面向智能船舶PHM 的旋轉機械振動模擬試驗

唐德佳，華先亮 ，姚望

（1. 中海油能源發(fā)展股份有限公司采辦共享中心，天津300452；2. 上海船舶研究設計院，上海201203）

0 前 言

隨著現(xiàn)代船舶的大型化和自動化程度不斷提高，船舶系統(tǒng)的綜合程度和復雜性也相應提高。 由于船舶系統(tǒng)和設備存在高度耦合和互相干涉，且運行環(huán)境惡劣，易受到諸多外部因素影響，出現(xiàn)的故障類型呈現(xiàn)各種各樣的形態(tài)。 事故一旦發(fā)生，會造成巨大的人員傷亡和財產損失，因此，復雜船舶系統(tǒng)的安全性和可靠性是值得高度關注的熱點領域。

PHM（Prognostic Health Management，故障預測與健康管理）技術是一種滿足自我保障、自主診斷的要求，診斷報警準確率高，可提高運維效率并大幅降低運維成本的技術方法［1］。 PHM 早期主要集中應用于航空發(fā)動機領域，代表了現(xiàn)代運維技術思路的轉變。

在航空、發(fā)電、礦山等領域的工業(yè)實踐表明，振動頻譜變化可以比傳統(tǒng)的熱工參數(shù)變化更早表征旋轉設備的健康狀態(tài)變化，因此振動傳感器大量應用于PHM 目的。

旋轉機械在船舶上的運用十分廣泛，其轉速從每分鐘幾十轉到幾萬轉，在船舶的運行安全中起到至關重要的作用。 目前，PHM 技術主要被應用在船用旋轉機械的故障監(jiān)測和故障預測方面，典型如柴油機、泵、風機等具有軸承的旋轉設備。 使用先進的傳感器對旋轉機械進行實時的狀態(tài)監(jiān)測尤其是振動監(jiān)測，運用改良的信號處理算法對監(jiān)測數(shù)據進行智能化的處理，配合當前進步迅速的智能系統(tǒng)對結果的智能診斷和故障預測， 是PHM 技術在未來智能船舶發(fā)展過程中一個必然的方向。 圖1 為智能船舶PHM 系統(tǒng)示意圖。

圖1 智能船舶PHM 系統(tǒng)示意圖

1 振動模擬試驗設計

上海船舶研究設計院的智能船舶實驗室有1臺“智能船舶故障預測與健康管理模擬器（便攜式振動監(jiān)測）”，通過在這臺模擬器上進行試驗，測試和分析旋轉機械在正常和故障工況下的振動表現(xiàn)，并采用快速傅里葉變換（FFT）方法對試驗采集到的振動傳感器的信號進行處理，通過頻譜分析定性振動特征， 研究其響應對旋轉機械故障形態(tài)的影響，探討PHM 技術在船舶智能化特別是在設備健康管理方面的應用前景。

圖2 展示了振動模擬監(jiān)測的試驗平臺， 包括1個固定的鋼質基座， 上方安裝了1 臺測試電動機，電動機帶可拆卸偏重塊（圖3 中前端盤面長箭頭指向部分），1 個振動傳感器（CMSS2111）可分別固定在測試電動機的水平和垂直2 個測量點（圖3 中機體上2 個短箭頭指向部分），1 套便攜式振動分析儀（SKF Microlog）用于采集數(shù)據和分析。

圖2 振動監(jiān)測模擬試驗平臺

圖3 帶可拆卸偏重塊的測試電動機

為模擬船用旋轉機械的工作狀態(tài)及工作環(huán)境，測試電動機的轉速范圍為1 000～3 000 r/min，能夠覆蓋大部分船用旋轉機械。CMSS2111 振動傳感器是一種小尺寸的加速度傳感器， 通過電纜和接口連接測試電動機和分析儀。 該傳感器的靈敏度為100 mV/g（±10%），測量范圍為±50g，頻率范圍為 0.5～10 000 Hz，完全滿足本次試驗所需求的數(shù)據要求。 分析儀將傳感器所采集的信號收集并分析，呈現(xiàn)為FFT 頻譜，在測量試驗中，濾波器的大小調整為2 Hz，分析儀分析的頻率范圍為0～2 500 Hz， 采用的檢測參數(shù)為加速度的實際有效值，平均次數(shù)為1，窗口類型為Hanning。除加速度外，該分析儀也可進行速度、位移和包絡加速度的分析。 為了保障在試驗進行過程中平臺保持穩(wěn)定，支架選用了不銹鋼結構，以保證一定的自重，減小外部因素對模擬試驗結果產生的影響，但是由于固有頻率的存在，在實際試驗中應考慮到便攜式振動監(jiān)測平臺和測試電動機產生共振的情況。

