（测试计量技术及仪器专业论文）基于以太网分布式旋转机械状态监测系统研制.pdf

摘要 题名：基于以太网分布式旋转机械状态监测系统研制 姓名：曹浩 导师：邓艾东 学校：东南大学 正文： 目前的状态监测系统对于电厂辅机的状态监测还是一个薄弱环节。由于辅机分布分散，与集控 室距离较远，现有的监测系统难以将信号实时有效地传输到集控室，不能及时发现辅机存在的故障， 无法真正实现机组的安全可靠运行。 本论文针对电厂辅机布点较分散测点少的特点，从振动数据采集分析、数据网络传输等方面展 开研究，目的在于开发出基于嵌入式以太网的分布式旋转机械状态监测系统。 论文首先介绍了引起旋转机械振动过大的几种典型的故障机理、振动信号测量方法、信号处理 方法及网络传输背景知识。硬件系统设计是本论文的重点之一。在这部分介绍了信号调理电路、a d 转换电路、微处理器外围电路及以太网接口电路的元器件选型和电路设计。下位机软件系统设计主 要是嵌入式应用系统的软件平台的构建及网络传输的实现。软件平台采用u c l i n u x 操作系统。文章 介绍了u c l i n u x 操作系统的移植及应用程序的开发流程。重点介绍了数据采集和网络传输部分的软 件实现。最后，对本论文进行了总结，并指出了后续工作中需要注意的问题。 基于以太网的分布式旋转机械状态监测系统研制对于辅机状态监测网络化是一个有益的尝试 它的研制成功将会给电厂带来更大的经济效益。 关键词： 旋转机械振动；信号处理；以太网；t c w i p ；u c l i n u x a b s t r a c t t i t l e ：t h ed e v e l o p m e n to fd i s t r i b u t e dr o t a t i n gm a c h i n e r yc o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mb a s e do r l e t h e m e t n a m e ：c a oh a o s u p e r v i s o r ：d e n ga i d o n g s c h o o l ：s o u t h e a s tu n i v e r s i t y r e x t ： t h ep r e s e n tc o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mi sd e f e c t i v et om o n i t o ra s s i s t a n tr o t a t i n gm a c h i n e r yi np o w e r d l a n t f a i l u r ec a n tb ed e t e c t e di nt i m e ，b e c a u s et h i sm a c h i n e r yi sa l w a y sd i s t r i b u t e da n df a rf r o mc o n t r o l c e n t e r t h ep u r p o s eo ft h i sp a p e ri st od e v e l o pac o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mo fd i s t r i b u t e dr o t a t i n g m a c h i n e r yb a s e do ne m b e d d e de t h e r n e t i nt h i sp a p e r , f i r s t l y , s e v e r a lk i n d so fv i b r a t i o nm e c h a n i s mw h i c hb r i n gb r e a k a g et or o t a t i n gm a c h i n e r y t h em e a s u r i n ga n dp r o c e s s i n gp l a n so fv i b r a t i o ns i g n a la n dt h eb a c k g r o u n dk n o w t e d g eo fe t h e m e ta r e a n a l y s i z e da n di n t r o d u c e d s e c o n d ly ，t h ed e s i g no fh a r d w a r es y s t e mi n c l u d e sa c q u i s i t i o na n da d j u s t m e n t c i r c u i t ，a dc o n v e r s i o nc i r c u i t ，e m b e d d e dp r o c e s s o ra n dp e r i p h e r a lc i r c u i t ，e t h e r n e ti n t e r f a c ec i r c u i ta n ds o o n t h i r d l y , t h es o f t w a r ep l a t f o r mi