1、精品資料機械設備振動故障監測與診斷讀書報告姓名：1 前言現代機械設備正朝著大型化、高效率的方向發展， 設備振動問題越來越引起人們的關注。旋轉機械發生故障的主要特征是機器伴有異常的振動和噪聲，其振動信號從幅值、頻域和時域反映了機器的故障信息。因此，了解旋轉機械在故障狀態下的振動機理，對于監測機器的運行狀態和提高診斷故障的準確率都非常重要。利用振動監測系統可及時發現和識別這些異常振動現象，通過振動發展趨勢觀察分析，控制或減少振動，避免發生重大事故。機械故障診斷與監測的任務是對振動信號進行特征參數提取，并依據特征參數進行設備正常與否的分析以及對特征參數序列進行數據解釋，同時將故障信息傳遞、顯示，并通

2、過適當途徑報警、處理。 在現代科學技術條件下，振動故障診斷與監測技術不斷進步，診斷與監測系統日趨復雜，功能不斷擴展、 精度也更高。 本書系統的介紹了現代機械設備振動故障診斷與監測及故障排除理論與方法。2 機械設備振動故障監測與診斷的意義從 20 世紀 60 年代開始，國際工程科技界開發了設備監測診斷技術，在軍事裝備和工業企業逐步推行預知維修和智能維修。 近二三十年來國內外設備診斷技術和研究開發及應用異常活躍， 多種診斷方法已在工廠實際應用， 常常取得出人意料的實效。 現代設備監測診斷技術正在成為機電、信息、監控、通信、計算機和人工智能等集成技術，并逐步發展成為一門多學科交叉的新興工程科學技術。

3、隨著科技的進步與經濟的發展，現代生產裝備日趨大型化、綜合化、精密化、復雜化，工藝過程自動化，流水作業，連續生產， 非計劃停產損失巨大。生產過程對人的依賴程度越來越低，但對設備的依賴程度越來越高，對設備技術狀態的掌握要求越來越高，設備的安全、可靠與平穩運行備受人們關注。設備故障監測與診斷是提高設備可靠性的基本技術手段，而設備的振動監測與診斷是其中的重要技術途徑，這早已為廣大業內人士所認同。進入21世紀以來， 人們追求科學發展與和諧社會，人與設備的和諧至關重要，振動監測與診斷更具實際意義。可編輯修改精品資料3 機械設備振動故障監測與診斷3.1 汽輪機發電機組振動故障的監測與診斷處在高速旋轉下的汽輪

4、機發電機組，在正常運行中總是存在著不同程度和方向的振動。對設備的危害不大，因而是允許的。 這里所講的振動，都是指對設備有危害，超出了允許范圍的振動。汽輪機發電機組振動過大時可能引起的危害和嚴重后果有機組部件連接處松動，地腳螺栓松動、斷裂；機座二次澆灌體松動，基礎產生裂縫；汽輪機葉片應力過高而疲勞折斷；危機保安器發生誤動作； 通流部分的軸封裝置發生摩擦或磨損時，還會影響機組的正常熱膨脹，從而進一步引起更嚴重的事故；軸瓦烏金破裂，緊固螺釘松脫、斷裂；發電機轉子護環松弛磨損，芯環破損， 電氣絕緣磨破， 以致造成接地或短路；勵磁機整流子及其炭刷磨損加劇等。振動直接威脅著機組的安全運行。因此， 在機組一

5、旦出現振動時，就應及時找出引起振動的原因，并予以消除，絕不允許在強烈振動的情況下讓機組繼續運行。汽輪機發電機組的振動是一個比較復雜的問題。造成振動的原因很多， 但是只要能抓住矛盾的特殊性，即抓住振動時表現出來的不同特點，加以分析判斷，就有可能找出振動的內在原因并予以解決。查找振動原因的實驗有勵磁電流實驗、轉速實驗、 負荷試驗、和軸承潤滑油試驗。除通過上述幾種試驗來尋找振動的原因外，尚可通過真空試驗或機組外部特性試驗來分析振動原因。汽輪機發電機組振動異常是運行中最常見的故障之一，其產生的原因是多方面的，也是十分復雜的，它與制造、 安裝、 檢修和運行水平有直接關系。超過允許范圍的振動往往是設備損壞

