故障诊断专家系统的功能和特点.docx

振动监测分析交流材料 北京英华达公司振动监测分析诊断交流材料北京英华达公司2009年11月第31页 共31页目录1.传感器12.测量参数53. 轧机机械状态监测和故障诊断的特点74. 齿轮故障机理和诊断115. 滚动轴承故障机理和诊断方法116. 轧机机械状态监测故障诊断的技术难点137. 故障诊断专家系统177.1故障诊断步骤177.2振动故障分类177.3常见故障的诊断方法187.4齿轮故障机理187.5 齿轮故障的诊断197.6 滚动轴承故障诊断217.7 滚动轴承的分类217.8 滚动轴承失效模式227.9 滚动轴承的振动237.10 齿轮和滚动轴承故障的特点257.11 齿轮和滚动轴承故障的特征数据267.12 齿轮和滚动轴承故障的信号分析方法277.13 齿轮和滚动轴承故障的诊断标准：29振动监测分析在冶金行业的应用1.传感器TSI=Turbine Supervisory Instrumentation传感器亦称换能器或变换器，它是将被测的某一物理量（或信号），按一定规律转换为与其对应的另一种（或同种）物理量（或信号）并输出的装置。传感器是实现自动检测与自动控制的首要环节，如果没有传感器对原始信号进行准确的捕获与转换，自动检测和自动控制将无法实现。所以，传感器是故障诊断系统中的重要部件。传感器的分类方法：由于传感器测量的物理量种类繁多，传感器的工作原理又各不相同，因而传感器的种类也很多，从不同的角度研究就有不同的分类方法。传感器通常有如下几种分类方法。（1）根据被测物理量分类。这种分类方法说明了传感器用途，如位移传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器、噪声传感器等。这种分类方法对用户和生产单位来说是比较方便的。其不足之处是将原理互不相同的传感器归为一类，难以找出各种传感器原理上的共性和差异。（2）按工作原理分类。这种分类方法是以传感器的工作原理作为分类的依据，将传感器分为应变式、压电式、涡流式、电阻式、电容式、差动变压器式等。这种分类方法有利于对各种传感器的原理和性能进行分析研究和设计改进，使应用更灵活。（2）按能量传递方式分类。从能量观点来分，传感器可分为有源传感器和无源传感器两大类。设备诊断对传感器的要求：传感器是诊断系统获取原始信号的装置，正确地选用传感器是设备诊断技术的一个关键环节。前面已介绍过传感器的种类很多，即使对于相同的被测量（如振动），也有很多不同种类的传感器。由于测量的目的和要求不同，测量范围、频响特性、精度、灵敏度等有所区别，而且测量环境也往往不同，因此必须选择合适的、能满足检测要求的传感器。例如，对于振动的精密诊断，由于需要对信号进行各种处理和精细分析，就必须采用高悧能精密传感器。因此，根据设备诊断的目的以及诊断系统的配置来合理地选择传感器的类型，是完成诊断任务的重要环节。在传感器的选择上主要应遵循如下原则：（1）传感器应具有良好的响应特性。由于被诊断对象的原始信息（一次信息）是通过传感器获得的，如果传感器传输信号失真或不稳定，对于同样的原始输入信号，其输出信号就不一样，传感器输出有误差的信号，将使诊断造成困难和错误。（2）传感器从被测对象抽走的能量要小。有些传感器是属于能量交换型的，被测量对象的物理状态与某种形式的能量有关，为了获得信息，传感器要从被测物体的状态中抽走信息（能量），进行能量交换。但为了不扰乱被测物体的状态，具体来说，为了能正确地反映被测设备和系统的特征量，传感器从被测系统抽走的能量必须很小。（3）传感器加在被测对象上的负载尽可能小。接触型传感器是将传感器或传感元件安装在被测物体上，肯定会在被测量对象上加上一定的负载，并可能扰乱被测对象的状态和特性，例如加速度传感器、电阻温度传感器和被测对象进行直接接触是不可避免的，如果忽视了这种负载影响，有时甚至会导致得不到有关被测对象的正确状态信息。所以，必须减小传感器的体积、质量、刚度、热容量等会引起负载影响的参数，以减少这些参数对被测对象的影响。（4）传感器应有较高的稳定性和较长的使用寿命。用于状态监测系统的传感器，由于长期连续监测的需要，必须有较高的稳定性和较长的使用寿命，以减少监测系统自身故障率、维护工作量和运行成本。（5）另外，传感器还应满足信号传递、记录和处理方便的要求，能适应复杂的工作环境，具有较好的抗干扰能力。