se m b e d d e du c l i n u xo p e r a t i o ns y s t e m t h e n ，t h em i g r a t i o no f u c l i n u x a n dp r o c e s so fa p p l i c a t i o nd e v e l o p m e n to nt h i sp l a t f o r ma r ei n t r o d u c e d a n dt h ep r o g r a mo ft r a n s p o r t i n g d a t at h r o u g he t h e m e ti sa n a l y z e de s p e c i a l l ya tt h el a s t ，c o n c l u s i o no f t h i sp a p e ra n ds o m ep r o b l e m sw h i c h w i l lb ef a c e di ns u c c e d e n tw o r ka r ep r o n o u n c e d t h es u c c e s so ft h ed e v e l o p m e n to fd i s t r i b u t e dr o t a t i n gm a c h i n e r yc o n d i t i o nm o n i t o r i n gs y s t e mb a s e d o ne t h e m e tw i l lb r i n ge c o n o m i cb e n e f i t st op o w e rp l a n t k e yw o r d s ：r o t a t i n gm a c h i n e r yv i b r a t i o n ，s i g n a lp r o c e s s ，e t h e m e t ，t c p i p , u c l i n u x l i 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。 一硌粒碰型 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的 复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内 容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可 以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研 究生院办理。 研究生签名：导师签名： 日期：盘! f ：竺：i 仪 东南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 立题背景1 2 3 _ 4 5 _ 6 1 第一章绪论 在电力、石化、冶金、机械行业中，旋转机械处于举足轻重的关键地位，此类机械一旦发生故障将造 成巨大的经济损失和严重的社会影响。采用计算机对这些设备实施在线状态监湖4 和故障诊断技术，不仅能 及时了解设备当前的工作状况，进行报警监测，还可以将设备各种工作状态下的数据、信息进行存储、管 理和分析，实现故障预报和早期诊断，保证设备的安全、可靠运行。 在电力行业中，除了主机外还包括众多分散的辅机设备，在辅机当中旋转机械占了很大比重。包括磨 煤机、给水泵、送风机、引风机等。据国家电力可靠性管理中心2 0 0 0 年对全国2 0 0 m w 及以上机组 可靠性性能指标统计公布的统计结果显示：国内低速磨煤机故障率达到7 5 5 次年，非计划停运率为 1 3 1 ：给水泵故障率达到6 0 4 次年，非计划停运率为o6 6 ；送风机故障率为o 4 5 次年，非计划 停运率为o 0 6 ；引风机故障率为1 1 1 次年，非计划停运率为01 。电厂机组的主要辅机非计划停 运原因很复杂，但从总的情况来看，旋转机械部分振动大从而引起温度高、磨损是较为主要的原因， 有必要进行跟踪观察。早期的故障和随机故障，通过定时维修一般不能预防，应采用保护、监测、 隔离和自诊断等方法，消除和减弱故障后果。由于电厂辅机品种多，性能各异，特别是辅机分布分 散，与集控室的距离较远，现有的部分d c s 没有发电机组辅机( 给水泵，煤粉风机，鼓风机，引风 机) 振动监测诊断功能，常因辅机振动超标不能及时发现，造成重大安全事故。例如湖南石门电厂 两台3 0 0 m w 机组配置的4 台a n 2 5 e b 型静叶可调轴流引风机多次因振动过人被迫减负荷乃至停机 停炉。由于引风机远离集控室，又无其它远方监视设备，运行人员无法及时、准确地监测风机的运 行状况，引风机振动直接威胁到机组安全经济运行。 对于大型机组的主要辅机的振动问题，通常做法是在现场安装一个简单的数据采集装置，运行 人员需定期到现场的采集装置上下载数据，然后送到主机系统进行分析。这种方式即增加了运行人 员的工作量，也不能对辅机进行实时在线状态监测，不能及时发现辅机存在的故障，错过采取措施 的时机。而目前因辅机故障引发机组停运的事故几率越来越突出，常规的定时巡测或人工定时观察 的维护方式已不能满足要求，如果不能对辅机进行有效监测，就无法真正实现机组的安全可靠运行。 