基于E M D 和分形维数的转子系统故障诊断
程军圣 于德介 杨 宇
湖南大学,长沙,410082
摘要:提出了一种基于E M D 方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用E M D 方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,
求得降噪后的转子振动信号的分形维数。试验数据的分析结果表明,在不同的故障状态下,采用E M D 方法对转子振动信号降噪后求得的分形维数是不同的,从而可以通过分形维数的大小有效地判断转子系统的工作状态和故障类型。
关键词:E M D 方法;
分形维数;转子系统;故障诊断中图分类号:T H 165 文章编号:1004-132Ⅹ(2005)12-1088-04
F a u l tD i a g n o s i s f o rR o t o r S y
s t e mB a s e do nE M Da n dF r a c t a lD i m e n s i o n C h e n g J u n s h e n g Y uD e j i e Y a n g Y u H u n a nU n i v e r s i t y
,C h a n g s h a ,410082A b s t r a c t :Af a u l t d i a g n o s i s a p p r o a c h f o r r o t o r s y s t e mb a s e do nE M D (E m p i r i c a lM o d eD e c o m p
o -s i t i o n )a n d f r a c t a l d i m e n s i o nw a s p r o p o s e d .F i r s t l y ,E M D w a su s e d t od e c o m p
o s e t h e r o t o r v i b r a t i o n s i g n a l i n t oan u m b e ro f i n t r i n s i cm o d e f u n c t i o n s (I M F s ).t h e n ,t h es u m o fs o m eI M Fc o m p o n e n t s w h i c hc o n t a i nm a i n f a u l t i n f o r m a t i o nw a s c o m p u t e d t oo b t a i n t h en o i s e -r e d u c i n g r o t o r v i b r a t i o ns i g
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o r d s :E M D m e t h o d ;f r a c t a l d i m e n s i o n ;r o t o r s y s t e m ;f a u l t d i a g n o s i s 收稿日期:2004-09-21
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50275050);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020532024
)0 引言
当转子发生故障时,其振动信号中除了故障信号外,还混有能量较大的与转速有关的背景信号和噪声,它们的频带相互重叠,利用传统的时域或频域方法很难从混有背景信号和噪声的转子振
动信号中提取故障信息[1,2]
。分形维数是在状态
空间中刻画非线性系统行为的一个十分重要的参数,利用分形维数可以定性地分析非线性系统的运动状态,还可以对其进行量化,从而可以有效地
实现对复杂机械系统的故障诊断[3,4]
,目前已有学者将分形用于转子系统的故障诊断中[5,6]。然
而,要获得准确的分形维数必须从转子振动信号中剔除背景信号和噪声。当转子振动信号的非线性特性比较突出时,利用线性滤波等传统方法进行滤波的效果并不明显,而且容易造成信号变
形[7,8]。E M D (e m p i r i c a lm o d ed e c o m p
o s i t i o n )方法基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的振
动信号分解为有限的基本模态分量(i n t r i n s i c m o d e f u n c t i o n ,I M F )
之和,是一种自适应的信号处理方法,
适合非线性和非平稳过程[9]
。本文利用E M D 方法对转子振动信号进行分解,得到若干个I M F ,然后将包含故障信息的几个I M F 组合,
得到降噪的转子振动信号。通过计算降噪前后转子系统正常、不对中、碰摩、涡动4种状态下振动信号的分形维数,发现降噪后在不同工作状态下的分形维数区别明显,可以作为刻画转子工作状态和故障类型的特征量。
1 E M D 方法
E M D 方法把一个复杂的非平稳信号分解为
有限个I M F 之和,其中任何一个I M F 都满足以下条件:在整个数据段内,极值点的个数和零交叉点的个数必须相等或相差最多不能超过一个,在任何一点,由局部极大值点形成的包络线和由局部极小值点形成的包络线的平均值为零。
运用I M F 可以把任何信号x (t
)按如下步骤进行分解[9]:
·
8801·
(1
)确定信号所有的局部极值点,然后用三次样条线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线,再用三次样条线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线,上下包络线应该包络所有的数据点。上下包络线的平均值记为m 1,
求出x (t )-m 1=h 1
(1
)理想地,如果h 1是一个I M F ,那么h 1就是x (t )的第一个分量。
(2)如果h 1不满足I M F 的条件,把h 1作为原始数据,重复步骤(1),得到上下包络线的平均值m 11,再判断h 11=h 1-m 11是否满足I M F 的条件,如不满足,则循环k 次,得到h 1(k -1)-m 1k =h 1k ,使得h 1k 满足I M F 的条件。记c 1=h 1k ,则c 1为信号x (t
)的第一个满足I M F 条件的分量。(3)将c 1从x
(t )中分离出来,得到r 1=x (t )-c 1
(2
)将r 1作为原始数据重复步骤(
1)、步骤(2),得到x (t )的第二个满足I M F 条件的分量c 2,重复循环n 次,得到信号x (t )的n 个满足I M F 的分量。这样就有
r 1-c 2=r 2
?
r n -1-c n =r >
)
*
n (3)当r n 成为一个单调函数不能再从中提取满足
I M F 条件的分量时,循环结束。这样由式(2
)和式(3
)得到x (t
)=Σn
j =1
c j
+r
n
(4
)因此,可以把任何一个信号x (t )分解为n 个I M F 和一个残量r n 之和,其中,分量c 1,c 2,…,c n
分别包含了信号从高到低不同频率段的成分,每一频率段所包含的频率成分是不同的,而且是随信号x (t )变化而变化的,而r n 则表示信号x (t )的中心趋势。从E M D 对信号进行分解的过程中可以看出,分量c 1,c 2,…,c n 分别包含了信号从高到低不同频率段的成分,而且不是等带宽的,因此E M D 方法是一个自适应的滤波器,它的截止频率是不固定的,随不同的信号变化。可以对分解得到的分量c 1,c 2,…,c n 任意组合从而实现滤波降噪的目的。
图1是由垂直放置的电涡流位移传感器测得的局部碰摩的转子径向位移振动信号,转速为3000r /m i n ,
对其进行E M D 分解,共得到7个I M F ,如图2所示。从图2中可以看出,各个I M F 包含了不同的时间特征尺度,分量c 1、c 2、c 3、c 4的频率成分比较高,包含了主要的故障信息,而分量
图1 具有碰摩故障的转子径向位移振动信号
c 5和c 6的主要成分是与转速有关的背景信号,
分量c 7和r n 残量的频率很低,主要是噪声,因此,可以将分量c 1、c 2、c 3、c 4组合以便提取故障信息。组合后得到了如图3所示的时域波形,进一步就可以对图3所示的降噪后的振动信号计算分形维数。
图2 具有碰摩故障的转子径向位移振动信号的
E M D 分解结果
图3 具有碰摩故障的转子径向位移振动信号的
前4个I M F 组合后的时域波形
2 分形维数及计算
分形维数有许多种,其中关联维数是一种由观测得到的时间序列计算相应动力系统吸引子关
联维数D 的方法,
即G -P 方法[10]
。关联维数便于·
9801·
从试验数据中直接测定,计算简单,应用广泛。关联维数可以由观测得到的一维时间序列,利用相空间重构的办法直接计算得出。其计算过程为:假设{X k }为观测得到的时间序列,其中k =1,2,…,N 。
对观测得到的时间序列进行相空间重构,重构结果记为
X n (m ,4)=x n ,x n +4,…,x n +(m -1)4
n =1,2,
…,N -m +1式中,4为时间延迟,4=k Δt (k 为整数);Δt 为数据的采样间隔;m 为重构相空间的维数。
则重构相空间的关联维数为
D =l i m
r ,0l n C r
l n r
(5
)C r =1
N (N -1)ΣN -m +1i =1
ΣN -m +1
j =1
H (
r -|X i
(m ,4)-X j (
m ,4)|) i ≠j (6
)H (r -|X i (m ,4)-X j (
m ,4)|)=1 (r -|X i (m ,4)-X j (
m ,4)|)@00 (r -|X i (m ,4)-X j (
m ,4)|).{
0(7
)式中,r 为m 维超球半径;H 为H e a v i s i d e 函数。
时延参数和嵌入维数选定后,可以在一定的相空间超球半径范围内计算出信号的关联维数。
3 应用
转子系统在运行过程中可能发生不对中、碰摩、油膜涡动等故障。本文采用转子振动模拟试验台进行试验,试验装置如图4所示。分别测取正常和不对中、碰摩、油膜涡动故障状态下的径向位移振动信号,转速为3000r /m i n 。图1、图5～图7分别是转子在碰摩、正常、不对中、油膜涡动状态下的径向位移振动信号。直接计算这些信号的关联维数,其结果如图8所示。因为在同一噪声水平下,嵌入维数不同,得到的关联维数有区
图4 转子试验装置
图5 正常的转子径向位移振动信号
别,因此给出了在不同嵌入维数下的关联维数。从图8可以看出,只有油膜涡动状态下的原始振图6 具有不对中故障的转子径向位移振动信号
图7 具有油膜涡动故障的转子径向位移振动信号1.