6、的信號。 振動過大將使汽輪機轉動部件如葉片、葉輪等的應力超過允許值而損壞：振動嚴重時， 可能導致危機保安器誤動作而發生停機事故以及導致軸承座松動、基礎甚至廠房建筑物的共振損壞等。因此，必須使機組的振動水平保持在規定的允許范圍內。3.2發動機振動故障監測和診斷利用振動信號對發動機進行故障診斷時，由于結構異常復雜，且兼有往復與旋轉振動，振動激勵較多， 某零件產生故障時，其振動信號常常被其他零部件中的振動信號和大量的隨機噪聲所淹沒。 通常為了提高信號的信噪比、提取信號的有效特征信息，常采用的方法有濾波技術、時域平均、譜分析等方法。3.2.1基于振動的柴油機轉速測量可編輯修改精品資料轉速是柴油機的一個

7、重要參數，是柴油機運行狀況的一個綜合體現，是氣體力矩、 慣性力矩和負載力矩等共同作用的結果。常用的柴油機轉速檢測方法已經十分成熟，如機械式、光電式、霍爾式、頻閃式、 高壓油管應變法等， 然而在實際使用時都需要在柴油機的連接部件或內部的旋轉部件上安裝傳感器， 操作比較復雜， 增加檢測難度。 在對不同車輛進行測量時，須采用不同的檢測手段，不具有通用性。為此，要尋求操作簡單、測量精度較高的基于振動的柴油機轉速測量方法。3.2.2車用柴油機振動信號的去噪聲處理車用柴油機振動存在著不確定因素和非線性作用機制，引起機體振動的振源眾多，振源信息直接或間接地體現在柴油機機體表面的振動上。對于柴油機實測振動信號

8、，振源信息常常被其他零部件運行中的振動信號和大量的隨機噪聲所淹沒。為提高信號的信噪比、提取信號的有效特征信息， 通常采用的方法有濾波技術、 時域分析技術、 譜分析技術等方法。 由于無法準確確定信號濾波頻率， 不易嚴格按周期采樣， 信號頻譜分布又很寬， 上述常規方法無法使用或難以發揮作用， 而經驗模態分解方法是由 Huang 等發展的一種新的數據分析方法，能有效去除高斯白噪聲對采集信號的干擾， 不刪除采集信號中的有用信息， 不引入無關信息，消噪效果好。3.2.3基于小波消噪的柴油機缸蓋振動信號分析柴油機信號一般為非平穩信號， 采集傳統的傅里葉分析， 顯得無能為力， 因為它不能給出信號在某個時間點

9、上的變化情況。 而小波分析屬于時頻分析的一種， 能夠同時在時頻域中對信號進行分析， 所以它能有效地區分信號中的突變部分和噪聲， 從而實現信號的降噪， 小波分析對非平穩信號消噪有著傅里葉分析不可比擬的優點。基于小波分析時域局域化特性，無論是降噪處理還是特征信號的提取應用，小波變換都非常適合。4 電機振動故障的監測與診斷4.1 基于振動頻譜分析的電動機故障診斷生產線設備的運行狀況越來越受到重視，而電動機作為各種設備的動力源，其連續， 穩定運行隊生產起著非常重要的作用。因為在連續生產系統中，如果某臺關鍵設備因故障停機，則司內大量處于關鍵部位且位置分散的電動機驚醒狀態監測與故障診斷工作是非常必要的。而要及時， 準確判斷電動機是否發生故障，故障部位以及故障程度，則需要故障分析人員在充分熟悉被監測設備的基礎上掌握扎實的振動理論知識和一定的頻譜分析能力。可編輯修改精品資料4.2 永磁直流電動機振動和噪聲分析電動機振動和噪聲是一個比較老的但有是一個仍然存在和難以解決的問題。引起電動機振動和噪聲的原因很多，大致可以分為電磁因素和機械因素。首先要判別電動機振動由何原因引起的， 即電磁和機械原因判定。區分是電磁原因還是機械原因產生的方法是將電動機運轉至最高轉速， 突然切斷電源，若振動隨之突然減小，振動則是電磁原因引起的；若振動變化不大，則主要是機械原因引起的。5 設備故