随着以工业i n t e r n e t 为代表的计算机技术的飞速发展数据通信、网络工程和信息管理等系统 性能的巨大改进，特别是宽带网的发展，为高速数据的采集、传输和处理提供了基础出现了将自动 监测技术、计算机技术和通信技术结合起来的时机。监测系统正朝着网络化、智能化和开放化三大 趋势发展。工业以太网即将进入现场控制级，也是未来的发展方向。特别是为跨地域的远程监测和 诊断系统提供了技术支持。把t c p i p 协议作为一种嵌入式的应用，嵌入现场智能仪器中，使信号 的收、发都以t c p i p 方式进行，如此，监测诊断系统在数据采集、信息发布、系统集成等方面都 以企业内部网络( i n t r a n e t ) 为依托，将监测诊断网和企业内部网及i n t e r n e t 互联，就可以实现了监 测诊断网和信息网的统一。将计算机网络技术应用于状态监测系统，实现关键设备运行状态的集中 管理、集中分析必将极大的提高设备维修人员的工作效率。 1 2 国内外发展状况口8 “” 国内在辅机振动状态监测、分析、诊断和处理等方面有了一定的进步，但作为保障辅机设备正 常工作的振动状态监测和分析诊断技术尚不能满足生产的需要，已配备的振动监测仪表或者过于简 单、或者缺乏数据记录和分析诊断功能，从而使由辅机故障没有及时消除而影响生产的情况时有发 东南大学硕士学位论文 第一章绪论 生。 欧共体的英、法、芬兰、希腊等国从1 9 9 6 年5 月起开始了一项利用人工智能平仿真技术提高状 态监测和诊断系统的功能与精度的“v 1 2 s i o n ”大型联合项目的研究。法国从7 0 年代末开始实施“利 用永久性状态监测实现状态检修( p s a d ) ”的研究计划，现在已经成功地用在了4 个法国核电站的汽 轮机组、反应堆循环泵、压力容器上，计划配备法国全部核电站。p s a d 系统可以实现主要部件的在 线状态监测和故障检测、利用专家系统对状态和故障进行评估、向全国性分析中心发送监测数据。 目前国外实用化的旋转机械状态监测和诊断系统如有本特利公司的3 3 0 0 m s 、3 5 0 0 m s 、a d r e ：德国 菲利浦公司的r $ 7 0 0 系列t s i 和p r 3 0 0 0 状态监测系统；德国申克公司的v 1 2 b r o c o m 4 0 0 0 、 v i b r o c o m s 0 0 0 、计算机化的状态监测系统c s l 3 1 3 0 ；i r d 公司6 6 0 0 机器保护和诊断系统， b & k c o m p a s s 系统；美国西屋公司的“移动诊断中心”( m o b i l ed i a g n o s i sc e n t e r ，m e ) ；e l 本三菱公司 的“旋转机械健康监视系统( 舯d ) ；英国中心发电部的“透平监测设备( t s e ) ”和“试验设备监测( t e s t e q u i p m e n t m o n i t o r i n g ，t e m ) ”等等。他们同时利用高速信息传输，建立了州级或地区性的振动监测分 析大型网络，实现远距离对机组的集中实时监测、分析、诊断；利用建立的主机和主要辅机运行状态 数据库，如北美能源可靠性咨询数据系统( n e r c g a d s ) 数据库，准确预测设备性能或潜在故障的 趋势为电厂的运行监测和状态检修提供可靠技术依据。 国内近年在这一领域的发展也同样迅速而广泛，一是对理论方法的研究：二是实际技术和系统的 开发。国内近年研制开发的总计约数十种的监测诊断系统绝大多数配备在主机上，专为辅机研制的较 少。同时，在主机方面的应用没有取得与投入和宣传相称的进展。相比之下，国内振动监测系统和故 障诊断系统远不如d c s h d e h 系统研制应用得成功。国内大型电厂的主要辅机大部分都己配备振动 监测仪表，如本特利的3 3 0 0 系统等，信号可以送到d c s ，供运行人员监视设各状态。这些系统显示辅 机当前的振动量值并可报警显示，用以保证辅机安全运行，防止事故。但它们无法做到对故障的前期 预报、数据分析和诊断这对辅机设备的现代化科学管理显然是不够的。同时，大机组辅机配备的振 动监测仪表往往比较简单、缺乏数据记录功能，无法据此进行状态分析；另一方面，在辅机的故障诊 断方面，虽然已做过一些研究，但成果不甚显著。有实例表明，引进的状态监测和故障诊断系统不完全 适用于国内大型机组和辅机引进状态监测系统与国内实际情况有差距。即使我国进入w t o 开放市场 后，情况仍不会有所改变。另外，进口系统价格昂贵，维护更新困难，电厂人员使用界面有凼难，由此导 致引进系统失败的实例国内已有数起。根据以上分析，以机组的主要辅机，包括一次风机等为对象， 进行智能化在线振动状态监测、分析、故障诊断和状态检修新方法、新技术的研究，采用近年来对主 机振动状态监测技术研究的新成果，结合辅机布点较分散，测点少的特点，开发研制山一套用于辅机 振动数据采集分析、数据传输，技术集成度高的基于网络化的分布式旋转机械状态监测和故障诊断 系统，从技术上是可行的，从生产实际看是必要的，有很好的应用前景。 1 3 论文研究的目的和内容 以上论述表明，当前的主要旋转类辅机在线状态监澳4 和故障诊断技术在现场实际应用中远远达 不到理想的目标，尚存在许多亟待完善的技术环节。 