油膜涡动 2.不对中 3.正常 4.碰摩图8 原始信号在不同的嵌入维数下的关联维数
动信号的关联维数与其他状态区分比较明显,因此直接计算原始信号的关联维数只能区分油膜涡动故障,而不能区分正常、不对中、碰摩故障,利用原始信号的关联维数来刻画系统的特征行为是不可靠的。
将这些转子原始振动信号进行E M D 分解,分别得到若干个I M F ,因为E M D 也是一种主成分提取方法,总是先将信号中包含的最主要信息提取出来,也就是说,由E M D 方法分解出的头几个I M F 集中了原始信号中最显著的信息。从图2可以看出,
转子振动信号的主要信息包含在前4个I M F ,因此可以将前4个I M F 进行组合,得到剔除背景信号和噪声后的振动信号,分别如图3、图9～图11所示。然后分别对图3、图9～图11中的信号求不同的嵌入维数下的关联维数,结果如图12所示。从图12可以看出,
经E M D 方法处理后,各种不同状态下振动信号的关联维数区分都比较明显,特别是在嵌入维数m @20时,区别更加明显,因而转子振动信号的分形维数可以作为故障诊断和状态监测过程中识别故障、判断转子运动状态的特征量。
4 结论
本文提出了一种基于E M D 和分形维数的转子故障诊断方法,分形维数可以作为特征量用来
·
0901·
图9正常的转子径向位移振动信号的前4个
I M F组合后的时域波形
图10具有不对中故障的转子径向位移振动信号的
前4个I M F组合后的时域波形
图11具有油膜涡动故障转子的径向位移振动信号的
前4个I M F组合后的时域波形
1.油膜涡动
2.碰摩
3.正常
4.不对中
图12原始信号经E M D分解后剔除背景信号和噪声后在不同的嵌入维数下的关联维数
刻画转子的故障状态。但是,关联维数对噪声非常敏感,带有噪声信号的关联维数是不可靠的,所以要获得准确的关联维数必须对含噪声的信号进行降噪处理。转子的振动信号除了含有故障信息外,还有与转速有关的背景信号和噪声,背景信号相对故障信号也属于噪声。为了求得可靠的关联维数,本文采用E M D方法对原始信号分解得到若干I M F,然后选择包含故障信息的I M F重新组合,以剔除背景信号和噪声,从而达到滤波降噪的目的。试验结果表明,原始信号的关联维数不能区分各类不同的故障,而原始信号经过E M D方法处理后,各种不同状态下的关联维数区分明显,可以作为特征量用来判断转子运动状态和识别转子故障。值得提出的是,在同一噪声水平下,嵌入维数不同,关联维数的计算结果也有差别,因此确定适当的嵌入维数是利用关联维数对转子系统实施准确状态识别和故障诊断的前提条件。嵌入维数的选择目前尚在探索之中,文献[11]给出相空间嵌入维数m的经验公式m@D,而文献[12]则建议m@2D+1,因此需要作进一步的研究。
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(编辑周本盛)
作者简介:程军圣,男,1968年生。湖南大学机械与汽车工程学院副教授、博士研究生。主要研究方向为机械故障诊断、信号处理。发表论文20余篇。于德介,男,1957年生。湖南大学机械与汽车工程学院教授、博士研究生导师。杨宇,女,1971年生。湖南大学机械与汽车工程学院讲师、博士研究生。
·
1
9
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一、激励频率W=900Hz 但静子刚度不同时： 1、kc=7.5e6N/m: 2、kc=2.6e6N/m 时： 位移 x 位移 y kc=7.5e6N/m 的轴心轨迹图 x d x /d t kc=7.5e6N/m 的Poincare 截面图 t x kc=7.5e6N/m 的时域图 位移 x 位移 y kc=2.6e6N/m 的轴心轨迹 图 x d x /d t kc=2.6e6N/m 的Poincare 截面图 t x kc=2.6e6N/m 的时域图
3、kc=2.9e6N/m 时： 4、kc=3.1e6N/m 时： 位移 x 位移 y kc=2.9e6N/m 的轴心轨迹图 x d x /d t kc=2.9e6N/m 的Poincare 截面图 t x kc=2.9e6N/m 的时域图 位移 x 位移 y kc=3.1e6N/m 的轴心轨迹图 x d x /d t kc=3.1e6N/m 的Poincare 截面图 t x kc=3.1e6N/m 的时域图
二、静子刚度kc=3.5e6N/m 但激励频率不同时： 1、w=1000rad/s 时： 2、w=1800rad/s 时： 位移 x 位移 y w=1000rad/s 的轴心轨迹图 x d x /d t w=1000rad/s 的Poincare 截面图 t x w=1000rad/s 的时域图 位移 x 位移 y w=1800rad/s 的轴心轨迹图 x d x /d t w=1800rad/s 的Poincare 截面图 t x w=1800rad/s 的时域图
汽轮发电机碰摩 大型汽轮发电机组转动部件与静止部件的碰摩是运行中常见故障。随着大型机组对效率要求不断提高，动静间隙变小，碰摩可能性增加。当前，大型机组的碰摩振动故障的发生率仅次于质量不平衡故障的发生率，成为大机组的第二大类振动故障。碰摩使转子产生非常复杂的运动，轻者使机组出现强烈振动，严重的可造成转轴永久性弯曲，甚至整个轴系毁坏。因此，碰摩振动故障机理的准确分析诊断对确保机组的安全稳定运行，防止重大事故发生具有重要意义。 随着汽轮发电机组向高参数、大容量方向发展，汽轮机动静间隙越来越小，油封、油档、隔板汽封发生动静碰摩的机会越来越多，氢冷发电机的密封瓦也会经常发生动静碰摩现象，此时振动会出现明显变化。升速过程振动快速增长，工作转速下振幅波动，影响机组的安全稳定运行。 因此了解碰摩振动的机理对防止碰摩的产生有着重要的作用，旋转机械的碰摩振动特性随转速的变化而发生很大的变化，不同转速下碰摩振动的机理也不同。 1．碰摩振动机理 1.1.启动升速过程中的碰摩振动机理 大型汽轮发电机组的转子，根据其转速的不同可以分为刚性转子和柔性转子，不同性质的转子系统，其碰摩震动的行为是不完全相同的。这对碰摩故障的诊断带来了难度。现在大型汽轮发电机组毫不例外地都采用柔性转子。柔性转子在不同的转速区工作时，其碰摩震动的行为也不相同。高阶不平衡分布的柔性转子在不同转速区碰摩振动行为如下。 柔性转子的运动方程及其解
在具有粘性阻尼的情况下，不平衡转轴运动微分方程为 )]([22244 )(2s r t i e s a t z t z s z m EJ +=??+??+??ωωε 式中 s ——转轴的轴向坐标； z ——转子的绕度； m ——转子单位长度的质量； EJ ——转子的抗弯刚度； ω——转子的旋转角速度； a （s ）——转子偏心距的轴向分布； r （s ）——转子偏心方向的轴向分布； ε ——阻尼系数。 上式的解为 n i n n n n t i e l s n iB A e z ?ωπωεωω-∞=∑+-+?=sin )4)1(122 22 2212tan ω ωεω?-=-n n 从上式可知，当n 取值为1时，表示转子存在一阶不平衡分布，其振型为一阶振型；当n 取值为2时，表示
