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技術文章

旋轉機械常用故障診斷方法

旋轉機械常用故障診斷方法概述及研究發展現狀



機械故障診斷技術是指通過對設備在運行中(或相對靜態條件下)狀態信息的處理和分析, 結合診斷對象的歷史狀況, 識別設備及其部件的實時技術狀況,并預知有關異常、故障和預測其未來技術狀況, 從而確定必要對策的技術,是一門以近代數學、電子計算機理論與技術、自動控制理論、信號處理技術、仿真技術、可靠性理論等有關學科為基礎的,應用型的多學科交叉的邊緣學科。


用于設備故障診斷的方法很多,常用的按檢測手段分有振動檢測診斷法、噪聲檢測診斷法、溫度檢測診斷法、聲發射檢測診斷法、油液分析診斷法等。國內外還提出了其他一些故障診斷技術方法,主要有專家系統、人工神經網絡、Petri網絡、粗糙集理論等。




旋轉機械常用故障診斷方法概述及研究發展現狀


1常用的故障診斷方法

振動檢測診斷法


設備的零部件、整機都有不同程度的振動。機械設備的振動往往會影響其工作精度,加劇設備的磨損,加速疲勞破壞;而隨著磨損的增加和疲勞損傷的瘇,機械設備的振動將更加劇烈,如此惡性循環,直至設備發生故障、破壞。


設備發生故障時,常表現為振動頻率的變化,通過檢測振動的頻率、轉數、振動的速度、加速度、位移量、相位等參數,并進行分析,從中可以找出產生振動變化的原因。具有實用可靠,判斷準確的特點。振動分析法主要采用時域分析、頻域分析、時序分析、時頻域分析等方法來分析所采集的振動信號。


振動檢測診斷法仍是當今診斷技術的主題,是*常用的診斷方法,具有實用可靠,判斷準確的特點。


噪聲檢測診斷法

噪聲檢測診斷法就是以機器設備運行中的噪聲作為信息源,在設備運行過程中,通過噪聲參數的變化特征判別設備的運行狀態。在機器設備的運行過程中,會輻射出一定能量的噪聲。當發生故障時,其輻射的噪聲信號也往往會發生改變,例如噪聲級的加大,噪聲信號頻率的改變等等。同時,由于可以十分方便地對噪聲信號進行非接觸式測量,因此利用噪聲信號對機器設備進行故障診斷是一種可行、有效的方法。


此法的本質與振動檢測診斷法是一致的,因為噪聲主要是由振動產生的。此法雖簡便,但易受環境噪聲影響,因此大都采用小波降噪。


溫度檢測診斷法

溫度檢測診斷法即以可觀測的機械零件的溫度作為信息源,在機器設備運行過程中,通過溫度參數的變化特征判別設備的運行狀態。一方面,零件的振動可以影響溫度的變化;另一方面,溫度的變化也會使旋轉件的振動進一步加劇。此外,其它故障類型和溫度變化之間也具有某種確定的關系,即溫度信號中隱含著其它故障診斷信號的信息。


溫度檢測是能比較直觀反映設備存在故障的一項重要檢測手段。表1列出了一些常用的測溫方法及特點。



溫度檢測法并不是單一靠檢測溫度來對設備進行故障診斷,跟其他技術方法相結合就能更方便地應用于工程實踐中。


聲發射檢測診斷法

材料中由于能量從局部源快速釋放而產生瞬態彈性波的現象稱為聲發射(acousticemission,簡稱AE)。用儀器探測、記錄、分析聲發射信號和利用聲發射信號推斷聲發射源的技術稱為聲發射檢測(acoustic emission testing 簡稱AET)技術。


聲發射技術具有許多優點,如適用于實時動態監控檢測,且只顯示和記錄擴展的缺陷,與缺陷尺寸無關;對擴展的缺陷具有很高的靈敏度、整體性;缺陷所處位置和方向并不影響聲發射的檢測效果;受材料的性能和組織的影響小;方法比較簡單,現場聲發射檢測監控與試驗同步進行等。


