旋轉機械故障診斷與預測方法及其應用研究

翟善明

（江蘇聯合職業技術學院南通分院，江蘇 南通 226011）

1 旋轉機械故障診斷研究現狀

機器在運轉過程中，由于多方原因，一般軸承與齒輪可能會出現故障。通常旋轉機械的故障形式主要有：磨損失效、腐蝕失效和疲勞失效、拼貼失效等。軸承損傷失效的表現是支撐體表面或內環上的腐蝕；表面金屬剝落或劃痕，齒輪損傷失效的表現是輪齒的外部磨損。當軸承上滾動元件通過損壞點時，將突然產生周期性的脈沖沖擊。當代機械故障診斷一般是一項新的、跨學科的技術綜合，它匯合集成了信號分析、先進的處理與檢測技術。其目的是確保旋轉機械（如軸承和齒輪）在工作環境中的可靠及有效運行，來保證機械設備運行時的安全性和穩定性[1]。常用診斷機械故障的方法主要包括：振動波信號分析技術、濕度分析技術、油液分析技術和聲發射分析技術。

1.1 振動波信號分析技術

振動波信號分析技術與傳統方法相比具有很多優點。波信號能夠準確地反映故障并及時更正與傳遞，具有高效率的特點。通過其分析機器是否發生故障和故障出現的頻率，可以很準確地檢測出故障，通過分析能在出現故障時精準的定位。由此可見，振動波信號分析技術具有以上三大優點。此種檢測手段由成熟的理論提供支持，在實踐中能夠有效運用。通過振動波信號分析來估測故障對振動波信號造成的損壞大小，可以判斷出機器在運行過程中的工作狀況或出現的其它故障[2]。如診斷設備中軸承故障時，電流信號通過電流加速轉化器拾取的信號并輸出，將樣本信號模塊的信號數據放大輸出為可分析化，保證能夠產生掙振動的數據信號，接收樣本信號的數據流，儲存并發至前端并運行。

1.2 溫度分析技術

溫度分析技術是通過將溫度傳感器軸安裝在承座上，測量運行時軸承座溫度的變化，用溫度來判斷是否發生了故障。可預先給溫度傳感器設定溫度界限。當溫度超過最大設定值時，傳感器蜂鳴自動報警，以此發生的變化來判定軸承或齒輪是否產生故障，溫度過高時，軸承或齒輪將發生明顯變化，其溫度監測的齒輪或軸承載荷、轉速及潤滑等情況的變化就相當明顯。但是在溫度到達最大值或超出不多時，由于檢測的技術限制而傳感器并不靈敏，不會受到溫度變化影響，這種分析技術會影響、限制旋轉機械故障診斷的結果，使結果不精準。

1.3 油液分析技術

軸承或齒輪故障的最常見形式有磨損、點蝕、剝落三種故障。油液的分析技術是通過抽取齒輪箱中循環利用的集成油作為樣本，通過分析油產生的物理現象得出部分結論，然后對油分離物進行化學檢測分析，最后通過檢測油的清潔度或光譜的分析來確定齒輪箱的工作狀態。但是這種方法存在一定的弊端，它的檢測手段只適用于運行狀態中冷卻油或軸承或齒輪潤滑的機油，不能預測運行中的突發故障，出現問題的不到及時解決，容易受其他設備損壞的影響，使得檢測結果不準確，并且在油分離技術過程中，對分析員的技術能力有較高的要求，要求分析員有應對突發情況進行分析處理的工作能力。因而這種方法的使用會受限制，但是它也存在相應的優點，設備和人工成本較低，可以把這種診斷方法作為其他診斷方法的有效補充。

1.4 聲發射分析技術

聲發射分析技術是一種全新的無破壞檢測手段，因其損傷性小得到廣泛。在日常運行中金屬材料互相之間產生的碰撞或摩擦都是常見的聲發射源，通過對金屬材料聲學或物理學原理的了解，可以檢測金屬材料的損傷情況。從最早期摩損開始到產生裂紋，直至零部件的脫落等等，時刻都伴隨著聲發射。因此，在產生聲發射信號時，故障信息在信號傳送過程中經過幾個步驟隨著聲發發出射，通過分析聲發射發射的各種信號信息，可以過濾相應的基本信息，可獲取工作條件和故障的類型。隨著科技的發展及儀器更新換代，人們越來越接受運用聲發射技術，尤其在評估檢測中，領先其他檢測方法[3]。

