冶金设备故障诊断方法的探究和展望.pdf

使用与维护 冶金设备故障诊断方法的探究和展望 夏鲁宁。 陈辉 阎丰林 马刚。 1 ． 日 照钢铁有限公司设备处2 ． 日照钢铁有限公司炼铁制造部 日照2 7 6 8 0 6 【 摘要】 阐述了当前冶金行业设备故障诊断的方法， 针对其存在的问题， 从检测方法和 系统功能集成两 方面展望了故障诊断的发展方向； 小波变换在处理瞬态冲击信号方面较常规傅里叶变换有非常明显的优势， 能 够在时频域准确地提取冲击类故障特征 ； 并引入专家系统， 通过学习设备的故障知识库， 形成一套判断基准， 实 现对设备状 态的智 能识别。 【 关键词】 故障诊断 小波变换 智能识别 故障知识库 Di s c us s o n Fa ul t Di a g no s i s M e t ho d o f M e t a l l ur g i c a l Equi pm e nt a n d Pr o s pe c t XI A L u n i n g ， C HE N Hu i ，YAN F e n g - l i n 2 ， MA Ga n g 1 ． Eq u i p me n t De p a r t me n t o f Ri z h a o I r o nS t e e l C o ． ， Lt d ． ； 2 ． I r o n ma k i n gMa n u f a c t u r i n gDe p a r t me n t o f R i z h a o I r o nS t e e l Co． ， L t d ． ， R i z h a o 2 7 6 8 0 6 【 A b s t r a c t 】 A i m i n g a t t h e p r o b l e m s e x i s t i n g i n t h e f a u l t d i a g n o s i s s y s t e m o f c u r r e n t m e t a ll u r g i c a l i n d u s t r y e q u i p me n t ，p r o p o s e i mp r o v e me n t a s s u mi n g f r o m t h e a s p e c t s o f d e t e c t i n g me t h o d a n d i n t e g r a t e d f u n c t i o n s y s t e m． Co mp a r i n g w i t h t h e r e l a t i v e l y c o mmo n f o u rie r t r a n s f o r m，t h e wa v e l e t t r a n s f o r m h a s a n o b v i o u s a d v a n t a g e f o r t h e t r e a t i n g o f t r a n s i e n t i mp u l s e s i g n al，w h i c h c a n e x t r a c t t h e f e a t u r e o f i mp a c t f a u l t i n t i me fre q u e n c y d o ma i n ． T h r o u g h i n t r o d u c i n g a n e x p e s y s t e m a n d s t u d y i n g t h e f a u l t f e a t u r e l i “ b r a r y o f c o m mo n e q u i p m e n t ， a s e t o f j u d g i n g c ri t e ri a ． T h u s ， the i n t e l l e c t u al r e c o g n i t i o n o f e q u i p me n t s t a t u s i s r e ali z e d ． 【 K e y w o r d s ] F a u h d i a g n o s i s ， w a v e l e t t r a n s f o r m， f a u l t c h a r a c t e ri s t i c l ib r a r y ， i n t e l l e c t u a l r e c o g n i t i o n 1 引言 机械设备故 障诊断技术 M e c h a n i c a l F a u h D ia g n o s i s 是利用所测取机械设备在运行或相对静 止条件下的状态信息 ， 通过对所测信号的处理和 分析 ， 结合诊断对象的历史状况和技术参数， 来定 量识别机械设备及其零部件的实时技术状态， 预 知有关异常、 故障， 预测其未来技术状态， 从而确 定必要对策的技术 1 。 冶金设备具有大型、 高速、 生产连续和设备成 套化等特点 ， 设备长期运转 ， 无法轻易安排拆检 ， 而设备一旦因故障停机， 抢修难度和压力很大， 而 且故障对设备本身及整个生产线的影响都是不可 估量的。目前， 冶金设备故障诊断系统多通过检 测设备运转部位的温度、 振动强度等参数来对设 备的健康情况进行判断， 比感觉诊断， 可以摒除人 的主观性， 诊断结果更加客观准确。 一 2 O 一 2 检测、 诊断实例 R钢在线检测系统由在线监测和离线点检两 套系统构成 ， 在线监测系统主要覆盖主线关键设 备， 如烧结主抽风机、 高炉鼓风机、 炼钢的转炉倾 动系统以及轧线 的轧机系统 ， 通过在线监测系统 ， 局域网内的用户可以随时通过软件查看上述设备 的振动隋况， 把握设备的健康状况。 2 ． 1 在线监测 系统监测实例 以R钢公司炼钢厂一次 除尘风机转子水平端 的振动频谱为例 ， 风机转子转速为 1 2 0 0 d m in ， 振动信号时域和频域见图1 所示。 