基于快速傅里葉變換（FFT）和小波變換的大型風(fēng)機(jī)機(jī)械振動(dòng)故障的分析

馬學(xué)娟

摘 要：針對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備機(jī)械振動(dòng)及運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)在線檢測問題，闡述了幾種常見的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的振動(dòng)機(jī)理、故障特征，通過數(shù)據(jù)采集并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用Matlab工具軟件對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析和小波分析，為后期的故障診斷提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：快速傅里葉變換；小波變換；大型風(fēng)機(jī)；機(jī)械振動(dòng)故障

中圖分類號(hào)：TH43；TH165+.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.11.121

文章編號(hào)：2095-6835（2016）11-0121-02

對(duì)風(fēng)機(jī)的機(jī)械性能指標(biāo)進(jìn)行長期的動(dòng)態(tài)監(jiān)測，并對(duì)其機(jī)械振動(dòng)進(jìn)行研究和對(duì)其故障進(jìn)行診斷分析、維護(hù)是當(dāng)前各個(gè)工礦企業(yè)正常運(yùn)作的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。通過對(duì)風(fēng)機(jī)設(shè)備振動(dòng)的分析和研究，可以較為準(zhǔn)確地了解風(fēng)機(jī)在工作中的運(yùn)行狀態(tài)，及早檢測發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)整體或局部問題及其原因，并及時(shí)采取相應(yīng)的處理措施，從而確保生產(chǎn)的安全、高效進(jìn)行。

1 快速傅里葉變換和小波變換原理

1.1 快速傅里葉變換

快速傅里葉變換原理：在DFT中，我們令系數(shù)WN=e-j2π/N，由此可看出系數(shù)WN的一些性質(zhì)。

為簡單起見，我們?nèi)為2的整數(shù)次冪，根據(jù)系數(shù)的對(duì)稱性，則有：

此時(shí)，可以將1個(gè)N點(diǎn)的變換分解為2個(gè)N/2點(diǎn)的變換，并且可以依據(jù)這種模式繼續(xù)分解下去。這就是Cooley-Turkey的FFT算法的基本原理。它基本上分為時(shí)間抽?。―IT-FFT）算法和頻率抽取（DIF-FFT）算法兩類。

1.2 小波變換

“小波變換”概念最早于1984年由J.Morlet提出，其基本思想是把信號(hào)投影在由一簇基函數(shù)張成的空間上。利用小波分析，不僅能將信號(hào)在時(shí)間和頻率上獨(dú)立分解，還能保證不丟失原有的信號(hào)特征，被譽(yù)為信號(hào)分析中的“顯微鏡”。

2 風(fēng)機(jī)振動(dòng)的監(jiān)測和分析

在整個(gè)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)中，電機(jī)和風(fēng)機(jī)軸承是核心部件，也是風(fēng)機(jī)運(yùn)行故障的主要來源，因此，應(yīng)被當(dāng)作監(jiān)測對(duì)象。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在所有風(fēng)機(jī)故障中，近70%的故障與轉(zhuǎn)軸及其組件系統(tǒng)有直接的關(guān)系。因此，對(duì)于風(fēng)機(jī)而言，檢測點(diǎn)最好設(shè)在軸承部位，且選擇探頭與機(jī)械接觸較好、剛度較高之處作為測試點(diǎn)。

2.1 監(jiān)測參數(shù)的選擇

監(jiān)測參數(shù)的選擇原則為：對(duì)于低頻（振動(dòng)頻率小于10 Hz）振動(dòng)，常取位移作為測量參數(shù)；對(duì)于中頻（振動(dòng)頻率在10～1 000 Hz之間）振動(dòng)，取速度作為測量參數(shù)；對(duì)于高頻（振動(dòng)頻率在1～10 kHz）振動(dòng)、隨機(jī)振動(dòng)等，常將加速度作為測量參數(shù)。本文選擇振動(dòng)速度作為測量參數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)采集

振動(dòng)一般由一系列簡諧振動(dòng)分量、其他形式的振動(dòng)及噪聲疊加形成，因而對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測，通常選取振動(dòng)加速度、振動(dòng)速度或振動(dòng)幅值等作為測量參數(shù)。依據(jù)振動(dòng)參數(shù)選擇原則，本文選用SG-2磁電式速度傳感器。該速度傳感器可輸出微弱的電荷信號(hào)，經(jīng)電荷放大器和電壓放大器后送入A/D轉(zhuǎn)換器；將采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入工具軟件中進(jìn)行信號(hào)數(shù)據(jù)分析和處理，以此獲取風(fēng)機(jī)運(yùn)行的振動(dòng)狀態(tài)及可能出現(xiàn)的故障點(diǎn)。

