旋轉機械振動故障診斷的圖形識別方法研究

潘丹蜺

摘要：我國近年來的旋轉機械逐漸發(fā)展為大型機械，在這種發(fā)展趨勢下人們開始重視對振動故障的診斷方法進行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工識別圖像來實現(xiàn)旋轉機械振動故障診斷的方法。本文主要分析了旋轉機械振動故障的機理、故障的特點以及幾種圖形識別方法。經過多種試驗證明圖形識別方法的科學可行性，值得在今后的實際操作中得到運用和發(fā)展。

關鍵詞：振動分析； 參數(shù)圖形；人工識別

引言

對于旋轉機械在工作狀態(tài)當中會發(fā)生振動，從而由振動產生的各種信號，信號會形成一些參數(shù)圖形，通過對這些參數(shù)圖形的研究與分析，我們可以實現(xiàn)對器械運行過程中的日常管理和保護。這也是目前應該采用的設備管理方式。而在實際操作過程中，圖形識別技術并沒有深入到工作當中。這種手段沒有被利用于診斷旋轉機械故障的原因是提取出明顯的圖形特征在技術上具有一定的困難，而且對于圖形具體特征的描述也具有很大的挑戰(zhàn)，是否能夠將圖形所呈現(xiàn)出的特征準確地表述出來是圖形識別技術在旋轉機械振動故障診斷方面的一個限制性因素。診斷旋轉機械振動故障的原則

1.采集診斷依據(jù)

被診斷的機械表面所能表現(xiàn)出的所有相關信息都能夠作為旋轉振動機械故障診斷的有效依據(jù)。這些信息在機械運行的過程中能夠通過傳感器傳遞給人們。對旋轉機械振動故障的診斷是否準確，一個重要的因素就是收集到的有關信息是否真實可靠，依據(jù)信息是否準確真實的決定性因素是傳感器的品質，傳感器質量如何、感應是否靈敏以及工作人員的直觀判斷都是決定信息準確性的重要衡量標準。

2.對采集的信息進行處理和研究

從傳感器和工作人員兩方面收集到的依據(jù)信息通常是混亂無序的，不能明顯的看出其特點，這就導致了無法準確地對故障進行判斷，這就要求我們在成功收集信息之后要及時對大量信息進行篩選和處理，目前普遍采用專業(yè)的機器來對這些信息進行分析和研究以及進一步的轉換，經過這些處理之后所得到的信息要保證具有至關、價值性強等特點。

3.對故障進行診斷

對旋轉機械振動故障診斷方面對工作人員的要求比較高，要求其具有過硬的理論知識功底以及豐富的實際工作經驗。工作人員應該充分了解機械方面的相關知識，熟練掌握機械的維修要點以及安裝過程。正確的對機械振動故障進行診斷，并且能夠對故障的發(fā)展形勢進行預想，只有這樣才能夠及時進行維修和防范，使機械能夠在正常狀態(tài)下持續(xù)運行，保障順利生產。

4.旋轉機械參數(shù)圖形特征的提取

旋轉機械的參數(shù)圖形表現(xiàn)出來的形式主要為紋理信息、形狀信息和灰度信息。旋轉機械振動故障的圖形紋理信息是通過灰度共生矩陣來綜合描述的，我們可以通過對圖形上所顯示的灰色區(qū)域的遍布概率來描述紋理的基元，還能夠將圖形中的梯度和灰度的大致排布順序及各點之間的關系的梯度-灰度空間進行詳細的繪制，最后結合結構法和統(tǒng)計法來對圖形的紋理特征進行描述。運用這種方法既能將圖形紋理的方向性通過梯度的方向性體現(xiàn)出來，又能夠將結構方法和統(tǒng)計方法的自身優(yōu)勢得以凸顯，更好的為圖形紋理特征的描述提供保證，準確有效地將旋轉機械狀態(tài)下的參數(shù)圖形中的結構和灰度的信息提煉出來。

