機械設(shè)備故障診斷特性,可以用測振傳感器對信號進行提取。技術(shù)人員必須對故障指標(biāo)進行合理分析,確保其能夠?qū)收袭a(chǎn)生較大反應(yīng),一般可將裕度指數(shù)、峭度指數(shù)、脈沖指數(shù)等作為羅茨風(fēng)機故障指標(biāo),能夠起到較好作用。在機械動力學(xué)基礎(chǔ)上,由于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有一定的方程表達(dá)式,因此技術(shù)人員還需對表達(dá)式內(nèi)相關(guān)特征量進行提取,表達(dá)式如下:

        Mq+Dq+Kq=Q

        其中M指的是機械動力學(xué)模型中質(zhì)量矩陣,主要包括圓盤質(zhì)量及軸;D指的是阻尼陣,主要包括陀螺運動、軸內(nèi)阻以及軸承阻尼;K指的是剛度陣;Q指的是合外力向量。技術(shù)人員還可以對小波包進行分解,獲得一系列子帶能量值,并將其作為故障指標(biāo)輸進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而有效選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本。由于各種數(shù)據(jù)存在差異性,所以技術(shù)人員需對其進行統(tǒng)一化,一般可以采用極差方式,并合理設(shè)置各類數(shù)據(jù)對應(yīng)的羅茨風(fēng)機故障情況,主要包括重度摩擦、輕度摩擦、無摩擦三種形式。

        (三)明確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

        在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行明確時,基于機械管理特性,技術(shù)人員需對輸入層以及輸出層的神經(jīng)元個數(shù)進行明確,并對轉(zhuǎn)子特征信號進行明確,一般可根據(jù)機械動力學(xué)基礎(chǔ),對輸入特征向量以及輸出的特征向量進行確定,技術(shù)人員可將裕度指數(shù)、峭度指數(shù)、脈沖指數(shù)以及小波包分解后的30個特征向量作為輸出神經(jīng)元個數(shù)以及輸入神經(jīng)元個數(shù),所以輸出神經(jīng)元個數(shù)為2,輸入神經(jīng)元個數(shù)為33。在隱層方面,一般情況下,單隱層BP網(wǎng)絡(luò)能夠較好復(fù)合模型要求,所以技術(shù)人員可以直接選擇單隱層BP網(wǎng)絡(luò),但是如何有效選擇單隱層神經(jīng)元數(shù)量存在較大的問題。由于單隱層自身特性,神經(jīng)元數(shù)量以及轉(zhuǎn)子特征信號過多過少都會對模型試驗造成影響,所以技術(shù)人員必須進行多次實驗,合理選擇神經(jīng)元數(shù)量及轉(zhuǎn)子特征信號。

        (四)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實測

        本文主要對6組樣本進行試驗,實驗結(jié)果如表1。

        由表1可知,診斷準(zhǔn)確率為83.3%,所以能夠較好對羅茨風(fēng)機故障進行診斷。

        結(jié)束語

        在實際情況中,羅茨風(fēng)機在多方面都能發(fā)揮出較好作用,但是其極易遭受人為因素及自然因素的影響,所以技術(shù)人員必須采取有效措施完善羅茨風(fēng)機,有效解決存在的各種問題。技術(shù)人員可以通過對羅茨風(fēng)機故障原因及風(fēng)機自身特性建立診斷模型,對各類數(shù)據(jù)進行補充,從而完善羅茨風(fēng)機故障數(shù)據(jù)庫,為有效處理羅茨風(fēng)機故障帶來便利。

        [1]張九靈.羅茨風(fēng)機故障機理分析與診斷模型研究[D].中國石油大學(xué)(華東),2010.

        [2]李明.羅茨風(fēng)機故障探析及處理[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2013,(30):55-55.

        [3]高東峰.羅茨風(fēng)機自啟動故障處理[J].設(shè)備管理與維修,2015,(1):52.

        [4]張曉東.甲醛羅茨風(fēng)機故障分析及裝配方法改進[J].通用機械,2010,(5):32-34.

        TQ172

        B

        1007-6344(2016)02-0009-01

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