旋转机械故障诊断-不对中
- 格式:ppt
- 大小:4.74 MB
- 文档页数:22
4.3旋转电机的故障监测与诊断4 .3. 1概述旋转电机系泛指同步机、异步机、直流机。
这些设备是企业生产的动力,是关键设备,一台电机出现 故障将会造成整条生产线停产,给企业带来巨大经济损失这些关键设备一则个大,二则技术性能要求高、价格都很贵、故障和事故意味着效益的流失。
预防事故的发生已是企业管理者主要工作内容之一。
投人较少资金安置设备事故监测系统、监测预防设备故障的发生可以减少设备故障造成巨大的经济损 失。
大型电机的故障可分为电气故障和机械故障两类,产生两类故障原因及故障性质不同,处理方法也 不尽相同。
4. 3. 2旋转电机的电气故障4. 3. 2 .1故障种类电气故障可分为短路、断路、失磁、破损等几类。
短路:电机绕组匝间、绕组对地、绕组相间、定子与转子之间、接线端子与滑环的短路等。
造成短路 事故的原因是绕组匝间、匝对地、相间绝缘受潮或老化,或机械损伤、长期过载发热绝缘性能降低电击 穿、过电压击穿等。
断路:绕组和导体发热烧断、导体连接点松开、绕组端接点脱焊或受机械力甩开等。
失磁:直流机磁场失电或绕组断路短路等。
4. 3 .2 .2旋转电机的关键参数——绝缘强度旋转电机所产生各种故障几乎都和绝缘参数有直接和间接的关系。
电机质量的高低绝缘是度量的 主要参数之一,对于电机运行维护的主要工作也是围绕绝缘进行的。
绝缘材料致命的弱点是怕高温,温度升高绝缘值下降,温度达到一定值后绝缘材料变质,所以监控电机的运行温度成为监控电机绝缘状况 的重要手段。
4. 3. 3电机的监测内容4. 3. 3. 1监测电机的各种电流(1)检测电机电流的有效值。
通过对电机三相绕组运行电流有效值的监测,可知道和掌握电机的 运行状况,电流表读数表咀三相电流平衡不超过额定值,表示电机运行正常;如果三相电流有一相无读 数,表明电机断相;如果三相电流超出额定值,应迅速查明原因进行处理或者进行限载减载,防止电机发 热而破坏电机的绝缘;如果三相电流不平衡,有的很小,有的大于额定值很多,表示三相绕组绝缘出现故 障,可能柏接地或匝间短路,必须减载和相应检查处理。
第5章旋转机械常见故障诊断分析案例积累典型设备诊断案例在设备监测诊断工作中具有重要作用。
首先它为设备诊断理论提供支撑。
常见的设备故障有成熟的理论基础,一个成功的案例通常是诊断理论在现场正确应用和诊断人员长期实践的结果。
典型诊断案例具有强大的说服力,一次成功而关键的诊断足可以改变某些人根深蒂固的传统观念,对现场推广设备诊断技术具有重要意义。
其次它为理论研究提供素材。
在医学上,由典型的特例研究发现病理或重大理论的案例很多。
设备故障的情形多种多样,现场疑难杂症还比较多,有许多故障很难用现有理论解释,只能作为诊断经验看待,这种经验有没有通用参考价值,需要在理论上进行说明。
另外,有许多案例无法在试验室模拟,而它们在不同的现场又常常出现,因此典型案例为同行提供了宝贵经验和经过证实的分析方法。
诊断人员可以参考相似案例的解决方案解决新的问题,提供快速的决策维护支持,并为基于案例的推理方法提供数据基础。
典型案例分析的重要性还表现在它是监测诊断人员快速成长的捷径。
目前实用的振动诊断方法、技术和诊断仪器已经相当完善,而许多企业在诊断技术推广应用方面存在困难除了思想观念方面的原因外,更主要的原因是缺乏专业人才。
研究案例的一般做法是,从新安装设备或刚检修好的设备开始,可以选择重点或典型设备进行监测,根据不同设备制定不同的监测方案和监控参数,定期测试设备的振动,包括各种幅值、振动波形和频谱等。
如果设备出现劣化迹象或异常,要缩短监测周期,倍加留心振动波形和频谱的变化,注意新出现的谱线及其幅值的变化,在检修之前做出故障原因的判断。
设备检修时要到现场,了解第一手资料,全程跟踪设备拆检情况,掌握设备参数(如轴承型号,必要时测量有关尺寸、齿轮齿数、叶片数、密封结构、联轴器和滑动轴承形式等),做好检修记录(有时需要拍照记录),比较自己的判断对在哪里,错在哪里,进行完善的技术总结。
几个过程下来,水平自然有很大提高。
总之,添置几件诊断仪器是很容易的事,诊断成果和效益的产生不是一朝一夕的事,需要柞大量艰苦、细致的工作,长期积累设备的状态数据,对此应有应清醒地认识。
最新整理旋转机械故障相关诊断技术
一、旋转机械故障的灰色诊断技术
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wang络诊断技术
所谓的神经wang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wang络模型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wang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wang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。
旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究随着工业技术的不断发展,旋转机械在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
旋转机械在运行时会产生各种各样的振动,而振动信号的分析和故障诊断对机械的安全运行和有效维护都起着至关重要的作用。