转子不平衡的故障机理与诊断(1) 转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。据统计，旋转机械约有一半以上的故障与转子不平衡有关。因此，对不平衡故障的研究与诊断也最有实际意义。 一、不平衡的种类 造成转子不平衡的具体原因很多，按发生不平衡的过程可分为原始不平衡、渐发性不平衡和突发性不平衡等几种情况。 原始不平衡是由于转子制造误差、装配误差以及材质不均匀等原因造成的，如出厂时动平衡没有达到平衡精度要求，在投用之初，便会产生较大的振动。 渐发性不平衡是由于转子上不均匀结垢，介质中粉尘的不均匀沉积，介质中颗粒对叶片及叶轮的不均匀磨损以及工作介质对转子的磨蚀等因素造成的。其表现为振值随运行时间的延长而逐渐增大。 突发性不平衡是由于转子上零部件脱落或叶轮流道有异物附着、卡塞造成，机组振值突然显著增大后稳定在一定水平上。 不平衡按其机理又可分为静失衡、力偶失衡、准静失衡、动失衡等四类。 二、不平衡故障机理 设转子的质量为M，偏心质量为m，偏心距为e，如果转子的质心到两轴承连心线的垂直距离不为零，具有挠度为a，如图1-1所示。
图1-1 转子力学模型 由于有偏心质量m和偏心距e的存在，当转子转动时将产生离心力、离心力矩或两兼而有之。离心力的大小与偏心质量m、偏心距e及旋转角速度ω有关，即F＝meω2。众所周知，交变的力（方向、大小均周期性变化）会引起振动，这就是不平衡引起振动的原因。转子转动一周，离心力方向改变一次，因此不平衡振动的频率与转速相一致，振动的幅频特性及相频特性。 三、不平衡故障的特征 实际工程中，由于轴的各个方向上刚度有差别，特别是由于支承刚度各向不同，因而转子对平衡质量的响应在x、y方向不仅振幅不同，而且相位差也不是90°,因此转子的轴心轨迹不是圆而是椭圆，如图1-2所示。 由上述分析知，转子不平衡故障的主要振动特征如下。 (1) 振动的时域波形近似为正弦波（图1-2）。 (2)频谱图中，谐波能量集中于基频。并且会出现较小的高次谐波，使整个 频谱呈所谓的“枞树形”，如图1-3所示。
2006年第21卷第3期 电 力 学 报 Vol.21No.32006 (总第76期) JOURNAL OF ELECT RIC POWER (Sum.76) 文章编号: 1005-6548(2006)03-0310-04 笼型异步电动机转子断条故障诊断技术 安永红, 夏昌浩 (三峡大学,宜昌湖北 443002) Techniques of Broken Rotor Bar Fault Diagnosis For Squirrel Cage Induction Motor AN Yong hong, XIA Chang hao (Three Gorge University,Yichang 443002,China) 摘 要: 对笼型异步电动机转子断条故障诊断进行了研究,归纳和总结出几种方法。这些方法均由研究人员进行了仿真或实验验证,对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。并对各种方法进行了分析比较,指出了各自的优缺点。 关键词: 异步电动机;转子断条;故障检测 中图分类号: TM343+.3 文献标识码: A Abstract: This paper focuses on the study of bro ken rotor bar fault diagnosis for squirrel cage induc tion motor,and concludes several effective methods. All of the methods have been tested by reseachers to simulate or identify their validity in motor rotor fault analysis.This paper compares these methods and points out their advantages and disadvantages. Key Words: induction motor;broken rotor bar; fault detection 鼠笼式异步电动机的转子绕组比较坚固,但如果转子温度过高或作用在端环的离心负荷过大,可能会导致转子故障。另外,在制造过程中的某些缺陷(如铸导条或焊端环时的质量不良)也会导致电阻过高,从而引起过热。而在高温条件下,鼠笼的强度降低,鼠笼条可能出现裂纹,导致笼条伸出转子槽外而得不到转子铁芯的支撑。导条与转子槽的相对位移,连续的高温运行可引起端环和导条变形,并最终导致端环与鼠笼条的断裂[1]。 笼型异步电动机转子断条故障将导致电机出力下降,运行性能恶化,一旦发生,不仅会损坏电动机本身,而且会影响整个生产系统,甚至会危及人身安全,造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响[2]。因此必须对其进行检测,特别是进行早期检测,早期检测系统可以在故障发生初期及时告警,有助于现场组织,安排维修,避免事故停机,具有显著经济效益。 1 转子断条故障诊断方法 笼型异步电动机转子故障的检测与诊断方法有许多种,如:磁通检测法,定子电流检测法,机械信号检测法,傅立叶变换法等。但这些方法有时很难提取转子故障特征,因此,必须寻求其它的检测与诊断方法。 1 1 基于小波变换的方法 笼型异步电动机正常运行时,定子绕组中只含 收稿日期: 2006-04-27 修回日期: 2006-09-10 作者简介: 安永红(1967-),男,湖北钟祥人,硕士研究生,小波理论及应用; 夏昌浩(1965-),男,湖北江陵人,副教授,硕士生导师,检测与自控,智能信号处理。
单盘转子故障诊断报告 1.数据： Test1.txt，数据长度155648*6，2组振动数据：第一、二列为测点1涡流传感器x、y振动数据；第三、四列为测点2涡流传感器x、y振动数据；第五列为转速脉冲信号（每转1个）；第六列为转速值（采集仪输出转速，可能不准确）；采样频率：2000*2.56HZ 实验转速：3300rpm 2.故障分类： 转子试验台常见故障类型有不平衡、不对中、松动、裂纹、碰摩等。常见故障类型故障特征如下: 1、转子质量不平衡主要特征： (1)一倍频率振动幅值大。 (2)出现较小的高次谐波，整个频谱呈所谓的“枞树形”。 2、转子不对中故障主要特征： (1)从振动的时域波形上可以看出旋转基本频率的高次成分。 (2)从振动信号的频谱图上可以发现工频的高次分量，如2fr和3fr振动，尤其是2fr振动非常明显。 (3)当不对中比较轻微时，轴心轨迹呈椭圆形；当不对中故障达到中等程度时，轴心轨迹呈香蕉形；当不对中故障较严重时，轴心轨迹呈外“８”字形。 3、转子部件脱落主要特征有：
