往復(fù)機(jī)械故障分析及診斷方法

摘要：往復(fù)式機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)行不平穩(wěn)，其故障診斷技術(shù)有待深入研究。文中對(duì)往復(fù)機(jī)械的常見(jiàn)故障進(jìn)行了介紹，并介紹了在往復(fù)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中常用的監(jiān)測(cè)信號(hào)、信號(hào)特征提取方法及故障識(shí)別方法，比較了各種監(jiān)測(cè)信號(hào)及特征提取方法的優(yōu)劣，并分析了制約往復(fù)式機(jī)械故障診斷發(fā)展的技術(shù)難點(diǎn)，并針對(duì)性地提出了解決這些技術(shù)難點(diǎn)的方法或可能的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：往復(fù)機(jī)械；故障診斷；狀態(tài)監(jiān)測(cè)；特征提取

往復(fù)機(jī)械主要包括：往復(fù)式壓縮機(jī)、內(nèi)燃機(jī)（柴油機(jī)及汽油機(jī)）、往復(fù)泵等。其故障主要分為：結(jié)構(gòu)性故障和性能故障。結(jié)構(gòu)性故障是指零件磨損、裂紋、裝配不當(dāng)、動(dòng)靜件間的碰磨、油路堵塞等；性能故障表現(xiàn)在機(jī)器性能指標(biāo)達(dá)不到要求，如功率不足、油耗量大等。

1常用監(jiān)測(cè)信號(hào)及其應(yīng)用

1.1振動(dòng)信號(hào)及其應(yīng)用

許多機(jī)械故障都表現(xiàn)為振動(dòng)異常，而且所需監(jiān)測(cè)設(shè)備相對(duì)簡(jiǎn)單，信號(hào)分析技術(shù)也比較成熟，這種診斷方法已成為機(jī)械故障診斷的主要手段。但因?yàn)橥鶑?fù)機(jī)械轉(zhuǎn)速低、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)動(dòng)件多，工作時(shí)振動(dòng)激勵(lì)源多，所以利用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析比旋轉(zhuǎn)機(jī)械困難的多。

往復(fù)式壓縮機(jī)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)：利用機(jī)器表面振動(dòng)信號(hào)診斷活塞、汽缸磨損、氣閥漏氣和主軸承狀態(tài)；利用潤(rùn)滑油管路內(nèi)的壓力波信號(hào)診斷往復(fù)式壓縮機(jī)軸承故障、利用氣缸頭振動(dòng)信號(hào)診斷缸內(nèi)故障等。但由于背景噪聲干擾大、缺乏可靠的傳感器及振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性等原因，振動(dòng)分析法在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)往復(fù)式壓縮機(jī)工況方面仍需繼續(xù)研究。

內(nèi)燃機(jī)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)：從機(jī)身表面或者缸套的振動(dòng)信號(hào)中，提取不同的活塞-缸套間隙下的頻率特征，判斷活塞-缸套系統(tǒng)的磨損狀態(tài)；從缸蓋表面的振動(dòng)信號(hào)中，提取氣門(mén)漏氣故障的頻域特征，判斷氣門(mén)的工作情況；從噴油器和高壓油泵上的振動(dòng)信號(hào)中，提取反映噴油過(guò)程各種參數(shù)的頻域特征據(jù)此判斷柴油機(jī)燃油系統(tǒng)的工作狀態(tài)。振動(dòng)分析用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)內(nèi)燃機(jī)工況面臨的困難：不同型號(hào)的內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)信號(hào)共性不足，信號(hào)分析方法不能通用；振動(dòng)源多，傳遞路徑復(fù)雜，系統(tǒng)故障既有“縱向性”又有“橫向性”；多個(gè)故障并存，多故障的同時(shí)診斷影響診斷的準(zhǔn)確性。

應(yīng)用振動(dòng)信號(hào)對(duì)往復(fù)泵故障進(jìn)行診斷也取得了許多成果。如通過(guò)泵閥振動(dòng)信號(hào)診斷泵閥閥芯磨損和彈簧斷裂。