本课题拟从监测分析分布式旋转机械振动信号入手，在信号采集调理、网络传输以及上位机软 件设计等几个方面展开一系列工作，开发出针对旋转类辅机的状态监测系统。该系统应具有良好的 可靠性、灵活的扩展性、较高的实时性和友好的用户界面，实现多通道同时监测，通过t c p i p 连入 网络。考虑到实时性的要求，将采用上下位机二级结构。下位机进行同步整周期采样，并负责信号 的预处理及通过以太网传输；上位机负责数据实时分析、标准图谱显示等功能，给出设备实际运行 的状态信息，实现状态的在线监测。 本论文重点在于下位机的数据采集处理及嵌入式应用系统软硬件设计，主要内容包括： 第二章简要分析了旋转机械振动的几种典型的故障机理和特征。介绍了旋转机械的振动测 2 东南大学硕士学位论文 第一章绪论 量方法，包括相对振动测量、绝对振动测量以及振动相位测量方法。然后从时域和频域两 个方面对振动信号处理进行了理论分析。 第三章概括地介绍了整个系统的总体结构，从硬件和软件两个方面对系统进行了总体分 析。因为论文的目的是为了实现对振动信号的采集和以太网传输，所以在这部分介绍了 t c p i p 传输协议。 第四章为系统的硬件设计也是本论文的重点之一。在该部分详细阐述了前端信号采集调理 电路、a d 转换电路和微处理器及外围电路的元器件选型及电路设计，并介绍了硬件系统 的调试。 第五章为下位机的软件设计。在该部分简要介绍了本系统所用到的嵌入式操作系统u c l i n u x 及其体豕缝翅：闸述工旦g i 旦! 噬堡系蕴簋搓整植到硬件系统必及在u ! j n 避环境下应虽程 序开发流程。最后详细介绍了本系统f 位机软什的关键部分：a d 采集平网络传输的实现。 第六章为论文的总结与展望。总结了前几章的工作，指出存在的问题及后续的任务。 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 旋转机械振动监测和故障诊断是一门综合性的学科，它是借助机械振动、转子动力学等理论深 入研究和认识设备的故障机理；运用现代测试技术、测量技术、测量与监视伴随设备运行的振动、 噪声、温度、压力、流量等状态参数；利用信号分析与数据处理技术，对这些参数的模拟或数字信 息进行处理：建立动态信息与设备故障之间的联系，以计算机技术为核心，建立故障监测与诊断的 系统。 旋转机械的主要构成部件是转子、支撑转子的轴承、定子、机器壳体、联轴节，此外还有齿轮 传动部件及密封等。旋转机械在发生故障时，往往在振动状况方面得到体现。通常有如下两类性质 不同的振源会引起部件和机体的振动： ( 1 ) 由于机械运动部件的质量不平衡、几何轴线不对中、齿轮啮合不好、传动什配合失当，轴 颈轴承间隙过火等引起的机械强迫振动，其中包括周期振动，冲击振动，随机振动等，同时还引起 噪声。这一大类振动多以轴转速为相应函数。 ( 2 ) 由于结构响应、自激振动或环境振动引起的振动响应，如：流体的喘激振动、轴承的油膜 振动、部件本身的响应振动，结构局部振动等。这类振动的特点是与旋转机械的转速无直接关系。 由于转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础等部分的结构及加工和安装方面的缺陷使机器 在运行时引起振动，过大的振动又往往是机器破坏的主要原因，所以对旋转机械振动的测量、监视 和分析都非常重要。又由于振动这个参数比其他状态参数如：润滑油或内部流体的温度、压力、流 量或电机的电流等更能直接地、快速准确地反映机组运行状态( 即正常状态还是异常状态) ，所以 振动一般作为对机组状态进行诊断的主要依据。因此了解和掌握旋转机械在故障状态下的振动机理， 对于监测旋转机械的状态和提高诊断故障的准确度具有重要的理论意义。 2 1 旋转机械振动机理及特征_ ” ”1 “l ” 2 1 1 转子不平衡的故障机理及特征 转子不平衡包括转子系统的质量偏心及转子部件出现缺损。引起转子不平衡的因素很多，如： 转子结构不对称、原材料缺陷、制造安装误差及运行过程中由于热等因素引起的状态变化等。 将转子力学模型简化为一个圆盘装在一个无质量的弹性转轴上，两端由刚性轴承和轴承座支承， 该模型称为刚性支承转子，如图2 - 1 所示。设转子质量为m ，偏心质量为m ，偏心距为e ，转子的 质心到两轴连心线的垂直距离不为零。挠度为a ，如图2 i 所示： y (!；二蛰习“j 兰“ 图2 - 1 转子力学模型 在转子力学模型中，如果转子偏心质量集中于c 点，计及阻尼的作用，转子以角速度q 转动时 其轴心0 的运动微分方程为： 4 东南大学硕士学位论文第二彰旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 j m 卅“+ k x r e q 2 c o s 卿 ( 21 ) i m y + c y + 耖= m ，p q 2 s i n f 2 t c 为粘性阻尼系数，k 为刚度系数，方程右边为不平衡产生的激振力，令2 = x + 砂，其复数形 式的运动方程为： z + 2 掌0 9 02 - t - 司z = e q 2 e o 其中( 9 0 = 面，f = 6 ( 2k k 厮) 令其特解为z = l a l e l o 一9 代入后可得 ( 西一q 2 + 2 9 c o o q i ) l a l = e 1 2 2c o s ( o 2 亭c o o f 2 a 1 = e 1 2 2s i n 令j = q 0 9 0 为频率比，解得i 爿l 和妒 i 1 2 百m r e 。