(1)转子部件脱落后，转子的振动频谱与质量不平衡时的振动频谱类似。 (2)转子部件脱落的前后，振动的幅值和相位突然发生变化。 (3)部件脱落一段时间后，振动的幅值和相位趋于稳定。 (4)轴心运动轨迹与质量不平衡时的轴心运动轨迹类似。 4、动静碰磨故障特征有： (1)振动的时域波形特征：当转子发生碰磨故障时，振动的时域波形发生畸变，出现削波现象。另外，在振动信号中有奇异信号。 (2)振动的频谱特征：由动、静部分碰磨而产生的振动，具有丰富的频谱特征。振动有时还会随着时间发生缓慢的变化。 (3)轴心运动轨迹特征 ①若发生的是整周碰磨故障，则轴心运动轨迹为圆形或椭圆形，且轴心轨迹比较紊乱。 ②若发生的是单点局部碰磨故障，则轴心运动轨迹呈内“８”字形。 ③若发生的是多点局部碰磨故障，则轴心运动轨迹呈花瓣形。 (4)当转轴与静子发生碰磨时，会使转子产生振幅时大时小、振动相位也时大时小的旋转振动。 5、转子裂纹故障主要特征： (1)由于裂纹的存在改变了转子的刚度，从而使转子的各阶临界转速较正常值要小，裂纹越严重，各阶临界转速减小得越多。 (2)由于裂纹造成刚度变化且不对称，从而使转子的共振转速扩展为一个区域。 (3)裂纹转子在做强迫响应时，一次分量的分散度较无裂纹时大。 (4)在恒定转速下，各阶谐波幅值及其相位不稳定，尤以二倍频最为突出。辅助
转子故障振动机理分析 转子故障引起振动有许多形式, 现对其中的几个典型振动故障产生的原因及其对应的振动机理进行如下分析: 1.转子不平衡故障及振动机理分析 转子不平衡包括转子系统的质量偏心及转子部件出现缺陷;转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配误差、材料不均匀等原因造成的，称为初始不平衡。转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件（如叶轮、叶片等）局部损坏、脱落、碎片飞出等，造成的新的转子不平衡。转子质量偏心及转子部件缺损是两种不同的故障，但其不平衡振动机理却有共同之处。 振动机理分析:旋转过程中,转子产生不平衡离心力与力矩通过支承点作用在轴及轴承上,引起振动.设转子质量为M（包括偏心质量m），偏心距e，旋转角频率w=2 f（v f为 v 转动频率），在t瞬时位移在直角坐标系分量x，y，如图6-3所示，则可得转子中心运动微分方程为 图6-3 转子力学模型
则有 以上几式中的K可以近似简化为机器的安装总刚度，M为机器的总质量，为K和M构成的振动体的无阻尼固有频率。为无量纲阻尼因子，它的取值不同，会影响到系统 的响应，是激励频率与固有频率之比，也是无量纲因子。根据上式，按不同的频率比和阻尼系数的变化，作出幅频响应图及相频响应图，如下图所示： 图6-4 幅频响应图及相频响应图 转子不平衡所引起振动有下列特点:振动方向为径向,振动的特征频率等于转频;转子的轴承均发生较大的振动;在转子通过临界转速时振幅有特别显著的增大;在高速下随转轴转速上升振动很快增大;振动频率与转速相等且为正弦波;在没有带负荷时振动就达到最大值. 2.转子不对中故障振动机理分析 机组各转子之间由联轴器联接构成轴系，传递运动和转动。由于机器的安装误差、承载后的变形以及机器基础的沉降不均等，造成机器工作状态时各转子轴线之间产生轴线平
利用连续细化的傅里叶变换方法，通过对异步电动机稳态运行时定子电流进行分析，提出了用傅里叶变换的结果作为参考信号以抵消基波1f 分量的方法，解决了傅里叶变换时1f 分量的泄漏淹没()121f s -分量这以问题。该方法可用于电动机转子故障的在线检测，并可成功应用于嵌入式在线监测仪的研制。 三相异步电动机由于结构简单、价格低廉、运行可靠，在电力、冶金、石油、化工、机械等领域得到广泛应用。由于工作环境恶劣或者电动机频繁启动等原因，转子导条或者端环经常会发生开焊和断裂等故障。这种故障通常先有1~2根，而后发展成多根，以至出力下降，最后带不动负荷而停机。对电动机进行在线检测，提前发现电动机的故障隐患及早采取相应措施，以减少或者避免恶性故障的发生。 目前常用的转子断条在线检测方法是对稳态的定子电流信号直接进行频谱分析，根据频谱中是否存在()121f s -的附加分量来判断转子有无断条。但由于()121f s -分量的绝对幅值很小，并且异步电动机运行时转差率s 很小，频率()121f s -与1f 非常接近，用快速傅里叶变换直接作频谱分析时，基波1f 频率分量的泄漏会淹没()121f s -频率分量，因而使检测()121f s -频率分量是否存在变得非常困难。 本文采用快速傅里叶变换的方法，通过快速傅里叶变换得到电动机断条时信号的频谱，为了抵消基频50Hz 频谱图由于频谱泄漏对故障信号频谱的淹没，将电动机断条故障时的信号经自适应陷波器处理，以滤除工频50Hz 对特征分量的影响。
第一章绪论 1 引言 2 电动机转子断条故障的现状与课题意义 3 本文的主要研究方法法与研究内容 第二章电动机的结构与工作原理 2.1 电动机结构及原理分析 2.1.1 组成结构 2.1.2 转子的结构、定子的结构 2.1.3 电动机工作原理分析 2.2 电动机断条故障的原理 2.2.1转子断条原因 2.2.2转子断条常见现象 2.2.3断条原因分析 第三章快速傅里叶变换与MATLAB实现 3.1 MATLAB简介 3.2 快速傅里叶变换的数字实验 3.3 本章小结 第四章自适应陷波器原理 4.1 原理分析 4.2 基于LMS算法的MATLAB实现 4.3 用MATLAB程序实现LMS算法 4.4 本章小结 第五章电动机断条故障理论分析 5.1 电动机断条故障理论分析 5.1.1异步电动机转子断条故障时定子电流的特点 5.1.2电动机断条故障理论分析程序流程图 5.1.3理论仿真波形及其分析 5.2 理论仿真波形与分析 5.3 本章小结 参考文献 附录 致谢
XX大学机械交通学院 机械故障诊断论文 题目：旋转机械故障诊断技术 姓名学号： 指导教师： 年级专业：机械设计制造及其自动化084班所在学院：机械交通学院 课程评分： 二零一一年12月18日
旋转机械故障诊断技术 摘要：通过分析旋转式机械各种故障产生机理的基础上，归纳和概括了传统故障诊断的基本原理和典型故障振动特征分析方法及模糊理论、神经网络、遗传算法等在诊断决策算法研究中的应用，并对国内外旋转机械故障诊断的发展现状进行了详细论述最后对其发展趋势进行了展望。旋转机械是各种类型机械设备中数量最多应用最广的一类机械，特别是一些大型旋转机械，如汽轮机、球磨机、离心式压缩机等支持国家经济命脉的一些工业门是属于关键设备。由于检测技术在当今轻工业广泛应用，如电力、石化、冶金、汽车和造船等国民经济重要部门，都需要用机械振动的测试和分析，来检测机械是否正常运作。 关键字：机械故障诊断；旋转机械