风机转子的基频 f o 1 2 0 0 ／ 6 0 2 0 H z， 由频域 速度谱可以发现基频和2 倍频幅值在3 m m ／ s 以上， 已严重超过了标准值， 可判断该机组存在不平衡 情况， 同时频谱波谷存在削峰现象 ， 轴瓦处可能存 在摩擦， 需在停机对转子和轴瓦进行检查 ， 必要时 需做转子动平衡。 使用与维护 昌 一 旦 一 道 】 瞿 l I t 一 图 1 风机转子水平端时域频域图谱 2 ． 2 离线点检 系统检测实例 在线监测系统只能覆盖部分主线关键设备 ， 其余设备需要通过离线点检补充 ， 由点检人员通 过离线点检仪根据点检周期定期点检 ， 点检的数 据通过点检仪终端上传至离线点检系统 ， 局域网 内的用户也可随时查看上传的数据 ， 并可以通过 系统内的分析方法对数据进行处理 ， 实现故障 诊断。 同样以某风机转子非驱端的水平端振动信号 为例， 振动信号的时域和频域图谱如图2 所示。 言2 0 吕 0 翘 馨 一2 O 目 旦 I r l l L 一 山． ． J L ． 5 号 环 冷 主 电 l { 振 之 幅 值 谱 图2 转子非9 区 端水平端振动信号时频谱图 频谱 图 中可见基频 2 5 Hz 、 2 3 2 H z 周 围及 中频 1 1 3 9 H z 处有明显不正常幅值。 该风机转子两侧采用滚动轴承 ， 轴承型号为 6 3 2 6 ， 轴承滚动体个数 z 8， 转速 ， l 1 4 9 2 ff m i n ， 基频 n ／ 6 0 2 4 ． 8 6 H z 根据经验公式计算轴承外 圈、 内圈、 保持架、 滚动体的故障频率 o ．4 z z 7 7 ． 8 9 9 Hz ； 0 ． 6 1 2 1 ． 0 3 4 Hz ； 0 ． 4 9 ． 7 3 7 Hz； 0 ． 2 3 Z 4 5 ． 7 Hz。 基频 幅值偏高说明转子存在不平衡， 3 f }、圈 故障频率 3f o 2 3 3 ．6 H z ， 与2 倍的内圈故障频率相近， 基频 倍数的滚动体故障频率 l 1 3 6 H z 。通过 计算可判断， 基频与滚动体故障频率发生调制， 机组 非驱端轴承滚动体磨损严重， 已经对内外圈造成磨 损， 同时导致转子不平衡。 R钢的在线和离线设备故障诊断系统覆盖了 所有重点设备 ， 能够提供比较客观的设备状态分 析 ， 而且在设备出现隐患就能发现， 在一定程度上 降低了非计划停机。同时 ， 该系统还有可以提升 的空间， 目前在线和离线故障诊断系统中对振动 信号的处理所采用的数学方法是傅里叶级数， 傅 里叶变换对稳态信号可以实现较准确的频谱分 析 ， 而对瞬态冲击信号的处理能力有限， 而减速机 内齿轮损伤后啮合的信号恰是瞬态冲击信号 ； 另 外 ， 目前故障诊断系统只能通过能量的大小来表 征该处设备的损伤程度 ， 振动信号的处理和分析 需要经过专业人士分析才能得出诊断结果。 3 故障诊断展望 诊断系统的数学处理方法多为傅里叶变换 ， 处理方式是针对平稳信号的整个频段进行分析 ， 对信号整体信息的体现比较有效， 但多次平均容 易淹没微弱的特征， 不适用于处理微弱信号和瞬 态冲击信号， 随着计算机存储容量和运算速度的 提高以及信号分析理论和方法的研究开发， 已有 很多先进的信号分析方法在机械故障诊断中得到 应用， 其中小波变换等先进的信号处理技术为故 障诊断中这些难题的解决提供了理论基础。 3 ． 1 小波变换 Wa v e l e t T r a n s f o r m 以连续小波变换翻 为例简要介绍小波变换的 数学公式 小波分析中， 提出了变时窗， 当需要低 频信息时， 采用长的时窗； 当需要高频信息， 则采 用短的时窗； 主要函数空间为 。三 R 指R 上平方可积函数构成的函数空间， 即 f t e L 尺 甘J I s o l‘ 出 0。称 0为伸缩因子 ， b 为平移因子， 它们都是连续化的量。则 0 ，6 { d t 4 “ ＼ 小波变换中口 ，b 分别对应着 时间一 频率 ， 它具有多分辨率 M u l t i r e s o l u t i o n A n a l y s i s 的分析 特性 ， 变换如图3 所示 。小波变换在低频部分具有 时域 较高的频率分辨率和较低的时间分辨率， 在高频 部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨 率， 被称作“ 数字显微镜” 1 。 3 ． 2 小波变换与傅里叶变换的实例对比 对一正弦信号 频率为1 5 0 0 H z ， 幅值为0 ．2 ， 波 形如图4 所示 ， 添加一周期性的高斯冲击信号 在 1 0 k Hz ， 通 带 5 0 ％的周期 脉 冲 波形 ， 重 复频 率 为 l k H z ， 锯齿宽度 0 ．0 1 s ， 衰减率为 0 ．7 ， 采样率为 5 0 k H z ， 同时添加相对正弦信号 1 5 d b 的白噪声干 扰， 完成构造信号， 如图5 所示。对该仿真信号做 n C ／ 2 n 频域 n 2 n a n a --1 n 2 a 2 图3 典型小波函数的分析特点 a 尺度变化的影响； b 基本分析单元的特点 0 0．0 0 2 0 ． 0 0 5 0 ． 0 0 8 0 ． 01 0 0 ． 0 0 2 0 ． 0 0 5 时间， s 时间， s 高斯脉冲图 仿真信号图 图4 正弦信号和高斯脉冲信号时域图 傅里叶变换和连续小波变换， 如图6 和图7 所示。 较傅里叶谱小波能量谱图中可以得到更多的 信息 频谱仅能得到 1 5 0 0 H z 的源信号成分 ， 在 1 0 k H z 附近频带处存在冲击峰值及全频带的高斯 白噪声 ； 而在连续小波能量谱图上可以准确获取 随时间衰减 1 0 k H z 附近频带的冲击间隔及冲击衰 减情况。大型减速机箱体内齿轮副较多， 齿轮啮 合异常会导致冲击信号多， 小波能量谱能够更加 准确地提取冲击故障特征。 一 2 2 一 图5 仿真信号时域图 l 8 6 4 2 O 2 4 6 8 0 0 0 O 加 加 加 o O o o 加 加 加 0 O 0 0 加 加