黃敏

摘要：本文針對頻譜分析法相關內(nèi)容展開分析，結(jié)合煙汽輪機過載、煙汽輪機齒面剝落、結(jié)構(gòu)點蝕與膠合問題等常見故障頻譜特征，通過研究故障信號獲取、故障信號提取、故障問題診斷等內(nèi)容，其目的在于加快煙汽輪機故障診斷速度，充分發(fā)揮頻譜分析法的應用價值。

關鍵詞：頻譜分析法;煙汽輪機;齒面剝落

在煙汽輪機工作過程中，受到人員操作因素、環(huán)境因素、設備自身因素影響，有時也會導致設備出現(xiàn)運行故障，影響到設備運行過程的安全性。通過將頻譜分析法應用到煙汽輪機故障診斷當中，不僅可以加快煙汽輪機故障診斷速度，而且能夠提高故障處理過程的時效性， 維持煙汽輪機工作狀態(tài)的穩(wěn)定性。

1頻譜分析法概述

頻譜分析法是對設備的振動信號進行采集，并將采集信號分解轉(zhuǎn)換成由各種頻率信號及其強弱程度組成的頻譜圖。通過計算、分析和篩選，找出頻譜圖中與機械零部件工作特性有關的頻率，例如，齒輪的嚙合頻率、轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率、軸承的運轉(zhuǎn)頻率等，以此來尋找故障源和故障原因。相較于其他故障診斷方法，頻譜分析法在應用中具備了檢測速度快、檢測準確性高、檢測結(jié)果可靠性高等優(yōu)勢，目前已經(jīng)在很多領域中得到了廣泛推廣。

2煙汽輪機故障頻譜特征

2.1煙汽輪機過載

基于以往應用經(jīng)驗可以了解到，煙汽輪機在工作期間，由于荷載過大而引起的應用故障，會在零件之間產(chǎn)生較大的沖擊力，此時會產(chǎn)生以嚙合頻率的諧波頻率為載波的頻率，其中嚙合頻率的幅值相對正常狀態(tài)也會出現(xiàn)明顯增大的情況，但在嚙合頻率及其諧波周圍不產(chǎn)生邊頻帶。同時受到過載問題的影響，結(jié)構(gòu)內(nèi)部零件的磨損速度也會不斷加快，這也使得機械結(jié)構(gòu)劣化情況不斷加劇，而相對應的嚙合頻率也會出現(xiàn)不斷擴大的情況，所對應的諧波幅值也會處于持續(xù)增長的情況，故障問題的凸顯性不斷增強。

2.2煙汽輪機齒面剝落

基于以往應用經(jīng)驗可以了解到，煙汽輪機在工作期間，也存在齒面剝落的風險，在長期負荷工作的情況下，零件之間的自然磨損、機械磨損也會不斷加劇，從而導致齒面剝落問題的出現(xiàn)。在齒輪運行到缺陷部位時，也會產(chǎn)生瞬時沖擊的缺陷，出現(xiàn)某一個高幅值的波峰。同時，輪機齒輪運行期間所產(chǎn)生的嚙合頻率也會和旋轉(zhuǎn)頻率產(chǎn)生較大的關聯(lián)性，同時在嚙合頻率附近也會產(chǎn)生一些邊頻帶，此時結(jié)構(gòu)反饋的頻譜特點為邊頻帶數(shù)量較多，覆蓋范圍較廣、分布均勻度高、平坦性強等。隨著結(jié)構(gòu)內(nèi)部零件缺陷范圍的不斷擴大，這也使得機械結(jié)構(gòu)劣化情況不斷加劇，邊頻帶對應的寬度范圍數(shù)值與幅值也會不斷提升，明顯性不斷增強。