用于冶金行业的风机、水泵、减速机以及齿轮箱等设备的振动监测的传感器主要有如下几种：a) 电涡流传感器图1i. 工作原理：电磁转换，一般来说电涡流传感器由探头（probe）+延伸电缆（Extension cable）+前置器（conditioner，又称适配器或前置放大器）组成，二次仪表给前置器提供-18V-32V（一般用-24V）直流电源，前置器通过本身的振荡电路给探头以2M Hz的高频振荡信号，此等高频振荡信号通过探头的线圈会产生交变的磁场A；此等交变的磁场在被测量的金属表面会产生电场，该电场在被测量的金属表面会产生涡流电流，此电场的存在又会产生磁场B；如此一来磁场B和磁场A就会产生耦合作用，探头和被测金属表面的距离如果发生变化的话，磁场B和磁场A就会产生耦合作用就会发生改变；前置器拾取磁场B和磁场A就会产生耦合作用的改变，加以放大并量化成成线性变化的电压信号；二次仪表接受这种成线性变化的电压信号去量化探头和被测金属表面的距离。所以电涡流传感器一般都是用来测量被测量金属表面的位移变化的。无论哪一种电涡流传感器，无论是哪一公司的电涡流传感器，他的工作原理都是如此。ii. 分类：我们按照电涡流传感器的探头直径可以分为8mm，11mm，14mm，17mm，25mm，35mm，50mm等等。一般来说，我们在电涡流传感器的选型时最根本的依据就是用户所提出的具体的被测量金属表面的变化范围（测量范围）。一般来说，电涡流传感器的测量范围要小于探头的半径（例如Bently 8mm电涡流传感器的测量范围是2mm，BKV 8mm分体电涡流传感器的测量范围是2mm，BKV 8mm分体电涡流传感器的测量范围是1.5mm）。具体某一个电涡流传感器的测量范围可以查阅该公司的产品样本。iii. 安装和调试：电涡流传感器的安装一般是采用L型支架，瓦体本身打孔或延伸杆安装。电涡流传感器应用于现场时，要注意被测量金属表面的有效长度和宽度均要大于电涡流传感器的探头直径的两倍以上；而且在该传感器安装位置的上下左右探头直径的两倍以上的空间范围内没有其他的金属物体存在；如果测量要求在同一个位置安装两个以上的电涡流传感器时，每两个电涡流传感器之间的直线距离要大于该传感器的探头直径的3-5倍。电涡流传感器应用于具体的现场时，一般把它的直流静态工作电压要调整到合适的值：一般来说轴振传感器的直流静态工作电压要调整到-10V；轴位移的测量范围一般是对称的，所以轴位移传感器的直流静态工作电压要调整到-10V，并将二次仪表中关于轴位移测量通道的零点电压设置为-10V；胀差的测量比较特殊，大部分现场胀差的测量范围不是对称的，因此胀差传感器的直流静态工作电压要按照具体测量范围和该传感器的线性范围去推算，例如某厂的高压胀差测量范围是-26mm，那么我们可以选用BKV 的17mm电涡流传感器完成，此时传感器的直流静态工作电压应该调整到-6V，如果用户要求的胀差测量范围是对称的话（-44mm ），传感器的直流静态工作电压应该调整到-10V。（齿轮）转速测量的电涡流传感器安装时一般将电涡流传感器的探头表面调整到距被测量齿轮顶部1mm，此时要求被测量齿轮的径向跳动很小；（键相槽）转速测量的电涡流传感器安装时一般将电涡流传感器的探头表面调整到距被测量有键槽同圆周转子平面约2mm（量电压为-10V），（键）转速测量的电涡流传感器安装时一般将电涡流传感器的探头表面调整到距被测量有键同圆周转子键表面约2mm（量电压为-10V），此时要求被测量齿轮的径向跳动很小。至于说不同的现场要求测量其他的位移量时，可以依此类推。b) 速度传感器i. 工作原理：磁电转换，速度传感器一般都由内部永久磁缸，支撑弹簧，线圈，外壳和信号电缆构成。一般来说，速度传感器是直接和被测物体用刚性连接在一起的；当被测量物体发生振动时，速度传感器和被测物体一起运动，但是由于速度传感器内的支撑弹簧的存在，使得永久磁缸和线圈做相对运动，如此一来线圈切割磁力线，速度传感器就成了一个小型的发电机；被测物体的振动速度越快，速度传感器输出的电压越高，二次仪表即是拾取此等电压信号去量化被测物体的振动速度，二次仪表将此电压信号进行积分后就为被测物体的振动位移。无论哪一种速度传感器，无论是哪一公司的速度传感器，他的工作原理都是如此。图2ii. 