周卓異 徐洪海 裘科名 張環(huán) 陳俊池

摘要：噪聲是風(fēng)機運行過程產(chǎn)生的一種信號，包含了風(fēng)機結(jié)構(gòu)振動的信息特征，據(jù)此提出通過分析風(fēng)機噪聲信號來實現(xiàn)風(fēng)機不停機故障診斷的方法。結(jié)合風(fēng)機噪聲信號模型，對軸流風(fēng)機軸系不對中、轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動、葉片損壞4種典型故障的Fourier 頻譜特征做出了理論分析預(yù)測。通過現(xiàn)場檢測試驗，采集了電機的轉(zhuǎn)速信號與風(fēng)機的噪聲信號，分析了風(fēng)機噪聲的時域波形，初步診斷該風(fēng)機存在故障。再分析了軸流風(fēng)機噪聲信號的Fourier 頻譜，提取出相關(guān)故障特征頻率，發(fā)現(xiàn)頻譜中n 倍高次諧波比較明顯，并且其中2n 倍高次諧波占主導(dǎo)地位，因此判斷該風(fēng)機故障種類為軸系不對中。經(jīng)過重新校正與檢修，該風(fēng)機恢復(fù)正常運轉(zhuǎn)。試驗及分析結(jié)果成功驗證了基于噪聲信號診斷軸流風(fēng)機故障理論方法的可行性，對于工業(yè)領(lǐng)域通過噪聲信號來診斷風(fēng)機故障具有一定的指導(dǎo)作用。

關(guān)鍵詞：風(fēng)機;噪聲信號;故障診斷;頻譜分析

中圖分類號：TD441.2文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1009-9492（2021）11-0286-04

Axial Flow Fan Fault Diagnosis Based on Noise Signal Analysis

Zhou Zhuoyi，Xu Honghai，QiuKeming，Zhang Jing，Chen Junchi

（ Shaoxing Shangyu Institute of Quality Inspection and Metrology Testing，Shaoxing，Zhejiang 312300，China ）

Abstract：Noise is generated during the fan running，which contains the characteristics of the structural vibration of the fan.Therefore，a method was proposed to detect the fault of the fan without stopping the machine by analyzing its noise signal.According to the noise signal model of the fan fault，the Fourier spectrum characteristics of the axial fan four typical faults，shafting misalignment，rotor imbalance，base loose，and blade damage，were theoretically analyzed and predicted.Through the field test，the speed signal of the motor and the noise signal of the fan were collected，and the time-domain waveform of the noise signal was analyzed，diagnosing the fan existed a fault preliminarily.The Fourier spectrum of the noise signal of the axial flow fan was analyzed then，and the fault characteristic frequency was extracted，observing that the n-times high -order harmonics in the spectrum were obvious and the 2n-times high-order harmonics were dominant.Therefore，the type of the fan fault was diagnosed to be shaft misalignment.After recalibration and overhaul，the fan returned to normal operation.The result of the experiment and analysis successfully verifies the feasibility of the theoretical method of diagnosing axial fan faults through acoustic analysis way，which is helpful to diagnose the fan faults via noise signal analysis in the industrial field.

