大型旋转机械振动监测和故障诊断系统的研制应用

1、浙江大学硕士学位论文大型旋转机械振动监测和故障诊断系统的研制应用姓名：隋明霖申请学位级别：硕士专业：热能工程指导教师：缪思恩;史挺进2001.2.1浙江大学颐±学垃论之摘要本文根据我国发电厂的实际需要，对计算机监测系统在电厂中的应用进行了深入、系统的研究。首先，在介绍国内外旋转机械振动监测技术概况和发展趋势的基一一础卜阐述了振动数据分析的基本方法，介绍了故障诊断的相关理论，并对几种常用的动平衡方法作了概括说明。其；：在详细介缁一系统总体方案设计的基础上，刈振动监测搜故障诊断系统从传感器的选型、当前流行的技术，：振动监测系统巾的庸用剑利用大特网技术进行卜侮帆的数据通汛等多方面都做了简要

2、的介绍；对振动监测分析及故障诊断软件设计特点及实现的方法作了较为详细的说明。最后本文对实时监测分析及故障诊断系统的发展做了展望。浙江大学硬±学位论文，：，一，一一浙江大学硕士学位论文第一章绪言§课题的目的意义随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免因素的影响，设备有时会出现各种故障，以致降低或失去其预定的功能，甚至造成严重的、灾难性的事故，国内外曾经发生的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了人员伤亡，产生了严重的社会影响；即使是正常生产中的事故，也会导致生产过程不能正常进行

3、或机器设备损坏而造成巨大的经济损失。旋转讥械（如汽轮发电机组、透平压缩机、泵与风机等）在电力、石化、冶金、机械等部门中处于举足轻重的关键地位，此类机械一旦发生故障将会造成巨大的经济损失和严重的社会影响。近年来，我国钢铁、石化企业的大型压缩机曾先后发生过振动破坏，电力系统中的汽轮发电机组也相继出现过由轴系扭振、油膜振荡、螺栓断裂、甚至断轴、调速系统失灵等引发的恶性事故，给使用部门及社会造成了巨大的损失。因此利用计算机对这些旋转机械实施在线监测与故障诊断已经十分必要。目前，国内大中型企业已越来越认识到对设备进行状态监测的重要性及其所带来的经济效益许多电力部门、石化企业都已开始在其重要设备上配置或准

4、备配置状态监测和故障诊断系统。测量技术、传感器技术和计算机技术的发展为保证这些旋转机械的安全运行提供了丁能。采用计算机对这些设备实施在线状态监测与故障诊断技术，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，并视情指导和安排维修计划，变定期预防维修为预测维修，提高设备利用率，增加产值，减少人力物力的浪费，在故障时还能高速瞬时地保存大量异常信息以便进行事故追忆与分析。所有这些对保证设备安全、可靠地运行，避免重大事故的发生，提高设备的运行效率，降低设备的维护费用，具有十分重大而深远的意义！因此，设备的工作状态监测与故

5、障诊断技术已得到国内外学术界和工程界的广泛关注。国内外许多资料表明，开展故障诊断的经济效益是明显的。据日本统计，国营工厂勺调查表明，采用诊断技术后每年节省维修费亿英镑。英国中央发采用诊断技术后，事故率减少，维修费降低至，英国对个衙江大学髓学使沦文电局的在年所撰的“大型汽轮发电机组的振动监测策略”一文中指出若对大型汽轮发电机组进行振动监测诊断，其获利与投资之比可高达。也曾在第三届状态监测与诊断工程管理的国际会议（）上强调人们应该在设计阶段就考虑设备的状态监测，并将设备的过程控制和状态监视有机地结合起来。另据年英国工程部管理委员会报告，对重要设备采用状态监测在头一年就可得到的投入与产出的收益，一般

6、地，设备的监测投资费用在个月内即可从获益中收回。设备的状态监测和故障诊断技术还使预测维修成为了可能，从而节省大量的检修费用。例：根据美国国家统计局资料，年美国用于设备检修的费用高达亿美元，据专家分析其中有近即亿美元是不合理检修所造成的浪费。§。国内外技术概况和发展趋势我们通常把连续测量运行设备状况的仪器，及记录这些设备过去的状况和这些年来，固、内外都有了实用化的旋转机械状态监测系统如：荷兰菲利浦据日本资料介绍，日本年由于采用设备诊断技术，使其检修费用减少了现在状态的技术称为状态监测，而把分折判断没备是否运行正常，若异常，故障是什么可能原因是什么，以及估计设备的运行趋势和提出治理建议等

7、称为故障诊断。五十年代以前，人们通常采用原始的检测手段，凭藉经验处理设备的振动问题，例如用小槌敲击或用细乏导体抵在机器某部位，以耳朵听到的声音来判断机器工作是否正常。五十年代后期，由于非接触传感器及其它传感技术的发展，人们开始了各种机器枪测方法及仪器的研究，并着手研究故障机理、诊断理论和方法。到了七十年代，己开始采用各种固定安装的监视仪和便携式仪器对设备运行状况进行监测和分析，并开始实现了对设备零部件的诊断。七十年代后期，多参量综合监测与故障诊断系统的研制己达到工程应用阶段，计算机技术也开始直接应用在离线分析和长期连续监视及故障诊断中。目前，在西方先进工业国家，几乎所有重要的大中型汽轮发电机组

