專(zhuān)利名稱(chēng)：一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，特別是一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。
背景技術(shù)：
低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)速一般低于每分鐘600rpm(每分鐘600轉(zhuǎn))，是介于靜載工程結(jié)構(gòu)和高速旋轉(zhuǎn)機(jī)械之間的一類(lèi)機(jī)械，廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電、冶金、建筑、制藥、污水處理和生物工程等行業(yè)，一旦發(fā)生故障，損失巨大。例如我國(guó)近年大型軋鋼機(jī)出現(xiàn)了十起以上嚴(yán)重事故，損失上億元，主要是自激振動(dòng)和斷軸等振動(dòng)及設(shè)備缺陷造成的，建筑施工企業(yè)塔式起重機(jī)斷裂倒塌事故常有發(fā)生，野外運(yùn)行的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)械系統(tǒng)故障頻繁發(fā)生；例如軋鋼機(jī)是比較典型的低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械，某鋼廠軋鋼機(jī)軸承出現(xiàn)故障，用普通的方法難以診斷出故障，更換每套軸承的費(fèi)用是3萬(wàn)多元，總共更換了30多套軸承，直接經(jīng)濟(jì)損失過(guò)百萬(wàn)，間接經(jīng)濟(jì)損失幾千萬(wàn)。以低速旋轉(zhuǎn)滾動(dòng)軸承故障為例，常見(jiàn)的故障有疲勞剝落、磨損、壓痕、腐蝕、裂紋或斷裂等。常規(guī)方法是基于振動(dòng)測(cè)量與分析，但是很難實(shí)現(xiàn)對(duì)這些故障的早期診斷。故存在如下問(wèn)題(1)低頻測(cè)量技術(shù)要選擇最合適的振動(dòng)參數(shù)，測(cè)量振動(dòng)的最常用參數(shù)是加速度。但是加速度隨著轉(zhuǎn)頻的降低而減小，因此，測(cè)量低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械(小于600rpm)的最好參數(shù)是位移。
(2)低頻分析受到測(cè)量設(shè)備的限制，由于轉(zhuǎn)速很低，故障振動(dòng)信號(hào)頻率很低。而傳感器的高通濾波器會(huì)將3Hz以下的頻率按噪聲過(guò)濾掉，再加上受到環(huán)境噪聲的影響，使得振動(dòng)分析效果很差甚至無(wú)法進(jìn)行；(3)沖擊故障的瞬態(tài)性問(wèn)題，每次故障沖擊的間隔較長(zhǎng)，使用沖擊法很難準(zhǔn)確地檢測(cè)到故障信號(hào)；(4)由故障點(diǎn)產(chǎn)生的沖擊響應(yīng)頻率較低，不能激勵(lì)起較高的頻率成分。
雖然進(jìn)行了一些嘗試，但是由于以上的局限性低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)診斷很難實(shí)現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)上述技術(shù)中存在的不足，為了徹底解決低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷難題，提供了一種應(yīng)用應(yīng)力波法采集低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)，用應(yīng)力波信號(hào)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)，作為特征參數(shù)，解決振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)在低速情況下的局限性問(wèn)題的一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。采用本方法能夠直接檢查出系統(tǒng)早期故障，提出治理方案，將經(jīng)濟(jì)損失降到最小。
本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的其特征是，通過(guò)應(yīng)力波傳感器提取早期故障的應(yīng)力波信號(hào)，將信號(hào)放大后由模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，選擇合適的小波基函數(shù)，用小波分析的方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，從各尺度分解重構(gòu)波形及其頻譜圖提取故障信號(hào)微細(xì)特征，從而確定故障類(lèi)型。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是，能夠直接檢查出系統(tǒng)早期故障，提出治理方案，將經(jīng)濟(jì)損失降到最小。


圖1是本發(fā)明的工作原理2是本發(fā)明的工作流程3是本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的軸承外圈點(diǎn)蝕故障應(yīng)力波信號(hào)及頻譜4是本發(fā)明實(shí)現(xiàn)軸承外圈點(diǎn)蝕故障的應(yīng)力波信號(hào)小波分解各尺度的重構(gòu)波形及其頻譜5是本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的軸承外圈點(diǎn)蝕故障時(shí)用小波變換去噪后應(yīng)力波信號(hào)特征頻帶的重構(gòu)波形及其頻譜圖具體實(shí)施方式
附圖1為數(shù)據(jù)采集過(guò)程，首先用應(yīng)力波傳感器采集應(yīng)力波信號(hào)，將采集的應(yīng)力波信號(hào)輸入到前置放大器增益，通過(guò)主放大器將信號(hào)放大，再輸入到模數(shù)轉(zhuǎn)換器及顯示器，經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把應(yīng)力波信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，最后將所得的信號(hào)進(jìn)行小波分析。