Key words：fan;noise signal;fault diagnosis;spectrum analysis

0 引言

風(fēng)機是一種通過機械能將氣體壓縮并輸送的機械設(shè)備，廣泛應(yīng)用于礦井、隧道、船舶、工業(yè)窯爐、空調(diào)、建筑物以及核電站等重要場所[1]。隨著我國工業(yè)的飛速發(fā)展，風(fēng)機在國民經(jīng)濟領(lǐng)域的使用以及需求量日益增多，國內(nèi)風(fēng)機制造廠商也逐年加大了風(fēng)機產(chǎn)量，為地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展做出了一定的貢獻。風(fēng)機結(jié)構(gòu)相對簡單，一般用途的軸流風(fēng)機的電動機與葉片通過聯(lián)軸器相連來傳遞轉(zhuǎn)矩和動力。因此風(fēng)機的故障種類也相對簡單，主要有軸系不對中、轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動、葉片損壞4種故障。據(jù)統(tǒng)計，軸系不對中、轉(zhuǎn)子不平衡占風(fēng)機故障的60%以上[2]。風(fēng)機在工作中一般處于長期運行的狀態(tài)，若發(fā)生不對中故障，那么在旋轉(zhuǎn)的過程中，將會產(chǎn)生聯(lián)軸器變形、軸承磨損、軸彎曲等惡劣現(xiàn)象，進而造成風(fēng)機的損壞，引發(fā)設(shè)備停工等一系列生產(chǎn)事故;若發(fā)生基座松動故障，在運行過程中可能出現(xiàn)風(fēng)機劇烈振動，發(fā)出巨大噪聲或風(fēng)機脫落等嚴(yán)重事故;若發(fā)生葉片損壞故障，則可能風(fēng)量不達標(biāo)，無法發(fā)揮風(fēng)機應(yīng)有的功效，影響工業(yè)生產(chǎn)的效率甚至存在一定的安全隱患。因此，風(fēng)機若出現(xiàn)故障，將嚴(yán)重影響工業(yè)運行以及居民日常生活。由于大多數(shù)風(fēng)機工作在隧道、礦井等較為惡劣的環(huán)境中，不便于技術(shù)人員通過觀察及經(jīng)驗來判斷故障種類，因此研究通過信號分析來診斷風(fēng)機故障的技術(shù)具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，國內(nèi)外已有學(xué)者開展了基于信號分析的風(fēng)機故障診斷研究。冷軍發(fā)等[3]通過FFT 頻譜分析礦井通風(fēng)機的振動信號，診斷出其軸系不對中的故障。胡漢輝等[4]將風(fēng)機振動信號進行小波變換，提取得到對應(yīng)特征向量，通過模糊識別方法診斷出風(fēng)機早期微弱故障。王衛(wèi)東[5]采取了對振動信號時域頻域結(jié)合分析的方法，探查了高爐鼓風(fēng)機故障類型、部位以及原因。Lauro等[6]通過監(jiān)測辦公樓的風(fēng)機耗電量信息，與無故障風(fēng)機進行比較，基于模糊集和模糊邏輯算法開展了對風(fēng)機的故障診斷分析。喬志剛[7]在礦用風(fēng)機診斷技術(shù)中引入支持向量機算法，建立不同種類風(fēng)機故障模型庫，得到較高的故障診斷正確率。Del Val等[8]在半消聲室中使用MEMS （微機電系統(tǒng)）麥克風(fēng)陣列搜集風(fēng)機運行狀態(tài)信息進行初步試驗，將聲學(xué)圖像幾何參數(shù)應(yīng)用于支持向量機算法進行分類，以識別風(fēng)機葉片故障。Ranade 等[9]提出了基于多項式回歸的簡化故障診斷模型，利用系統(tǒng)生成殘差對暖通空調(diào)風(fēng)機故障進行精確診斷。

迄今為止，國內(nèi)外學(xué)者通過風(fēng)機信號分析以診斷其故障的研究中，絕大多數(shù)均采集風(fēng)機運行過程中的振動信號加以分析。但是在實際工作過程中，風(fēng)機的安裝位置可能處在人工難以操作的地方，且同時采集X、Y、Z 三個方向的振動信號數(shù)據(jù)也存在一定的困難，因此在工業(yè)生產(chǎn)中以振動信號分析診斷風(fēng)機故障的方法有著一定的局限性。考慮到風(fēng)機運行過程中會輻射聲音信號，通常被認(rèn)為是噪聲，而噪聲信號的采集非常方便快捷，不受風(fēng)機安裝位置的限制，因此在實際現(xiàn)場利用噪聲信號來對風(fēng)機進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷可行性較高。筆者在之前的研究中，通過分析行星齒輪箱的噪聲信號，成功診斷出了其齒輪的故障，驗證了通過聲音信號來診斷旋轉(zhuǎn)機械故障的可行性[10]。本文將研究基于風(fēng)機噪聲信號分析的故障診斷技術(shù)，對工業(yè)工程中監(jiān)測風(fēng)機狀態(tài)與指導(dǎo)技術(shù)人員診斷風(fēng)機故障具有很強的應(yīng)用價值。