2.3 風(fēng)機(jī)振動(dòng)的判別標(biāo)準(zhǔn)

本文選用的是ISO 02372振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)。ISO 02372振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)是一種根據(jù)軸承振動(dòng)烈度來評(píng)定機(jī)器質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。本文所研究的風(fēng)機(jī)屬于第Ⅲ類風(fēng)機(jī)。通常，這類風(fēng)機(jī)A振動(dòng)區(qū)域的速度值為0.28～1.8 mm/s，B振動(dòng)區(qū)域的速度值為1.8～4.5 mm/s，C振動(dòng)區(qū)域的速度值為4.5～11.2 mm/s，D振動(dòng)區(qū)域的速度值大于11.2 mm/s。根據(jù)此判別標(biāo)準(zhǔn)，可確定設(shè)備的維修情況，加強(qiáng)對(duì)C區(qū)域振動(dòng)的監(jiān)測。必要時(shí)，還要加大監(jiān)測力度。

3 基于FFT與小波變換的故障信號(hào)提取

3.1 風(fēng)機(jī)技術(shù)參量

本文研究的風(fēng)機(jī)技術(shù)參量：主風(fēng)機(jī)安裝軸承處的軸直徑190 mm，葉片數(shù)13，雙列向心短圓柱軸承轉(zhuǎn)速1 000 r/min，轉(zhuǎn)動(dòng)頻率fr=n/60=16.67 Hz，葉輪通過頻率fz=frZ=16.67×13=216.71 Hz（Z為葉片數(shù)）；電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 000 r/min，轉(zhuǎn)頻16.67 Hz。考慮到高次諧波，轉(zhuǎn)頻的頻段出現(xiàn)在中高頻段，選取振動(dòng)速度作為測量參數(shù)。

3.2 故障信號(hào)的時(shí)域分析

在不平衡故障中，主要振動(dòng)特征就是存在以工頻為主的重復(fù)性成分，因而其時(shí)間波形表現(xiàn)出顯而易見的正弦波形狀，振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)為明顯的正弦變化，初步判斷該設(shè)備的故障類型為裝置不平衡故障。

3.3 故障信號(hào)的FFT分析

經(jīng)過FFT分析獲得的頻譜分析圖僅表現(xiàn)出某一個(gè)頻率在所有采樣振動(dòng)信號(hào)中的總強(qiáng)度，不能很好地反映該頻率所對(duì)應(yīng)的時(shí)間方面的具體信息，即頻譜分析能反映頻率特征，對(duì)頻率的時(shí)間分辨率較低。

3.4 故障信號(hào)的小波分析

小波分析法是一種分辨率較高的時(shí)頻分析法。運(yùn)用這一方法不僅可以進(jìn)行時(shí)域上的分析，還可以進(jìn)行頻域上的分析。另外，運(yùn)用小波分析法不僅能精確定位短時(shí)高頻信號(hào)，還能準(zhǔn)確分析低頻信號(hào)。本文選Biorthogonal雙正交樣條小波作為小波基函數(shù)，重構(gòu)濾波器階數(shù)Nr=6，分解濾波器階數(shù)Nd=8，分解層數(shù)為7，提高了頻率范圍域中的分辨率和分析時(shí)間域中的精度。

3.5 故障診斷

引起風(fēng)機(jī)異常的原因?yàn)檗D(zhuǎn)子組件不平衡?？紤]到風(fēng)機(jī)惡劣的工作環(huán)境及工作過程中的突發(fā)因素，初步判斷是因風(fēng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，其轉(zhuǎn)子出現(xiàn)一定的磨損或外部灰塵等雜質(zhì)不均勻黏附等而使轉(zhuǎn)子的質(zhì)量中心發(fā)生偏移，引發(fā)了不平衡故障，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)異常。

4 結(jié)論

本文分別采用時(shí)域分析、頻域分析、小波分析對(duì)不平衡振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了研究。通過這三種方法的分析和對(duì)比，有效地提取了不平衡故障的特征，并對(duì)風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行了診斷，解決了故障問題，以免給工礦企業(yè)帶來不必要的損失。

參考文獻(xiàn)

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〔編輯：劉曉芳〕