EN8000旋转机械振动监测故障诊断专家系统

故障诊断专家系统的功能和特点交流材料北京英华达公司2020年11月名目1.传感器 (3)2.测量参数 (7)3. 轧机机械状态监测和故障诊断的特点 (8)4. 齿轮故障机理和诊断 (12)5. 滚动轴承故障机理和诊断方法 (12)6. 轧机机械状态监测故障诊断的技术难点 (14)7. 故障诊断专家系统 (18)7.1故障诊断步骤 (18)7.2振动故障分类 (18)7.3常见故障的诊断方法 (19)7.4齿轮故障机理 (19)7.5 齿轮故障的诊断 (20)7.6 滚动轴承故障诊断 (22)7.7 滚动轴承的分类 (23)7.8 滚动轴承失效模式 (23)7.9 滚动轴承的振动 (24)7.10 齿轮和滚动轴承故障的特点 (26)7.11 齿轮和滚动轴承故障的特点数据 (27)7.12 齿轮和滚动轴承故障的信号分析方法 (28)7.13 齿轮和滚动轴承故障的诊断标准： (30)振动监测分析在冶金行业的应用1.传感器TSI=Turbine Supervisory Instrumentation传感器亦称换能器或变换器，它是将被测的某一物理量〔或信号〕，按一定规律转换为与其对应的另一种〔或同种〕物理量〔或信号〕并输出的装置。

传感器是实现自动检测与自动操纵的首要环节，假如没有传感器对原始信号进行准确的捕捉与转换，自动检测和自动操纵将无法实现。

因此，传感器是故障诊断系统中的重要部件。

传感器的分类方法：由于传感器测量的物理量种类繁多，传感器的工作原理又各不相同，因而传感器的种类也专门多，从不同的角度研究就有不同的分类方法。

传感器通常有如下几种分类方法。

〔1〕依照被测物理量分类。

这种分类方法说明了传感器用途，如位移传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器、噪声传感器等。

这种分类方法对用户和生产单位来说是比较方便的。

其不足之处是将原理互不相同的传感器归为一类，难以找出各种传感器原理上的共性和差异。

浙江大学硕士学位论文大型旋转机械振动监测和故障诊断系统的研制应用姓名：隋明霖申请学位级别：硕士专业：热能工程指导教师：缪思恩;史挺进2001.2.1浙江大学颐±学垃论之摘要本文根据我国发电厂的实际需要，对计算机监测系统在电厂中的应用进行了深入、系统的研究。

首先，在介绍国内外旋转机械振动监测技术概况和发展趋势的基～一—＿—＿——＿—＿—一础卜＇阐述了振动数据分析的基本方法，介绍了故障诊断的相关理论，并对几种常用的动平衡方法作了概括说明。

其；ｊ：．在详细介缁ＴＧ４０一ＣＭＡＦＤ系统总体方案设计的基础上，刈振动监测搜故障诊断系统从传感器的选型、当前流行的ＤＳＰ技术１，Ｉ：振动监测系统巾的庸用剑利用ｉ大ｊ特网ｆＩ‘ＪＴＣＰ／ＩＰ技术进行ｒ卜．侮帆的数据通汛等多方面都做了简要的介绍；对振动监测分析及故障诊断软件☆０设计特点及实现的方法作了较为详细的说明。

最后．本文对实时监测分析及故障诊断系统的发展做了展望。

浙江大学硬±学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｎｅｅｄｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙ’Ｓｐｏｗｅｒｐｌａｎｔ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｉｎｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｉｓｌｕｃｕｂｒａｔｅｄ．Ｉｔｃａｎｂｅｅｎｓｅｅｎｆｒｏｍｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｓｐｅｃｔｓ：Ｆｉｒｓｔｌｙ．ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＶｉｂｒａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｅｎｄｅｎｃｙｏｆｌａｒｇｅ．ｓｃａｌｅｒｏｔａｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｒｙｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ｂａｓｉｃｍｅｔｈｏｄｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｄａｔａａｎａｌｙ’ｓｉｓｉＳｒｅｐｉ＇ｅｓｅｎｔｅｄ．ｔｈｅｏｒｙｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｉＳｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄａｆｅＷｃｏｍｍｏｎｄｙｎａｍｉｃｂａｌａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ．．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ．ａｆｔｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｗｈｏｌｅｄｅｓｉｇｎｏｆＴＧ４０一ＣＭＡＦＤｓｙｓｔｅｍｉｎｄｅｔａｉｌ，ｔｈｅｆｏ／ｌｏｗｉｎｇａｓｐｅｃｔｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ｓｕｃｈａｓｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ，ａｐｐｌｙｉｎｇｏｆｔｈｅｐｏｐｕｌａｒＤＳＰｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｕｓｅｏｆＴＣＰ／ＩＰｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｆｅａｔｕｒｅａｓｗｅｌｌａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅｉＳｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｕｔｌｏｏｋｆｏｒｔｈｅｄｅｘ，ｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｒｅａｌ－ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉＳｍａｄｅ一Ⅱ一浙江大学硕士学位论文第一章绪言§１．１课题的目的意义随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度也越来越高。