1 風(fēng)機典型故障特征噪聲信號分析

根據(jù)聲源種類的劃分，風(fēng)機運行過程中輻射的噪聲屬于結(jié)構(gòu)噪聲[11]。風(fēng)機噪聲來源于風(fēng)機整體的結(jié)構(gòu)振動，即風(fēng)機運行時葉片、軸系、基座等部件的振動將產(chǎn)生聲音信號。因此噪聲信號中包含了風(fēng)機結(jié)構(gòu)振動的信息。根據(jù)振動理論，振動信號可以表示為一組包含調(diào)幅-調(diào)頻項的余弦函數(shù)，則可以將噪聲信號模型表示為[12]：

式中：p （t ）為風(fēng)機噪聲信號模型;fr為風(fēng)機故障特征頻率，Hz;ak （t ）、bk （t ）分別為噪聲信號模型的調(diào)幅項、調(diào)頻項;Akn、Bkl分別為噪聲信號模型的調(diào)幅、調(diào)頻系數(shù);c 為無量綱常數(shù);小kn、φkl、θk 為初始相位，rad。

根據(jù)風(fēng)機噪聲信號模型，可以推測出不同種類的故障對應(yīng)不同種類的故障特征頻率，在頻譜中占主導(dǎo)地位的譜線也不同，因此可以將采集的噪聲信號進行 Fourier 變換，提取其Fourier 頻譜中主要的特征譜線或調(diào)制邊頻帶來判定該風(fēng)機的故障類型。以下開展針對轉(zhuǎn)子不平衡、軸系不對中、基座松動、葉片損壞4種典型風(fēng)機故障[13]進行相應(yīng)故障特征頻率的介紹以及相應(yīng)頻譜特征分析及推導(dǎo)。

1.1風(fēng)機轉(zhuǎn)子不平衡故障特征分析

在風(fēng)機制造過程中，由于制造或裝配誤差等原因，生產(chǎn)的風(fēng)機原始轉(zhuǎn)子系統(tǒng)可能存在質(zhì)量偏心引發(fā)轉(zhuǎn)子不平衡故障。同時在風(fēng)機的運行過程中，由于長期運轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)子部件出現(xiàn)磨損、疲勞，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子系統(tǒng)部分部件損壞，從而加劇轉(zhuǎn)子不平衡故障。根據(jù)其機械結(jié)構(gòu)特點，軸流風(fēng)機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)由電機與葉片直接相連，故風(fēng)機轉(zhuǎn)子故障特征頻率應(yīng)與電機旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)：

式中：n 為電機轉(zhuǎn)速，r/min。

結(jié)合風(fēng)機噪聲信號模型可知，對于風(fēng)機噪聲信號，在其Fourier 頻譜中，存在一系列頻率為fr以及倍頻nfr的譜線，該特征譜線能反映出風(fēng)機存在轉(zhuǎn)子不平衡故障。

1.2 風(fēng)機軸系不對中故障特征分析

軸流風(fēng)機轉(zhuǎn)軸通過聯(lián)軸器與電機主軸相連形成軸系。生產(chǎn)制造以及工作運行過程中同樣存在安裝誤差、磨損變形使軸系連接發(fā)生位移，進而導(dǎo)致風(fēng)機出現(xiàn)軸系不對中故障。同樣，根據(jù)軸系連接結(jié)構(gòu)特點，風(fēng)機軸系不對中故障特征頻率可以表示為：

可見風(fēng)機噪聲Fourier 頻譜中，軸系不對中故障特征主要表現(xiàn)為存在2fr 以及4fr、6fr、8fr、10fr 等一系列高次諧波為主導(dǎo)的譜線，可以通過檢測噪聲信號頻譜中偶數(shù)次頻率分量的存在與否及幅值大小，來判定風(fēng)機是否存在軸系不對中故障。

1.3 風(fēng)機基座松動故障特征分析

風(fēng)機基座松動故障的信號特征主要表現(xiàn)為非線性，其Fourier 頻譜中，除了分布著fr及其倍頻外，還存在多條分?jǐn)?shù)諧波（0.3～0.5） fr以及亞諧波1.5fr、2.5fr 等譜線，且高倍頻的幅值大于低倍頻的幅值[14]，在分析頻譜時，重點觀察譜圖中是否存在較為明顯的分?jǐn)?shù)諧波、亞諧波及其高頻分量，是作為診斷風(fēng)機為基座松動的判定依據(jù)。