聲發射法可以檢測缺陷、確定缺陷位置和評價結構的危險程度(安全性)。與其它常規無損檢測方法相結合,使用聲發射法將會取得*佳效果。聲發射技術應用范圍已覆蓋航空、航天、石油化工、電力等領域。在轉動設備的故障診斷方面,聲發射技術主要應用于滾動軸承和滑動軸承的故障診斷。聲發射技術應用的另一個重要方面是應用于檢測泄漏。目前,人工神經網絡聲發射信號處理已成為國際上聲發射技術研究的一個熱點,我國聲發射工作者在神經網絡技術的應用方面取得了很大成績,并曾在刀具磨損監測、聲發射譜信號模式識別等方面取得成功。在*近召開的第14 屆世界無損檢測會議上,我國學者報導了利用人工神經網絡技術對聲發射源活動情況進行模式識別的新方法,該方法除可區別缺陷種類(裂紋、泄漏和噪聲) 外,還可對裂紋的危害程度進行判斷。


油液分析診斷法

油液分析技術又稱為設備磨損工況監測技術,是一種新型的設備維護技術,它利用油液所攜帶的設備工況信息來對設備的當前工作狀況以及未來工作狀況作出判斷,從而為設備的正確維護提供了有效的依據,達到預防性維修的目的。油液在設備中的各個運動部位循環流動時,設備的運行信息會在油液中留下痕跡,這些信息主要包括以下三個方面:


① 油液本身的物理和化學性質的變化

② 油液中設備磨損顆粒的分布

③ 油液中外侵物質的構成以及分布


采用油液分析技術進行機械設備故障診斷的特點有:


 不拆機,無需安裝傳感器(隨機監測除外);

 操作易于掌握,有的方法十分簡單和直觀;

 信息量較大;

④ 需要有一個嚴密的管理體系(如油樣的遞送、機器狀態的反饋等),作為開展工作的組織保證; 

 需要建立一個計算機管理系統,以完成大量數據的管理工作。


油液分析中,目前應用較多的有光譜分析和鐵譜分析兩種。油液分析結果有種類多、表征各異、離散與隨機性、定量與定**叉、信息量大、信息冗余和不一致性等特點,因此必須對油液分析的信息加以信息綜合及信息融合。




旋轉機械常用故障診斷方法概述及研究發展現狀


2國內外研究發展狀況

基于專家系統的診斷方法


專家系統(expert system)是一中基于知識的人工智能診斷系統,其實質是應用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜的實際問題的一種人工智能計算機程序。目前專家系統用于旋轉機械的故障診斷是比較成功的。


基于專家系統的診斷方法的主要特點是可以方便地把運行人員的診斷經驗用規則表示出來,并允許在知識庫中增加、刪除或修改一些規則,以確保診斷系統的實時性和有效性,同時還能夠給出符合人類語言習慣的結論,并具有相應的解釋能力等。專家系統在實際應用中仍然存在以下主要缺陷:


① 建立知識庫及驗證其完備性比較困難;

② 容錯能力較差,缺乏有效的方法識別錯誤信息;

③ 大型專家系統的知識庫的維護難度很大;

④ 專家系統在復雜故障診斷任務中會出現組合爆炸和推理速度慢的問題。


這些缺陷大大限制了專家系統的實際應用,主要應用于離線故障分析。而且,目前專家系統研究的核心問題是如何用計算機獲取、表達、處理、和存儲領域專家的經驗和知識。


另一方面,盡管目前的專家系統及其開發工具有了較大的發展,但投入實際運行的專家系統并不多,且效率較低,問題求解能力更有待進一步提高。因為目前的專家系統主要是模擬某一領域中求解特定問題的專家的能力,而在模擬人類專家協作求解方面很少或幾乎沒有做什么工作。然而在現實世界中,協作求解是相當普遍的。其次,目前開發的專家系統的規模越來越大,并且十分復雜。這樣就要求將大型專家系統的開發變成若干小的、相對獨立的專家系統來開發,而且需要將許多不同領域的專家系統聯合起來進行協作求解。