而南 2 ( s 1 1 一s 2 由此表明，由不平衡激励产生的响应 位是频率比和阻尼系数的非线性函数。 ( 2 2 ) ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 25 ) ( 2 6 ) 其频率与转子的转动频率相等，其稳态响应的幅值和相 对于实际的转子，由于轴的各向弯曲刚度有差别，特别是由于支承刚度各向不同，因而转子对 不平衡的响应，在x 、y 方向不仅振幅不同，而且相位差也不是9 0 度，转子的轴心轨迹为椭圆。由 不平衡所引起的主要振动特征为： ( 1 ) 振动时域波形为正弦波： ( 2 ) 频谱图中能量集中于基频； ( 3 ) 当转子角速度q 0 o 时，q 增大时振幅趋于 个较小的稳定值；当q 接近o ) o 时发生共振，振幅具有最大峰值 ( 4 ) 工作转速一定时，相位稳定： ( 5 ) 转子轴心轨迹为椭圆： ( 6 ) 振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感： 2 1 2 转子弯曲的故障机理及特征 转子弯曲包括转子弓形弯曲和临时弯曲，两种弯曲故障机理相同。 转子弯曲时，由于弯曲所产生的力和转子不平衡所产生的力相位不同，两者之间相互作用有所 抵消，转轴的振幅将在某个速度下减小。当弯曲的作用小于不平衡时，振幅的减小发生在临界转速 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 以下：当弯曲的作用大于不平衡时，振幅的减小发生在临界转速以上。转子无论发生弓形弯曲还是 临时弯曲，都要产生与质量偏心类似的旋转矢量激振力，同时在轴向发生与角频率相等的振动。这 两种故障机理与转子质量偏心相同。转子弯曲所引起的主要振动特征为： ( 1 ) 特征频率为1 x 频率，常伴有2 x 频率： ( 2 ) 振动特性稳定，振动方向为径向、轴向； ( 3 ) 相位特征稳定： ( 4 ) 轴心轨迹为椭圆： ( 5 ) 振幅随转速变化较为明显，随负荷变化不明显； 2 1 3 转子不对中的故障机理及特征 转子不对中是指用联轴节联接起来的两根轴的中心线存在偏差，如产生轴线平行偏移，轴线角 度位移，或综合位移等对中变化误差。不对中的作用就像转子上有一个不定向的预载荷，容易引起 轴向振动。对于轴线平行偏移不对中，当转子高速运转时，就会产生很大的离心力，激励转子产生 径向振动，其振动频率为转子工频的两倍；对于轴线角偏移不对中，因偏角使联轴节附加一个弯矩， 弯矩的作用是力图减小两轴中心线的偏角。轴旋转一周，弯矩作用方向交变一次，因此，轴线角偏 移不对中增加了轴向力，使转子在轴向产生工频振动。综上所述，不对中故障的特征表现为： ( 1 ) 特征频率为2 x 频率，常伴有1 x 、3 x 频率，不对中越严重2 x 频率所占比例越大； ( 2 ) 振动特性稳定，振动方向为径向、轴向； ( 3 ) 相位特征较稳定； ( 4 ) 轴心轨迹为双环椭圆： ( 5 ) 振幅随转速、负荷变化都较明显； 2 1 4 油膜涡动和油膜振荡故障机理及特征 油膜涡动和油膜振荡是由滑动轴承油膜力学特性引起的自激振动。当转子以角频率q 转动时， 转子轴颈中心d 1 偏离轴承中心0 ，轴颈与轴承的间隙沿周向是不均匀的。润滑油被轴颈带动，顺着 转动方向从较宽的间隙流进较窄的间隙而形成油楔，对轴颈有挤压力作用。当润滑油从较窄的间隙 流到较宽的间隙时，因出现空穴而对轴颈有负压力。轴承的全部油膜对轴颈的总压力f 位于挤压的 一侧并朝向轴颈中心o ，如图2 - 2 所示。将f 力分解为径向c 和切向力兀。分力e 起到支撑轴颈 的作用，相当于转轴的弹性力；分力兄垂直于o 的径向并顺着转动方向，使o 的速度增大，因而 使向径o o 。增大。就是使轴颈运动失稳的力。 6 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点发振动信号测量处理方法 o y x 渺计7 口。 图2 2 轴颈的受力分析 油膜涡动产生后，随工作转速升高，其涡动频率不断增加，频谱图中半频谐波振幅不断增大， 使转子振动加剧。当转子转速升高到第一临界转速2 倍附近，将产生自激振动，振幅骤增，振动非 常剧烈，频谱图中半频谐波振幅值增加到接近或超过基频振幅。若继续提高转速，则转子的涡动频 率保持不变，始终等于转子的固有频率，这种现象称为油膜振荡。 综上所述油膜涡动的特征表现为： ( 1 ) 油膜涡动的低频成分较多，主要集中柏：、r 频或其以5 、： ( 2 ) 振动和相位特征较为稳定： ( 3 ) 轴心轨迹为舣环椭圆： ( 4 ) 振动主要方向为径向； 油膜振荡的特征表现为： ( 1 ) 油膜振荡是自激产生的，其振动具有非线性振动特征，特征频率即为涡动堋率 ( 2 ) 发生油膜振荡之前一般会有油膜涡动现象； ( 3 ) 振动和相位特征都不稳定： ( 4 ) 轴心轨迹的扩散不规则； ( 5 ) 油膜振荡发生后，继续升高转速，振幅不下降； 2 1 5 转子与静止件摩擦的故障机理及特征 在高速旋转机械中，为了减少气体和润滑油的泄漏，密封间隙、轴承间隙做得较小。