旋转机械的振动故障检测与诊断旋转机械是指主要功能是由于旋转而完成的机械。

如电动机，，离心风机，离心式水泵，汽轮机，发电机等都属于发电机的范围。

从力学的角度分析，转子系统分为刚性和柔性转子。

转动频率低于转子一阶横向固有频率的转子为刚性转子。

转动频率高于转子一阶横向固有频率的转子为柔性转子，如燃气轮机。

在工程学上对应转子一阶横向固有频率的转速成为临界转速。

在我们分析时候经常会遇到在各种各样的问题，比如在信号的分析上可以按照信号的处理方式的不同可以分为幅域分析，时域分析以及频域分析。

信号的早期分析只是在波形的幅值上进行，如计算波形的最大值，最小值，平均值，有效值等，后而进行波形的幅值的概率分布。

在幅值上的各种处理通常称为幅域分析，信号波形是某种物理量随时间变化的关系。

研究信号在时域内时域的变化或分布称为时域分析。

频域分析是确定信号的频域结构，即信号中包含哪些频率成分，分析的结果是以频率为自变量的各种物理量的谱线或是曲线。

不同的分析的方法是从不同的角度观察，分析信号，使信号的处理的结果更加丰富。

从某种意义上讲，振动故障的分析诊断的任务就是读谱图，把频谱上的每个频谱分量与监测的机器的零部件对照联系，给每条频谱以物理解释。

主要的内容包括：1 振动频谱中存在哪些频谱分量?2 每条频谱分量的幅值多大?3 这些频谱分量彼此之间存在什么关系？4 如果存在明显高幅值的频谱分量，它的准确的来源？它与机器的零部件对应关系如何？5如果测量相位，应该检查相位是否稳定？、工频成分突出，往往是不平衡所致。

2X频为主往往是平行不对中以及转子存在裂纹。

1/2分频过大，显示涡轮涡轮失稳。

0.5X~0.8X是流体旋转脱离。

特低频是喘振。

整数倍频是叶片流道振动。

啮合成分高是齿轮表面接触不良。

谐波丰富是松动。

边频是调制。

分频是流体激荡，摩擦等。

大型旋转机械常见的故障原因分类如下：1 设计原因；设计不当，运行时发生强迫振动或是自激振动；结构不合理，应力集中；设计工作转速接近或是落入临界转速区；热膨胀量计算不准，导致热态对中不良。

前言S8000系统为阿尔斯通创为实技术发展（深圳）有限公司开发的新一代大型旋转机械状态监测系统，该系统现已被越来越多的石化、电力、冶金企业所使用，并成为设备管理人员对大机组管理、诊断的得力助手。

本案例集收集了近三年内，使用S8000系统进行的部分诊断案例，并按案例类别进行了大概的整理，供各企业设备管理人员参考；由于原诊断报告篇幅过长，在本案例集中对原报告进行了一些删剪，以方便阅读，如需对某案例进行更详细了解，请与创为实公司联系；由于我们的水平有限，可能的失误难免存在，欢迎批评指正。

阿尔斯通创为实技术发展（深圳）有限公司2007年9月目 录1 叶片断裂类案例 (1)2 油膜涡动类故障 (35)3 磨擦类故障 (56)4 垢层脱落故障 (64)5 电气干扰类故障 (74)6 动平衡不良类 (88)7 通过相关性分析发现工艺量设置类问题 (95)8 转子热弯曲 (102)1叶片断裂类案例1.1某厂04年09月27日空压机断叶片故障诊断分析故障状态描述：此厂空气压缩机组K1202/KT1202于2004年9月27日发生空压机驱动透平振动突然增大事故，以下把故障发生过程中各图谱的变化情况列举如下：通频值振动趋势图（2004-09-27 12:01:5至2004-09-27 15:36:5的历史数据和灵敏监测数据）从上面的趋势图上可以很清楚的看出，该机组在9月27日的12：18：09时振动瞬间突发性升高，同时，振动的相位也发生了明显的变化，其振动能量主要是集中表现在工作频率上。

这些都意味着透平转子出现了故障，产生了极大的不平衡。

126V035A波形频谱图（事故发生瞬间的整个过程）上图为某一测点事故发生瞬间整个过程的波形频谱图，从图中可以看到转子物质脱落前的4个周期的振动波形、脱落开始的瞬间波形变化以及脱落后的振动慢慢趋于稳定的系列过程，这一瞬间不仅其振动的幅值有大幅度的增大，而且其相位的变化也较明显。

