1、汽車故障診斷與檢測讀書報告目 錄1前言- 1 -2旋轉機械的特性及常見的故障- 2 -3旋轉機械故障診斷方法研究現狀- 4 -4故障診斷實例- 5 -1.離心風機故障診斷處理。- 5 -2.某電廠300MW汽輪發電機組斷葉片故障診斷分析- 7 -總結- 9 - 2 -1前言隨著科學技術的發展及工業的進步，生產設備的自動化程度越來越高，其結構也越來越復雜。生產設備趨于大型化、自動化、精密化、智能化，機械設備各個子系統之間的關聯程度越來越大。1如果生產設備的若干部件在運轉過程中出現故障，可能導致整個生產過程中斷，影響企業的經濟效益、危害工作人員的人身安全，甚至帶來災難性的后果。機械設備中旋轉機械約

2、占80%，覆蓋石化、冶金、動力、機械制造等工程領域，包括壓縮機、發電機、燃氣輪機、風機、汽輪機、渦輪機、航空發動機及各種電動機等，這類機械設備通常轉速較高，且在生產中處于核心地位，若發生故障會造成較嚴重的經濟損失，嚴重時會對國民經濟和社會民生帶來影響。2在設備的日常維護和安裝調試過程中，經常遇到因劇烈振動而無法正常生產的情況，而振動的原因錯綜復雜，僅靠耳聽、手摸的原始方法，很難全面準確的分析判斷故障的原因。采用先進的設備狀態檢測和故障診斷技術，通過振動檢測掌握各類設備在一定時期的運行狀態，為從事設備維護、安裝、調試的工程技術人員提供一套完整的設備運行狀態資料，根據這些資料進行數據分析，可以準確

3、的分析判斷故障原因，縮短檢修工期，合理的安排關鍵設備的預防維修計劃，從而避免因突發性設備故障而造成的經濟損失，確保產生的順利進行。1旋轉機械設備監測和故障診斷技術不斷融合現代科學技術發展的成果，己成為涉及傳感器技術、電子技術、測試技術、信號處理、智能識別、數據庫等多方面知識，是一門既有理論基礎，又有很強的實際應用的背景的交叉學科旋轉機械診斷主要包括信號獲取、特征提取、狀態診斷及狀態分析四個步驟。因此，作為設備故障診斷技術的一個分支旋轉機械狀態監測與故障診斷技術。其研究領域也同樣主要集中在以下幾個研究內容和研究方向：故障信息檢測、故障特征分析、狀態監測方法、故障機理研究、故障識別及其專家系統。近

4、年來，隨著信息技術、計算機技術、人工智能以及機械故障機理研究的深入和發展，新的技術不斷被移植、應用到機械狀態監測和故障診斷之中，極大地豐富了機械狀態監測和故障診斷理論和技術，推動了監測和診斷向更深和更高層次的發展。2旋轉機械的特性及常見的故障機械故障是與磨損、腐蝕、疲勞、老化等機理分不開的。機械故障主要有以下一些特性：( l) 潛在性。機械在使用中會出現各種損傷。損傷引起零部件結構參數發生變化。當損傷發展到使零部件結構參數超出允許值時。機械即出現潛在故障。( 2) 漸發性。由于磨損、腐蝕、疲勞、老化等過程的發生與時間關系密切。因此機械故障的發生多半與時間有關。在使用中。機械的損傷是逐步產生的。

5、零部件的結構參數也是緩慢變化的。機械的性能參數也是逐漸惡化的。( 3) 耗損性。機械磨損、腐蝕、疲勞、老化等過程伴隨著能量與質量的變化。其過程是不可逆轉的。表現為機械老化程度逐步加劇。故障越來越多。隨著使用時間的增加。局部故障的排除雖然能恢復機械的性能。但機械的故障率仍不斷上升。新的故障將不斷出現。同時損傷的消除也是不完全性的。維修不可能使機械的性能恢復到使用前的狀態。( 4) 模糊性。機械使用中。由于受到各種使用及環境條件的影響。其損傷與輸出參數的變化都具有一定的隨機性與分散性。同時。由于材料與制造等因素的影響。機械的各種極限值、初始值也具有不同的分布。同一機械。在不同的使用環境下。輸出參數

6、隨時間也具有不同的分布。從而導致參數變化及故障判別標準都具有一定的分散性。使機械故障的發生與判別標準都具有一定的模糊性。( 5) 多樣性。機械使用中。由于磨損、腐蝕、疲勞、老化過程的同時作用。同一零部件往往存在多種故障機理。產生多種故障模式。如軸的彎曲變形、磨損、疲勞斷裂等。這些故障不僅故障機理與表現形式不同。而且分布模型及在各級的影響程度也不同。使故障呈現出多樣性。1旋轉機械常見的故障：表 1 旋轉機械常見故障3旋轉機械故障診斷方法研究現狀旋轉機械的振動信號包含的信息豐富、可以較為全面的反映設備的運行狀態，其時域、頻域及時頻域等分析方法的分析結果可作為其運行狀態和故障診斷的依據。下面介紹常用

7、的旋轉機械故障診斷方法：1、頻譜分析頻譜分析是指對時域信號進行傅立葉變換，將信號表述為幅值-頻率的表達形式。通過觀察頻譜圖中譜線情況來實現對信號的分析。旋轉機械的振動信號在頻域內的分布具有較清晰的物理意義，所以頻譜分析是進行旋轉機械故障診斷的主要方法之一，該分析方法適用于平穩信號。由時間域、頻域進行分析診斷設備故障， 如下圖所示：圖 1􀀁 時域-頻域2、時域分析時域分析是指直接對信號的時域波形進行觀察分析，具有直觀、明了的特點。如果信號包含的信息復雜，則難以觀測出其包含的特征信息，所以時域分析用于對簡單時域波形進行分析判斷。3、 軸心軌跡分析軸心軌跡是指旋轉機械軸線上某一點在