8、都配备了振动监测分析与诊断装置，而且产品正在不断地更新发展；另一方面，故障机理、识别方法、防治技术的研究也正在日益深入。目前的状态监测与故障诊断技术，已经形成一门既有诊断理论，又有分析方法；既有故障机理研究，又有现代监测仪器与诊断系统，工程应用性强，技术背景牢固，且与高技术发展密切相关的一门现代新兴的学科。虽然目前汽轮发电机组的状态监测与故障诊断技术已经发展到可用计算机对机组进行连续监视，但它仍处于继续开发、研究的阶段，还需要不断的研究、总结和发展。浙江丈学硕士学位论文公司的系列，美国西屋公司的“移动诊断中心（，）”，日本三菱公司的“旋转机械健康监视系统（）”，英国中心发电部的“透乎监测设备（

9、）”和“试验设备监测（）”。诊断系统有：美国、公司推出的故障诊断专家系统，公司研制了故障诊断工程师帮助系统等等【】“。国内这些年也进口了相当数量的监测设备，同时，国内许多高等院校、科研机构及工矿企业也都正致力于研制中国自己的状态监测和诊断系统，并已取得了一些成果，特别是在理论、方法上的研究和探索有了较大的进展。但是对于真正实用产品化的系统还发展不够，尤其是离多参量的综合监测、数据分析、信息管理、故障诊断集一体的高性能完善系统尚有较大差距。目前在国内已形成了十多个水平较高，有运规模的诊断技术研究中心，如西安交大，哈工大，清华，浙大，上海交大，华中理工，东南大学等单位的诊断技术研究机构。研制成功的

10、工程应用系统有哈尔滨工业大学研制的微计算机化旋转机械状态监测与故障诊断装置，即系列：华中理大学开发的故障诊断专家系统：南京汽轮高新技术开发公司的随机信号与振动分析系统：东南大学的一系统：重庆大学的信号处理故障诊断及振动分析系统：浙江大学光科系、机掀系、能源系分；开发的、系统：西安交通大学的旋牟机械敞障诊断系统；辽化高金吉等研制的机械故障诊断专家系统等口；。除了学校外，还。自西安热一研究所、上海成套发备研究所以及英华达公司等进行了旋转机掀振动监测与故障诊断系统的研究与开发。然丽无论是国内的还是国外的系统，其进行故障诊断的主要方法不外乎以下几种：（）谱分析法：（二）时间序列分析法：（三）参数分析法

11、：（四）系统。其实已经开发的基于振动监测与分析的故障诊断系统都不具备真正的自中力量，着重致力于研究人工智能的故障诊断技术，即故障诊断专家系统。吸“人工智能集中诊断电站设备”的在线专家系统的研制成功极大地推动了随着科技的发展和工程实际的要求，至今已陆续产生了四代振动监测分析模糊数学方法；（五）机械故障的计算机辅助诊断；（六）机械故障诊断的专家动诊断功能。即使有，如日本的系统，其诊断的能力也十分有限，而且其诊断功能的扩展十分困难。从实质上讲这些系统只能算是故障诊断的辅助工具真正进行故障诊断的还是诊断工程师，因此目前西方工业国家的各大公司都集收模糊识别理论中的某些概念，以常规谱分析为主，时序分析方法

12、为辅，并结合旋转机械的振动特点，有规则地组织故障诊断研究，为在将来形成专家系统创造条件，这是今后几年故障诊断技术的发展趋势。例如美国西屋电气公司的专家系统在故障诊断中的应用。与渗断系绒，在各种场合，以不同的程度，不同的方式得到了日渐广泛的应用。濠江大学硬上学泣沦文（）简便式测振仪这类仪器外接惯性式速度或加速度传感器，主要用于机壳的振动幅值测量，精度较低。根据检波电路不同读数可分为峰峰值、峰值和有效值。它己从传统的模拟式发展到数字式，有些还配有选频网络，可作手动频率分析，测定振动中主要频率成份的幅值。它可用于一般设备振动状态的手工监测，根据振动幅值大小对故障作出初步的分沂。产品育英华达公司的一便

13、携式旋转机械振动监测故障诊断仪；美国公司的、公司的§、德国公司的年等。（）内含微处理器的移动式数据采集器它是一种具有计算机接口的智能仪器，它和传感器、计算机三者组成一新型的监测系统。在现场使用时，可选定测点、设置组态，逐点巡回测量，记录异常信息，在面板上显示振动信号的幅值和相位，并可作简便的信号分忻；内置所存贮的现场原始数据，可经接口电路输入计算机，由计算机对其进行深入的计算和分析，并可由外设输出振动值报表、测点轴心轨迹图、振动时域图、频潜图和趋势分析图等等。根据这些图表可以掌握机组运行的工作状态，及早对故障生质、程度、发生部泣和原因作；诊断。这类产品育公的、公百的、公司的等。（，基