分类：速度传感器又称惯性式速度传感器，一般我们使用的全都是惯性式速度传感器，只是不同的生产厂家的惯性式速度传感器的灵敏度不一样，Bently 16699的灵敏度为20mv/mm/s，BKV VS068/9的灵敏度为100mv/mm/s，英华达 EN080的灵敏度为20mv/mm/s。现在使用的速度传感器中有英华达EN090，此传感器为低频积分速度传感器，即英华达EN090输出的为积分后的位移电信号，灵敏度为5v/mm。另外，Bently 330500为积分加速度传感器，他输出的也是振动速度信号。iii. 安装和调试：速度传感器安装十分方便，一般情况下是在被测物体的合适位置打孔攻丝，用固定螺栓将传感器和被测物体连在一起。安装完毕，无需调整。c) 加速度传感器加速度传感器是用来测量被测物体的振动加速度的，加速度传感器内有一片压电晶体片，加速度传感器和被测量物体也是用螺丝连接在一起的，当被测物体发生振动时，由于惯性的作用会对压电晶体片产生压力使其发生形变，由于压电晶体的特有特性即会产生电荷，传感器将此电荷放大送给二次仪表，即可量化被测物体的振动加速度。d) 线性差动变送器（LVDT）线性差动变送器是用来测量大量称位移的传感器，例如机壳热膨胀，油动机行程，主汽门开度等。线性差动变送器的工作原理是磁尺在磁缸中作相对运动，线性差动变送器将此相对运动位移量化成电信号，再有4-20mA变送器变成4-20mA送给二次仪表。线性差动变送器在安装调试时，要将线性差动变送器的0点和满量程所对应的4 mA 和20mA调整准确。再在二期仪表中作相应设置即可。e) 磁阻传感器/霍尔传感器/压力变送器及其他传感器磁阻传感器/霍尔传感器在TSI系统中主要是用来测量转速和键相等，主要是因为该传感器价格较低。压力变送器及其他传感器主要是用来测量TSI系统中其他的一些过程量，基本上都是4-20mA信号，在此不多讲。2.测量参数冶金行业相关设备振动监测（TSI）所涉及的测量量主要有：1. 转速：即旋转机械在运转过程中的旋转速度，例如冶金行业的风机额定转速为1500转/分（记作1500rpm）。在对机械运行状态分析中找出振动和转速之间的关系是特别重要的。在设计时，它的转速运行范围应避开机器的平衡共振，并且使其运行转速也不激发机器的这些特殊共振。机器启动时的数据在确定平衡共振时是重要的，这些数据可表示为振幅和相位与机器转速之间的关系曲线，在描绘这种曲线和寻找这些参量之间的关系时，可以很容易地确定机器的平衡共振（临界共振）。转速的测量所使用的传感器主要有8mm电涡流传感器（例如 BKV的IN081）或者霍尔传感器（例如Turck公司的霍尔传感器）和磁阻传感器（例如 BKV的TS012）。2. 键相：从数字上讲，键相和转速是一样，都是转/分。但是键相更重要的是用于TDM系统分析用的参照点，TDM系统的相位，相角及频谱分析等等内容全都和键相相关，因此键相对TDM系统来讲是十分重要的。从测量上看，键相和转速的区别主要是键相是用电涡流传感器或磁阻传感器拾取单个键或键槽的信号，而转速是用电涡流传感器或磁阻传感器拾取齿轮的信号。转子每转一周，键相只有一个脉冲产生，而转速可能有多个脉冲产生。键相的测量所使用的传感器主要有8mm电涡流传感器（例如 BKV的IN081）和磁阻传感器（例如 BKV的TS012）。3. 轴振：轴振测量主要是测量转子相对支撑轴承（瓦）的相对振动。一般来讲轴振传感器是安装在每一个轴瓦附近X，Y（站在机头面向机尾逆旋转方向，右侧和水平线成45º角的为Y， 左侧和水平线成45º角的为X。）成对测量；这样的测量方式尤其适用于滑动轴承。轴振传感器一般是使用8mm电涡流传感器（量程范围2mm，也就是振动2000um）（例如 BKV的IN081）。轴振传感器一般都用L型支架安装；瓦体内打孔安装或延伸杆安装。轴振传感器一般在安装调试时，静态直流电压调整到-10V。4. 瓦振：瓦振测量主要是测量瓦体相对于大地的绝对振动。瓦振测量按每个瓦体垂直/水平成对测量，但大多数只测量垂直方向的瓦振。瓦振的垂直和水平方向是真正的垂直和水平方向。瓦振测量传感器一般是使用速度传感器（例如 BKV的VS068水平/VS069垂直）或加速度传感器（例如 BKV的AS030）。瓦振传感器安装时将传感器和被测瓦体连接在一起即可。5. 