1.5 光纖分析技術

光纖分析技術是光纖束位移傳感器移入線圈表面，接受光纖時可以直接檢測產品磨損程度、潤滑、質量、負載，并判斷工作條件及壓延故障。同樣這種方法靈敏度高，只適合將傳感器安裝在后座的情況，其他情況不適合安裝條件。隨著科學技術的月新日異，油膜電阻診斷法、凈化測定診斷法等新技術不斷被應用于齒輪箱或軸承的故障診斷。但是，由于各種原因，目前這些技術還需深化研究，仍停留在實驗室的階段。

2 旋轉機械典型故障測試方法分析

2.1 提取和采集信號的特征

基于實驗實際請求，可模擬旋轉機器的正常、失衡、非中、動靜沖突四種故障狀態，分別采集相應狀態的信號，并獲取如方程式所示旋轉信號的基本特征頻率。

式中：f 是轉子的基本特征頻率；N 是轉子的旋轉數。

在實驗中，機械系統的旋轉速度為400 r/min，基頻為7.3 Hz。比如將重型鋼筋插入質量轉子，則改變鋼筋的質量，得到不同程度的振動信號。旋轉機械經長期運行后，受灰塵積累或部件掉落的影響，旋轉部件的質量變得不均勻。在錯誤對準故障測試中，如果更換偏心旋轉軸，則補償旋轉軸的中心位置和發動機軸的中心位置，產生位移振動信號。這主要是由于基礎沉降、安裝機械設備時的一些錯誤或支撐軸結構的膨脹。涂敷的動態和靜態沖擊故障是由旋轉軸與螺栓的摩擦引起轉子的高振幅振動。另外，如果轉子處于失衡狀態或嚴重偏差，則也會發生摩擦沖擊故障[4]。根據實驗檢測，當轉子處于不同狀態時，不同振動信號波形中的故障信號不同于正失敗或失平衡的征兆。

2.2 選擇信號特征向量

由于在不同的失效狀態下，振動模型的能量分布存在一些差異，因此可以通過振動波包分解能量，并根據最終的能量分布獲得噴射器信號。根據故障分類，四種滾動狀態下的信號樣本可以用一個波包進行分解。根據能量載體的計算方法，可將波包分為三層，計算分解后每個振動信號的頻帶能量。常見的頻譜特征包括從頻譜圖（振幅譜、相位譜、功率譜等）中提取相關診斷信息，這種方法適用于平穩信號的分析，旋轉機械非線性和非平穩振動信號的頻域和時域分辨率難以同時提高。采用形態濾波器提取特征脈沖頻率，采用遺傳算法和峰度準則優化適應形態尺度，自適應形態濾波后重構信號的希爾伯特包絡譜。本方法可以有效地提取特征沖擊頻率及16 Hz的重復頻率，同時抑制了噪聲頻譜，提高了信號的信噪比。

2.3 設備故障診斷預測

進行檢測樣本時，我們可以對波狀的構造進行故障狀態分析，以默認模式對一部分計算公式進行故障矩陣樣本分析，采取分組進行預估與分析檢測，然后，標準樣本為取樣本的平均值，依據灰色關聯度進行后續的數據計算。在前期，因檢測設備不完善，故障不能被精準測出，我們把旋轉機械組合故障及基本故障相結合；在不完全階段，故障不能被準確測量，采集的振動信號中包含各種附加或相關形式的調制信號[5]。單個信道的傳感器信息不能準確而全面地描述故障信息。因此，傳統方法在處理旋轉機器的初始故障和復合故障時存在缺點。