14、本智能化在线监测系统这类监测系统能够对机组的运行状态进行连续在线监测，实时地进行故障诊断，充分体现了微机系统的自动数据采集、分析、计算等功能。当被监测的信号越限或有异常情况出现时，系统能作声光报警。它不仅可监测机组振动，还可监测其它信号，并可根据监测参数的种类和多少，配上相应功能的插件和软件，以扩展系统的功能。其监测参数的信号也可接入计算机系统，进行数据分析、管理、各种图表绘制和诊断等功能。已有的产品有公司的、；公司的、系列；公司的及系列：荷兰公司的系列等。（）计算机化的在线监测与诊断系统这类系统集数据采集、信号分析、数据管理为体，是一个多信息处理系统。它能够实时在线对机组状态进行监测、分析和

15、诊断。系统可由多台计算机组成网络，每台计算机负责不同的监测处理工作，各台计算机之间可互相通信。由于计算机、各种智能装置及外设技术的迅猛发展，这种系统越来越得到重视和欢迎，就其结构上看，大体可分为以下两类：以软件为主体来实现主要的数据采集和分析功能。因而，除了计算机和必要的外围设备外：仅需少量的硬件，这类系统结构简单，价格比较便宜，浙江大学硕士学位论文软件丰富而且根据所需功能易作更改，但分析速度慢，实时性差。！公司的。：以硬件为骨架来实现主要的数据采集和分析功能。主机主要作用是协调各仪器的工作，进行数据和文件的管理。数据采集和分析功能由专门硬件来实现。该类系统采集和分析速度快，但价格昂贵，且不宣

16、改动，灵活性差。如的。§课题的提出与目标尽管我国科技工作者在振动诊断工程应用领域的研究已取得不少成果，但从总体技术水平上看，国内研制的系统在可靠性、实时性、诊断准确性、专家系统等方面耍比国外低一个层次：在通用洼、扩展性等方面也存在较大的不足。为保证机组的安全运行，从国外引进设备的配套监测系统或国产机组选用进口的监视系统，每年都要耗费国家大量外汇，并且国外的系统价格昂贵，维修时配件供给困难，软件扩充性差。少量引进国外先进技术作为参考并加以消化吸收是可以的若大量购置则为嘲漪所不允许。自二振虫信包含仃嚣夺舒健嚷状况的人嗣分特征，奉漾题拭妒、监测分析汽轮发电机组的振动信号入手，实现饥组的状态

17、监测与故障诊断。相应开发的汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统（），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，能实现多参量同时监测，通过连入网络。考虑到参数监测的实时性，该系统决定采用上、下位机二级结构，下位机主要根据上位机的指令进行等时间间隔或等转速间隔同步整周期采样（当信号越限报警时则连续采样并将其保存在黑匣子中以便事故追忆分折），并负责数据的预处理与传输等事务：上位机主要负责数据的实时分析、标准图谱显示、故障诊断及动平衡计算等功能，给出机组实际运行状态的有关信息和诊断意见等，口界面，用下拉式菜单和对话框实现人机交互，便于工业现场操作，并且系统（）与故障诊断技术的分析处

18、理软件，整套系统既实用又具有较高的水准，从而实现机组状态的在线监测与故障诊断。从目前的趋势来看，上位机的软件应采用开放式设计，以便于移植和功能扩展并且允许用户根据实际情况对系统迸行组态；整套软件应运行在中文环境中，采用全汉化的图形窗中还应配备详尽的在线帮助帮助用户尽快熟悉本系统。它将综合监测仪表、巡回检测仪、计算机数据处理的三大功能，髯加上基于先进的数字信号处理器将为汽轮发电机组运行状态的自动化监测与故障诊断提供一种切实有效的方法。浙江大学硕士学持论童第二章实时监测和数据分析的相关理论§状态监测的基本参数设备的运行状态必须通过可靠、精确的检测和监测仪器所提供的信息来判（）振幅振幅是表

19、示机组振动严重程度或烈度的个重要指标，它可以用位移、速（）频率由于不同的振动“源”，其振动频率一般是不同的，因此频率常作为分辛斤振对频率分析重要性的认识主要来自于机壳测量。进行机壳测量时，振幅和根据振动频率可以把振动分为同步振动和非同步振动。同步振动的频率是第一类是属于强迫振动问题。这是由外来确定的扰动力引起的振动，振动断。这些信息即为监测设备所必须检测或监视的基本参数，它包括描写设备振动状态的动态参数，描写位置的静态参数和其它参数。本节将简要介绍这些参数的基本概念及其在状态监测中的物理意义、表示方法和检测方法。、动态参数度或加速度求表示。根据对振幅的监测，可以判断吼组是否在平稳地运转。通常对