1.2油液參數(shù)及其應(yīng)用

液壓油和潤(rùn)滑油攜帶有大量的關(guān)于機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的信息。潤(rùn)滑油所流經(jīng)的各摩擦副的磨損碎屑都落入其中隨之一起流動(dòng)。對(duì)工業(yè)油液（脂）的進(jìn)行采樣，通過(guò)必要的分析處理后，可以取得各摩擦副的磨損狀況，包括磨損部位、磨損機(jī)理以及磨損程度等方面的信息。往復(fù)機(jī)械主要采用光譜分析法和鐵譜分析法。

光譜技術(shù)可為推斷設(shè)備的磨損部位和磨損程度提供依據(jù)，該方法對(duì)缸套漏水和非鐵系摩擦副失效有較靈敏的反應(yīng)。鐵譜技術(shù)可分析和判斷機(jī)器運(yùn)動(dòng)副表面的磨損類(lèi)型、程度和部位，不但對(duì)潤(rùn)滑油中的大磨粒變化敏感，而且可直接觀察磨粒的形態(tài)與成份。但多個(gè)同種材質(zhì)的摩擦副存在磨損故障時(shí)，鐵譜分析不能準(zhǔn)確的區(qū)分故障的部位，需和其它方法配合使用。

1.3溫度信號(hào)及其應(yīng)用

有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明：溫度檢測(cè)約占工業(yè)檢測(cè)總數(shù)的50%。一方面，溫度是表征機(jī)械電氣故障的特征參量，由潤(rùn)滑不良造成的機(jī)件異常磨損、渦輪增壓器以及發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管阻塞、電氣接點(diǎn)燒壞等常見(jiàn)故障形式都會(huì)造成相應(yīng)部位的溫度升高；另一方面，溫度也是引發(fā)機(jī)械設(shè)備故障的重要因素，材料的機(jī)械性能與溫度有密切關(guān)系，溫度過(guò)高，不僅會(huì)使機(jī)械零件發(fā)生軟化等異常現(xiàn)象，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)造成零件的燒損。

監(jiān)測(cè)壓縮機(jī)的進(jìn)、排氣溫度可以間接了解氣閥和氣缸組件的工作狀態(tài)，如排氣閥泄露會(huì)導(dǎo)致排氣溫度升高；吸氣閥泄露會(huì)使一部分高壓氣體倒竄，導(dǎo)致吸氣溫度升高。點(diǎn)溫儀監(jiān)測(cè)填料涵溫度，可監(jiān)控活塞桿的故障信息。監(jiān)測(cè)氣缸和中間冷卻水溫度，可了解水套和中間冷卻器的結(jié)垢和堵塞情況、冷卻效果，避免水套和中間冷卻器燃燒事故的發(fā)生。

內(nèi)燃機(jī)的溫度監(jiān)測(cè)包括冷卻水溫度和排氣溫度。冷卻水溫度反映冷卻系統(tǒng)工作正常與否；排氣溫度反映氣缸內(nèi)的燃燒情況，如后燃造成排氣溫度過(guò)高。

2 往復(fù)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)診斷方法

溫度信號(hào)、油液參數(shù)等信號(hào)能直接由儀器讀出，其本身就是特征值不需要另外再提取特征。振動(dòng)信號(hào)不能直接反應(yīng)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，需要用現(xiàn)代信號(hào)處理方法進(jìn)行分析。

2.1時(shí)域分析法

振動(dòng)診斷的時(shí)域分析法包括：波形分析和特征參數(shù)分析--該方法在信號(hào)中含有簡(jiǎn)諧信號(hào)、周期信號(hào)或短脈沖信號(hào)時(shí)既簡(jiǎn)單又有效；特征參數(shù)不僅可用于在線監(jiān)測(cè)，也可輔助用于其他診斷方法。時(shí)域同步平均法（又稱相干檢波法）--從混有噪聲干擾的信號(hào)中提取周期性分量的有效方法。相關(guān)函數(shù)診斷法——該方法可用于檢測(cè)隱藏在信號(hào)中的確定性周期信號(hào)、檢測(cè)和回收隱藏在外界噪聲中的有用信號(hào)的時(shí)延、借助擾動(dòng)源定位識(shí)別振源和故障的位置。

