资源描述
级
西安交通大学机械工程学院
鼓风机系统状态监测、
故障诊断
整体设计报告
项目名称 鼓风机系统状态监测、故障诊断
项目单位: 机械工程学院
专 业: 机械工程及自动化
项目组号: 03
项目成员: 肖文、王子豪、史成学、占利、王立哲
联系方式:
电子邮件:
指引教师: 李兵教师
西安交通大学机械工程学院
二○一三年
一、项目基本信息
项目名称
鼓风机系统状态监测、故障诊断与控制
项目重要
内容摘要
当前无论是工业生产还是人们吃穿住行都离不开机械装配,机械重大装备故障发生不但会导致人员伤亡,还会导致巨大财产损失。为了追求一种更安全、更健康和谐社会,世界上诸多国家都把保证机械装备安全服役科学技术作为21世纪优先发展领域之一。据记录:美国公司维修费用约为2万亿美金,其中约有1/3~1/2维修费用由于使用不合理而被挥霍。日本实行故障诊断技术可减少约75%事故率,减少25%~50%维修费用。英国个工厂采用故障诊断技术后维修费用每年可节约3亿英镑。国内化工系统30万吨合成氨厂采用机械状态监测与故障诊断技术后,维修期限由过去每隔45天维修一次改为3年2修,检修费用由过去工厂年产值15%减少到工厂年产值10%。由此可见,开展机械状态监测与故障诊断技术研究不但可以避免恶性事故发生,并且对于保证机械重大装备安全服役具备重要社会意义和经济价值。因而,国家中长期科学和技术发展规划纲要(- 年)和国家自然科学基金委机械工程学科发展战略报告(- 年)均将“重大产品和重大设施可靠性、安全性、可维护性技术”列为将来重要研究方向。
鼓风机系统是一种典型机械系统,在工业生产和人们寻常生活中应用很广,鼓风机系统状态监测和故障诊断对于工业生产和人们寻常生活避免恶性事故发生有很重要意义和价值。
申请资助经费
(单位:元)
二、项目构成员状况
序号
姓名
性别
电话
Email
1
肖文
男
2
王子豪
男
3
史成学
男
4
占利
男
5
王立哲
男
三、指引教师
李兵
王保健
四、审核意见
指引教师意见
指引教师(签章):
年 月 日
1. 背景
鼓风机市场研究
分类
离心式风机
轴流式风机
斜流式风机
横流式风机
特点
离心风机工作时,动力机(重要是电动机)驱动叶轮在蜗形机壳内旋转,空气经吸气口从叶轮中心处吸入。
轴流式风机工作时,动力机驱动叶轮在圆筒形机壳内旋转,气体从集流器进入,通过叶轮获得能量,提高压力和速度,然后沿轴向排出。
斜流风机又称混流风机,此类风机比较好,气体以与轴线成某一角度方向进入叶轮,在叶道中获得能量,并沿倾斜方向流出。
横流风机是具备前向多翼叶轮小型高压离心风机。
应用
广泛用于工厂、矿井、隧道、冷却塔、车辆、船舶和建筑物通风、排尘和冷却;锅炉和工业炉窑通风和引风;空气调节设备和家用电器设备中冷却和通风;谷物烘干和选送;风洞风源和气垫船充气和推动等。
可用于冶金、化工、轻工、食品、医药及民用建筑等场合通风换气或加强散热之用.若将机壳去掉,亦可用做自由电扇,也可在较长排气管道内间隔串联安装,以提高管道中风压。
广泛合用于宾馆、饭店、商场、写字楼、体育馆等高档民用建筑通排风、管道加压送风及工矿公司通风换气场合。
重要用于干式变压器冷却增容,及电子设备、配电柜、高低压开关柜等逼迫送风冷却。
价位
800~1500元
200~1000元
500~4000元
1000元左右
鼓风机叶片故障诊断系统市场研究
故障特性提取办法
长处
缺陷
声发射+小波分解
声发射信号幅值与振动状态无关,与裂纹发生时能量直接有关,可有效排除初期裂纹产生时叶片旋转和其她形式振动带来干扰
研究报道较少,技术欠成熟,AE信号突发性和冲击性使得特性提取时时頻分辩率很低,且工况下易受噪声干扰,信号解决办法需要较强时频汇集性和抑制噪声能力
振动信号+小波分解