20、于频率比较低的振动取位移或速度，中等频率的振动取速受，高频则以砌逛度为测定的参数，振幅一般用微米峰峰表示，由于传感器技术的发疑，人们巴经开始采用非接触式的电涡流传感器直镁测量转轴的振动状态，以得到有关转轴振动幅度的更精确数据从而得到机组运行状态的确切信息。通常一台正常运行的机组有一个稳定的、可接受的低振幅笸，任何振幅读数的变比都将反映机组状态的改变。动原因的重要依据。旋转机械的振动频率，通常用机械运行转速的倍数或分数来表示，这主要是因为机器的振动频率多以转运的整倍数或分数形式出现。频率是仅肓的可以用来测量和分析的主要参量。有些机器故障通常在某些特定的频率发生，这有助于我们区别这些故障的类型。但

21、是我们必须认识到，频率和故障的关系并不是相互对应的，这就是说，某一特定频率的振动通常与多种机器故障相联系，在振动频率和机器故障之间并不存在一对应的关系。机器运行转速的整倍数或分数，非同步振动的频率与转速不成完全的整倍数或分数关系。下面再简单介绍几种振动的性质及其有关的频率问题：转子的振动问题按机械振动的性质大体上可分为三类：浙江大学顽士学泣论文本身并不反过去影响扰动力，它的特点在于频率总是等于扰动力频率。比如由丁质量不；衡，发电机转子不均匀磁拉力而引起的强迫振动等。第二类是属于自激振动问题。自激振动的引起归之于转子一支撑系统中存在某一机械能量的反馈环节。这一反馈环节使转子从转动中获取能量，并转

22、变为某一特定频率下的横向振动能量（一般不等于转速），而这一横向振动又通过反馈环节进一步从转动中取得能量，从而加剧了横向振动，直至获取的能量等于消耗于阻尼的能量，则振动稳定在某一极限环上。比如由油膜半速涡动引起的油膜振荡，蒸汽的不均匀泄漏引起的间隙振荡等。第三类是属于非定常强迫振动问题。这一问题在性质上是属于强迫振动，因为振动乃然是由外来扰动力所引起的，而且与扰动力具有相同的频率。但不同的是振动本身又反过去影响扰动力的大小与相匣。这类强迫振动表现出来的现象是振动的幅值和相位都在连续不断地变化。比如转子轴上局部的不均匀热变形。（）相角我们：兰义相角值是转子某瞬间的振动基频信号与轴：蘖一吲定标志的相

23、逝麓。柏角测量可用来描述某一特定州亥！器转：何管，一个好的幅角测量系钪能够确定每传感器占号上对应的嚣转子的”高点”佰转：上泉固定点的位置。机器转子的平衡状态改变将引起高点的变化，这种变化能通过方法是利用非接触式或光电式传感器（键相器），感受固定在轴上的键或槽产生的每转一次的脉冲信号，作为相位测量的基准信号，此时相角的定义可修正为（）振动形式振动形式也许是分析振动数据的最重要的方法。通过对振动形式的观测，（）扼，！相角变化显示出来。精确的相角测量对于转子平衡、分析某些机器故障及确定转子固有的平衡响应即临界转速是非常重要的。目前测量相角的最准确可靠的键相器脉冲和振动的第一正峰（相应于机器转子的高点

24、位置）之间的角度差。不论在机器平衡过程中，还是在旋转机械的分析诊断过程中，相角作为一个重要白，参量正在被人们迅速接受。能直观地了解某机器的运行状态。上面讨论的振幅、频率、相角等三种参数都是可测量的参数并能在仪表上指示或显示出来，而振动形式是显示在示波器上的原始振动波形。振动形式可以分为两种：时基形式和轴心轨迹，前者是转轴位置与时间轴的关系曲线，可用来确定基本的振幅、频率和相角。后者则是对应两个互成度的非接触式传感器的轴截面的中心线的运动曲线，可以了解轴的实际运动情况。振动形式无论对预防性维修和预测性维修都是最基本的参数。浙江大学硕士学位文所淄振型是转轴在一定转速下，沿轴向的一种变形。测量振型的

25、方法是沿转轴的轴向每隔一定间距放置一组互成度的传感器，分别测得相应转轴截面的中心线振动情况综合所测量的这些数据便能得到转轴的振型。振型有助估算转子与固定部件之间的内部间隙，并能佶算出转轴上“节点”（转轴上振幅为零的点）的位置。、静态参数（）偏心位置偏心泣置又称径向位置，是指转轴轴颈中心在轴承中的平均位置。在转轴没有内部和外部负荷的正常运转情况下大多数转轴会在油压阻尼作用下，在设计确定的位置浮动。然而，旦机器承受一定的内部或外部的预加负荷（稳态力），轴承内的轴颈就会出现偏心。这种偏心是测量轴承磨损，预加负荷状态（例如不对中）的一种指示。定期测量编心位置是绝对必要的，另外在机器的启动期间，也应该密

26、切注意偏心位置。偏心位置的测量是通过安装在轴承处的监测径向振动的同一传感器进，亍的，其输出信号的直流成分即表偏心泣置（侄向问隙（）轴向位置轴向臣置测量可用柬描述止推盘和丘推轴承之问的桶刈晓置。对于蒸汽透平或离一心压缩机来说，轴向位置可能是最重要的测量参量。轴向位置监测的主要目的是为了保证消除机器转子和定子之间的轴向窜擦，以避免灾难性事故的发生，因为轴向止推轴承的故障可能是最严重的故障。监视轴向位置至少要安装个电涡流传感器，最好是两个，以便提供可靠的信息。测量轴向位置的电涡流传感器还能同时测量轴向振动，在分析某些机械故障状态时，轴向振动是一个很有意义的参数。（）偏心度峰一峰值偏心度峰一峰值是指对