轴位移：冶金行业相关设备机械都是和大地紧密相连的，实际运行过程中由于负载、工况等状态的改变使得设备在设备分布方向上有左右可以往两边膨胀或移动的现象，但可动的位移不大。轴位移（轴向位移，窜轴）就是监测这种位移变化的。轴位移测量传感器大多数是使用量程较大的电涡流传感器，按照每个测量条件要求选用不同测量范围的电涡流传感器（例如 BKV的SD081+EC001+OD081，由于使用环境复杂，建议传感器本身带5米电缆，中间不要有接头）。轴位移测量传感器的安装调试，一般要按照量程和传感器的线性范围作调整。6. 油动机行程：油动机行程就是测量油动机液压臂伸出长度的，有了这个长度即可量化液压缸的行程。油动机行程的测量一般都是使用线性可变差动变压器（LVDT）。3. 轧机机械状态监测和故障诊断的特点在反映设备状态的信号中，应用最广的是振动信号，因为振动是引起设备故障的主要原因，设备的各种故障一般在振动信号上有所反映，振动信号包含着各种丰富的信息，而对振动进行测量一般不会影响设备的正常工作，十分方便。安装机械设备振动监测故障诊断系统的必要性和意义主要表现在以下几方面：通过数据记录和信号分析，在事故发生后为事故分析提供有力的证据，能够减少判断故障的时间，减少事故停机造成的损失；许多故障的发生都有一个由轻到重的发展过程。通过趋势分析和对异常信号的检测，能够早期发现设备潜在的故障，及时采取预防措施，避免或减少事故的发生，延长使用期限，提高设备可用率；通过对设备的状态分析，可以确定合理的检修时机和检修方案，能够促进维修制度从事故维修、定期维修向视情维修的转变，避免不必要的停机，并能通过提高修复速度减少停机时间，节约维修费用，具有很高的经济效益；故障诊断专家系统的应用能够解决现场专家不足的问题，能够充分利用领域专家的丰富经验，使故障诊断的整体水平有所提高，从而创造巨大的社会效益和经济效益。此外，振动测试技术也是转子现场动平衡校验不可缺少的手段。机械设备振动监测的主要参数：（1）振幅一般说来，振幅（简写为A）是表示设备振动严重程度的指标，通常根据使用的传感器性质用振动的位移、速度或加速度表示，一般是计算一段时间内振动波形（原始波形或经过滤波的波形）的峰峰值、峰值、平均值和均方根值（有效值）（图1.1-1），对于齿轮和滚动轴承，还可以计算歪度、峭度和波峰因子等波形的特征数据。常用的涡流传感器测量的是转轴相对于轴承的振动位移（通常称为轴振），一般用微米(m)或密耳(mil)表示，1mil=25.4m，在现场也有用丝为单位，1丝=10m。速度传感器测量的是轴承的振动速度（通常称为瓦振），一般用mm/s表示，振动速度的有效值也称为振动烈度，振动速度经过一次软件积分或硬件积分可以得到振动位移（经过硬件积分的速度传感器直接输出振动位移）。加速度传感器测量的是轴承和机器外壳的振动加速度，一般用m/s2或重力加速度g表示，1g=9.8 m/s2，振动加速度经过一次积分可以得到振动速度，再经过一次积分可以得到振动位移。振幅的大小及变化（增加或减少）能够表明某些机器故障的存在。（2）频率振动频率通常表示为机器转速的倍数。其原因主要是由于机器的振动频率趋向于机器转速的整数倍或分数倍。这样就给我们提供了表达振动频率的一种方便形式。通过这种方式，我们不必要将所有振动频率表示为赫兹(Hz)，而是表示为机器转速的一倍、两倍或1/2/、1/3等。进行振动测量时，振幅和频率是用来分析设备故障的主要参数。有些机器故障通常在某些特定的频率下发生，这样就有助于我们区分这些故障的类型。另外，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和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一一对应的关系。我们不应简单地企图将某一特定频率和某一设备故障直接联系起来。在对机械设备进行分析时，频率是重要的参数，它有助于我们对机器故障进行分类，但是它仅是一种参量。如果我们要得到正确的结果，还必须对波形等所有参量进行分析。表示频率的通常方式有（图4）：1X=1×rpm：振动频率和机器的转速相同；2X=2×rpm：振动频率是机器的转速两倍；1/2X=1/2×rpm：振动频率是机器转速的一半；1/3X=1/3×rpm：振动频率是机器转速的1/3。