013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
指导教师：李兵老师
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
项目主要内容摘要目前无论是工业生产还是人们的吃穿住行都离不开机械装配，机械重大装备故障的发生不仅会造成人员伤亡，还会造成巨大的财产损失。为了追求一个更安全、更健康的和谐社会，世界上很多国家都
把确保机械装备安全服役的科学技术作为21世纪优先发展的领域之一。据统计：美国企业2009年的维修费用约为2万亿美金，其中约有1/3~1/2的维修费用由于使用不合理而被浪费。日本实施故
障诊断技术可减少约75%事故率，降低25%~50%的维修费用。英国2000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。我国化工系统30万吨合成氨厂采用机械状态监测与故障诊断技术后，
维修期限由过去的每隔45天维修一次改为3年2修，检修费用由过去工厂年产值的15%降低到工厂年产值的10%。由此可见，开展机械状态监测与故障诊断技术研究不仅可以避免恶性事故的发生，
而且对于确保机械重大装备的安全服役具有重要的社会意义和经
济价值。因此，国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020 年）和国家自然科学基金委机械工程学科发展战略报告（2011-2020 年）均将“重大产品和重大设施的可靠性、安全性、可维护性技术”列为未来重要的研究方向。
鼓风机系统是一个典型的机械系统，在工业生产和人们日常生活中
应用很广，鼓风机系统的状态监测和故障诊断对于工业生产和人们
的日常生活避免恶性事故的发生有很重要的意义和价值。
申请资助
经费
（单位：元）二、项目组成员情况
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、指导教师
李兵王保健四、审核意见
指导
教师
意见
指导教师(签章)：
年月日
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(主要是电动机)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，这类风机比较好，
气体以与轴线成某一角
度的方向进入叶轮，在
叶道中获得能量，并沿
倾斜方向流出。
横流风机是具有前
向多翼叶轮的小型
高压离心风机。
应用广泛用于工厂、矿井、
隧道、冷却塔、车辆、
船舶和建筑物的通风、
排尘和冷却；锅炉和工
业炉窑的通风和引风；
空气调节设备和家用电
器设备中的冷却和通
风；谷物的烘干和选送；
风洞风源和气垫船的充
气和推进等。
可用于冶金、化工、轻工、
食品、医药及民用建筑等场
所通风换气或加强散热之
用.若将机壳去掉,亦可用做
自由风扇,也可在较长的排
气管道内间隔串联安装,以
提高管道中的风压。
广泛适用于宾馆、饭店、
商场、写字楼、体育馆
等高级民用建筑的通排
风、管道加压送风及工
矿企业的通风换气场
所。
主要用于干式变压
器冷却增容，及电子
设备、配电柜、高低
压开关柜等强迫送
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
故障特征提取方法优点缺点
声发射+小波分解声发射信号幅值与振动状态研究报道较少，技术欠成熟，
无关，与裂纹发生时的能量直接相关，可有效排除早期裂纹产生时的叶片旋转和其他形式振动带来的干扰AE信号的突发性和冲击性使得特征提取时的时頻分辩率很低，且工况下易受噪声干扰，信号的处理方法需要较强的时频聚集性和抑制噪声的能力
振动信号+小波分解小波分解可以对信号的低
频部分和高频部分同样实施
分解，并可一直进行下去，在
低频和高频部分都可以达到
很高的精细的程度；
振动信号采集与处理手段较
成熟，传感器的安装位置对能否有效提取故障特征影响很大；微小裂纹时，缺陷信号容易被其他零部件的振动信号和随机噪声所淹没
气动信号+小波分解气固耦合振动信号之间具有
互体现性以及气动信号更能
反映叶片的振动的特点，通过
分析叶轮出口气动信号可以
较容易识别叶片的工作状态，
且可以实现故障初前期的发
展，且直观性强气动信号可能会较微弱，需要较高的转速才能实现较好的
分辨率，且无法识别故障的具体位置
市场上现有的同类技术
技术名称
小波分析在汽轮机叶片故障诊断中的应用研究
技术内容应用小波分析的基础理论和算法，论述了在小波多分辨率分析下进行汽轮机叶片故障的方法。结果表明,小波的方法很好地保存瞬态信号中的尖峰和突变部分,对振动信号进行处理后再进行特征提取和故障诊断变得容易,具有良好的效果。
