旋转机械故障机理及诊断技术

1、    旋转机械故障机理及诊断技术    赵腾 黄好龙 王志远 徐建超 杜海鹏【摘 要】目前，旋转机械广泛应用于航空航天发动机、风机、燃气轮机、汽轮机、涡轮增压器以及各种类型的电机等机械设备。在建立和分析旋转机械故障机理的过程中，获得了故障诊断的基本理论和典型故障诊断技术，并将遗传算法、神经网络和模糊理论应用于诊断决策算法的研究。本文通过研究旋转机械的故障诊断，希望对相关人员有所帮助。【关键词】低速旋转机械;故障诊断;方法介绍机械设备是一个大型系统。它由机械、润滑、液压、电气和控制等子系统组成。任何子系统的异常都会影响整个系统的功能或使设备的整

2、体功能失效。对于整个系统来说，监控设备故障诊断技术并不需要在所有机器上以各种方式监控设备的全部功能。只有通过各个子系统设备的特性要求，才能对相应的检测手段进行监控，才能保证整个系统设备功能的实现。一、旋转机械故障诊断技术随着诊断技术的深入研究，出现了越来越多的故障诊断方法，这不仅是对前人研究成果的改进，而且也提出了一些原创的研究成果。根据实现方法的不同，一般可以分为不同的类别。通过实际应用，建立合适的故障诊断模型，这种方法往往由于设备出现故障即使可以得到相应的模型参数，成本也会相当大。许多学者认为，基于模式识别的故障诊断方法仍有很大的改进空间。1.1基于智能算法的故障诊断技术近年来，人工神经网

3、络技术已逐步应用于各个领域。与其他传统的信息表达和处理方式不同，神经网络可以通过自适应非线性动态系统模拟生物神经系统。它可以解决比较复杂的模式、工艺分类、调试和非线性优化等问题。1.2振动信号降噪技术大型旋转机械信号非常复杂，具有丰富的频率分量和典型的非线性特征。通过奇异值分解得到系统能量的n个特征方向。利用奇异值分解（svd）对背景信号进行降噪和平滑处理，然后对信号进行进一步去噪，以达到更好的去噪效果。首先可以采用小波变换对信号进行处理，然后在小波域内采用奇异值谱对信号进行去噪处理。与奇异值小波去噪相比，小波去噪和奇异值去噪效果更好。1.3无损检测技术它主要使用物理媒介手段，通过磁定向反馈原

4、理，机械设备，光学和声学媒体，和的基础上确保设备性能的身体不受影响，媒体信息科学评估，反馈信号进行数据转换。无损检测技术是物理、人工智能、工程等学科相结合的技术，具有覆盖范围广、功能原理稳定、实时反馈效率高等优点。目前广泛应用的技术有渗透检测和超声检测。工程机械设备在使用前，要做点检，涂润滑油，发现问题立即停机解决。大多数设备在运行过程中都可以进行检查，最大限度地减少对生产的不利影响。因此，应明确设备的运行维护标准，并制定专用仪器设备辅助维护工作应使用，记录设备的温度、压力和振动值，为后续维护维护工作的顺利开展奠定基础。二、故障诊断技术的性能和指标首先，及时性。实施设备故障检测确认工作要求及時

5、性高。即一旦机械系统出现异常工作状态，需要尽快响应，并采取适当的措施对系统进行检测和检查，最终确定消除异常的措施。针对具体的异常情况，我们需要采取差异化策略，用更合适的手段来区分不同类型的故障，这样我们也可以实现对异常情况的快速锁定和确认。第二，歧视。维护人员应精通各种可能出现的异常情况，并确定有效的应对措施。因此，在发现异常时，可以快速识别异常的性质，准确估计异常情况的危害程度和影响，从而实现更准确的维护和干预。第三，适应性。具有故障监控性能的系统应适应被监控对象，根据监控对象的特点调整其数据信息，从而达到与监控对象的最高匹配度，实现准确监控。三、旋转机械故障检测方法在我国，机械设备故障诊断

6、的研究相对较晚，技术相对落后。中国也发明了一种在线监测和故障诊断软件，大大减少之间的差距有关国际先进的技术，但实际上，中国的整体研究水平还相对落后，而故障诊断技术的发展相对缓慢，可靠性需要不断提高。3.1诊断测试它在企业的诊断和测试设备中发挥着重要的作用，如智能诊断技术。利用计算机程序对测试数据进行分析，根据数据是否超标判断设备是否故障。同时，通过神经网络的输入数据来实现诊断结果。神经网络能够可靠地分析故障诊断结果，判断测试结果是否可靠，并通过相关数据和信息准确有效地识别出故障的具体位置和故障的具体位置。可以快速、准确地检测智能诊断旋转机械的故障，并能有效地解决这些问题，特别是神经网络可以解决

7、复杂的缺点，以及视觉性能的诊断结果和内部计算模型，它提供了一个方便的智能故障诊断技术和利用旋转设备。3.2智能监控与诊断从目前的总体情况来看，智能监测是机械设备故障诊断的最先进技术之一。该方法可用于旋转机械的故障诊断。借助于现场设置的数据采集装置，可以实时采集机械设备的运行参数。通过通信网络，系统将根据这些参数对机械设备进行采集。该系统将根据这些参数对机械设备进行采集，并对设备当前的运行状态进行分析。通过智能监控系统的应用程序，它可以发出报警提示，当机器处于正常操作状态，并分析相关数据来确定故障的原因，以便提供详细和可靠依据的快速处理故障，并避免故障的扩张造成的损失问题。四、结束语机械设备在企业生产中的受到设备内部质量、安装质量、工艺布局、技术人员操作水平等因素的影响。在日常的操作和维护中，应加强对机器操作环的分段操作技能的提高，为其打下坚实的基础。参考文献：1陈文.油田机械设备状态监测与故障诊断技术探析j.管理，2019（35）：160.2杨学亚