图4下面简单介绍旋转机械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分为三类：第一类是属于强迫振动问题。这是指有外来确定的扰动力引起的振动问题而振动本身并不反过来影响扰动力。比如由于质量不平衡引起的强迫振动，发电机转子不均匀拉力而引起的强迫振动等。强迫振动的特点在于振动的频率总是等于扰动力频率。由质量不平衡引起的强迫振动其频率恒等于转速。由3000rpm二极发电机不均匀磁拉力引起的强迫振动，其频率为6000rpm即100Hz。第二类是属于自激振动问题。自激振动的引起归之于转子-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节上。实际上，有时自激振动未达到极限环之前，转子已不允许运转或已引起破坏。这些在转子-支撑系统中出现的自激振动现象有油膜涡动和油膜振荡；由于转子的内阻而引起的不稳定自激振动；由于动静部分间的干摩擦而引起的自激振动以及由于不均匀蒸汽泄漏所引起的汽流激振等。第三类是属于非定常强迫振动。这一类问题在性质上是属于强迫振动，因为振动仍然是由外来干扰力所引起的，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来影响扰动力的大小与相位。这样，它虽属强迫振动，但强迫振动的幅值与相位是在变化的。比如转轴上某一局部出现不均匀变形，它相当于给转子增添了不平衡质量，从而使强迫振动的幅值和相位都发生了变化，而当强迫振动的幅值和相位发生变化时，反过来又影响转子上局部不均匀变形的部位。这样表现出来的强迫振动，其幅值和相位都在连续不断地变化。这里暂且将这类强迫振动称之为不定常强迫振动，并单列为一类。图5（3） 相位相位测量可用来描述某一特定时刻机器转子的位置。测量相位的最准确可靠的方法是利用一个键相器（转轴参考系）。使用一个非接触式电涡流传感器或一个光电传感器，就能得到这一键相器。在使用键相器作为相位参考标志时，我们定义相位为键相器脉冲和振动的第一正峰之间的度数。第一正峰相应于机器转子上高点位置（图5）。通过确定机器转子上高点的位置，我们就可能确定转子上残留的非平衡重量的位置。机器转子平衡状态的改变将引起高点的变化，这种变化通过相位变化显示出来。目前，不论是在转子平衡过程中，还是在振动分析过程中，相位作为一个重要参量正在日益受到人们的重视。（4）振动形式振动形式是分析振动数据的重要方法。通过对振动形式的观测，能直观地了解某机器的运行状态。上面讨论的振幅、频率和相位等参数是可测量的参数并能在仪表上显示出来，而振动形式是显示在屏幕上的原始振动波形。振动波形可以分为两种：时基形式是把振动信号实时显示在屏幕上。一般振动信号为正弦波形，它是转轴的位置与水平时间轴的关系曲线。轴心轨迹是由两个互成90°的非接触式传感器接受的振动信号，合成后以X-Y模式显示在屏幕上。在这种模式中，所显示的是对应于两传感器的轴截面中心线的运动。如果传感器安装在轴承上则轴心轨迹是轴的中心线相对于轴承的运动关系。这两种形式对振动分析是很有用的。通过观测时基振动形式，就能够确定基本的振幅、频率和相位。通过观测轴心轨迹，能够了解轴的实际运动情况。所以振动形式无论对预防性维修和预测性维修都是最根本的参数。（5）振型所谓振型是转轴在一定的转速下，沿轴向的一种变形。测量振型的方法是沿轴的轴向每隔一定间距放置一组X-Y(互成90度)传感器，分别测得相应转轴截面的中心线振动情况。综合所测得的这些数据便得到转轴的振型。根据振型，可以估算转子与固定部件之间的内部间隙，并能估算出转轴上“节点”的位置。对振型的正确认识有助于确定传感器的安装位置和选择合理的动平衡方法。4. 齿轮故障机理和诊断齿轮发生故障的机理主要有齿面磨损、齿面胶合和划痕、齿面接触疲劳和断齿、弯曲疲劳和断齿等。对于轧机机械设备，齿轮发生故障的主要原因是疲劳产生裂纹，裂纹扩展，使齿面金属小块剥落，在齿面上形成小坑，称为点蚀。当点蚀扩大，连成一片时，形成齿面上金属块剥落。也可能首先在根部产生裂纹，并逐步扩展，当剩余部分无法承受外载荷时，就会发生断齿。齿轮的振动属于自激振动。齿轮啮合刚度的周期性变化是由以下两个原因：一是随着啮合点位置的变化，参加啮合的单一轮齿的刚度发生了变化；二是参加啮合的齿数在变化。无论齿轮处于正常还是故障状态，齿轮的啮合频率成分是始终存在的，但在不同的状态下振动的量级大小是有差异的，因此，根据啮合频率分量进行故障诊断是可行的。