為模擬船用機械在非正常狀態(tài)下的工作以引發(fā)可能存在的故障狀態(tài)，在測試電動機轉子的一側嵌入了一個重量為5 g 的質量塊產生偏重用來提供負載的偏振。 在實際機械運轉過程中，這種由于旋轉負載重心的輕微變化帶來的偏轉，對于在惡劣環(huán)境和復雜工況下工作的船用機械來說是很常見的。引起偏轉的主要原因有以下幾點：

1） 機械長期運行導致的磨損，尤其容易發(fā)生在軸承等部位，造成零件的耐用性降低，很容易引發(fā)重大事故。

2）材料本身的工作壽命。由于船用機械工作的惡劣環(huán)境以及材料本身的性質， 在工作一段時間后，由于材料本身的壽命，零件會出現(xiàn)裂紋、變形等情況，這時就會引起機械的偏轉運行。

3）運行過程中的附著。船用機械的工作環(huán)境決定了油污等影響因素會很多，在轉動過程中油污的附著也會引起轉子的不平衡，引發(fā)偏轉現(xiàn)象。 偏轉的存在導致轉軸的不平衡，產生偏轉力，持續(xù)的作用加劇機械磨損，導致故障發(fā)生。

測試電動機安裝/未安裝偏重塊兩種狀態(tài)（偏重態(tài)和平衡態(tài)），分別通過調整電動機轉速從1 000～3 000 r/min，間隔500 r/min 為一個固定記錄點，測量水平和垂直方向的速度、加速度和位移頻譜（圖4、圖5），記錄得到每個測試點的數(shù)值。

圖4 2 000 r/min 轉速平衡態(tài)位移頻譜

圖5 2 000 r/min 轉速偏重態(tài)位移頻譜

2 試驗結果分析

2.1 試驗結果

試驗記錄結果見表1、表2。

2.2 頻譜分析

將表1、表2 的各參數(shù)生成圖6～圖11 趨勢圖。

圖6 加速度_ 峰值對比

圖11 位移_ 有效值對比

表1 測試電動機在平衡態(tài)和偏重態(tài)的測點參數(shù)峰值

表2 測試電動機在平衡態(tài)和偏重態(tài)的測點參數(shù)有效值

從上述曲線可以看出：在平衡態(tài)，水平和垂直測點的速度、加速度和位移在不同的轉速區(qū)間保持恒定或跟隨轉速小幅度變化；在偏重態(tài)，這3 個參數(shù)在不同轉速區(qū)間隨著轉速上升而呈現(xiàn)波動變化。

2.2.1 加速度頻譜分析

從圖6、圖7 可以看出，測試電動機水平和垂直測點的加速度都隨轉速的增加而增加，但是同一轉速在平衡態(tài)和偏重態(tài)的加速度頻譜在數(shù)值上差異不大，可以判斷偏重塊對軸系產生的加速度影響較小，這是加速度頻譜與速度頻譜和位移頻譜特征不一樣的地方。

圖7 加速度_ 有效值對比

2.2.2 速度頻譜分析

從圖 8、圖 9 可以看出：在平衡態(tài)以及在1 500 r/min 和以下轉速的偏重態(tài)，無論水平和垂直測點的速度變化頻譜都比較?。辉? 500～2 000 r/min 轉速區(qū)間， 偏重態(tài)的速度頻譜出現(xiàn)了劇烈上升趨勢；在2 000 r/min 以上轉速階段，在垂直測點偏重態(tài)的速度頻譜緩慢回落，水平測點的速度頻譜則迅速回落，在2 500 r/min 到達低谷而后隨著轉速上升繼續(xù)劇烈上升。