小波分解 可以对信号低频某些和高频某些同样实行分解,并可始终进行下去,在低频和高频某些都可以达到很高精细限度;
振动信号采集与解决手段较成熟,
传感器安装位置对能否有效提取故障特性影响很大;
微小裂纹时,缺陷信号容易被其她零部件振动信号和随机噪声所沉没
气动信号+小波分解
气固耦合振动信号之间具备互体现性以及气动信号更能反映叶片振动特点,通过度析叶轮出口气动信号可以较容易辨认叶片工作状态,且可以实现故障初前期发展,且直观性强
气动信号也许会较薄弱,需要较高转速才干实现较好辨别率,且无法辨认故障详细位置
(一) 市场上既有同类技术
技术名称
小波分析在汽轮机叶片故障诊断中应用研究
技术内容
应用小波分析基本理论和算法,阐述了在小波多辨别率分析下进行汽轮机叶片故障办法。成果表白,小波办法较好地保存瞬态信号中尖峰和突变某些,对振动信号进行解决后再进行特性提取和故障诊断变得容易,具备良好效果。
技术综合市场状况
风机在生产过程中应用相称广泛,而叶片又是其中非常重要构成原件,一旦浮现故障对公司所导致损失是不开预计。因而市场对叶片故障诊断需求是相称强大。整体而言,可以完满解决这个问题办法还太少,有着巨大市场潜力。
(二) 与产品功能相似创造专利
专利申请号
CN.9
创造名称
一种风电机组叶片故障诊断办法
专利授权日
-02-27
创造人
张建忠;杭俊;程明
文摘
本创造涉及一种基于小波变换和模糊支持向量机(FSVM)风电机组叶片故障诊断办法,其环节为:通过安装在风电机组主轴座垂直方向加速度传感器测量振动信号;运用小波分解提取故障特性信息,然后归一化解决提取故障特性向量,最后将测量得到故障特性向量输入经优化和训练好模糊支持向量进行风电机组叶片故障诊断。本创造简朴易行、精准度高,诊断成本较低,是一种可以有效提高风电机组叶片安全和可靠性办法。
一种风电机组叶片故障诊断办法,其特性在于,通过安装在风电机组主轴座上垂直方向加速度传感器测量振动信号,运用小波分解提取故障特性信息,然后归一化解决提取故障特性向量,最后将测量得到故障特性向量输入通过优化和训练好模糊支持向量进行风电机组叶片故障诊断,详细环节如下:1)对研究问题进行分析,拟定振动传感器安装位置;2)针对典型故障状况,对采集振动信号进行小波分解,提取各频带内能量特性作为故障特性信息;3)对所提取故障特性信息归一化解决得到故障特性向量,将其分为训练样本和测试样本;4)运用模糊核聚类算法对训练样本进行聚类分析预解决,得到每个训练样本属于某种故障模糊从属度,作为训练模糊支持向量机中使用模糊从属度;5)运用粒子群算法优化模糊支持向量机,并将最优解保存下来;然后运用训练样本和测试样本对优化模糊支持向量机进行训练和测试;6)将实测振动信号进行小波分解提取故障特性向量,将其输入训练好模糊支持向量机,依照其输出状况来判断故障类型。
核心词:
叶片 裂纹 鼓风机 在线检测 故障诊断
2. 设计方案
2.1 总体设计
一、 实行方案
(一) 目的
1. 理解状态监测系统构成;
2. 学习信号解决与分析技术,完毕测试信号解决和分析;
3. 学习故障诊断机理及办法,结合选定内容完毕故障诊断方案设计;
4. 学习有关软件(LABVIEW/MATLAB)编程及软件设计;
5. 运用机械工程测试技术、机械系统故障诊断技术、信号解决与分析、计算机软件等课程基本知识,完毕选定鼓风机系统状态监测、故障诊断与控制系统;
6. 依照设计制成实物,完毕功能并在实际鼓风机系统上演示系统各项功能
(二) 研究内容
1.1.2 核心工程基本知识
Ø 机械工程测试技术、信号解决与分析技术、机械系统故障诊断技术。
2.1.1 问题鉴定及表述
Ø 依照实际工程系统现状提出问题,提炼为项目目的
Ø 制定解决问题筹划
2.4.4 批判性思维
