旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與預(yù)測方法及其應(yīng)用研究

張佳雄 楊振江 趙偉雄

摘 要：本文主要是研究旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與預(yù)測的方法，對于機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行來說，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的診斷和預(yù)測的技術(shù)直接影響機(jī)械運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性。旋轉(zhuǎn)機(jī)械在強(qiáng)背景噪聲的環(huán)境下，細(xì)小微弱的故障特征不容易被發(fā)掘，這也就成為機(jī)械故障診斷的難點(diǎn)。而本文根據(jù)形態(tài)學(xué)濾波、局域均值分解、多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和噪聲輔助多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等時(shí)頻方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的微弱、復(fù)合故障診斷中的應(yīng)用，為機(jī)械故障診斷、性能退化狀態(tài)識別和趨勢預(yù)測提供新的有效手段。

關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機(jī)械；故障診斷；預(yù)測方法；應(yīng)用研究

一、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的基本方法

旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障主要是因?yàn)闈L動軸承和齒輪在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中因?yàn)槟撤N原因而引發(fā)的失效，失效的形式主要包括以下幾種，疲勞失效、膠合失效、磨損失效以及斷裂失效等等。在現(xiàn)代機(jī)械故障診斷中主要使用信號分析與處理技術(shù)以及先進(jìn)的傳感技術(shù)為一體的多學(xué)科交叉和融合的新技術(shù)，主要是為了保證軸承和齒輪在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的環(huán)境中，能夠有效的保證工作周期內(nèi)的運(yùn)行，也保障了機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性。對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷來說，是為了觀察、分析和處理能夠反映旋轉(zhuǎn)機(jī)械工作狀態(tài)是否正常的信號，進(jìn)而能夠根據(jù)顯示的信號采取對應(yīng)的措施來維持旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行的正常狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法主要有振動信號分析技術(shù)、油液分析技術(shù)、聲發(fā)射分析技術(shù)以及濕度分析技術(shù)等等。振動信號分析技術(shù)主要是同各國對采集的振動信號進(jìn)行分析，得出運(yùn)轉(zhuǎn)過程中軸承的真實(shí)狀態(tài)，具有診斷效率高、可靠性較強(qiáng)的優(yōu)勢；油液分析技術(shù)主要是通過從齒輪箱中使用的循環(huán)油液取出油樣，進(jìn)行清潔度、光譜以及油液理化分析等來檢測齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)，但是這種檢測方法不能應(yīng)對突發(fā)故障的預(yù)報(bào)，而且很容易受到其他機(jī)械設(shè)備的影響，檢測人員的經(jīng)驗(yàn)也要比較豐富；還有聲發(fā)射分析技術(shù)，這是一種比較新的無損檢測技術(shù)，主要是檢測金屬材料的損傷程度，機(jī)械在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中金屬材料的碰撞和摩擦以及金屬材料出現(xiàn)的斷裂都能夠根據(jù)聲發(fā)射源來進(jìn)行判斷，機(jī)械金屬材料在運(yùn)行的過程中始終都伴隨著聲發(fā)射的現(xiàn)象，利用聲發(fā)射技術(shù)能夠判斷出機(jī)械的狀態(tài)；最后是光纖分析技術(shù)，但是這種分析技術(shù)只能適用與軸承座內(nèi)允許安裝傳感器的場合，運(yùn)用的場所不是很普遍。

二、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的預(yù)測方法

1、基于灰色模型的狀態(tài)預(yù)測方法

對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的預(yù)測方法中，利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)造的模型來預(yù)測未來是目前機(jī)械故障預(yù)測最為廣泛的方法。現(xiàn)在眾多生產(chǎn)企業(yè)為了能夠提高效率，對于發(fā)生的機(jī)械故障都提前做好準(zhǔn)備，爭取維修檢查的時(shí)間。旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)轉(zhuǎn)的時(shí)候，如果發(fā)生故障，機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)的狀態(tài)也會隨之發(fā)生改變，振動的峰值或者振動的幅度數(shù)據(jù)就會發(fā)生改變，主要呈現(xiàn)單調(diào)遞增的趨勢。這種灰色模型系統(tǒng)模型建模所用的數(shù)據(jù)是不變的、靜態(tài)的，未考慮未來時(shí)刻數(shù)據(jù)對模型的影響因素。隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)趨勢的變化，舊的振動序列值對預(yù)測值的影響逐漸削弱，新的振動數(shù)據(jù)逐漸加強(qiáng)。因此只使用最初的數(shù)據(jù)建模進(jìn)行長期預(yù)測，預(yù)測精度較低，需對原始模型做改進(jìn)。把預(yù)測得到的新信息加入到模型中，去掉原來的老信息，并保持建模數(shù)據(jù)維數(shù)不變，稱其為新陳代謝模型，能夠?qū)τ诙唐跈C(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。2、BP網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測實(shí)現(xiàn)

BP是一種類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)逼近任意非線性映射的特點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的預(yù)測方法中，它能夠進(jìn)入非線性系統(tǒng)的建模與辨識中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不受非線性模型的限制，便于在實(shí)際工程預(yù)測操作中得到實(shí)現(xiàn)。改進(jìn)閾值量化函數(shù)的振動信號小波去噪方法，該方法比傳統(tǒng)軟、硬閾值去噪性能更好。對滾動軸承振動信號的均方根值，建立其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，當(dāng)預(yù)測值超過設(shè)定的閾值時(shí)，則發(fā)出預(yù)警，實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的預(yù)測。

3、綜合增長趨勢振動幅度預(yù)測實(shí)現(xiàn)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行的初始階段，各個(gè)部件都是處于一個(gè)磨合期，如果各個(gè)部件受熱產(chǎn)生不均勻膨脹，旋轉(zhuǎn)機(jī)械機(jī)組的振動幅值通常會較大。旋轉(zhuǎn)機(jī)械磨合期結(jié)束或熱量分布均勻后，振動幅值會逐漸減小，振動變化平緩；但是在運(yùn)行過程中如果出現(xiàn)潤滑油高溫或靜止部件與運(yùn)動部件產(chǎn)生碰撞摩擦，振動幅值又將變大；隨著這些因素的消失，振動幅值乂會漸下降當(dāng)以上因素同時(shí)作用于機(jī)組時(shí)，振值的變化將出現(xiàn)綜合增長趨勢，這是機(jī)紐振動發(fā)展變化的一種普遍情形，根據(jù)這種情況能過準(zhǔn)確的預(yù)測旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障情況。

結(jié)語：總而言之，對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷和預(yù)測技術(shù)來說，最主要的目的就是要預(yù)防機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，是保證機(jī)械設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的技術(shù)基礎(chǔ)機(jī)械。齒輪和滾動軸承作為動為傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，長期在高負(fù)荷、高轉(zhuǎn)速工況下工作，一旦出現(xiàn)故障將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的安全運(yùn)行，因此及時(shí)、準(zhǔn)確地檢測故障己變得越來越重要，保證機(jī)械正常運(yùn)行才能夠節(jié)省機(jī)械維修檢查的時(shí)候，提高企業(yè)運(yùn)行的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)：

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