但是，小 间隙除了会引起流体动力激振外，还会发生转子与静止部件的摩擦。这种摩擦又分两种情况：一种 是转子在涡动过程中轴颈或转子外缘与静止件接触而引起的径向摩擦：另一种是转子在轴向与静止 件接触而引起的轴向摩擦。 转子与静止件发生径向接触瞬间，转子刚度增大：被静止件反弹后脱离接触，转子刚度减小， 并且发生横向自由振动。因此，转子刚度在接触与非接触两者间变化，变化的频率就是转子的涡动 频率。转子横向自由振动与强迫的旋转运动、涡动运动叠加在一起，就会产生一些特有的、复杂的 振动响应频率。对于轴向摩擦，转子的振动响应几乎与正常状况一致，没有明显的异常特征，不能 用波形、轨迹和频谱去识别，需要寻求新的敏感参数。 转子与静止件径向摩擦振动的特征表现为： ( 1 ) 刚开始发生摩擦接触时转子基频幅值较大，2 倍频、3 倍频谐波不太大：随转子摩擦接 触弧增加，由于摩擦起到附加支承作用，基频幅值有所下降，2 倍频及3 倍频谐波幅值增大： 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 ( 2 ) 振动和相位特征不稳定； ( 3 ) 振动主要方向为径向； ( 4 ) 轴心轨迹扩散紊乱； 此外，常见故障还有转子旋转失速、喘振、与过盈配合件过盈不足、支承系统松动、密封和间 隙动力失稳及转轴出现裂纹等，在此不再一一赘述。 2 2 振动测量技术“1 ”1 一般来说，监测转子比测试轴承座或机壳的振动信息更为直接和有效。在出现故障时，转子上 的振动变化比轴承座及外壳要敏感得多。尤其是当支承系统( 轴承座、箱体及基础等) 的刚度相对 来说较硬时( 或者说机械阻抗较大) ，轴颈的振动常常可以比轴承座的振动大几倍刮十几倍。不过， 监测转子轴的振动常常要比测量轴承座或外壳的振动需要更高的测试条件和技术，其中最基本的条 件是能够合理安装传感器。在高速大型旋转设备上，传感器的安装位置常常是制造时留下的，目的 是对设备实行连续监视。而对低速中、小设备来说常常不具备这种条件。在此种情况下，可以选择 在机壳或轴承座上放置传感器进行测试。 2 2 1 转轴振动测量 旋转机械的振动测试，一般测量三个方向，即水平方向、垂直方向和轴向方向，因为不同的故 障在不同的测量方向上有不同的反映，比如，不平衡在水平方向，松动在垂直方向，不对中在轴向 反映较强。对于转轴的振动测量可以分为相对振动测量和绝对振动测量。 测量转轴相对振动目前主要采用的是涡流传感器。采用电涡流传感器测量转轴的相对振动时， 为了能测量垂直和水平方向振动，一般在一个轴向平面上安装两个涡流传感器如剀2 - 3 所示。 麓泓 l 厂 图2 - 3 测量转轴相对振动时电涡流传感器安装方式 测量转轴振动的电涡流传感器直接固定在支架上，支架又固定在轴瓦或轴承座上，因此由此方 法测量出的是转轴相对轴承座的振动，即转轴相对振动。目前转轴相对振动较绝对振动应用更加广 泛。在压缩机、航空发动机及高压汽轮机转子上，测量转子相对振动较转子绝对振动更能有效地反 映出机组部件的安危状况。 对于转轴的绝对振动测量有两种方法：接触式转轴绝对振动测量和利用组合式传感器测量转轴 绝对振动。前一种方法是一种简单的测量转轴绝对振动的方法，通过承振杆一端连接贴于轴上的滑 块，另一端连接速度传感器。当转轴存在振动时，振动由滑块传至承振杆，再传至速度传感器使其 产生振动信号。后一种方法是将绝对式速度传感器和电涡流传感器组合成一体，用速度传感器测量 轴承绝对振动，用电涡流传感器测量转轴相对振动，然后将两个振动信号( 矢量) 叠加，即可获得 转轴的绝对振动。 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 2 2 2 振动相位的测量 旋转机械中的相位是指基频脉冲信号相对于振动信号的某一点( 例如高点或正向反向零点) 的 相位差。在工程上最为有用的是基频振动相位，在此主要讨论基频振动相位测量。 测量振动相位目前主要采用的脉冲法。脉冲法测量相位的基本原理是：在转子上贴一反光条或 开一键槽，采用光电传感器或涡流传感器产生一个与转速完全同步的脉冲信号，求脉冲信号前沿与 振动信号某一点之间的距离，即为振动相位。相位有不同的计算方式，国内仪表一般规定为脉冲信 号前沿超前振动信号高点的角度。所谓高点是指轴上某一点，当这一点转至测点位置时，振动正好 在正峰点。如图2 - 4 所示，设0 为键相传感器，0 为轴上的键槽位置，当轴转动至0 与0 重合时给 出一键相脉冲信号，这一脉冲信号即作为相位的参考信号。v 为涡流传感器测点。当0 与0 重合时， 白测点v 逆转向转过一妒角得到高点h 。当只转至固定标记0 处时，振动正处于正峰点，此时高 点h 恰好在测点v 处。此处角度舻即为测量到的振动相位。 2 3 振动信号分析方法“2 ”- ” v一厂? v | | 图2 4 振动相位测量 旋转机械在运行过程中，和运行状态相关的物理量( 如振动) 随时间的变化呈现出一定的规律。 通过各种相应传感器测得的随时间变化的信号中包含对机器状态识别与诊断非常有用的各种信息。 有效地分析、处理这些信息，建立它们与设备运行状态之间的联系，是设备故障诊断的基础。