Ø 分析所陈述问题,进行市场调研,提出既有故障诊断系统利弊,拟定项目目的。
3.1.1 组织高效团队
Ø 拟定团队中成员角色和职责
3.1.2 团队运营
Ø 拟定目的和日程
4.4.1 设计过程
Ø 依照整体系统目的和规定,选取每一模块及组件规定
Ø 分析不同设计
Ø 达到最后设计
4.4.3 设计中知识运用
Ø 运用传感器、测试技术、信号分析。软件编程方面知识
Ø 练习创新及批判性思维,以及解决问题能力
项目重要任务
1.依照项目技术目的拟定项目人员构成及人员分派状况。
2.熟悉机械系统状态监测系统构造构成。
3.掌握鼓风机系统常用故障。
4.掌握数据解决和分析技术。
5.完毕鼓风机系统故障诊断与控制系统开发,规定自行设计测试系统及信号解决有关软件程序。
6.在鼓风机系统上验证所设计鼓风机系统状态监测、故障诊断与控制
7.分析总结项目实践过程经验,如果再一次做类似工作,写出更为优化技术路线
(三) 系统框架
对故障信号进行评级并拟定与否报警
分析记录故障信号特性并反馈至系统对故障进行实时监控
故障信号信息采集分析
系统框架由故障信号采集系统、运用软件对故障信号进行分析、提取故障信号特性、故障信号 报警、对故障诊断提出修正建议。
(四) 技术方案
l 拟定应当采用传感器及传感器布点方式
l 所采集信号与计算机连接并借用LABVIEW、MATLAB两个软件对所采集信号进行数学分析(采用频谱分析办法或者小波分析办法)从所采集信号中找出故障信号并标记辨认故障信号特性。
l 对故障信号进行评级记录并按原则拟定在何时应当报警,在何时应当让机器停止工作。
l 依照故障信号分析出故障浮现因素对后来设计进行指引
(五) 拟解决核心技术
l 传感器选用及布点方式
传感器选用及布点方式
l 故障信号频谱分析办法
频谱分析办法
l 故障信号小波分析办法
故障信号小波分析办法
l 故障信号评级及报警
故障诊断参照原则
l 依照故障信号分析故障产生因素
故障产生因素
l LABVIEW软件使用与编程
LABVIEW软件使用
二、 项目阶段与进度
时间进度
目的
4~6周
熟悉故障诊断信号采集办法
7~10周
对所采集信号用各种办法进行分析并找出故障信号
11~16周
对故障信号进行评级并进行报警
2.2 子系统设计
l 1. 传感器选用及布点方式
鼓风机两个轴承截面各安装了一对加速度传感器。
四个传感器信号被接入HG- 8900多通道数据采集故障诊
断系统中,可依照所测振动信号进行时域波形、频谱、轴
心轨迹等各种手段分析,并提取出相应特性信息。
l 2. 故障信号频谱分析办法
被定义为平稳随机信号power spectral density (PSD)(功率谱密度)
一种信号在频带上平均功率可以通过对PSD在频带上积分求出
从上式中可以看出是一种信号在一种无穷小频带上功率浓度,这也是为什么它叫做功率谱密度。
PSD单位是功率(e.g 瓦特)每单位频率。在状况下,这是瓦特/弧度/抽或只是瓦特/弧度。在状况下单位是瓦特/赫兹。PSD对频率积分得到单位是瓦特,正如平均功率所盼望那样。
对实信号,PSD是关于直流信号对称,因此就足够完整描述PSD了。然而要获得整个Nyquist间隔上平均功率,有必要引入单边PSD概念:
信号在频带上平均功率可以用单边PSD求出
l 3. 依照故障信号分析故障产生因素
为了获得最佳诊断效果,在机械设备诊断过程中应当建立设备故障报警门限参照原则,现将国际上通用原则列出如下:
1、ISO2372
惯用机械设备ISO2372振动原则
振动烈度分级范畴
机械设备类别
振动速度有效值
(mm/s)
分贝
(dB)
第一类
第二类
第三类
第四类
0.071-0.112
71-81
良好
良好
良好
良好
0.112-0.18
81-85