前言 设备状态监测与故障诊断是通过掌握设备过去和现在运行中或基本不拆卸的情况下的状态量，判断有关异常或故障的原因及预测对将来的影响，从而找出必要对策的技术。它是一门综合性技术，涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算机技术以及人工智能专家系统等多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。 旋转机械的主要功能是由旋转动作完成的，转了是其最主要的部件。旋转机械发生故障的重要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时地反映了机器故障信息。转子常见的故障有转子不平衡、转子不对中、转子弯曲、油膜涡动和油膜振荡等[1]。 1.旋转机械故障诊断的内容 作为设备故障诊断技术的一个分支--旋转机械状态监测与故障诊断技术.其研究领域也同样主要集中在故障信息检测、故障特征分析、状态监测方法、故障机理研究、故障识别及其专家系统。 2.旋转机械的振动关系及故障分类 旋转式机械的主要组成部分是转轴组件，又称转子系统，它包括转子、轴承、支座及密封装置等部分。由于转子类型及振动性质的不同，其产生故障的原因，机理及振动特征各不相同。 2.1转子不平衡 2.1.1转子不平衡产生原因 在旋转机械中，若转子的质心与旋转轴不重合，就存在不平衡。转子不平衡包括转了系统的质量偏心及转子部件出现缺损。转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配误差、材质不均匀等原因造成的，称此为初始不平衡。转了部件的缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用使转子的零部件(如叶轮、叶片等)局部损坏、脱落、碎块飞出，从而造成新的转了不平衡。转子质量偏心和转子部件缺损是两种不同的故障但其不平衡振动机理却有共同之处。 2.1.2转子不平衡的振动特征 转子不平衡故障的主要振动特征为：频谱图中，谐波能量集中于基频；振动的时域波形为正弦波；当工作转速一定时，相位稳定；转子的轴心轨迹为椭圆；转子的进动特征为同步正进动；转子振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感，振动幅值与转速的平方成正比，而与负荷大小无关；当转速大于第一临界转速后，转速上升，振幅趋向于一个较小的稳定值。当转速接近第一临界转速时，发生共振，振幅具有最大峰值；不平衡故障主要有静不平衡和动不平衡两种。对于静不平衡，其振动方向主要反映在径向，与轴向振动无关，转子两端轴承同一方向的径向振动为同相。 2.2转子不对中 2.2.1转子不对中产生原因 机组各转子之间由联轴器联接构成轴系传递运动和转矩。由于机器的安装误
第一章绪论 1.1 研究背景及意义 旋转机械是以转子、齿轮、轴承等回转部件为主体的设备，在企业生产中处于核心 地位。当它们发生故障时，会带来一系列的经济损失。随着旋转机械运转速度的日益提高，机械设备集成化发展，系统的非线性将更加突出，可能直接（或间接）导致转子系 统发生不平衡、不对中、碰摩、松动等故障。其中，转静碰摩是其非常普遍的一种故障[1] ，其发生频率随转定子间的密封间隙的减少而增加。与其它故障相比，碰摩故障更容 易引起整机振动过大，引起耦合效应，导致系统结构破坏，生产效率低下，缩短其使用 寿命等一系列后果。因此，探究转子碰摩故障机理，研究其故障信号特征的提取，实现 智能诊断，获得可靠有效的诊断结果具有十分重要的现实指导意义。 碰摩故障是一种典型的多发性事件，是由其他故障或是由耦合故障所带来的“二次 效应”[2] 。碰摩故障一般伴随有不平衡、不对中故障，两种或两种以上故障相互影响形成耦合。尽管目前不少研究人员针对不平衡-碰摩、不对中-碰摩耦合故障进行了研究， 但由于耦合故障的振动响应呈现非线性特点，对信号的分解存在一定难度，不能很好地 提取出故障的特征。 含有碰摩故障的耦合振动信号具有冲击、不平稳的特性，这给耦合故障的检测和特 征提取带来一定难度。常用的信号处理方法，对单一故障的特征提取，具有很好地分析 效果，但在研究耦合故障时，难以得到有用的特征信息。因此，以碰摩和碰摩耦合故障 为研究对象，研究出能够处理非均布信号的方法，实现故障特征提取和诊断，具有十分 重要的现实意义。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 转子碰摩故障机理的国内外研究现状 目前，人们针对碰摩故障的机理从非线性动力学模型、动力学响应等方面进行了研 究，发表了许多有价值的的论文。Agnieszka Muszynska [3] 就在其《Rotor Dynamics》— 书中，建立了边界约束条件较为完备的转子碰摩力模型，引入弹性恢复力来表示碰摩产 生的碰撞，详细描述了碰摩的分类情况，并分析了局部碰摩和整周碰摩的故障特征，但 没有考虑定子的弹性。Muszynska [4] 在建立的模型中引入了弹性恢复系数，为了降低动 力学分析的难度，假设定子在碰摩的过程中不发生弹性变形，计入碰摩过程中的能量损失，由此该模型只能用于研究单点和局部碰摩的情况。SawiCki [5] 建立的动力学模型中，郑州轻工业学院硕士学位论文 2 将定子简化为具有一定质量弹性的基础支承，假设转定子碰撞过程收到了弹性力和切向 摩擦力，计算弹性力的的摩擦系数与转定子之间的相对转速有关。沈小要[6] 建立了具有初始弯曲的不平衡Jeffcott转子碰摩力模型，在非线性油膜力的作用下，判断是否发生了 碰摩，并动态检测出碰摩开始时的转速。 在转子碰摩的动力学响应分析方面，Ehrich [7] 研究了局部碰摩的动力学响应，在过 渡区域中的超谐波阶段里，出现了混沌现象。胡鸾庆[8] 建立了偏心Jeffcott碰摩模型，考虑局部碰摩力变化，在不同平衡力、阻尼、转速的情况下，仿真分析局部碰摩的拟周期 结果和混沌、分叉现象，并提出了检测早期微弱碰摩信号的方法：Duffing方程外轨解的 最大轨道所对应的分叉阈值法。吴敬东[9] 研究了理想转子的单点碰摩情况，绘制Poincare 截面图，研究碰摩产生的周期分岔、拟周期和混沌运动形式。褚福磊和张正松[10] 分析了碰摩转子系统在油膜力的作用下，产生的倍周期分叉和拟周期运动，并将转速和不平衡 量作为控制参数研究运动的路径和形式。 1.2.2 转子碰摩耦合故障机理的国内外研究现状