轴频：fr=N/60，N为轴的转速，rpm齿轮的啮合频率：fm=Z*fr，Z为齿轮齿数谐波：mfr±nfm，m、n=0,1,2,但是，另一方面齿轮的振动信号又是十分复杂的，故障对振动信号的影响也是多方面的，例如，齿轮振动信号存在调制现象，表现为在啮合频率及其谐波的两侧各形成一族边频带。5. 滚动轴承故障机理和诊断方法故障机理的研究,是以可靠性和故障物理为理论基础,研究故障的物理学或数学模型,进行物理模拟或计算机仿真,其目的是了解故障的形成和发展过程,明确故障的动态学特征,从而进一步掌握典型的故障信号,提取故障征兆,建立故障样板模式。故障机理的研究是故障诊断的基础,是获得准确、可靠的诊断结果的重要保证。为了故障诊断工作的顺利开展,国内外很多科研人员和科研部门在故障机理方面作了大量的研究工作。例如,具有多年工厂实践经验的美国人是研究涡轮机械故障机理的权威,他于1968年发表的论文“高速涡轮机械运行问题的起因和治理”,清晰简洁地描述了典型的机械故障征兆及其可能成因,并将典型的故障划分为9类37种。美国BentlyNevada公司的转子动力学研究所对转子和轴承系统典型故障作了大量的试验研究,并发表了许多很有价值的论文。日本的故障诊断专家丰田利夫自20世纪60年代以来发表了大量的故障诊断文章,积累了丰富的现场故障处理经验,并进行了理论分析。国内自20世纪80年代中期以来,清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学、西安热工研究院、华北电力大学、浙江大学等单位,在故障机理的研究方面做了大量的工作,发表了许多有价值的文章。虽然在故障机理的研究方面已经取得了大量的成果,但大型旋转机械的振动故障机理仍然没有全部明确,亟须进一步的深入研究。滚动轴承失效模式主要有磨损、疲劳、腐蚀、胶合等。磨损是由于机械原因引起轴承滚道、滚动体、保持架、座孔或安装轴承的轴颈的表面磨损。应力疲劳表现为滚动体或滚道表面剥落或脱皮。腐蚀是由于物理、化学和振动等作用使轴承表面产生点蚀、锈斑。胶合发生在滑动接触的两个表面，表现为一个表面的金属粘附到另一个表面上的现象。在润滑不良、高速重载的情况下，由于摩擦发热，轴承零件可能在极短的时间内达到很高的温度，从而导致表面烧伤及损坏。根据振动的起因，滚动轴承振动可分为三种形式：（1）轴承结构因素引起的振动，如滚动体通过时的振动，内、外圈的固有振动及轴承的弹性振动等。（2）轴承制造因素引起的振动，如轴承零件的圆度、波纹度、伤痕、缺陷及保持架引起的振动等。（3）使用条件引起的振动，如润滑剂、载荷、转速、安装不当及配合引起的振动。在轴旋转时，滚动体通过径向载荷方向的位置，使轴的中心上下移动，即产生周期性的振动，这种振动称为滚动体的通过振动。滚动轴承的通过频率如下：轴频：fr=N/60，N为轴的转速，rpm滚动体或保持架通过内圈频率：fi=0.5Z(1+Bd/Pdcos)fr滚动体通过外圈频率：fo=0.5Z(1-Bd/Pdcos)fr滚动体自转频率：fb=0.5Pd/Bd(1-(Bd/Pd)2 cos2 )fr保持架旋转频率：fc=0.5(1-Bd/Pdcos)fr谐波：mfi±nfo±kfr， m、n、k=0,1,2,其中：Bd滚动体直径(Ball diameter)，Pd轴承节圆直径(Pitch diameter)，滚动体与滚道接触角，Z-滚动体数目。正确识别振动信号中包含的齿轮的啮合频率成分和滚动轴承的通过频率成分是诊断轧机机械故障的重要途径。轧钢机械广泛采用加强型圆柱滚子轴承和振动专用轴承。加强型圆柱滚子轴承的外形尺寸和普通型一致，但滚子直径、长度、数量有所增加，所以承受负荷能力增大。振动专用轴承与普通轴承相比具有很多优点，如滚动体直径和长度加大，圆柱滚子轴承保持架采用整体式结构，强度大大提高；调心轴承外径设计有油槽油孔，润滑效果好；内外径公差度很小，滚动表面超精处理，光洁度高；热稳定性好，噪音低，使用寿命长等。6. 轧机机械状态监测故障诊断的技术难点设备维修观念的演变经过2个阶段：事后维修故障维修（18世纪第一次产业革命）和预防性维修（19世纪第二次产业革命）。事后检修(BM,Break-down Maintenance)也称故障检修，是最早的检修方式。