圖8 速度_ 峰值對比

圖9 速度_ 有效值對比

2.2.3 位移頻譜分析

從圖 10、圖 11 可以看出：在平衡態(tài)以及在1 500 r/min 和以下轉速的偏重態(tài)，無論水平和垂直測點的位移變化頻譜都比較?。辉? 500～2 000 r/min轉速區(qū)間， 偏重態(tài)的位移頻譜出現(xiàn)了劇烈上升趨勢；在2 000 r/min 以上轉速階段，在垂直測點偏重態(tài)的位移頻譜緩慢回落，水平測點的位移頻譜則迅速回落。 位移的頻譜變化和速度的頻譜變化是趨同的。

圖10 位移_ 峰值對比

2.2.4 偏重態(tài)頻譜波動分析

從圖6～圖11 可以看出：在偏重態(tài)，水平方向的加速度、速度、位移頻譜均出現(xiàn)了先升后降再升的波動現(xiàn)象，尤其速度和位移頻譜則表現(xiàn)得特別明顯，在2 000 r/min 轉速點達到了第一個高峰，在2 500 r/min 轉速點回到一個波谷；在平衡態(tài)，只有加速度在2 000 r/min 轉速點出現(xiàn)一個波峰而后只下降不上升，其余參數(shù)變化幅度非常小。

出現(xiàn)頻譜波動的原因是增加了一個非平衡的偏重質量塊， 在整個系統(tǒng)中增加了一個固有頻率，并在2 000 r/min 這個轉速點達到共振點。 垂直測點的波動現(xiàn)象，其周向兩側（水平對陣點）負載的偏重影響是對稱的，且受重力的約束。 水平測點的波動現(xiàn)象，其周向兩側一邊是電機底座（固定側），另一邊是電機頂點（空氣側），負載的偏重影響不對稱，且處于不受重力約束的自由態(tài)。

3 結 語

旋轉機械振動模型可以覆蓋船舶的大部分應用場景， 試驗使用的Microlog 分析儀嵌入了這些模型，作為旋轉機械的運行狀態(tài)檢測標準，通過設置振動等級標準，可以快速判定當前機械的運行狀態(tài)是否在可接受的區(qū)間，并根據要求在超出區(qū)間時進行故障預警。 通過對比分析模擬試驗獲得系列振動監(jiān)測頻譜，得出以下結論：

1） 在偏重條件下引起的振動相比于非偏重條件下有非常明顯的增大，較小質量的偏重塊就會引起巨大的振動加速度。 在船舶實際運行中，應盡量避免旋轉機械發(fā)生偏轉運行， 如發(fā)現(xiàn)不正常的振動數(shù)據增加應考慮是否為偏重引起的故障狀態(tài)。

2） 船艙內不同機械設備的振動耦合程度較高，如果傳感器的靈敏度閾值過低，可能會誤將瞬態(tài)干擾信號作為故障信號處理，從而導致誤報率上升。

3） 需要考慮共振對偏重振動的放大作用影響。本次測試當測試電動機轉速在2 000 r/min 附近，共振效應較為明顯，加速度、速度、位移等衡量振動情況的參數(shù)均發(fā)生明顯增加，在此區(qū)間內旋轉機械發(fā)生故障的概率會顯著提升。 在實際船舶運行中，由于實際機艙環(huán)境更為復雜，使用不同種類機械數(shù)量更多，發(fā)生明顯共振效應的區(qū)間可能會有差異。 因此還應將共振頻率作為重要關切點。

隨著PHM 技術的發(fā)展以及船舶系統(tǒng)復雜性的提升，對航行過程中運行、維護的技術要求也越來越高。 由于目前離線分析方法的時滯性，多傳感器、多參數(shù)的在線故障診斷和壽命預測是當前PHM 技術發(fā)展的趨勢和方向，對系統(tǒng)的網絡化監(jiān)測、網絡化傳輸、網絡化處理和決策的需求日益迫切，因此智能船舶的PHM 系統(tǒng)需要在網絡化、在線處理、融合決策等技術方向開展更多的研究。