2.4 人工智能故障診斷預測

隨著機械故障診斷技術的發展，將模式識別、人工智能等相關理論和方法相結合，形成了智能故障診斷技術。在機械故障診斷中，人工神經網絡的應用主要體現在以下兩個方面：一是將故障分類為重要手段，分類器隸屬于模式識別；其次，從預測的角度出發，用神經網絡建立訓練模型，用訓練后的模型預測未來狀態的趨勢，屬于非線性調整。以小樣本木材為例，研究了基于頻域幅值的灰色關聯度變換故障診斷，并利用網絡對柴油機氣體磨損故障進行了診斷。由于系統知識的獲取比較困難，因此集成多種智能故障診斷方法，相互學習、相互補充，形成混合式智能診斷系統是當前研究的熱點。例如，擴散神經網絡和基于粒子群優化的神經網絡算法被廣泛應用于旋轉機械的故障診斷中。

3 旋轉機械故障診斷及預測方法發展方向研究

3.1 實現多學科結合

跨學科是指信息的轉換和使用不同學科的語言多次轉換信息。最后，它可以保證知識組織的維護，以簡單通俗的方式理解質量，使旋轉機械故障的初始診斷脫離現實和傳統的缺陷，并以另一種形式表達對象，從而在實踐中獲得價值。數據采集系統中下位機硬件設計用于采集正常轉子、不對中、不平衡故障及動靜沖擊故障的振動信號；上位機副本診斷系統完成了信號可視化、波形表示、存儲、網絡診斷、特征參數計算、振動趨勢灰色預測等功能。測出翻滾振動信號地軟件分析結果應與實際故障一致，以驗證系統的有效性和正確性。這種多學科結合能夠整合不同方面的信息，用不同的數據表達方式，采集整合不同的數據，將故障預測功能數據擴大。

3.2 專家系統與神經網絡的結合

神經網絡具有學習任何可用于建立和識別系統非線性模型的非線性映射的能力。第一，在這種情況下，可以刪除非線性模型邊界，并在實踐中輕松實現。軸承振動信號的均方根為RMS。在開發神經網絡預測模型的過程中，當期望值超過正常閾值時，系統會自動發出高速報警。在建立基于平均平方根的BP 網絡預測模型時，具體過程是從輸入層中選取定量樣本。在實際應用中，每個數據代表在給定時間間隔內觀察到的值，并且可以使用前一時期的數據來預測未來機器的狀態。第二，沒有有效的方案來確定隱藏層。根據文獻，可以通過模擬選擇來選擇誤差最小的神經元數目。由于BP 可以直接預測特征狀態參數的RMS 值，因此輸出層中的神經元數量可以調整為1。與專家系統相結合，神經網絡對振動變化序列具有良好的自適應效果，能夠實際跟蹤原始值的變化，進一步反映平均根值的實際值，而變化規律可以預先判斷軸承的實際作用狀態。

3.3 虛擬現實技術

虛擬現實技術可以利用內部計算機數據來可視化文件，改變現有的互交技術，整體形成技術操作者和控制對象，并且可以利用外部工具來可視化信息。完整的故障排除系統通常包括硬件和軟件兩部分。硬件部分基本完成各種參數的采集和傳輸，軟件部分主要完成在線監測、信號詳細分析、故障診斷和報警。系統可以有助于讀取和顯示包括在線收集的振動數據和從其他信道獲得的離線振動數據。同時，數據的保存和管理也會變得更容易，將來的分析和咨詢也會變得容易。整個系統由菜單欄、分析方法選擇按鈕、數據讀取和存儲路徑選擇按鈕、數據存儲按鈕、其他功能按鈕、子面板顯示構成。

4 結語

基于信號處理的旋轉機械故障診斷涉及到的方法和內容較廣泛。大致總結如下，在提取信號特征方法中，要注重單個測點振動信號，融合相關測點信息，才能全面分析故障特征，時域資源、頻率域特征及識別參數有待進一步研究和探討。在基本數據預測中，數據模型需要較多的研究模型來作支撐優化，需要深入分析和更正對數據大小的建模，來提高模型準確性與適應不同的數據特征。