附圖2是應(yīng)用本方法進(jìn)行低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的具體實(shí)施方案，這里主要解決應(yīng)力波數(shù)據(jù)采集、噪聲抑制、信號(hào)特征提取和故障識(shí)別與定位等問(wèn)題。小波分析是針對(duì)信號(hào)特征選擇合適的小波基函數(shù)，將故障信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，從各尺度分解重構(gòu)波形及其頻譜圖提取故障信號(hào)微細(xì)特征，從而確定故障類(lèi)型提出治理方案。
例如對(duì)于低速滾動(dòng)軸承而言，如果外圈出現(xiàn)裂紋故障，則在滾動(dòng)軸承的周期旋轉(zhuǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一個(gè)周期性的脈沖信號(hào)，但是，由于軸承轉(zhuǎn)速較低，并且是重載機(jī)械，常規(guī)方法的振動(dòng)測(cè)量與分析不能夠由于背景噪聲的影響很難檢測(cè)到脈沖信號(hào)，因而不能夠判斷出故障類(lèi)型。但是應(yīng)用小波分析對(duì)軸承應(yīng)力波信號(hào)進(jìn)行小波分解，并且降噪重構(gòu)能夠確定故障類(lèi)型。
以低速滾動(dòng)軸承外圈故障為例，軸承外圈發(fā)生故障時(shí)的典型時(shí)域信號(hào)以及對(duì)應(yīng)的頻率譜圖見(jiàn)附圖3，軸承外圈發(fā)生故障時(shí)的應(yīng)力波信號(hào)小波分解后各尺度的重構(gòu)波形及其頻譜圖見(jiàn)附圖4，軸承外圈發(fā)生故障時(shí)利用小波變換去噪后應(yīng)力波信號(hào)特征頻帶的重構(gòu)波形及其頻譜圖見(jiàn)附圖5。從重構(gòu)波形及其頻譜圖可以確定故障類(lèi)型。
本發(fā)明技術(shù)首先提出用應(yīng)力波信號(hào)作為特征參量，采集低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)，解決振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)在低速情況下的局限性問(wèn)題。用小波分析進(jìn)行故障應(yīng)力波信號(hào)特征提取，提取應(yīng)力波脈沖信號(hào)的微細(xì)特征解決自回歸系數(shù)和傅立葉變換方法無(wú)法同時(shí)兼顧信號(hào)在時(shí)域和頻域中的全貌和局部化特征問(wèn)題和無(wú)法消除背景噪聲問(wèn)題，在國(guó)內(nèi)外，未見(jiàn)到其他人有類(lèi)似的研究報(bào)告，可以解決其它方法對(duì)低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題。
權(quán)利要求
1.一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其特征是，通過(guò)應(yīng)力波傳感器提取早期故障的應(yīng)力波信號(hào)其，將信號(hào)放大后由模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，選擇合適的小波基函數(shù)，用小波分析的方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，從各尺度分解重構(gòu)波形及其頻譜圖提取故障信號(hào)微細(xì)特征，從而確定故障類(lèi)型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其特征是，用應(yīng)力波信號(hào)作為特征參量，采集低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)，解決振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)在低速情況下的局限性問(wèn)題。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其特征是，用小波分析進(jìn)行故障應(yīng)力波信號(hào)特征提取，提取應(yīng)力波脈沖信號(hào)的微細(xì)特征解決自回歸系數(shù)和傅立葉變換方法無(wú)法同時(shí)兼顧信號(hào)在時(shí)域和頻域中的全貌和局部化特征問(wèn)題和無(wú)法消除背景噪聲問(wèn)題。
全文摘要
本發(fā)明提供一種低速重載旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其主要技術(shù)特征是，通過(guò)應(yīng)力波傳感器提取早期故障的應(yīng)力波信號(hào)，主要解決應(yīng)力波數(shù)據(jù)采集、噪聲抑制、信號(hào)特征提取和故障識(shí)別與定位等問(wèn)題。小波分析是針對(duì)信號(hào)特征選擇合適的小波基函數(shù)，將故障信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，從各尺度分解重構(gòu)波形及其頻譜圖提取故障信號(hào)微細(xì)特征，從而確定故障類(lèi)型提出治理方案。其優(yōu)點(diǎn)是能夠直接檢查出系統(tǒng)早期故障，提出治理方案，將經(jīng)濟(jì)損失降到最小。
文檔編號(hào)G01M7/00GK1776390SQ20051004788
公開(kāi)日2006年5月24日 申請(qǐng)日期2005年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月30日
發(fā)明者陳長(zhǎng)征, 王楠, 費(fèi)朝陽(yáng), 周勃, 孫長(zhǎng)城 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)