程新續(xù)

摘要：機(jī)械設(shè)備尤其是旋轉(zhuǎn)機(jī)械對化工廠的正常運(yùn)轉(zhuǎn)起到非常重要的作用，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，化工機(jī)械的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)日益成熟，在傳統(tǒng)的“事后維修”和“定期維修”基礎(chǔ)上，提出“預(yù)知維修”概念，全面清晰把握化工機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)防故障的發(fā)生。本文詳細(xì)闡述了化工機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的主要內(nèi)容和方法，并對功率譜分析技術(shù)的應(yīng)用加以探討。

關(guān)鍵詞：化工機(jī)械；狀態(tài)監(jiān)測；故障診斷；預(yù)知維修；功率譜

化工企業(yè)機(jī)械設(shè)備繁多，當(dāng)機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障時，以往的維修方法是當(dāng)機(jī)器損壞以后再維修，即“事后維修”。這種做法由于機(jī)器損壞、停機(jī)維修時間較長，不僅經(jīng)濟(jì)損失大，也危及設(shè)備和人身安全。后來提出的“定期維修”，雖然能保證機(jī)器正常運(yùn)行，但由于不知道機(jī)器在什么時候、什么部位發(fā)生什么樣的故障，所以很難正確地確定機(jī)器的檢修周期。在此基礎(chǔ)上，提出了“預(yù)知維修”，對化工機(jī)械設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，提早預(yù)防，將隱患消除在萌芽狀態(tài)。

1 化工機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷

1.1 狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷包含內(nèi)容

一是對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測；二是在發(fā)現(xiàn)異常后對設(shè)備的故障進(jìn)行分析診斷。狀態(tài)監(jiān)測的主要方法有趨勢監(jiān)測和狀態(tài)檢查。趨勢監(jiān)測是連續(xù)地或有規(guī)律地對機(jī)器有關(guān)參數(shù)進(jìn)行測量和分析，確定機(jī)器的運(yùn)行趨勢和狀況，提出機(jī)器劣化停機(jī)的預(yù)防時間。要選擇最敏感的特征信息，振動和噪聲能實時地、直觀地、精確地顯示出機(jī)器的動態(tài)特性及其變化過程，測試方法簡便易行，并且對它們也很敏感。所以振動信號譜分析技術(shù)已成為對機(jī)器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和診斷的主要方法。

1.2 故障診斷技術(shù)的分類

故障診斷技術(shù)可分為簡易診斷和精密診斷。簡易診斷就是使用簡單便攜的點檢儀器或?qū)Ｓ脙x器，對機(jī)器的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測并作出初步的判斷；精密診斷就是運(yùn)用如頻譜分析儀及其他一些計算機(jī)支持的儀器對監(jiān)測到的信號進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，從而確定機(jī)器發(fā)生異常的原因、部位、程度及發(fā)展趨勢等，并決定應(yīng)采取的對策[1]。

2 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷運(yùn)用的主要技術(shù)

2.1 電子和計算技術(shù)

一些專用儀器和一些新的信號的拾取、分析及處理的方法基于該兩項技術(shù)。

2.2 聲、振測試和分析技術(shù)

機(jī)器設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的好壞與機(jī)器的振動有著直接的聯(lián)系，它是目前狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)中應(yīng)用最廣泛、最普遍的技術(shù)之一，且已取得較好的效果。

2.3 測溫技術(shù)

溫度的測試技術(shù)，尤其是適合于在線、非接觸式、遠(yuǎn)距測試的紅外測溫技術(shù)的運(yùn)用較為普遍，被測點的溫度數(shù)值可以直接讀出、因而在利用溫度對設(shè)備進(jìn)行診斷能起到立竿見影的效果。

2.4 油液分析技術(shù)

磨損、疲勞和腐蝕是機(jī)械零件失效的三種主要形式和原因。而其中磨損失效約占80%左右，由于油液分析對磨損監(jiān)測的靈敏性和有效性，因此這種方法在狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中日益顯示其重要地位。

2.5 無損檢測技術(shù)

該技術(shù)是一門獨立的技術(shù)，被引進(jìn)到狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)中。如超聲及射線探傷，磁粉、著色滲透的表面裂紋探傷及聲發(fā)射探傷等技術(shù)被用來對大型固定或運(yùn)動著的裝置進(jìn)行監(jiān)測和診斷已越來越受到人們的重視。

3 振動信號的概念與處理方法

3.1 振動信號的概念

振動是指物體在平衡位置上作往復(fù)運(yùn)動的現(xiàn)象。最簡單的就是簡諧振動，簡諧振動可以用正弦曲線或余弦曲線來表示。非確定性信號是指不能用數(shù)學(xué)關(guān)系式描述的信號，也無法預(yù)知其將來的幅值，又稱為隨機(jī)信號。在工程實踐中，采集到的幾乎全部是隨機(jī)信號[2]。