汽轮机转子在线故障诊断系统 谢诞梅1,阚伟民2,朱洪波３,朱定伟4,刘先斐1，王建梅1，胡念苏1 (1. 武汉大学动力机械学院,湖北武汉 43007２; ２. 广东省电力试验研究所,广东广州 51０600; 3. 广东省电力集团公司，广东广州 510600； ４．韶关发电厂检修公司，广东韶关 512132) 摘要:汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，开发了基于Wｉndows,采用ＤEＬＰHI语言编程的汽轮机在线故障诊断系统（TRＦDS)。其硬件包括传感器、振动数据采集卡和计算机设备;系统软件包括数据采集、振动信号的监测及分析、模糊故障诊断、数据库管理功能模块及其它辅助软件。TRFDS具有操作简单、采集分析速度快、精度高、故障诊断和预测功能较强等特点。模拟实验表明,该系统能满足现场在线监测和故障诊断的要求。 关键词：汽轮机;在线;故障诊断;自动化系统 汽轮机是火电厂的核心设备之一。在长期连续高速旋转过程中，汽轮机转子在某些情况下可能出现故障,而汽轮机故障程度不同将引起机组振动。异常振动对安全生产构成了重大隐患，并已经造成了一些严重的设备事故。如1988年我国秦岭发电厂200 MW汽轮发电机组的严重断轴毁机事故,就造成了巨大的经济损失。由此可见，汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，我们开发了基于Ｗinｄoｗｓ操作系统、采用Ｄelph ｉ语言编程的汽轮机转子在线故障诊断系统(TRFＤＳ）。 １系统的特点 TＲＦDS的主要任务是实现对汽轮发电机组转子的状态监测、报警处理、数据采集、数据管理、数据分析、故障诊断和维护咨询等。TRFDS的特点是： ａ) 能适应大型汽轮机转子在线监测的要求,即精度高,采样、分析速度快,可以满足机组启停监测的要求； b) 能满足变转速下整周期采样的要求； c）具有较强的分析、诊断和预报功能；
电动机转子笼条断裂的原因分析及预防措施Analyse and Prevent about B reakdow n of E lectric Mober R otor C age 廖松涛 L IAO Song2tao (江西新余发电有限责任公司,江西 新余 338002) 摘要:分析了新电公司200MW汽轮发电机组多年来高压异步电动机转子鼠笼断条原因,提出了一些预防措施。 关键词:电动机;转子;断条;预防措施 中图分类号:TM343.307.1 文献标识码:B 文章编号:1671-8380(2004)04-0022-02 1 引言 厂用电动机是火力发电厂重要的厂用电气设备之一。江西新余发电有限责任公司(以下简称新电公司)两台200MW火力发电机组自1995年、1996年相继投产以来,其厂用高、低压电动机先后发生各种故障100多台次,造成了较大的经济损失,其中一个主要的故障原因就是电动机鼠笼转子断条。本文主要分析高压异步感应电动机转子鼠笼断条故障发生的原因,进而提出了一些相应的预防措施。 2 鼠笼断条的基本特征 ①鼠笼型电机断条多发生在具有频繁,重载启动的鼠笼型电机单、双鼠笼型电机。双鼠笼电机外笼条断条最多,约占断条电机的95%以上,内笼和端环断裂的不到5%。 ②圆形笼条断条的几率大大高于矩形笼条断条的几率,约占断条总数的80%。 ③外笼条断裂时有明显的位移现象。这说明笼条在槽内松动。断条上有明显被槽壁突出的硅钢片磨损的沟槽,在伸出铁芯端笼条有明显的向上变形现象,短路环也有扭曲变形现象。 ④笼条断口多发生在与端环的焊口里侧部位,槽内断条的很少,笼条开焊多发生在笼条与端环的焊接部位。开焊后笼条在离心力作用下向外侧甩出刮伤定子造成定子线圈短路。笼条槽内断口处有明显电弧烧伤痕迹,断口两断面吻合严密,呈脆性疲劳断列性质。 ⑤断条槽的铁芯多有局部过热变色烧损现象,开焊处的端环孔周围也有过热变色及电弧烧伤痕迹。 3 转子断条原因分析 电动机转子频繁发生断条,均是转子受各种应力作用的结果,而且应力超过了笼条所能承受的极限,或是交变应力的长期作用使笼条产生疲劳。主要有以下几方面的原因。 3.1 制造工艺产生的应力和启动时交变应力 由于焊接质量不一致,引起笼条热膨胀有差异,造成笼条之间产生的较大温差。笼条上下的不均匀温升会使笼条产生向转子中心弯曲的应力,端环中强大的启动电流使之发热产生径向位移,造成笼条产生背离转子中心的弯曲应力。笼条铁芯冲孔工艺会使笼条嵌装的松紧程度不一致。当电流的相位不同,传递给端环的振动力会使端环产生扭曲,受力最大的部位仍是笼条的焊接处,而此处恰恰是鼠笼结构最薄弱点。由于热传导性能差异会使各笼条间产生不均匀的温升,因而各笼条之间将产生不同的轴向位移而使笼条产生轴向的拉应力。且使笼条产生电磁振动应力,特别是在电动机刚启动的瞬间,振动幅值达到最大值,是正常运行时50～60倍;频率为100Hz,随着转速的升高和启动电流的增加而增大。由于各应力作用点大都集中于笼条与端环的焊口附近,且每启动一次便交变一次,这样各应力的破坏作用随启动的次数的增加和温升积累而增大。 3.2 负载变化使鼠笼条产生切向交变应力 由于笼条在槽内有一定的间隙,转子铁芯和与 收稿日期:2004-03-13;修订日期:2004-07-19 22广西电力 2004年第4期
转子系统的故障机理及其诊断技术 1 概述 旋转机械的种类繁多，有发电机、汽轮机、离心式压缩机、水泵、通风机以及电动机等等，这类机械的主要功能都是由旋转动作完成。旋转肌械故障是指机械的功能失常，即其动态性能恶化，不符合技术要求。例如机械运行失稳，机械发生异常振动和噪声，机械的工作转速、输出功率发生变化，以及介质的温度、压力、流量异常等。机械发生故障的原因不同，所产生的信息也不一样，根据机械特有的信息，可以对机械故障进行诊断。但足机械发生故障的原因往往不是单?一的因素，特别是对于机械系统中的旋转机械故障，往往是多种故障耦合结果，所发对旋转机械进行故障诊断，必须进行全面的综合分析研究。 旋转机械的主要功能是由旋转动作写成的，转子是最主要的部件。旋转机械发生故障诊断的觅要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时地反映了机器故障信息。因此，了解与掌握转子系统在故障状态卜?的振动机理，对于监测机器的运行状态和提高故障诊断的准确度具有重要的理论意义和实际的工程价值。 2转子系统的故障机理2.1转子不平衡故障机理 转子不平衡包括转子的质量偏心及转子部件出现缺损。 转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配谋差、材质不均匀等原因造成的，称此为初始不平衡。转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件（如叶轮、叶片等）局部损坏、脱落，碎块飞出等，造成的新的转子不平衡。 图2.1转子力学模型 设转子的质承为M,偏心质最为m,偏心距为e,如果转子的质心到两轴承连心线的垂直距离不为零，具有挠度为a,如图2.1所示。由于偏心质量m和偏心距e的存在，当转子转动时将产生离心力、离心力矩或两者兼而有之。离心力的大小与偏心质量m、偏心距e及旋转速度有关，即F = mecu2.众所周知，交变的力（方向、大小均周期性变化）会引起振动,这就是不平衡引起振动的原因。转子转动一周,离心力方向改变一次，因此不平衡振动的频率与转速相一致。 实际工程中，由于轴的各个方向上刚度有差别，特别是由于支承刚度各向不同，因而转子对不平衡的响应在x,y方向不仅振幅不同，而且相位也不是90度,因此转子的轴心轨迹不足圆而是椭圆，表2.1是转子发生不平衡时的故障特征。 表2.1转子不平衡的振动特征 ~待征频率振动稳定性振动方向相位特征轴心轨迹进给方向矢量区域