0.18-0.28
85-89
0.28-0.45
89-93
0.45-0.71
93-97
0.71-1.12
97-101
容许
1.12-1.8
101-105
容许
1.8-2.8
105-109
可容许
容许
2.8-4.5
109-113
可容许
容许
4.5-7.1
113-117
可容许
7.1-11.2
117-121
不容许
可容许
11.2-18
121-125
不容许
18-28
125-129
不容许
28-45
129-133
不容许
45-71
133-137
在国际原则ISO2372中规定了转速为10—200r/s机器在10—1000Hz频率范畴内机械振动强烈度范畴,它将振动速度有效值从0.11mm/s(人体刚有振动感觉)到71mm/s范畴内分为15个量级,相邻两个烈度量级比约为1:1.58,即相差4dB。这是由于对于大多数机器振动来说4dB之差意味着振动响应有了较大变化。有了振动烈度量级划分就可以用它表达机器运营质量。为了便于实用,将机器运营质量提成四个级别:
A级——机械设备正常运转时振级,此时称机器运营状态“良好”。
B级——已超过正常运转时振级,但对机器工作量尚无明显影响,此种运营状态是“容许”。
C级——机器振动已经到了相称激烈强度,导致机器只能勉强维持工作,此时机器运营状态称为“可容许”。
D级——机器振动能已达到使机器不能运转工作,此种机器振级是不容许。
显然,不同机械设备由于工作规定、构造特点、动力特性、功率容量、尺寸大小以及安装条件等方面区别,其相应于各级别运营状态振动烈度范畴必然是各不相似。因此对各种机械设备是不能用同一原则来衡量,但也不也许对每种机械设备专门制定一种原则。为了便于实用,ISO2372将惯用机械设备分为六大类,令每一类机械设备用同一原则来衡量其运营质量。机械设备分类状况如下:
第一类:在其正常工作条件下与整机连接成整体发动机和机器零件(如15kw如下发动机)。
第二类:设有专用基本中档尺寸机器(如15—75kw发电机)及刚性固定在专用基本上发动机和机器(300kw如下)。
第三类:安装在测振方向上相对较硬、刚性和重基本上具备旋转质量大型原动机和其他大型机器。
第四类:安装在测振方向上相对较软基本上具备旋转质量大型原动机和其他大型机器(如透平发电机)。
第五类:安装在测振方向相对较硬基本上具备不平衡损性力往复式机器和机械驱动系统。
第六类:安装在测振方向相对较软基本上具备不平衡惯性力拄复式机器和机械驱动系统等。
3. 项目进度筹划
项目进度规划表
序号
任务名称
开始时间
结束时间
实际用时
完毕状况
1
项目准备
10月12
10月24
8学时
较好,完毕项目开题报告和知识准备
2
参观陕鼓
29日9点
29日11点
6学时
好,对故障诊断系统有了初步理解
3
实验测量
11月14日
11月18日
8学时
成功测得了两个鼓风机故障机正常信号
4
软件开发
11月25日
12月25日
16学时
成功完毕了labview软件设计
备注:各任务详细完毕状况和成果可以在下面写出。
各任务详细完毕状况
1.项目准备完毕状况较好,基本解决了设计期间几乎所有问题,为后来实验以及软件编写打下了坚实基本
2.实验阶段完毕状况良好,通过三次实验完毕了系统搭建,测试软件熟悉,最后测得了鼓风机正常及故障信号,同步通过对比也发现了两者之间不同,为咱们后来软件编写打下了实验基本。
3.软件编写状况完毕得较好,通过成员之间合伙,咱们较好地完毕了教师规定。并且在这个基本上做了诸多改动,最后让咱们软件可以正常运营,通过测试证明的确可以完毕测量、检测及判断。
4. 项目实行效果
汉科技大学 研究生学位论文 第 37 页
5.1.2 频域分析
一方面要拟定最核心诊断根据即特性频率,图 5.3 在系统右上角给出了实时风机