灰度-基元-梯度共生矩陣是一種體現(xiàn)圖形紋理特征的基元信息，以及體現(xiàn)圖形的灰度區(qū)域的變化情況的梯度信息，主要根據(jù)的是圖形的灰度信息，這些信息結合在一起就形成了這種描述形式，這種方法通常被利用于對圖形紋理特征的提取。

5.幾種成像方式在機械故障診斷中的運用

5.1.波特圖

波特圖是表示機械轉速頻率表和振幅，轉速頻率與相位之間的關系的曲線。振幅和相位隨轉速發(fā)生變化的過程都可以從波特圖當中體現(xiàn)出來，從而可以分析出臨界轉速，也可以及時監(jiān)測處機械運行過程當中狀態(tài)發(fā)生的變化，當機械振動出現(xiàn)異常時能夠及時診斷出故障。

5.2.頻譜圖

在現(xiàn)代研究下產生的一種能夠體現(xiàn)出機械振動信號排布的頻譜圖叫做振動譜圖。機械在振動時產生一系列復雜的信號，這些信號可以進一步進行分解，最終形成諧波分量，每一個分量以頻率軸作為坐標，按照頻率的高低進行排列形成一個譜圖即為頻譜圖。在運用振動譜圖進行對旋轉機械振動故障的診斷的過程當中有兩個關鍵的流程，首先要保證提取的故障特征信息的準確定以及對故障信息進行合理的分類。當旋轉機械振動發(fā)生某種故障時，振動信號會有異常的表現(xiàn)，通常表現(xiàn)為過與強烈且不平穩(wěn)、非線性的特點。

5.3.軸心軌跡圖

軸心軌跡圖是當機械發(fā)生故障時通過對軸承或者軸頸的同一個斷截面上的兩個互相垂直的位置上的檢測來獲得一系列振動產生的信號，從而從獲得的信號當中得到關于機械故障的信息。這種軌跡圖是通過對振動發(fā)生的位移和產生的振力的分析來對轉子的轉速進行確定，轉子在不平衡力的作用下會產生不同的轉速，并且出現(xiàn)不同振型，可以根據(jù)不同的振型、有針對性的對轉子進行穩(wěn)定。我們還可以通過提取到的軸心軌跡圖來分析為何會產生振動，然后針對具體的各種原因來減小振動或防止振動。在機械振動故障的診斷工作當中，使用軸心軌跡圖來進行判斷，提前發(fā)現(xiàn)故障的預兆，能夠有效的防止故障的發(fā)生或及時排除故障。

通過這些先進的圖形識別技術對旋轉機械定期進行故障診斷已經取得了較好的成果，能夠及時診斷出機械的安全隱患，從而對機械進行維護修理，減小了故障發(fā)生的幾率。所以綜合上述對幾種圖形識別方法的分析我們可以得到結論，在今后的機械振動故障診斷中應該廣泛應用各種圖形識別的方法，這能夠使診斷的效率更高，也能減小故障發(fā)生的幾率。

6.結語

我國當前科學研究的焦點之一就是針對機械的故障診斷，故障診斷的技術水平是否科學先進直接關系到生產運營能否順利進行，從而影響到企業(yè)的經濟效益。將圖形識別技術用于旋轉機械振動故障診斷的方式無疑是效率最高的技術手段，可是這種識別方法目前正處于探索階段，若要真正的將本文中提出的理論性設想投入到實際工作中，還需要大量的成本以及技術支持，在這種情況下要求相關工作者積極學習先進的技術，長期累積經驗從而達到技術的進一步完善，最終實現(xiàn)為企業(yè)創(chuàng)造更大利益的目標。

參考文獻：

[1]任玲輝，劉凱，張海燕.基于圖像處理技術的機械故障診斷研究進展

[2]高金吉.高速渦輪機械振動故障機理及診斷方法的研究.北京：清華大學.1993

[3]張正松.旋轉機械常見故障的振動三維譜特征及其識別[J]清華大學學報，1996.