時(shí)間序列分析法、時(shí)域波形的合成與分解、時(shí)域波形的形態(tài)分析、時(shí)域波形的統(tǒng)計(jì)分析等都是應(yīng)用較廣的時(shí)域分析技術(shù)，時(shí)域分析法比較形象和直觀，是傳統(tǒng)的故障信號(hào)分析方法。

2.2頻域分析法

頻譜分析是信號(hào)處理的基本方法，振動(dòng)信號(hào)經(jīng)傳感器拾取進(jìn)行預(yù)處理后，經(jīng)過(guò)一定的數(shù)學(xué)方法將信號(hào)由時(shí)域變換到頻域進(jìn)行分析，和正常振動(dòng)信號(hào)頻譜進(jìn)行比較，找出故障特征，確定故障類(lèi)型。頻域分析的現(xiàn)代譜估計(jì)的主要有：短時(shí)傅立葉變換（STFT）、Wigner時(shí)頻分布、小波變換（Wavelet Transform）、Cohen類(lèi)時(shí)頻分布、Wigner-Ville分布、Radon-Wingner變換、Gabor變換等方法。

3 往復(fù)機(jī)械故障識(shí)別方法

所謂故障識(shí)別就是通過(guò)提取得到的機(jī)械設(shè)備外部征兆的特征參數(shù)，對(duì)故障類(lèi)型和故障程度進(jìn)行分析和識(shí)別。常用的現(xiàn)代有以下幾種方法：主分量分析法、模糊識(shí)別法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法。

主分量分析法（PCA）PCA法是一種多變量分析方法，亦稱矩陣數(shù)據(jù)分析法。它通過(guò)變量變換的方法，把相關(guān)的變量變?yōu)椴幌嚓P(guān)的若干新變量，應(yīng)用于多元回歸、多維時(shí)間序列分析、多維譜分析等許多方面。變量個(gè)數(shù)愈多，它的優(yōu)越性愈加突出?？蓪?shí)現(xiàn)多參數(shù)的融合，既提取出了有用信息，又能使設(shè)備診斷工作簡(jiǎn)化，并有可能通過(guò)簡(jiǎn)易診斷法達(dá)到精密診斷的效果。

模糊模式識(shí)別法 主要針對(duì)識(shí)別對(duì)象本身的模糊性或識(shí)別要求上的模糊性，大致有兩種歸類(lèi)方法：直接法，按最大隸屬度原則歸類(lèi)，主要應(yīng)用于個(gè)體的識(shí)別；間接法，按擇近原則歸類(lèi)，一般應(yīng)用于群體模型。該方法充分利用了多種特征參數(shù)的信息互補(bǔ)性，識(shí)別簡(jiǎn)單，易于操作，但是故障隸屬度函數(shù)的確定較為困難，故障診斷的精度不高。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的聯(lián)想記憶、自適應(yīng)、容錯(cuò)性和并行信息處理能力。如在柴油機(jī)的故障診斷中，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可直接融合柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)的時(shí)域信號(hào)，識(shí)別缸內(nèi)燃燒類(lèi)型，融合排氣門(mén)位置、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩、進(jìn)氣壓力等參數(shù)中的任意三種參數(shù)，可預(yù)測(cè)另一個(gè)參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的性能也受很多限制，將其與專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)合將有更大的發(fā)展?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法是將混沌與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法，Hopifield結(jié)構(gòu)可以作為研究混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)網(wǎng)型，有可能對(duì)僅有微小差別的模式進(jìn)行識(shí)別。

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