轴承特性频率,通过对这些特性频率可以非常迅速懂得风机轴承发生异常状况下故
障特性频率,对于故障诊断来说是一种非常有效手段
[47]
。当风机产生异常状况时,由于
载荷和转速变化会引起幅度调制和频率调制,因此在对异常状况进行分析时候,应当
从特性频率波动以及变频带特点两个方面进行有效辨认和判断,关于这某些程序
如下图 5.4 所示。
图 5.3 特性频率前面板显示
图 5.4 特性频率背面板程序
然后对信号进行频域分析,分析办法有两种,功率谱分析和倒频谱分析。在功率谱
分析中涉及振动频谱和解调频谱,相应程序如下图 5.5 和 5.6 所示。6 页 武汉科技大学 研究生学位论文
图 5.2 幅值域参数值背面板程序
在对幅值域进行分析时,一方面对设备进行初步判断,初步判断根据是上文所提到
均方根值和解调峰值,之因此以这两个参数作为判断根据,是由于这两个值相对于其她
值而言非常平稳。当系统检测出两者中任意一种值与程序中给定正常状态下值有
某些大小差别,系统就会让监测灯亮起红灯进行报警,证明风机设备存在一定故障,需
要通过下一步进行更进一步精准故障诊断
[44]
。
进一步诊断就是对振动信号其她无量纲参数进行分析和判断,重要包括波形指
标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标和峭度指标等。
采用分析无量纲参数办法进行诊断,是由于这些无量纲参数有一种非常重要优
势,即它可以不通过解决就运用数据采集系统实时检测到振动数据,因而不会导致产生
信号畸形和泄漏等影响诊断效果状况
[45]
。除此之外,尚有一种很重要优势,就是它受
风机工作突然产生变化等状况影响非常小,并且,在对设备初期故障进行分析和诊断
方面有非常突出效果。
无量纲参数值普通状况下只由概率密度函数决定,与风机等设备轴承机械构造
以及运营时速度没有太大关系,同步它有一种非常独特长处,就是在对脉冲类故障表
现很敏感。与前面解调峰值和均方根值同步作为参照量,就可以兼顾稳定性和敏感性,
可以在监测系统中同步看到实时振动波形和解调波形这两方面诊断信息。
除了以上两某些诊断之外,尚有对功能进行设立,在系统中采集方式上有两种选取,
自动采集和指定测点。如果选取前者,那么诊断系统会依照测点顺序逐个进行振动信号
采集,如果选取后者,顾客可以选取想要采集测点,系统会持续对该测点进行多次采
集,从而实现对该测点长时间观测,重点部位进行重点诊断
[46]
。本系统幅值域分析参照根据是振动数据解调峰值和均方根值大小,解调峰值是
信号调理电路通过共振解调技术后输出值,均方根值是振动信号值通过有关运算而算
出,程序里面会提供解调峰值和均方根值正常值,将检测到这两个值与正常值进行
对比之后,就可以精确判断风机轴承与否处在正常运营状态
[43]
。
如图 5.1 所示为风机轴承幅值域分析有关参数值实时显示,图 5.2 所示为幅值域
分析有关参数背面板程序,这一系列参数都可以采用类似于上面办法,先在程序中设
置正常状态下值,然后将实际测量得到值与之进行比对,通过比对成果判断与否处在
正常状态。
图 5.1 幅值域参数值前面板显示第 38 页 武汉科技大学 研究生学位论文
图 5.5 功率谱分析程序
图 5.6 倒频谱分析程序
这两种频谱分析有各自长处,振动频谱可以检测到实时频率特性,解调频谱可以
对微冲击信号进行有效辨认,通过倒频谱可以非常容易辨认出边频带故障频率。
登录界面
顾客登录界面是为了保障公司资料安全,通过设立顾客名和密码,公司可以规定有哪些人来对数据进行操作,。
协助界面
系统协助界面分两个模块,一某些是协助顾客如何更好使用咱们软件,另一某些是协助顾客更好实现检测及故障诊断任务。这些工作咱们以为对一款面向公司软件来说都是非常必要。