它是以设备出现功能性故障为判据，在设备发生故障且无法继续运转时才进行维修。显然，这种应急维修需付出很大的代价和维修费用，不但严重威胁着设备或人身安全，而且维修不足。到第二次产业革命时期，开始推行预防性检修，经过多年的发展，出现以下几种检修方式：（1）定期检修。定期检修(TBM, Time-based Maintenance)在保证重大机械设备正常工作中确实起到了直接防止或延迟故障的作用，但这种不根据设备的实际状况，单纯按规定的时间间隔对设备进行相当程度解体的维修方法，不可避免地会产生“过剩维修”，不但造成设备有效利用时间的损失和人力、物力、财力的浪费，甚至会引发维修故障。（2）以可靠性为中心的检修(RCM, Reliability Centered Maintenance)。这是一种以用最低的费用来实现机械设备固有可靠性水平为目标的检修方式。该检修方式能比较合理地安排大修间隔，有效预防严重故障的发生。（3）状态检修(CBM, Condition-based Maintenance)或预知性维修(PM, Predictive Maintenance)。这种维修方式以机械设备当前的实际工作状况为依据，通过全面的状态监测手段，识别故障的早期征兆，对故障部位、故障严重程度及发展趋势作出判断，从而确定最佳维修时机。状态检修是当前耗费最低、技术最先进的维修制度，它为设备安全、稳定运行提供了可靠的技术保障。统计表明，运用状态检修能带来如下利益：提高工作效率45，节约检修费用30，提高运行能力15，延长设备寿命10。状态检修随着故障诊断技术的发展而逐渐进入实用化，并由于其巨大的效益而在工业界引起广泛重视。与状态检修密切相关的理论与技术主要包括4个方面的内容，即设备寿命管理与预测技术、设备可靠性分析技术、设备状态监测与故障诊断技术和信息管理与决策技术。状态检修中寿命预测与评估技术的应用，有利于科学合理地安排检修和提高设备的可用率。可靠性分析是状态检修的一个重要内容。通过可靠性分析，可确定设备或系统的薄弱环节、关键部位、应采取的措施等，同时可确定检修对象的各种可能的潜在性故障，揭示各种故障模式及其内部的联系，指导故障诊断和维修方案的制定，确定系统检测装置的最佳配置等。设备状态监测故障诊断技术是状态检修的核心。只有对设备当前的状态和变化趋势有清楚的了解，才能确定合适的检修时机和检修方法。目前，大型旋转机械的状态监测技术已经具有较高的水平，设备的故障机理较为清楚，故障诊断原理与方法比较成熟。但由于其涉及的理论和技术比较多，如状态监测故障诊断涉及轧机、减速箱、齿轮箱等设备的结构和工作原理，传感器技术、信号处理技术、计算机技术和网络通讯技术、可靠性理论、信息论、系统论和人工智能等技术等方法，因此，真正在现场发挥作用的系统仍然不多，这是要研究解决的主要问题。此外，为了实现状态检修，离不开信息管理和决策支持技术。应用计算机辅助决策技术和数据库技术，可把用户所有操作运行和检修信息综合在一起，针对一个决策目标体系，形成以单个设备或整个系统为单元的决策工具，为检修工程师和用户管理人员提供决策参考。设备状态检修技术的应用必须以对设备的全面监测为基础。但目前有关设备运行状态在线监测系统仍然存在监测点少、功能单一、缺乏系统性和综合性，尤其缺乏监测的层次化和网络化等问题，妨碍了设备状态信息的集中和综合，这是我们建立状态监测要解决的主要问题。故障信息处理技术是故障诊断的前提,它在提高诊断的准确性和可靠性方面处于非常重要的地位。常规的故障信息处理技术包括故障信号检测和故障信号分析处理两个部分。测量的信号通常是振动、噪声、温度、压力、电流、电压等信号中的一种或几种。随着电子技术和计算机技术的迅速发展,各种传感器越来越小型化、精密化,近年来,一些国外企业以与一般传感器同样的价格推出了智能传感器,使得故障信号检测在不影响系统运行的前提下更易于实现,而且在满足高精度要求的同时提高了其本身的可靠性。最近,日本出现了非接触式测量技术,大大地拓宽了故障信号的测量范围,虽然在测量精度上暂时还未能满足要求,但它预示了信号检测技术的一个发展方向。故障信号分析处理是对检测到的各种状态信息进行加工、变换,以提取故障征兆。目前,应用最广泛的故障信号分析处理方法是傅立叶(Fourier)分析和相应的快速算法。