然而， 信号中常伴有各种噪声和干扰，要消除和减少噪声和干扰的影响，需对信号进行预处理。为了更有 效地进行识别和诊断，通常还要对信号进行加工处理，抽取其特征。旋转机械故障诊断中，工程信 号处理的目的就是去伪存真，提取与设各运行相关的特征信息。信号的分析和处理是在幅值、时间、 频率等域进行的，它们从不同角度对信号进行观察和分析。 2 3 1 信号的时域分析 时域函数x ( r ) 给出了信号随时间的变化规律，因此可以求出任意f 时刻对应的x 值。在许多实 际情况中并不需要了解信号的瞬时值及波形变化细节，只需要了解某些表征信号时域特征的参数即 可。例如，对由传感器收集的信号x ( r ) ，有时只要x ( t ) 的最大值不超过某一规定的极限值，就认为 9 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 信号x ( t ) 所表示的工况是正常的，不必干预，只有当其超过规定值才对工况进行调整处理。此时 就只需测取信号的最大值即可。 对于时域波形参数的分析，因具体问题不同而有所差异，几种典型参数的分析方法为： ( 1 ) 峰值与峰峰值分析信号x ( t ) 的峰值是指在一段时间内信号的最大值，它可表示为 4 。= x p ) 。f i r ，2 ( 27 ) 峰值分析在许多情况下具有重要意义，它表示信号幅值可达的上限或某系统所允许的上极限值。 与此对应，信号的虽小值可表示为 。= x ( ，) 】m m sr f 2 ( 28 ) 对于具有波动特性的时间信号，有时也需要分析其峰峰值，定义为 x 。一。= 如。一a 。 显然，峰峰值是与信号中直流分量无关的，是描述信号交变范围的量，在旋转设备的振动检测 中，常使用峰峰值来观察信号强度的变化。 如果厶。表示信号或设备所具有( 或容许) 的最人值，4 。表示其能分辨的最小幅值，则用它 们之比可以表示信号或设备装置的动态范围，且常用其分贝数表示如下： d ：2 0 l o g 兰m 4 。 ( 29 ) ( 2 ) 平均值分析信号的平均值代表一段时间内信号所围绕的中心值，因此平均值具有稳态的 特征。 根据分析对象的不同，平均值有不同的物理意义。例如，信号幅值的平均值，均方根值及平均 功率等。 信号x ( t ) 在瓦时间内的平均值为 ；2 寺出 如果信号的平均值长时间不变，则；就代表信号中的直流分量。 对于信号中的交变分量x o ( t ) = x ( t ) 一如 常采用其均方根盯形式来描述 席磊= 痧 ( 2 1 0 ) ( 2 1 1 ) 它实际就是直流分量为零时信号的有效值。 ( 3 ) 相关分析所谓相关分析，是描述信号在一个时刻的取值与另一个时刻取值之间的依赖关 系。在故障信号的处理和分析中，经常需要研究和了解某一时刻的信号和延时一个y ( r ) r 时刻后信 1 0 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 号之间的相似程度，以及这种相似程度随着f 的变化是如何变化的。因为研究的是两个信号的相似 程度，故称这个过程为相关分析。又因为研究的是信号延时一个r 时刻后与原信号的相关分析，故 又称为时差域分析或延时域分析。 对于一个信号进行延时域分析，所得的相关函数称为自相关函数。对于两个信号进行时差域分 析，所得的相关函数称为互相关函数。 自相关函数用以研究一个信号x ( t ) 和自身延时一个时刻f 后的波形x ( t + f ) 之间的相似性，并 研究这种相似性如何随着f 的取值而变化。假设x ( ，) 是某个态历经随即过程的一个记录样本 x 0 + r ) 是x o ) 时延f 的样本，则其自相关函数定义为 r ( 垆研m ) 砸+ f ) = ! 现亭r 砌) 川+ r ( 2 1 2 ) 类似地，互相关函数用以研究两个信号的相关性。对于两个个态历经的平稳随即过程x ( t 、及 y ( t ) ，若其中一个信号x ( t ) 不变，而y ( t ) 延迟一个时刻r ，求它们的相关程度，称为互相关分析， 这种相关程度也随f 的取值不同而变化，是r 的函数，称为互相关函数。其定义式为 1 r ( f ) = e x ( t ) y ( t + f ) - l i m 【x ( t ) y ( t + r ) a t ( 2 1 3 ) 一州 利用相关分析可以检测混于随机噪声中的确定性信号，判断原信号的性质，并且可以通过做傅 立叶变换求得相应得功率谱密度函数，此外，互相关分析利用互相延时和能量信息还可以对信号的 传输通道即信号源进行识别。 2 3 2 信号的频域分析 工程上所测得的信号一般为时域信号，然而由于故障的发生、发展往往引起信号频率结构的变 化，为了通过所测信号了解、观测对象的动态行为，往往需要频域信息。由前面的旋转机械振动的 几种典型的故障机理可以知道。旋转机械轴系各种常见故障均会产生某一种固定频率或者某一频率 范围的振动，因此通过观察分析振动信号在相应频率( 范围) 处的变化，可以确定是否有故障产生和 故障的类型，实现故障的诊断。将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析，频谱分析的 目的是把复杂的时间历程波形经傅立叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率 结构以及各谐波幅值和相位信息。 