时域波形显示
时域波形显示界面可以实时显示所测到波形,也可以显示离线打开数据。同步更重要是它可以协助咱们初步判断所测得数据与否有故障,如果有话则报警,同步,也为顾客提供了大量记录数据,以便顾客查看任一感兴趣信息。
滤波后时域波形显示
滤波后时域波形显示模块,可以对所测得时域波形进行四种类型滤波,通过滤波咱们可以得到更为纯净波形图,通过此波形图和没有滤波波形图做对比可以得到没有干扰状况下数据,这使得咱们判断更为精准。
频域波形显示
频域波形显示模块为咱们提供了幅度谱和相位谱两种频谱,以便顾客在频域内对信号做全面地观测,进而通过观测和测量做出最为适当判断。
信号频率构造采用功率密度进行表述是故障诊断中应用最为普遍办法之一,功
率谱密度反映是振动信号中各个谐波分量频率和它能量之间关系,普通在机械故
障诊断中,为了描述振动信号所包括频率成分和频率成分之间构造关系,以及各个频
率成分所包括能量大小就引入了功率谱密度这一重要概念
自有关分析
信号及数据保存
故障诊断报告
故障诊断报告把咱们所测得信息统一显示出来,并以报告形式加以显示和保存,以便后来查看。
5. 材料及费用预算
材料及费用预算
编号或品名
单位
数量
单价(元)
金额(元)
共计:元
备注:。
6. 结语
通过本门课程学习,咱们成员之间建立了良朋情谊关系,最后做出了软件,从这个过程中咱们学习到了故障诊断普通流程,也学习到了故障诊断某些实验和测试知识。
风机在线监测与故障诊断系统研究与设计,对于冶金工业以及有关行业而言,具备
非常重大实际意义和经济价值,本文以风机为对象进行了理论研究和方案设计,在
硬件方面采用了加速度传感器、数据采集卡以及工控机等,在软件方面采用了以 LabVIEW
虚拟仪器为软件开发环境,开发出了风机在线监测与故障诊断系统,整个软件应用系统具
有明显工业测控风格,软件界面层次清晰、美观实用、操作以便并且性能非常良好,整
个软件系统开发周期也得到了大大缩减,减少了大量人力成本,在功能和运营速度
上均有很不错体现。
本文重要研究了如下几种方面问题:
(1) 对风机等旋转机械故障诊断技术理论进行了研究,分析了风机旋转机械重要
故障,重点对转子不对中、转子不平衡、转子弯曲以及油膜涡动与油膜振动等几种故障进
行了进一步研究。
(2) 对振动信号以及振动信号分析办法进行了研究,重点阐述了振动信号某些基
本特点,同步从幅值域、频域以及小波分析等三个方面研究了振动信号分析办法。
(3) 对整个风机在线监测与故障诊断系统构造和硬件进行了详细设计,提出了系统
总体设计方案,对传感器和数据采集卡通过各个方面考虑之后,进行了合理选型和
对的安装,设计了信号调理仪,对采集到振动信号进行有关解决。
7. 参照文献
基于LabVIEW大型旋转机械状态监测与故障诊断系统开发_王保强
基于LabVIEW轴承状态监测及故障诊断系统实现_柴慧霞
基于Labview机械故障远程诊断系统设计与实现_吴笛
基于LabVIEW故障监测诊断系统研究与应用_姜丽
首钢高炉鼓风机叶片断裂事故分析和解决_李少南
小波分析办法及其应用1
8. 附件
9. 传感器选用及布点方式
传感器选用及布点方式
10. 故障信号频谱分析办法
频谱分析办法
11. 故障信号小波分析办法
故障信号小波分析办法
12. 故障信号评级及报警
故障诊断参照原则
13. 依照故障信号分析故障产生因素
故障产生因素
14. LABVIEW软件使用与编程
LABVIEW软件使用
会议记录
一级项目会议记录(1)
会议时间:
会议地点:
会议到会人:
会议主持人:
会议流程:
会议商讨内容:
附:
会议照片
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