基于人工神經網絡的診斷方法

與專家系統相比,基于人工神經網絡(artificial neural network簡稱ANN)的故障診斷方法具有魯棒性好、容錯能力強和學習能力強等特點。目前主要有基于BP算法的前向神經網絡和基于徑向基函數的神經網絡兩種主要應用于旋轉機械的故障診斷。


往往大型旋轉機械是多個故障一起發生的,對于并發的故障進行診斷是一個備受關注的問題。基于ANN的診斷方法的主要特點是避免了專家系統故障所面臨的知識庫構造等難題,不需要推理機的構造。但其也有存在的問題:


① 其性能取決于樣本是否完備;

② 與符號數據庫交互的功能較弱;

③ 不擅長處理啟發性的知識;

④ 不知如何確保ANN訓練時收斂的快速性和避免陷入局部*小;

⑤ 缺乏解釋自身行為和輸出結果的能力。


由于需要采取相關措施優化ANN系統,其研究的熱點及今后趨勢就顯現出來了:


① ANN與模糊集合論的結合用于故障診斷;

② ANN與遺傳算法、進化算法相集合,用于調整網絡結構和網絡參數,獲得優化的ANN系統;

③ 分岔和混沌與ANN結合用于研究非線性系統的故障診斷;

④ 統計數學和傳統數學用于ANN;

⑤ 小波與分形和ANN的結合應用研究。


基于模糊Petri網絡的診斷方法

Petri網是由德國學者Cah Aham Petri博士于1962 年創立的用于構造系統模型及動態特性分析的知識表示方法。Petri網不僅能描述系統的靜態結構,也能描述系統的動態行為;既有嚴格的數學基礎,也有易理解的可視化表達,是一個理想的用于系統描述的工具。近年來,Petri網以其強有力的描述具有并行或異步并發行為系統及處理并行推理的能力、良好的數學基礎和便于工程化等特點,為故障診斷提供了全新的理論方法和實現手段。


Petri網絡是在構造有向圖的組合模型的基礎上,形成可以用矩形運算所描述的嚴格定義的數學對象。Petri網絡是離散事件動態系統建模和分析的理想工具。


基于Petri網絡的診斷方法的主要特點是不是它可以對同時發生、次序發生或循環發生的故障演化過程進行定性和定量的分析。該方法存在的不足之處主要有:


① Petri網絡方法的容錯能力較差,不易識別錯誤的報警信息;

② 基本的Petri網絡不能描述時間特征要求高的行為特征,因此在復雜系統建模時,需要采用上等的Petri網絡。


基于粗糙集理論的診斷方法

粗糙集理論是波蘭數學家PAWLAK在20世紀年代提出的用于分析和處理各種不完備信息、從中發現知識、揭示潛在規律的數學工具。


粗糙集理論的主要思想:在保持分類能力不變的前提下,通過知識約簡,導出問題的決策或分類規則。它無需提供問題所需處理的數據集合之外的任何先驗信息,能有效地分析和處理不**、不一致、不完整等各種不完備數據,從中發現隱含知識,揭示潛在規律。簽于粗糙集理論的優越性,已經有不少研究人員把它引入到故障診斷系統中。


基于粗糙集理論的診斷方法的主要特點是:它能較強地處理信息不完整和信息冗余的情形。該方法仍需要進一步改進:


① 粗糙集方法的診斷規則的獲取取決于條件屬性集下各種故障情況訓練樣本集;

② 當丟失或出錯的警報信息是關鍵信號時,診斷結果將受到影響;

③ 當考慮發生多重故障時,粗糙集方法將出現決策表十分龐大,甚至出現組合爆炸的問題。





旋轉機械常用故障診斷方法概述及研究發展現狀




本文摘錄自東南大學火電機組振動國家工程研究中心戴其兵,傅行軍撰寫的《旋轉機械故障診斷方法概述》一文,該文收錄于《江蘇省工程熱物理學會**屆學術會議論文集》。


旋轉機械常用故障診斷方法概述及研究發展現狀




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