基于快速傅里葉變換（FFT）和小波變換的大型風機機械振動故障的分析

馬學娟

摘 要：針對風機設備機械振動及運行狀態實時在線檢測問題，闡述了幾種常見的大型旋轉機械設備故障的振動機理、故障特征，通過數據采集并對其進行預處理，運用Matlab工具軟件對所獲取的數據進行頻域分析和小波分析，為后期的故障診斷提供依據。

關鍵詞：快速傅里葉變換；小波變換；大型風機；機械振動故障

中圖分類號：TH43；TH165+.3 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.11.121

文章編號：2095-6835（2016）11-0121-02

對風機的機械性能指標進行長期的動態監測，并對其機械振動進行研究和對其故障進行診斷分析、維護是當前各個工礦企業正常運作的一個重要環節。通過對風機設備振動的分析和研究，可以較為準確地了解風機在工作中的運行狀態，及早檢測發現風機整體或局部問題及其原因，并及時采取相應的處理措施，從而確保生產的安全、高效進行。

1 快速傅里葉變換和小波變換原理

1.1 快速傅里葉變換

快速傅里葉變換原理：在DFT中，我們令系數WN=e-j2π/N，由此可看出系數WN的一些性質。

為簡單起見，我們取N為2的整數次冪，根據系數的對稱性，則有：

此時，可以將1個N點的變換分解為2個N/2點的變換，并且可以依據這種模式繼續分解下去。這就是Cooley-Turkey的FFT算法的基本原理。它基本上分為時間抽?。―IT-FFT）算法和頻率抽?。―IF-FFT）算法兩類。

1.2 小波變換

“小波變換”概念最早于1984年由J.Morlet提出，其基本思想是把信號投影在由一簇基函數張成的空間上。利用小波分析，不僅能將信號在時間和頻率上獨立分解，還能保證不丟失原有的信號特征，被譽為信號分析中的“顯微鏡”。

2 風機振動的監測和分析

在整個風機系統中，電機和風機軸承是核心部件，也是風機運行故障的主要來源，因此，應被當作監測對象。據統計，在所有風機故障中，近70%的故障與轉軸及其組件系統有直接的關系。因此，對于風機而言，檢測點最好設在軸承部位，且選擇探頭與機械接觸較好、剛度較高之處作為測試點。

2.1 監測參數的選擇

監測參數的選擇原則為：對于低頻（振動頻率小于10 Hz）振動，常取位移作為測量參數；對于中頻（振動頻率在10～1 000 Hz之間）振動，取速度作為測量參數；對于高頻（振動頻率在1～10 kHz）振動、隨機振動等，常將加速度作為測量參數。本文選擇振動速度作為測量參數。

2.2 數據采集

振動一般由一系列簡諧振動分量、其他形式的振動及噪聲疊加形成，因而對于振動信號的監測，通常選取振動加速度、振動速度或振動幅值等作為測量參數。依據振動參數選擇原則，本文選用SG-2磁電式速度傳感器。該速度傳感器可輸出微弱的電荷信號，經電荷放大器和電壓放大器后送入A/D轉換器；將采集到的振動數據輸入工具軟件中進行信號數據分析和處理，以此獲取風機運行的振動狀態及可能出現的故障點。

2.3 風機振動的判別標準

本文選用的是ISO 02372振動標準。ISO 02372振動標準是一種根據軸承振動烈度來評定機器質量的標準。本文所研究的風機屬于第Ⅲ類風機。通常，這類風機A振動區域的速度值為0.28～1.8 mm/s，B振動區域的速度值為1.8～4.5 mm/s，C振動區域的速度值為4.5～11.2 mm/s，D振動區域的速度值大于11.2 mm/s。根據此判別標準，可確定設備的維修情況，加強對C區域振動的監測。必要時，還要加大監測力度。

3 基于FFT與小波變換的故障信號提取

3.1 風機技術參量

本文研究的風機技術參量：主風機安裝軸承處的軸直徑190 mm，葉片數13，雙列向心短圓柱軸承轉速1 000 r/min，轉動頻率fr=n/60=16.67 Hz，葉輪通過頻率fz=frZ=16.67×13=216.71 Hz（Z為葉片數）；電動機轉速1 000 r/min，轉頻16.67 Hz?？紤]到高次諧波，轉頻的頻段出現在中高頻段，選取振動速度作為測量參數。

3.2 故障信號的時域分析

在不平衡故障中，主要振動特征就是存在以工頻為主的重復性成分，因而其時間波形表現出顯而易見的正弦波形狀，振動信號表現為明顯的正弦變化，初步判斷該設備的故障類型為裝置不平衡故障。

3.3 故障信號的FFT分析

經過FFT分析獲得的頻譜分析圖僅表現出某一個頻率在所有采樣振動信號中的總強度，不能很好地反映該頻率所對應的時間方面的具體信息，即頻譜分析能反映頻率特征，對頻率的時間分辨率較低。

3.4 故障信號的小波分析

小波分析法是一種分辨率較高的時頻分析法。運用這一方法不僅可以進行時域上的分析，還可以進行頻域上的分析。另外，運用小波分析法不僅能精確定位短時高頻信號，還能準確分析低頻信號。本文選Biorthogonal雙正交樣條小波作為小波基函數，重構濾波器階數Nr=6，分解濾波器階數Nd=8，分解層數為7，提高了頻率范圍域中的分辨率和分析時間域中的精度。

3.5 故障診斷

引起風機異常的原因為轉子組件不平衡。考慮到風機惡劣的工作環境及工作過程中的突發因素，初步判斷是因風機在運轉過程中，其轉子出現一定的磨損或外部灰塵等雜質不均勻黏附等而使轉子的質量中心發生偏移，引發了不平衡故障，導致風機異常。

4 結論

本文分別采用時域分析、頻域分析、小波分析對不平衡振動信號進行了研究。通過這三種方法的分析和對比，有效地提取了不平衡故障的特征，并對風機故障進行了診斷，解決了故障問題，以免給工礦企業帶來不必要的損失。

參考文獻

[1]張梅軍.機械狀態監測與故障診斷[M].北京：國防工業出版社，2008.

[2]陳鳳儀.風機技術標準體系的研究[J].風機技術，2009（3）.

〔編輯：劉曉芳〕