笼型异步电动机转子断条故障检测方法 笼型异步电动机在运行过程中，转子导条受到径向电磁力、旋转电磁力、离心力、热弯曲挠度力等交变应力的作用，加之转子制造缺陷，导致断条故障，其发生概率约为15%[1~3]。 转子断条是典型的渐进性故障，初期通常1、2根导条断裂，而后逐渐发展以至电机出力下降甚至停机。因此，必须实施转子断条故障在线检测，特别是初发性转子断条故障在线检测，这具有重要意义。 笼型异步电动机发生转子断条故障之后，在其定子电流中将出现1)21(f s ±频率的附加电流分量（s 为转差率，1f 为供电频率）[4，5]，该电流分量称为边频分量。以此作为故障特征，对定子电流信号做傅立叶频谱分析即可进行转子断条故障检测。 在转子断条故障发展初期，其特征——定子电流1)21(f s ±频率分量是细小、微弱的。因此，进行转子断条故障检测，特别是早期检测必须保证高灵敏度。 另一方面，由于本身所固有的非对称、气隙偏心、转子不对中及其它因素，异步电动机即使处于正常运行状态，其定子电流中亦可能包含1)21(f s ±及其它频率分量。并且对于不同的异步电动机，情况复杂。这极易与转子断条故障初期特征相混淆，导致误判，影响故障检测可靠性。 为了解决这一问题，姜建国、汪庆生 等采用自适应滤波方法抵消定子电流1f 频率分量，以凸现转子断条故障特征——定子电流1)21(f s -频率分量，从而显著提高故障检测灵敏度 [6]。K. Abbaszadeh, J. Milimonfared, et al 应用小波分析技术处理定子电流信号，提取小波分解系数反映转子断条故障特征，据此改善故障检测灵敏度[7]。 华北电力大学业已提出卓有成效的初发性转子断条故障检测方法[8,9]：采用定子电流1)21(f s ±频率分量作为故障特征，将连续细化傅里叶变换、自适应滤波、转子齿槽谐波转差率估计、检测阈值自整定技术有机结合，高灵敏度/高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障。 文献[8，9]表明：应用连续细化傅里叶变换与自适应滤波技术可以保证高灵敏度地提取电机定子电流边频分量；应用转子齿槽谐波转差率估计技术可以正确判断该分量是否真正由转子断条故障所导致；应用基于样本学习的检测阈值自整定策略则可以适当设臵检测阈值，避免故障漏检与误判。 异步电动机低转差率运行（如轻载甚至空载）时，频率1)21(f s -与频率1f 非常接近，而定子电流1)21(f s -频率分量幅值远远小于1f 频率分量，因此断条特征----1)21(f s -频率分量可能被1f 频率分量的泄漏所淹没。在这种情况下，检测结果可信度欠佳。
旋转机械（转子）故障诊断 摘要：旋转机械故障诊断技术在企业中的应用能够及早发现设备故障、防止生产线停工、避免重大事故。本文首先展示了国内外转子故障诊断技术现状，回顾过往不平衡模拟实验通过对振动特征的分析研究总结了不平衡的振动特征。而后再利用振动信号分析处理方法以及时一频分析技术，对转子系统的不平衡、不对中两个典型的故障诊断做了详细的介绍。由于技术发展，以后的转子故障诊断将朝着自动化、智能化方向发展。 关键词：旋转机械；不平衡；不对中；故障诊断 Vibration Faults in Rotor System Abstract: Application of the rotating machinery fault diagnosis technology in the enterprise can predicte equipment failure, prevent shutdown the production line , avoid major accidents. This paper shows the present situation of rotor fault diagnosis technology at home and abroad at first, retrospects the imbalance simulation experiment based on the analysis of the vibration characteristics of the study summarized the unbalanced vibration characteristics. Then,with the vibration signal analysis method and spectrum analysis technology, I will introduce imbalance and misalignment two typical fault diagnosis in detail. Due to the technical development, the rotor fault diagnosis will develop in automatic and intelligent direction. Keywords: Rotating Machinery; Imbalance;Misalignment ; Fault Diagnosis
高压电动机转子笼条断条的原因及改进方法 1 引言 大武口发电厂锅炉辅机设备高压异步电动机自投产以来 频繁出现电动机线圈烧毁、转子笼条断条、转子熔铝等故障。故 障多发生在频繁启动且负荷大的排粉机、磨煤机及渣浆泵。仅 1993年就发生了2起因磨煤机转子熔铝致使高压电动机报废的 事故，造成了很大的经济损失。1994年利用机组大小修将该设 备转子改为铜条笼，但转子断条故障又相继发生，仅1995年统计为11次，故障率为35%，严重影响了电力生产的正常运行和 安全。 2 转子笼条断条分析 2.1 转子笼条断条现象 笼条断裂与电机负载形式及起动情况有关，大武口发电厂转子笼条断裂90%发生在起动频繁的排粉机、磨煤机和渣浆泵。从 笼条断裂部位看，大多发生在笼条与端环焊接处，如图1所示。
图1 笼条断裂部位示意图 从端环结构图看，端部转子笼条断裂如外翘时，将磨损定子端部绝缘从而引起电机烧坏。 2.2 转子笼条断条原因分析 (1) 笼条端环结构不合理，端环为整体，笼条与端环采用刚性连接，对单根笼条而言，其不能自由伸缩，易在焊接处产生应力集中。 (2) 外笼条为保证其电阻率大，其材质机械强度低，不能承受大的拉力，如焊接工艺不良，其热应力将很容易造成在端环处断条。 (3) 笼条在铁芯槽内压接不紧，运行中在离心力作用下窜动较 大。 (4) 由于电机的频繁启动，笼条在启停中加热和冷却过程反复进行，使笼条交替受力，极易被拉断或胀鼓与定子磨擦断裂。