1.4 風(fēng)機葉片損壞故障特征分析

風(fēng)機運行過程中，若存在葉片損壞故障，則風(fēng)機輻射的噪聲信號中存在調(diào)制現(xiàn)象。其噪聲信號模型可以表示為：

式中：N為葉片數(shù);Ar、Br分別為葉片故障調(diào)幅、調(diào)頻系數(shù)

根據(jù)風(fēng)機葉片損壞的噪聲信號模型，可推測其 Fourier 頻譜中，主導(dǎo)頻率為Nfr的譜線，該譜線幅值較高，且會受到葉片損壞故障特征頻率的調(diào)制，表現(xiàn)為在該特征頻率譜線附近存在大量的調(diào)制邊帶（N ±m(xù) ） fr，m =1，2，…，可以據(jù)此判定風(fēng)機發(fā)生了葉片損壞故障。

2 風(fēng)機故障診斷試驗與結(jié)果分析

某軸流風(fēng)機送至本中心進行常規(guī)氣動性能檢測，參數(shù)如表1所示，風(fēng)機的安裝與檢測如圖1所示。

在試驗過程中，發(fā)現(xiàn)其振動較大，噪聲較高，于是對其進行噪聲信號采集分析來診斷其是否存在故障。該軸流風(fēng)機噪聲信號的時域波形如圖2所示，由圖可知該風(fēng)機運行時輻射噪聲壓普遍為0.6 Pa，即89.5 dB，在10 s 內(nèi)最高輻射噪聲壓級為97.2 dB，初步判定該風(fēng)機可能發(fā)生故障。再通過圖3所示的電機轉(zhuǎn)速曲線可知，電機保持在轉(zhuǎn)速960 r/min 的狀態(tài)運行，可計算出該風(fēng)機的故障特征頻率fr=16 Hz。對風(fēng)機噪聲信號進行Fourier 變換，得到包含風(fēng)機故障特征的頻譜圖，如圖4所示。受到環(huán)境噪聲的影響，圖中低頻段部分0～50 Hz 處存在大量無規(guī)律譜線，但是也能從圖中明顯提取出風(fēng)機故障特征頻率fr，及其高次諧波2fr、3fr、4fr、5fr、6fr，未發(fā)現(xiàn)其分?jǐn)?shù)諧波與亞諧波等譜線，初步排除基座松動故障。同時，由于檢測前檢查過風(fēng)機葉片，均完好無損，因此排除葉片損壞故障。再觀察到該頻譜中偶數(shù)次諧波2fr、4fr、6fr 的幅值偏大，占主導(dǎo)地位，因此可以初步判斷該風(fēng)機存在軸系不對中故障。

停機對該軸流風(fēng)機進行檢查，發(fā)現(xiàn)通過聯(lián)軸器相連的風(fēng)機主軸與電機主軸并未處于一條水平線上，電機主軸較低約1mm。在實際安裝過程中，考慮到熱脹冷縮，應(yīng)使電機主軸略高于風(fēng)機主軸，才能保證風(fēng)機運轉(zhuǎn)時兩軸保持水平。經(jīng)過重新對中校準(zhǔn)，再次運行風(fēng)機，其振動情況與噪聲輻射均恢復(fù)正常。因此，本次診斷試驗成功驗證該風(fēng)機存在軸系不對中故障。

3 結(jié)束語

本文分析了風(fēng)機運行中輻射的噪聲信號包含其結(jié)構(gòu)振動信息，且聲音信號采集的便利性優(yōu)于振動信號的特點，提出利用噪聲信號來診斷軸流風(fēng)機的方法，并分析了軸流風(fēng)機轉(zhuǎn)子不平衡、軸系不對中、基座松動、葉片損壞4種典型故障的噪聲Fourier 頻譜特征，通過現(xiàn)場試驗采集軸流風(fēng)機的噪聲信號進行時域、頻域分析，成功診斷出該風(fēng)機的軸系不對中故障，驗證了基于噪聲信號分析診斷軸流風(fēng)機故障理論方法的可行性，對于工業(yè)領(lǐng)域的各種風(fēng)機不停機狀態(tài)下的聲學(xué)故障檢測具有一定的指導(dǎo)作用。

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