27、转轴在静态时弯曲的测量值。当转轴在启动时，弯曲量可以用电涡流传感器测量的直流峰一峰值信号来表示。当峰一峰值处于允（）差胀所谓差胀是指机壳与转子之间的相对膨胀。对大型蒸汽透平等机组，要求。（）机壳膨胀许的低水平时，机器可以启动，而无须顾虑因残余弯曲及相应的不平衡引起的密封件与转轴之间的摩擦影响。慢转速偏心度最好由安装在远离轴承处的传感器来测量，以测得最大的弯曲偏差。启动时机壳与转子必须以同样的比率受热膨胀。如果机壳与转子受热膨胀的比率不同，就可能发生轴向摩擦而使机器受到损害。为了测量差胀要把电涡流传感器安装在机器末端与止推轴承相反的一侧。浙江大学硕士学位论文对某些大型机组，除了监况差胀外，还要监

28、视机壳膨胀。这种监测通常由安装在机壳外部，以地基为参考基准的线性可变差动变压器（）来完成的。知道了机壳膨胀和差胀，就可以确定转子和机壳的膨胀率。如果机壳膨胀不正常，机壳的“滑脚”就会被卡住。（）对中对一些机组来说，各机壳之间的对中性是有一定要求的。在压缩机组和燃气轮机驱动泵机组的安装过程中常会出现这种故障。通常利用机组中各种不同机器的膨胀资料，并经过计算画出一份安装对中图纸作为一种粗略的参考，最后还要用仪器来确定机组的热运转状态。在热对中测量技术方面，可以利用类似于大地测量用的光学仪器或激光技术来测量不同机壳的转轴之问的相对位置的变化。、其它参数（）转速（）转速【为每分钟转轴的转教，单位，大多

29、数机组都要求连续显示其转述。在对：组运行状态分折中找出振动和转速之间的关系是很重要的。（）温度温度也是分析机器某些特宅习：科一状态的重要参数，尤其是轴向和径向轴承中巴氏合金衬套的湿度要氏期监测。同时分析温度和振动、位置参数关系，有助于我们发现机器可能存在的故障。（）相关性在对运行中机器进行全面系统分析时弄清温霞、压力、流量和其他一些可能影响机器运行状态的外部参量之间的相互关系是非常重要的。它有助于最§振动数据分析的基本方法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、发展往往引频率分析是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一。频曙图形有终确定某特定机器的运行状态，并制订一

30、个较好的预测维修方案。频谱分析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。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。离敞谐与连续渚之分，前者与周期性及准周期信号钼对应，后者与非周期信号浙江大学硕士学位论文及随机信号相对应。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按傅立叶级数展开成各次谐波分量之和，即（，）（刀，）口（）以）式中丁周期。嗉弦项振幅（玎，）吼静态分量（直流部分）。正弦项振幅。傅立叶级数展开的

31、另一种形式（，）（）口。爿。）。）各阶谐波的幅值和相位为口：。若以或为磺坐标，分别以。和妒，。为纵坐标作图，便得到离散幅遣谱和离散相位谱。傅立级数也可以写成复指数形式坤）掣“掣矿若令，一（。一。）一一月。一，（。）冬则（）式变为（）。一”。”“即（，）”“得一浙“犬学硕士学佗论之，；、在一般情况下为复数，可以写成为。”将周期信号展成博立叶级数后，以【。】和。】为纵坐标，以角频率印为横坐标作图，便构成实频谱圈和虚频谱图。极坐标图极坐标图是在极坐标下绘制系列的振动矢量（典型值为），它是转轴转动速度的函数曲线。不同转子转速下的振动矢量的幅值和相角直接地被绘制在坐际平面中，相应的转子转速也盔曲线上标出

32、，如图。极坐际也可绘制任何经过滤波的振动矢量，其滤波器的频率为转于转动速度的整倍数如，等。转功方侉弋“积低速每乇量？图未经补偿的极坐标图波特图波特图是在笛卡儿坐标系内绘制的一系列振动矢量随转子转速速度变化的函数曲线。波特图包括两张图一张图用于表示振动矢量的幅值随转子转动速度变化的关系，另张图用于表示振动矢量的相角随转子转动速度变化的关系。任何一个按照某一转子转速倍数滤波的振动矢量位移，速度或加速度，都可以浙江大学硕士学垃沦文绘制在波特图中，如图。圈来经补隆的波特留瀑布图表示机组在某一段时问内各频率成分的大小随时问变化变化趋势。该轨迹是由两个互成度径向安装庄同一轴承处的涡流传感器输出信号叠瀑布圈