3 转子改进方法 3.1 改进方法 利用大小修机会对锅炉辅机及除灰的5台渣浆泵的转子进行了改进，参见图2和图3。 图2 改造前笼条端环结构图及端环平面图 (1) 将原刚性悬充端环改造为两部分：指型弹性环部分和防护环部分。 (2) 与笼条连接部分改为指型弹性环部分，保证每根笼条轴向自由伸缩，以消除和减少热应力，同时消除笼条由于焊接工艺不良而产生的热应力。 (3) 增改防护环以增加转子端部笼条整体紧固力，防止笼条断后翘起刮坏定子绝缘，防护环可用磁性钢环或环氧与玻璃丝布带固 定成型的环。 (4) 将笼条镀铬加粗使笼条槽孔的间隙小于0.2 mm，减少纵向和轴向移动。
1.1.设备故障诊断的含义 设备故障诊断是指应用现代测试分析手段和诊断理论方法，对运行中的机械设备出现故障的机理、原因、部位和故障程度进行识别和诊断，并且根据诊断结论，确定设备的维修方案和防范措施。 1.2.设备故障诊断的过程 信号采集→信号处理→故障诊断→诊断决策→故障防治与控制 1.3.设备故障诊断的特性 多样性、层次性、多因素相关性、延时性、不确定性 1.4.三种维修制度 事后维修（故障维修）、定期维修（计划维修）、状态监测维修（预知性维修） 1.5设备故障的类型有哪些 ①结构损伤性故障（裂纹、磨损、腐蚀、变形、断裂、剥落和烧伤） ②运动状态劣化性故障（机械位置不良、刚性不足、摩擦、流体激振非线性的谐波共振） 1.6设备故障诊断的功能 ①不停机不拆卸的状态下检测 ②可预测设备的可靠性程度 ③确定故障来源，提出整改措施 1.7.设备状态监测与故障诊断的技术和方法 振动信号监测诊断技术（普遍性、信息量丰富、易处理与分析） 声信号监测诊断技术（声音监听法、频谱分析法、声强法） 温度信号监测诊断技术 润滑油的分析诊断技术 其他无损检测诊断技术 1.8.设备故障状态的识别方法 信息比较诊断法、参数变化诊断法、模拟试验诊断法、函数诊断法、故障树分析诊断法、模糊诊断法、神经网络诊断法、专家系统 2.1信号的含义和分类 信号是表征客观事物状态或行为信息的载体 分类：确定性信号与非确定性信号；连续信号和离散信号；能量信号和功率信号；时限与频限信号 2.2.信号时域分解 直流分量和交流分量 脉冲分量 实部分量和虚部分量 正交函数分量 2.3.信号的时域统计 均值 均方值 方差
2.4.时域相关分析 相关系数： 2.5.频谱分析法 利用傅里叶变换的方法对振动的信号进行分解，并按频率顺序展开，使其成为频率的函数，进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程，称为频谱分析 2.6.振动监测的基本参数振幅、频率、相位 2.7.旋转机械常用的振动信号处理图形 轴心轨迹：轴颈中心相对于轴承座在轴线垂直平面内的运动轨迹 转子振型：转子轴线上各点的振动位移所连成的一条空间曲线 轴颈涡动中心位置：在滑动轴承中，轴颈中心在激扰力作用下是绕着某一中心点运动的 波特图：描述转子振幅和相位随转速变化的关系曲线，纵坐标为振幅和相位，横坐标为转子的转速或转速频率 极坐标图：把转子的振幅与相位随转速的变化关系用极坐标的形式表示出来（直观，方便，清晰，抗干扰） 三维坐标图（级联图、瀑布图）：随转速上升，机械振动的基础幅指上升 阶比谱分析：将频谱图上横坐标的每个频率值除以某个参考频率值（读数清晰、周期采样、精度高） 3.1旋转机械的故障类型有哪些 ①转自不平衡②转子不对中③滑动轴承故障④转子摩擦⑤浮动环密封故障 3.2转子不平衡的概念 转子受材料质量、加工、装配以及运行中多种因素的影响，其质量中心和旋转中心线中间存在一定量的偏心距，使得转子在工作时形成周期性的离心力干扰，在轴承上产生动载荷，从而引起机器振动的现象 不平衡产生的离心力大小 3.3转子不平衡振动的故障特征 ①不平衡故障主要引起转子或轴承径向振动，在转子径向测点上得到的频谱图，转速频率成分具有突出的峰值 ②单纯的不平衡振动，转速频率的高次谐波幅值很低，因此在时域上的波形是一个正弦波 ③转子的轴心轨迹形状基本上为一个圆或者椭圆，这意味着置于转轴同一截面上相互垂直的两个探头，其信号相位差接近90° ④转子的进动方向为同步正进动 ⑤除了悬臂转子外，对于普通两端支撑的转子，不平衡在轴向上的振幅一般不明显 ⑥转子振幅对转速变化很敏感，转速下降，振幅将明显下降 3.4转子不平衡振动的原因 ①固有质量不平衡（设计错误、材料缺陷、加工与装配误差、动平衡方法不正确） ②转子运行中的不平衡（转子弯曲、转子平衡状态破坏） 3.5怎样区别转子弯曲不平衡和质量不平衡 ①振幅随转速的变化：质量不平衡与转速之间按照固定的关系式变化，弯曲的没有
鼠笼型异步电动机转子断条是一种常见故障,断条后的异常表现: (1)接上三相电源后,机身振动且伴有噪声;电机转速降低,且随负载增加而迅速下降。(2)空载电流增加,电流表指针周期性摆动;电机转矩降低,带负荷无力,严重时无法起动。上述现象随着转子断条的增多而加剧。笼型转子断条的原因：(1)浇铸质量不佳, (2)结构设计不合理(3)起动频繁的冲击负荷(4)操作不当和违章操作，使用过程负载过大，或者转子上的感应电流分布不均匀，造成转子槽内导条烧断，铸铝多发生在槽内，而铜条多发生在与端环的联接处。(5)使用场所对电机的腐蚀。 有的电机就是这样，如果烧了从绕就必须加多线圈。槽满率太高的话就减细线径。 看电流大小而定加线圏的多少，加线圈一般是电流增加10％，线圈增加1％。 只是经验。一般也很准的。 短路环用来短路转子线圈使其线圈中的感应电动势闭合产生电流，电流形成磁场与定子旋转磁场相互作用并转起来； 若转子不短路电机就是个二次侧开路的空载变压器。 电机通电后产生一个旋转磁场，这个磁场的励磁是由电流的无功产生。旋转磁场切割转子导体产生感应电势，通过转子的短路环形成感生电流，这个电流在磁场中受力，使电动机转动。所以说三相异步电动机转子末端短路环的作用是形成感生电流的。 三相异步电动机转子铁芯开槽是为了嵌入转子绕组，定子上通常也开槽，作用也是嵌入定子绕组。而且这些槽都是斜槽，斜槽的作用如下： 电机内部有各种频率的谐波，因定子采用分布短距绕组，所以除齿谐波之外的其它频率的谐波磁势幅值均被极大程度地削弱。由于齿谐波绕组系数等于基波绕组系数，所以齿谐波磁势几乎不受影响。因为三相异步电动机的定、转子开槽，造成整个气隙圆周范围磁阻不均匀，电机运转时电磁转矩和感应电动势相应波动。转子斜槽后，形成的电磁转矩和感应电动势近似于同一根转子导条均匀分布在一段圆周范围内的平均值，能有效地削弱齿谐波磁场所产生的谐波电动势，从而削弱由这些谐波磁场引起的附加转矩，降低电磁振动和噪声。转子斜槽后虽然也会使转子感应的基波电动势减少，但一般选择的斜槽度相对于极距来说小得多，因而对电机基本性能影响很小，故中小型铸铝转子异步电动机普遍采用转子斜槽