透平入口事故发生瞬间的轴心轨迹图诊断分析结果：通过对S8000系统所捕捉到的数据的分析，我们认为这次故障是因为透平转子上有部件掉落，如叶片突然断裂或围带、拉筋、铆钉脱落，因而瞬间造成了一个很大的不平衡，引起振动在短时间内突然上升。

旋转机械故障相关诊断技术灰色诊断技术就是在故障诊断中应用灰色系统理论，利用信息间存在的关系，充分发挥采集到的振动信息的作用，充分挖掘振动信息的内涵，通过灰色方法加工、分析、处理，使少量的振动信息得到充分的增值和利用，使潜在的故障原因显化。

二、旋转机械故障的模糊诊断技术模糊诊断技术就是在故障诊断中引入模糊数学方法，将各类故障和征兆视为两类不同的模糊集合，同时用一个模糊关系矩阵来描述二者之间的关系，进而在模糊的环境中对设备故障的原因、部位和程度进行正确、有效地推理、判断。

三、旋转机械故障的神经网络诊断技术所谓的神经网络就是模仿人类大脑中的神经元与连结方式，以构成能进行算术和逻辑运算的信息处理系统。

神经网络模型由许多类似于神经元的非线性计算单元所组成，这些单元以一种类似于生物神经网络的连结方式彼此相连，以完成所要求的算法。

在旋转机械故障的诊断中，引入神经网络技术，以类似于人脑加工信息的方法对收集到的故障信息进行处理，从而对故障的原因、部位和程度进行正确的判断。

旋转机械故障相关诊断技术（二）摘要：旋转机械故障诊断技术在现代工业中扮演着重要的角色，能够帮助工程师及时发现故障，减少生产停机时间，提高设备的可靠性和性能。

本文将介绍一些常见的旋转机械故障诊断技术，包括振动分析、红外热像仪、声波分析、油液分析和电机电流分析等。

这些技术可以用来检测旋转机械的各种故障，包括轮毂偏心、轴承故障、轴传动故障等，并且可以提供及时的故障定位和诊断。

关键词：旋转机械、故障诊断、振动分析、红外热像仪、声波分析、油液分析、电机电流分析一、引言旋转机械在许多行业中广泛应用，包括电力、石化、矿山等。

故障的发生会导致设备停机，给企业带来巨大的经济损失。

因此，旋转机械的故障诊断技术对于保证设备安全稳定运行具有重要意义。

二、振动分析振动分析是一种常用的旋转机械故障诊断技术。

通过安装振动传感器，采集旋转机械的振动信号，然后通过信号处理和分析，可以检测出旋转机械的各种故障，如轮毂偏心、轴承故障、轴传动故障等。

EN8000机械设备振动监测系统在太钢热连轧厂的应用摘要本文简要介绍了en8000机械设备振动监测故障诊断系统的特点，并对其在山西太原钢铁集团第二热轧厂的应用做了详细介绍。

关键词 en8000机械设备；振动监测；热轧中图分类号tg33 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）34-0092-020 引言在反映设备状态的信号中，应用最广的是振动信号，因为振动是引起设备故障的主要原因，设备的各种故障一般在振动信号上有所反映，振动信号包含着各种丰富的信息，而对振动进行测量一般不会影响设备的正常工作，十分方便。

en8000机械设备振动监测故障诊断专家系统主要应用于电力、石化、冶金等工业领域中的大型机械设备，如对汽轮发电机组、水轮发电机组、压缩机组、风机、电机、水泵、齿轮和滚动轴承等进行在线振动监测分析和故障诊断。

该系统可自动连续地采集与设备安全有关的主要状态参数，包括键相/转速、轴振、摆度、瓦振、轴位移、胀差、偏心、负荷和其它过程量（如温度、压力和开关量等），并自动形成各种数据库。

它能够自动识别设备的运行状态，预测和诊断设备的故障；能够促进设备维修方式向预知维修（状态维修）的转变，确保设备安全稳定地运行。

en8000系统可以实现的主要功能包括：系统设置、数据采集、状态识别、实时监测、报警监测、数据管理、趋势分析、事故追忆、振动分析、故障诊断、动平衡计算、报表打印以及网络功能等。

1 太钢en8000系统整体结构及方案太钢第二热轧厂生产国内最宽的2 250mm热轧不锈钢带钢，自动化程度高，生产的异常中断将造成巨大的经济损失。

因此，提高热轧设备的可靠性对于保证生产的正常进行具有重要意义。

太钢第二热轧厂选用北京英华达公司生产的en8000在线监测和故障诊断系统，用于热轧生产线主要设备的振动在线监测，也是国内首次对大型不锈钢热轧生产线的主要设备进行在线振动监测。

太钢二热轧为半连续式热连轧带钢轧机，生产产品厚度为1.2mm~25.4mm，宽度为1 000mm~2 130mm的热轧不锈钢带钢。