33、它足一个三也际圈，向为各频率成分。向为时问，向为振幅，实际上是不¨寸问各频谱图的叠加。通过瀑布图可以看出稳态运行时机组是否出现异常频率，各频率成分是否稳定。牟一亡迹图加而成。它显示了观测点处的转子的轴承中的运动路径由于油膜支撑刚度、向的不对称，正常的机器所产生的轴，轨迹都是略呈椭圆形的。轨迹的形状变化，可以清晰地显示轴瓦的磨损，初载的改变和转子的位置变化。当与一个键相信号同时使用时，该轨迹同样能产生相位角和频率数据。轨迹的另一个独特应用是显示绝对运动的前进方向，个正在发展的故障首先以轨迹向前方向或反方向运动而显露出来，换句话说，转子的轨迹可能向与转子转动相反的方向运动。开机或停机时的

34、多次轨迹曲线是很有价值的，因为它们提供了极大数量的数据。与其它数据形式；同，轨迹曲线可以显示轴承座内偏振、相位角、频率成分、旋进方向、轴承座内转子位置的变化以及轴弯曲的初现和最终影响等。浙江丈学颤士学使鲶之轴心位置趋势在使用涡流传感器测量轴振动的同时，它的直流电压输出代表了转轴与传感器之间的平均间隙。借助于、涡流式探头输出的直流间隙电压，就可以得到轴颈在轴承中的偏心位置（轴心位置）。在稳态工作、低速转动、甚至在停机的情况下，机器内部的各力或机器条件的改变，都会导致车壹心位置的变化。它也足判断轴承有无过大的预负荷或过分磨损的一种依据。相关趋势图相关趋势图显示某段时间里各种信号（振动峰峰值、倍频幅

35、值、探头间隙，转速）之间的相互关系，其横坐标、纵坐标为子参数。塑兰查兰堡主兰堡垒奎一第三章故障诊断的相关方法§引言由于设备故障的复杂性和设备与征兆之间关系的复杂性，形成了设备故障诊断是一种探索性的过程这一特点。机械设备的故障诊断重点不只在于研究故障本身，而更在于研究故障诊断的方法。设备的振动诊断大体上可分为以下三个步骤：问诊一列出可能的振动原因机械结构和动态特性（齿轮、轴承规格特征频率）机械运行条件（温度、压力、转速等）机械运行维修技术档案（故障、维修、润滑、改造）相关机件连接隋况（动力源、管理、基础）振动异常的形态和特征监测卜一一状态分类和确定振动程度卜一一设计测点位置和测试工况卜

36、一一确定监测参数（位移、速度、加速度）卜一一振动的方向（、方向）上卜一一一确定振动异常程度（绝对和相对值的相互比较），趋势分析配合五感检查（眼看、手摸、耳听）诊断一确定振动的原因和部位卜一一振动波形识别卜一一相关时差定位卜一一卜一频谱与倒谱分析卜一包络分析频响特性与相干分析一一瞬时频率变化与相位分析！圈卜一一模糊、灰色、神经网络方法诊断一诊断的专家系统对研究对象或机械故障建立有关的数学模型，然后根据数学模型进行故障诊断，对于旋转机械而言，根据故障机理的研究成果，人们建立了旋转机械可能发生的故障的数学模型，如质量不乎衡、不对中、碰摩、轴裂纹、泊膜振荡、浙江大学硕士学垃论文等。随着电力，的发展，大

37、容量汽轮发电机组在电厂中的比例越来越大。为了适应机组运行的要求，建立以计算机为基础的自动化监测、诊断、控制系统，在传统的诊断方法的基础上，将人工智能的理论和方法用于故障诊断发展智能化的诊断方法，是故障诊断的一条全新的途径，成为旋转机械故障诊断的主要发展方向。如：模糊诊断、诊断专家系统、人工神经网络、综合智能诊断方法。§蠛糊诊断由于振动因果关系的复杂性，建立起来的数学漠型不可能是振动原因与振动加了影响，则表现出来的第种振动特隆的强弱用数值表示：，口。（，），这实际上是由个方程组成的方程组，即：口二口。口。，口屹！口：中二口卞：口，：。口。口：口。口。：屯表示成矩阵形式为厂口：，：口、，

38、：爿】一。，。，。，口。以要想从己知的振动特征推出产生振动的原因，就必须求解上述方程组。旋转机械系统如汽轮机组等，其结构和工作原理比较复杂，它们往往由几特征之间的一一对应关系。由图可知，如果所有种振动原因都对机组施该方程组是一个矛盾方程组，它没有精确解，但可以用最小二乘法求出该方程组的一组最优近似解。方程组的系数矩阵【须根据统计资料或现场试验求得。、个甚至十几个子系统组成。各子系统以本身正常的工作以及相互间正确的协调运行来实现整个系统的功能，因而与简单的机械系统相比，它的故障诊断任务呈现有如下特征：）故障的征兆参数多；）故障的原因多种多样；）故障与引起故障的原因之间关系模糊复杂；）系统的大部分