8、旋轉平面內的位置隨時間的變化而形成的軌跡線。軸心軌跡形象、直觀地表達了回轉部件的運行情況，不僅可以反映轉軸在徑向平面內運動軌跡的形狀，而且可以提供轉軸的渦動頻率和進動的方向。軸心軌跡故障診斷方法廣泛的應用在汽輪機、壓縮機、發電機等旋轉機械設備的故障診斷中。4、全息譜分析全息譜技術是基于傅立葉變換，采用內插技術，采集轉軸多個截面、兩個互相垂直方向上的振動信號，精確求其對應頻率處的幅值和相位，然后根據實際的測量位置對應獲得一系列的橢圓來描述轉軸的振動情況?。 二維全息譜能很好的反映轉子一個支承面的振動情況，三維全息譜則可以反映整根轉子的空間振動情況和對應轉速下的振型。全息譜融合了多個截面、多個方向

9、和經常被忽略的相位等多個方面的信息，彌補了傳統故障診斷分析中的不足。全息譜技術已應用于國內的大型旋轉機械的故障診斷中，取得了較好的效果。5、共振解調分析共振解調技術是指對低頻沖擊激起的高頻共振波形進行包絡，然后對包絡信號進行頻譜分析，實現對信號的分析。該技術廣泛用于滾動軸承、齒輪等部件的故障診斷中，與普通的頻譜分析相比，可以有效的識別淹沒于背景噪聲中的早期故障特征信息。共振解調技術極大的改善了滾動軸承等部件的故障診斷技術豐富了診斷手段。除上所述方法外還有很多用于旋轉機械故障診斷的方法，如分形維數、倒譜分析、時域濾波技術、波德圖、階次分析等，都在實際應用中取得了較好的成果。44故障診斷實例1.離

10、心風機故障診斷處理。傳動方式: 皮帶傳動。測點布置如下圖所示。現場對設備進行檢測時，發現振動異常，分別對測點1、2進行檢測，結果如表2、圖2、圖3 所示：表2 風機采樣點檢測結果故障分析和診斷:由上可經看出，1、2 測點V、H 方向振動值均超標，從第1 測點頻譜圖來看，最大值出現在146 Hz處，第2 測點最大值出現在184 Hz 處。由于測點設在軸承座上，首先檢查故障是否出現在軸承上。由開始的計算知道軸承外環故障頻率為145.92 Hz( 約為146 Hz) ，軸承內環故障頻率為184.09 Hz( 約為184 Hz)，通過對照軸承故障特征頻率，可以判斷1號軸承故障出現在軸承外圈，2號軸承故

11、障出現在軸承內圈，經更換軸承后，振動正常。2.某電廠300MW汽輪發電機組斷葉片故障診斷分析該輪機振動值突然增大，工廠果斷停車，并立即要求進行診斷。查看在線監測故障診斷系統的頻譜圖：圖 4 輪機故障震動頻譜圖根據故障診斷專家系統軟件分析，葉片斷裂或脫落的可能性最大，現場查看如下圖所示：總結設備故障診斷技術可以有效地避免意外事故,節約大量維修費用, 無論對安全生產還是對設備維護都具有十分重要的意義. 在實際應用中仍然有許多問題需要在實踐中不斷地去發現和解決, 因為任何一個故障都會有許多表征現象, 同時一個故障現象有可能對應著幾個故障原因, 而且, 相同和不同的設備在不同的工作環境下, 在故障判定

12、上也有所不同, 就是同一個設備, 在不同的壽命周期內在故障的判別上也有所變化. 需要從各個方面, 應用各種監測手段, 多方位地去分析、研究, 要從該設備的歷史、工作環境以及相關設備的故障中去分析、查找故障原因才能真正做到對設備故障的準確、科學判定2。旋轉機械是大型生產企業的關鍵設備, 它們通常具有大型、高速、連續工作及處于核心地位的特點, 因此深入開展旋轉機械狀態監測、故障診斷技術的研究具有十分重要的實際應用意義和價值。隨著我國改革開放的深入以及國民經濟和科學技術的發展, 旋轉機械設備狀態監測和故障診斷技術將會得到不斷完善, 一定會在不久的將來步入世界先進行列。參考文獻1宋生鈺. 旋轉機械設備

13、常見故障診斷J. 湖南工程學院學報, 2008, 18(3):41-45.2羅邦劫. 旋轉機械故障診斷技術的研究現狀及發展趨勢J. 機電產品開發與創新, 2008, 21(3):86-86,89.3郭大文. 旋轉機械故障特征提取與分析技術研究D. 電子科技大學, 2012.4周帥. 基于時頻分析的旋轉機械故障診斷方法研究與應用D. 大連理工大學, 2012.5張超. 基于自適應震動信號處理的旋轉機械故障診斷研究D. 西安電子科技大學, 2012.6彭斌, 劉振全. 基于改進小波神經網絡的旋轉機械故障診斷J. 振動、測試與診斷, 2007, 27(1):32-35.7丁濤, 王芳, 任工昌. 旋轉機械故障診斷研究現狀J. 機械設計與制造, 2009(12):259-260.8韓捷, 關惠玲, 梁川, 等. 矢譜:一種實用的旋轉機械故障診斷分析方法J. 機