借助于FFT算法实现的信号处理有频谱分析、相关分析、相干分析、传递函数分析、细化谱分析、时间序列分析、倒频谱分析、包络分析等。这些分析方法在故障诊断过程中起到了重要的作用,但傅立叶分析方法只适合于分析连续的、平稳的时域信号。为了有效地分析处理工程应用领域中大量的非平稳信号,人们把小波(wavelet)和分形(fractal)这两种新的工具引入到故障信号的分析处理中。它们的理论和应用研究十分活跃,预示着在故障诊断领域中将获得广泛的应用。其实,在故障发生时,领域专家往往凭五官感觉到一些难以由数据描述的事实,他们根据系统的结构和故障发生的历史,就能很快地做出正确的判断。这种感性知识的获取和经验知识的表达、处理过程,事实上就是故障信息的智能处理技术。在模糊诊断系统中,这种基于经验知识的智能化信息处理技术表现在故障征兆对故障原因的支持程度或否定程度的建立上;而在专家系统中,则表现在各类诊断知识的获取和组织表达上。近年来,人们对诊断知识的获取、表达、组织和推理方法作了大量的研究,目前仍没有获得突破性进展。由于大型机组的故障机理十分复杂,目前仍难以采用精确的数据完备地表达其运行状态,因此研究故障信息的智能处理技术有着重要的意义。故障源分离与定位也称为故障模式识别,是将经过信号处理得到的有限的或不完整的特征信号与故障原因对应起来,使故障源定位。故障源分离与定位技术是故障诊断的关键技术,将故障源定位是故障诊断的最终目标。20世纪60年代以来,随着故障诊断理论研究的不断深入,人们克服了越限诊断方法的局限,发展了多种故障源分离与定位技术,包括基于系统数学模型的方法、统计分析方法和模糊综合评判方法等。根据诊断知识的利用方式,可以将故障源分离与定位技术分为基于模型的方法与基于规则的方法两大类。基于模型的方法可以充分利用系统的内部知识,有利于系统整体的故障诊断;其缺点是系统的建模误差或外部干扰将对故障诊断的结果产生重大的影响。基于规则的方法,其适应性广、灵活,但故障的在线估计比较困难。撇开实际应用场合而去评价某一种故障源分与定位方法的好坏是没有意义的。在实际应用应根据具体诊断对象的特点和需要完成的诊断务,恰当地选择或综合利用几种方法,才能取得好的效果。智能诊断技术已从实验室研究阶段逐渐走向实际工程应用阶段。由于大型复杂系统在工业生产中的广泛应用,使得常规故障诊断技术越来越难以满足人们对大型复杂系统提出的可靠性要求,因此智能诊断技术是大型复杂系统故障诊断发展的重点方向。目前,尽管人们在智能诊断技术的研究方面做了大量的研究工作,但无论是在理论方面还是在实际应用方面都还存在许多问题有待于研究解决。与比较成熟的旋转机械状态监测故障诊断（如汽轮发电机组、水轮发电机组、压缩机和风机等）相比，对轧机机械进行监测诊断存在难点，主要原因是：（1）故障机理和特征不清晰由于轧钢机械的振动是一个复杂的物理现象，牵涉的因素很多，如传感器安装位置、轴承类型、转速高低、工作状态、故障性质和测量系统特性等，离散性大，难以建立符合实际的振动故障数学模型，难以从量值上将不同的故障特征区分开。（2）有用信号提取困难振动信号传递途径复杂，包括齿轮、轴、轴承、轴承座等，受干扰大，信号成分损失较严重，并且随机影响因素多（如变转速、变负荷等），采集到的信号中有用信号衰减和噪声信号增加比较厉害。（3）信号分析比较困难，分析过程不易理解由于难以进行整周期采样和故障特征频率不是整数倍和分数倍轴频，除了常用的波形和频谱分析外，还需要其它分析方法，如滤波分析、频率细化分析、倒频谱分析、包络谱分析和小波变换等。在计算故障特征频率时，需要知道转速和轴承参数。在安装有转速探头的情况下，转速在轧制过程中可能存在波动，如果没有安装转速探头，则转速需要通过其他途径获得，可能与实际情况有出入。由于轴承参数一般从安装角度考虑，没有考虑故障诊断的需要，因此，根据轴承型号一般可以得到轴承内径、外径、宽度和倒角半径等结构数据，而与诊断故障有关的轴承节径、滚动体直径、接触角和滚动体数目等，一般情况下厂家不提供。我们通过资料查询和计算分析，获得了大部分与诊断有关的轴承数据。此外，从理论上讲，滚动轴承的故障频率就等于特征频率，但由于滚珠除正常的公转和自转外，还会发生随轴向力变化而引起的摇摆和横向振动，同时在滚动过程中缺陷与滚道的碰撞程度时刻发生变化，并且测量和分析的精度又有一定的局限性，因此，实际分析的故障信号具有随机性，故障特征频率