39、运行参数间无严格的逻辑和定量关系。由于存在以上特征，使得故障和征兆间的关系具有模糊性。因此，在目前的诊断中较多地采用了以模糊数学为理论基础的故障模糊诊断方法和以人智能问题求解理沦为基础的故障诊断等家系统。浙江丈学硕士学位论文模糊数学把数学从二值逻辑转移到，连续值逻辑，把绝对的“是”与“非”变为在适当的限阈上去相对划分“是”和“非”，它推广了经典集合论中的逻辑关系，用隶属度。（）来描述一对模糊子集的隶属程度，比较适合用来描述一些界限不分明的故障程度。故障模糊识别方法就是运用描述设备状态的模糊知识和概念，根据故障征兆空间与故障状态空间的映射关系，由征兆诊断故障，它的特点足：）采用多因素诊断。因为一

40、种故障状态可以引起多种征兆，一种征兆可以在不同程度上反映多种状态，要诊断出设备是否处于某种状态，必须综合考虑多种征兆。）运用模糊逻辑精确识别。在诊断时首先建立各种状态的标准样本，在实践和统计分析的基础上，根据多个状态与多个征兆间的隶属度模糊向量建立标准样本模式的模糊矩阵，一旦获得待定状态征兆集的模糊向量，用距离函数的形式检查待定状态与样本模式空间的距离，将待定状态划归到与之相距最近的样本模式中，由此确定设备的状态。我用模湖综合评判方法来判断机组的某一信号特征属于某类故障的隶属度。没考忠的故障类别自：不、衡。不对中，。油膜振荡，等等，这些元素构成了故障论域，这是一个模糊子集，诸故障的严重程占，同

41、样，振动特征构成征兆论域：如通频幅值。，一阶振幅，二阶振幅，我们可以通过一个模糊关系矩阵，建立从到的模翻变换，然后就可饥。表示成矩阵为：弘，肛：弘这里的关键问题是如何确定模糊关系矩阵，这需要大量的测量、试验、度其隶属度，。表示，它们组成了一个故障模糊列向量：，等等。，。，：，其中各个元素的隶属度组成了个征兆隶属度模糊列向量：以从信号特征得到各类故障的隶属度：归纳和总结工作。其中征兆隶属度向量，它可以由测量数据通过定的隶属函数求得，汽轮机组振动诊断中，对于“振动大”这个命题，常用“升半柯西分和”（）掣的隶属函数。浙江大学欢上学位论文（。）坐二立：，。（）一式中系数，从中我们可以看出，当轴承振幅超

42、过门限疽，时，“振动大”的隶属度大于，说明振动己超过允许值了。对振动信号频谱中各谐波的幅度值，可采用不同的隶属函数。例如可对一次谐波取上述的（）作为隶属函数：对（）：、（）。及其它各整次谐波、高额成份，均取护（）作为隶属函数：而对油膜不稳半速涡动时出现的谐波则可采用”（）作为隶属函数。每种隶属函数的选择都应根据实际惰况而定，（），”（），“（）隶属函数曲线见图所示。隶属函数振动幅值（）图隶属函数曲线在实际诊断过程中，常把故障信号分成若干组征兆群，列如频谱分析的信息为一组征兆群，升速和降速时的信息又组成另一组征兆群等等，在不同的征兆群之间计算总的故障隶属度，可采用“牟”逻辑运算，它的定义为：在同

43、一征兆群中，可用普通矩阵运算来求出对应该征兆群的故障隶属度，即：（。：、）（，。）（）（，打）其中，运算（。）可看成对隶属度，。，的加捉修正，可看成加权系数，因而要求规一化，即令（，）。而代数和“”则表示对诸因素的综合，因为己规一化，对各因素的综合，用代数和能最好地反映出备凼豢的作删和影响。至于各征兆群之问，采用“；”算子运算，是因为它在衙江大学颤上学出沦文综合评判中，能考虑次要因素对主要因素的评判起到扶持年强的作用。§诊断专家系统故障诊断专家系统是人们根据长期的时间经验和大量的故障信息知识，设计的一种计算机程序系统，以解决复杂的难以用数学模型来描述故障诊断问题。它一般由知识库、推理

44、机、解释程序及知识获取程序几部分组成，而最重要的是知识库和推理机的设计。诊断推理按推理方法不同，可分为精确推理和不精确推理：按推理策略来分有正向推理、反向推理、混合推理、元推理及模糊推理等。专家系统有很大的优越洼，它能够代替领域专家来进行故障诊断，而且它的解释机制能完整的记录下推理、判断、结论的过程，提高了诊断的可信度。故障诊断专家系统作为一种智能诊断方法引起了人们的广泛兴趣，取得了一些成就，但故障诊断专家系统仍面临诲多问题，包括故障诊断领域本身和专家系统技术两方面的问题。大型旋转机掠故障诊断领域自身的特点，侵诊断专家系统的研制和开发遇到了很多困难，具体表现为：（）故障及故障传播机理不完全明确