3.2 隨機(jī)信號的分析和處理方法

主要有時域分析、頻域分析。常常采用倒頻譜分析法，與時域分析相比，它在頻率分辨方面大大提高了靈敏度。倒頻譜分析可以使信號中較低的幅值分量得到較高的增強(qiáng)，可以清楚地識別信號的組成，突出感興趣的周期成分，并且能清楚地分離邊帶信號和諧波。使用倒頻譜分析能夠清楚地檢測和分離出這些周期信號。

3.3 信號處理的要求

一是處理的快速性，二是高的分辨率。對信號處理的高分辨率的要求是來自于設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化和工作轉(zhuǎn)速的日益提高。研究任意頻帶的頻率分析技術(shù)，即細(xì)化分析技術(shù)，是應(yīng)用最廣泛的是復(fù)調(diào)制FFT（快速傅氏變換）方法，它是一項最為有效地提高頻率分辨率的實用技術(shù)。

4 化工機(jī)械設(shè)備故障診斷

化工機(jī)械設(shè)備種類繁多，如汽輪機(jī)、壓縮機(jī)、泵、風(fēng)機(jī)、電動機(jī)、粉碎機(jī)、膨脹機(jī)等，統(tǒng)稱為旋轉(zhuǎn)機(jī)械。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷，首先要根據(jù)各種故障發(fā)生的機(jī)理，尋找其特有的癥狀及敏感參數(shù)[3]。

4.1 故障的簡易診斷方法

簡易診斷方法就是采用一些便攜式測振儀拾取信號，并直接由信號的某些參數(shù)或統(tǒng)計量構(gòu)成診斷指標(biāo)，根據(jù)對診斷指標(biāo)的分析以判定設(shè)備是正?；蚴钱惓＃饕怯糜谠O(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中。正確地拾取信號是進(jìn)行設(shè)備診斷的基礎(chǔ)或先決條件，因此需正確處理好以下幾個問題。

正確選擇測量方式和測量參數(shù)振動信號的采集有兩種測量方式，一種是離線測量，即采集信號和分析數(shù)據(jù)是分別進(jìn)行的。測量參數(shù)的選擇除了根據(jù)頻率范圍外，還應(yīng)同時考慮所采用的傳感器及判斷標(biāo)準(zhǔn)等。例如采用渦流傳感器進(jìn)行軸心軌跡分析時，就要選擇輸出位移。采用國際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行振動等級評判時就必須輸出速度。

合理布置測點。因軸承是反映診斷信息最集中和最敏感的部位，主要測點應(yīng)布置在的軸承部位。遵循原則：即每次測量要在同一測點進(jìn)行，還要保持測量時設(shè)備的工況、測量的參數(shù)和使用的儀器和測量的方法相同，這樣才能保證每次所測數(shù)據(jù)的真實性和相互可比性。

選定合適的測量周期。測量周期是指每次采集信號的間隔時間。它與機(jī)器的類型及故障發(fā)展的速度有關(guān)。而一般低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械或與磨損有關(guān)的故障，則可以采用較長的測量周期，但是一旦發(fā)現(xiàn)故障進(jìn)展較快時，就應(yīng)縮短測量周期。

4.2 齒輪故障診斷方法

由于齒輪傳動具有結(jié)構(gòu)緊湊、效率高、壽命長、工作可靠和維修方便等特點。功率譜一般有三種頻率結(jié)構(gòu)，分別對應(yīng)于不同的原因。正常運(yùn)行的齒輪的功率譜中一般可能同時有這三種頻率結(jié)構(gòu)。隨著齒輪故障的產(chǎn)生，其線狀譜部分的幅值會上升。線狀譜，主要產(chǎn)生原因是齒輪的嚙合頻率及其諧波；山狀譜，主要產(chǎn)生原因是結(jié)構(gòu)共振如齒輪軸橫向振動固有頻率；隨機(jī)譜，主要產(chǎn)生原因是隨機(jī)振動信號。

5 結(jié)語

功率譜分析作為目前振動監(jiān)測和故障診斷中應(yīng)用最廣的信號處理技術(shù)，它對齒輪的大面積磨損、點蝕等均勻故障有比較明顯的分析效果，但對齒輪的早期故障和局部故障不敏感。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷，不僅把測得的振動信號進(jìn)行各種數(shù)據(jù)處理和分析，還要對振動的方向和位置、對機(jī)器的工作參數(shù)（如轉(zhuǎn)速、載荷、壓力、流量、潤滑油溫度及環(huán)境溫度等）的敏感特征進(jìn)行識別。

參考文獻(xiàn)

[1]許寶杰，張建民，徐小力，徐楊梅.粗糙集合理論在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)中的應(yīng)用[J].機(jī)械設(shè)計與制造.2006（12）：95-97.

[2]陳杰，蔣祖華，趙云松.基于擴(kuò)展的信息熵的決策表屬性約簡算法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用，2007（7）：167-169+172.

[3]鐘秉林，黃仁主編.機(jī)械故障診斷學(xué)[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2002.

（作者單位：大慶煉化公司電儀運(yùn)行中心設(shè)備及控制技術(shù)研究所）