频谱图形有离散谱与连续谱之分，前者与周期性及准周期信号相对应，后者与非周期信号及随 机信号相对应。对于连续谱，用的是“谱密度”概念。 工程上任何复杂的周期信号都可以按傅立叶级数展开成各次谐波分量之和，即 x ( f ) = x ( f + ”丁) = 了a o + n 。= ( a c o s n a j t + 巩s i n n e a t ) ( 2 1 4 ) 式中t 一周期：a o 一静态分量( 直流部分) ：吒一余弦项振幅；钆一正弦项振幅。 傅立叶级数展开的另一形式 坤) = 詈+ 喜和咖叭纯) ( 2 1 5 ) 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 各阶谐波的幅值和相位为 4 t = 露+ 配 ( 2 1 6 ) = a r c t a na ， ( 2 1 7 ) 若以0 9 或厂为横坐标，分别以4 和识为纵坐标作图，便可得到离散幅值谱和离散相位谱。 ( 1 ) 傅立叶谱函数 非周期信号不能按上述傅立叶级数展开，但可以在频域上用功率谱密度函数加以描述。 在傅立叶级数中，若周期丁一。时，则 x ( f ) j x ( ) p d c o ( 2 1 8 ) 引入积分形式有 z ( r ) = e x ( f ) e 2 = f d f ( 厂) ：广x ( t ) e - 2 删d t ( 2 1 9 ) 上式为傅立叶积分，两者称为傅立叶变换对，其中x ( f ) 为实变量的复值频域函数，可用复数 形式表示 x ( 厂) = r e ( 厂) + fi m x ( ，) = l x ( f ) le 1 门 ( 22 0 ) 式中 i ( ，) l = 4 r 0 2 x ( ，) + i m 2 ( 厂) 】 ( 2 2 1 ) 为幅值函数； 妒( 厂) = a r c t a ni m x ( 力】r e x ( f ) ( 2 2 2 ) 为相位函数。 按以上两式相应地画成频谱图分别称为幅值谱和相位谱，两者都是连续谱。由于x ( f ) 是由傅 立叶t 积分获得，具有密度的概念，所以x ( f ) 被称为频谱密度函数，即傅立叶谱函数。 ( 2 ) 功翠谱密厦函数 功率谱密度函数是描述随机过程统计特性的一个重要特征量，它定义为相关函数的傅立叶变 换，包括自功率谱密度和互功率谱密度两个概念。 自功率谱密度函数是在频域中对信号能量或功率分布情况的描述，它定义为白相关函数的傅立 叶变换 足( 力= ir x ( r ) p “”p d r( 2 2 3 ) 在讨论确定信号的频域描述时采用信号的傅立叶变换，对于随机信号来说，信号的不确定性将 带来其傅立叶变换的不确定性。尽管是一平稳的随机过程，但从不同样本得到的频谱可能有较大差 别，不能描述随机过程的统计特征。如果用自相关函数的傅立叶变换来描述，情况就不一样。对于 1 2 东南大学硕士学位论文第二章旋转机械振动特点及振动信号测量处理方法 各态历经的平稳随机过程，由任一样本函数求得的自相关函数是相同的、确定的，因此其傅立叶变 换即功率谱密度能本征地描述随机过程的统计特征。 对应互相关函数，同样定义了互功率谱密度函数，为互相关函数的傅立叶变换 ( 厂) = i ( f ) p “” 出 ( 2 2 4 ) 互功率谱密度函数一般和互相关函数具有同样的应用，但它提供的结果是频率的函数而不是时 间的函数，而且功率谱密度函数还有一个重要的特征就是利用它进行分析时不受噪声的影响，这就 大大拓宽了其使用范围。 功率谱分析可用来分析信号的频率成分，分析动态系统的频率结构及系统的结构自振频率，用 于各种工业过程与机械设备的故障诊断。 ( 3 ) 快速傅立叶变换 虽然傅立叶分析优点众多，但真正开始应用于工程实践则是在1 9 6 5 年c o o l e y 和t u k e y 找到了 一种被称为快速傅立叶变换的算法之后。因为按照原始傅立叶变换的定义，运算量将与信号序列睦 度n 的平方成正比，当被分析的信号序列较长时，运算量就特别大，以至于难以满足实时性要求。 傅立叶变换的快速算法利用了算子的对称性和周期性使得卷积所需的计算量呈指数倍下降，从而使 实时计算傅立叶变换成为可能。 连续时间信号x ( r ) 的傅立叶变换得到连续的傅立叶频谱x ( f ) ，其积分关系式如式( 2 ，1 9 ) 。此 式不能在计算机中运算，因为计算机只能对有限长度的离散序列进行运算和存储。因此，必须对连 续的时域信号和连续的频谱进行抽样( 离散化) 和截断，这就是离散傅立叶变换( d f t ) 的由来。 离散傅立叶变换的关系式为 ( 工) = x ( k a f ) = h p 。2 “( t = l ，2 ，w - 1 ) ( 2 2 5 ) 上式中，为采样点数， a f = 髟= 夕+ r ) ，其中f 是每次采样的时间司隔。式2 2 5 还 可以写成： x ( ) = z ( 月) 时( i = 1 ，2 ， l 1 ) ( 2 2 6 ) 式( 2 2 6 ) 中时= e 。2 4 “”，写成矩阵形式为 噩 = w a x 。) ，其中 w - 吲暇 蝶哝 暇吲1 蝶 嘴1 i 哪“妒 ( 2 2 7 ) 从式( 2 2 7 ) 中可以看到，对于任意一个x ( 女) ，直接计算需要n 次复数