45、，缺乏故障诊断所需的深知识。大型旋转机掀是一个典型的复杂系统，其结构复杂，影响因素众多，因此难以对故障；日数学模型来表示以获取必需的深知识：（）领域知识的不精确。专家系统的知识大量来自于领域专家丰富的故障诊断经验，知识表现为不精确性，缺乏定量的准则。（）故障征兆与故障之间的关系复杂。故障征兆与故障之间不存在单一的日月确的因果关系，往往表现为同一故障对应多种故障征兆，而同一故障征兆又对应着多个故障。（）诊断信息不充分。由于传感器技术及测试条件的限制，有些有用的信息无法获得或被忽视了，对大型旋转机械的故障诊断大多以振动信号分析为主，对机组的其它状态参数如温度、压力的作用的研究还不够。专家系统在故障

46、诊断领域的应用也存在自身的弱点，表现为：（）知识表达能力弱。计算机只能处理形式化了的知识，而人类专家的经验是以自然语言表达的，为了满足形式化要求而做的知识处理会失去或歪曲部分诊断知识。（）不确定性知识的表示与推理的理论和方法不完善。不确定性是智能问题的本质特征，无论是人类智能还是人工智能，都离不开不确定性处理，在专家系统中进行不确定推理的方法有概率推理模型、可信度理论、证据理论和模糊推理，尽管各种不确定性推理方法的研究取得了一些成果，然而对大型旋转机械故障珍断这样多种不确定性（随机性、模糊性、术确知性）共存的情况，还有大量的理论和方法问题有待解决。（）推理机比较简单。专家系统中将推理机永知识库

47、分离开来是专家系统的一个工作特点。推理机一股都是针对一种知识表达而设计的，而缺乏多种知识表达集成的推理机制。（）知识获取困难。对浙江大学碌士学立论文诊断知识的多渠道获取、对知识库的维护仍缺乏有效的方法。一个专家系统的生命力在实际应用中不断扩充和完善知识。对诊断知识的多渠道自动获取、以及对矢¨识库一致：和正确性的维护仍缺乏系统的理沦研究和实用有效的方法。§人工神经网络人工神经网络技术的出现为故障诊断智能化提供了全新的途径。神经网络具有处理复杂多模式及进行联想、推测和记忆的功能，运用并行处理的神经网人神经网络最大特点是能够保持“学习”状态的数据存储和实现非线神经网络故障诊断系统

48、框幽见图，其核心部分是神经网络软件，在领域图神经劂络诊断系统神经网络在故障诊断领域应用中既表现出显著的优点，同时泣表现出一络可以对多特征复杂故障模式进行诊断，实际上神经网络技术几乎实用于状态监测与故障诊断的每一个领域。如信号监测、信号处理、模式识别、预测、知识获驭等，特别是作为自适应的模式识别技术在睫转机械故簿诊断中应用得相当普遍。形映射，因析具备了出色的学习能力。庄？状态识删，经过洲练的冲经网络使用分方便，对比基于知识勺专家系统，更便建幞专家用大量样本训练神经网络后确定的网络结构参数和网络潋值连同样本集均存入数据库中。在用户识别机械设备的状态时，将待诊状态数据中提取的特征向量送入数据库，作为

49、输入启动神经网络，网络输出诊断结论。因此神经网络故障诊断主要包含三部分的内容：神经网络训练样本集；神经网络的结构参数和网络权值、闽值：待诊状态输入数据和神经网络输出数据。定的局限性。表现为：（）诊断系统的性能人程度上受所选择训练样本集的浙；工大学硕士学位论文限制。如果训练样本正交性和完备性不好时，系统性能较差，实际情况中无法保证得到正交、完备的训练集。特别当训练样本较少时，网络的泛化能力减弱。（）人工神经网络只能处理数字化的信息。神经网络将一切知识均变为数字，把切推理全变为数值计算。因此神经网络技术是对较低层的智能模拟，对较高层次的智能模拟则需要大量的符号知识的表达和处理。§综合智畿

50、诊断方法故障诊断技术是多种学科相互综合的技术，智能诊断方法是利用了人工智能的研究成果而发展起来的。可以说，人工智能技术的发展过程也就是故障诊断技术的发展过程。专家系统和神经网络已经成为智能故障诊断的基本方法，但综合利用其它相关技术的研究成果，补充原有诊断方法的块憾，是优化故障诊断方法的途径。（）数据库技术年代初期，数据库技术与网络、人工智能、软件工程橹结合，形成新的发展方向。其中人工智能技术和数据库技术相结台产生了知识库技术。从知识的逻辑表示观点看，关系数据瘁就是种简单的知识库，数据库中的每一个关系是一个原子公式，即一个谓词，关系中的元组臣是知识中的事实。因此在关系数据库的基础上来建造知识库，充分利用关系数据库管理系统功能，可以极大方便知识库管理系统的设计。知识库和数据库有着许多相同的地方：（）两者都研究大容量信息处理的它们之间电存在着一些明显的区别：（）数据库中的信息是历史的、静态的。而知识库中的信息则既有过去的又有现在的，相比之下，知识库中的信息从知识库的管理角度进行分析，随着数据库技术的发展，尤其是关系数据理论和实践。（）两者都有可恢复性、安全性、保密性、完整性等问题。（）两者的组织都独立于应用程序。（）两苕都要保汪正确慧、有效性和相容性。更多是动态的，其中