2.3結(jié)構(gòu)點蝕與膠合問題

在煙汽輪機工作期間，結(jié)構(gòu)點蝕與膠合問題也是存在的運行故障問題。此類故障屬于均勻度相對較高的缺陷內(nèi)容，在出現(xiàn)此類問題之后，頻譜也會出現(xiàn)周期性沖擊脈沖、頻譜調(diào)幅、頻譜調(diào)頻等情況。但是不同于其他局部性缺陷故障，此類故障問題主要集中在表面，對此在結(jié)構(gòu)運行期間并不會出現(xiàn)瞬態(tài)沖擊，反饋到頻譜圖形中，表現(xiàn)出的內(nèi)容為嚙合頻率所對應頻帶階數(shù)相對較少，而且集中性相對較高，同時頻譜圖的分布范圍比較狹窄，但是幅值的波動范圍較大，可以滿足既定的應用需求。

3頻譜分析法在故障診斷中的應用要點

3.1故障信號獲取

利用頻譜分析法來開展故障診斷工作時，首要任務便是做好設備故障信號的獲取工作，也是開展后續(xù)工作內(nèi)容的基礎條件。在煙汽輪機工作過程中，其狀態(tài)信號也是直接反饋設備工作狀態(tài)的信號?；跓熎啓C的工作情況，在對故障信號進行獲取時，其內(nèi)容包括了溫度信號、壓力信號、振動信號、轉(zhuǎn)速信號、光譜信號、聲發(fā)射信號等，根據(jù)這些采集到的信號內(nèi)容來開展后續(xù)的故障診斷工作。需要注意的是，為了提高信息評估結(jié)果的可靠性，需要在條件允許情況下，對于不同方向上的信號進行采集，匯總后獲取綜合應用信號，為后續(xù)故障分析工作的順利進行奠定基礎[1]。

3.2故障信號提取

在采集到機械信號之后，需要對故障信號進行提取，從中篩選出具備應用價值的故障信號，對其進行集中分析，從而了解故障的細節(jié)內(nèi)容，為后續(xù)診斷工作的進行奠定基礎。從目前常用的方法展開分析，經(jīng)常使用到的分析方法如下：（1）時域分析法，該方法在應用中，會對不同信號特征進行分解，隨后在延時作用下來完成信號分量疊加，根據(jù)數(shù)字濾波處理、響應分析、卷積計算等工作來完成應用分析，得到可靠的計算結(jié)果。（2）頻域分析法，該方法是在采集到應用信號后，對其進行變換處理，如常用的傅氏變換、拉氏變換等，以獲取到具備特征量的分析數(shù)值，滿足相應的應用需求[2]。

3.3故障問題診斷

在故障問題診斷期間，需注意以下幾點：第一，對設備運行情況進行梳理，根據(jù)上述分析方法獲取到具備應用價值的參數(shù)信息，并對其進行頻譜制作，剔除干擾數(shù)據(jù)獲取到價值圖形。第二，在已經(jīng)擬定的頻譜分析圖中，對于幅值、曲線波動情況進行客觀分析，根據(jù)分析數(shù)據(jù)來完成故障問題的準確提取，同時也會定位故障問題的具體位置，擬定相對應的處理措施，等待問題解決后，重新生成頻譜分析圖，查看處理結(jié)果是否滿足要求，確保故障問題處理結(jié)果的適用性[3]。

結(jié)束語

綜上所述，在煙汽輪機工作期間，受到不同因素影響，很容易出現(xiàn)運行故障問題，利用頻譜分析法來對存在問題進行識別，不僅可以提高故障問題的發(fā)現(xiàn)效率，而且對于維持煙汽輪機穩(wěn)定工作狀態(tài)也有著積極地意義。

參考文獻

[1]李紅，孫冬梅，沈玉成.EEMD降噪與倒頻譜分析在風電軸承故障診斷中的應用[J].機床與液壓，2018，46（13）：156-159.

[2]陳林瓊.頻譜分析在風機故障診斷及維護中的應用[J].中國石油和化工標準與質(zhì)量，2017，37（17）：124-125.

[3]郭曉寧.頻譜分析在煙汽輪機故障診斷中的應用[J].機械工程師，2014（08）：263-264.

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