本文将探讨旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究。
一、振动信号的数据采集在进行振动信号的分析和故障诊断之前,首先需要进行数据采集。
通常采用振动传感器进行数据采集。
振动传感器可以测量振动的振幅、频率等参数。
为了获得更加准确的数据,通常需要进行多个位置的振动信号采集,这样可以更加全面地了解振动情况。
二、振动信号的分析方法1.频谱分析法频谱分析法是振动信号分析中最常用的方法之一。
它是将信号在频谱上分解成不同频率的组成部分,从而了解不同频率在振动中所占的比例和重要性。
通过频谱分析法,可以找出导致振动的主要频率,从而更加准确地判断故障原因。
2.时域分析法时域分析法是另一种常见的振动信号分析方法。
它是将信号在时间轴上进行分析,了解信号的波形和振动幅值。
通过时域分析法可以观察到信号的整体趋势,同时也可以观察到信号中的瞬时事件,对于一些短暂的故障往往可以通过时域分析法来判断出来。
3.功率谱密度法功率谱密度法是将信号在频谱上进行分析,并计算每个频率下的能量,从而了解信号在不同频率下的能量分布。
通过功率谱密度法,可以发现振动信号中的周期性成分,比如叶轮、齿轮等周期性振动成分。
三、故障诊断方法1.需要比较振动信号在进行故障诊断时,通常需要先与正常的振动信号进行比较,对比两者的相似之处和差异之处,从而判断机械是否出现故障。
2.需要进行特点分析机械故障的振动信号通常会具有一些特定的特点,比如特定频率下的明显能量峰值、周期性振动等,需要通过对信号的特点进行分析,从而得出故障原因。
3.需要进行多因素综合分析机械振动信号的故障往往是由多个因素综合作用造成的,因此进行故障诊断时需要考虑到各种因素,比如机械的运行状态、环境温度、操作方式等,从而更加准确地进行故障诊断。
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。
机械设备状态监测与故障诊断机械设备的状态监测与故障诊断是指利用现代科学技术和仪器,根据机械设备(系统、结构)外部信息参数的变化来判断机器内部的工作状态或机械结构的损伤状况,确定故障的性质、程度、类别和部位,预报其发展趋势,并研究故障产生的机理。
机械设备状态监测与故障诊断技术是保障设备安全运行的基本措施之一,其实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态;预测设备的可靠性;确定其整体或局部是正常或异常。
它能对设备故障的发展作出早期预报,对出现故障的原因、部位、危险程度等进行识别和评价,预报故障的发展趋势,迅速地查寻故障源,提出对策建议,并针对具体情况迅速地排除故障,避免或减少事故的发生。
所谓机械故障,就是指机械系统(零件、组件、部件或整台设备乃至一系列的设备组合)因偏离其设计状态而丧失部分或全部功能的现象。
其内容包括●能使设备或系统立即丧失其功能的破坏性故障。
●由于设计、制造、安装或与设备性能有关的参数不当造成的设备性能降低的故障。
●设备处于规定条件下工作时,由于操作不当而引起的故障。
●设备的自然耗损,如磨损、疲劳、老化等所引起的故障。
机械故障诊断可以分类如下1.按目的分(1)功能诊断(2)运行诊断2.按方式分(1)巡回检测(2)在线监测3.按提取信息的方式分(l)直接诊断(2)间接诊断4.按诊断时所要求的机械运行工况条件分(l)常规工况诊断(2)特殊工况诊断5.按功能分(1)简易诊断(2)精密诊断设备诊断技术的三个环节(1)信息的采集(2)信息的分析处理3)状态的识别、诊断、预测和决策设备诊断技术覆盖的知识面较宽,它包括:数据采集技术,计算机数据分析处理技术,计算机诊断、预测、决策技术;设备本身的结构原理、运动学和动力学;设备的设计、制造、安装、运转、维护、修理知识;设备系统与部件的故障或失效机理及零部件可靠性方面的知识等等。
机械设备状态监测及诊断技术的主要工作内容如下(1)保证机器运行状态在设计的范围内 监测机器振动位移可以对旋转零件和静止零件之间临近接触状态发出报警。
旋转机械故障相关诊断技术模版一、引言1.1 背景旋转机械在工业生产和日常生活中广泛应用,但由于长期运行和使用,机械故障是不可避免的。
机械故障不仅会导致设备停机和生产损失,还可能造成人员伤亡和环境污染。
因此,准确和及时的故障诊断对于维护设备运行和生产安全至关重要。
1.2 目的本文旨在介绍一种旋转机械故障的相关诊断技术模版,以帮助工程师和技术人员识别和解决旋转机械故障。
二、常见的旋转机械故障2.1 轴承故障轴承故障是最常见的旋转机械故障之一,包括轴承损坏、磨损、松动和过热等。
轴承故障会导致机器运行不稳定、噪音增加和能耗增加。
2.2 齿轮故障齿轮故障包括齿轮磨损、齿轮脱齿和齿轮啮合不良等。
齿轮故障会导致机器转动不平稳、噪音增加和传动效率下降。
2.3 皮带故障皮带故障包括皮带松动、皮带磨损和皮带断裂等。
皮带故障会导致传动不稳定、能耗增加和设备停机。
2.4 电机故障电机故障包括电机停止运行、电机过载和电机线圈短路等。
电机故障会导致设备停机、能耗增加和电机损坏。
三、旋转机械故障诊断技术模版3.1 确定故障类型根据机器的工作状态和异常现象,确定故障类型。
可以根据维护记录、设备说明书和现场观察等方法进行分析和判断。
3.2 进行基本检查对旋转机械进行基本检查,包括检查外观、检查润滑情况、检查传动系统和检查电机等。
通过基本检查,可以发现一些明显的故障和异常现象。
3.3 使用传统故障诊断技术传统故障诊断技术包括振动分析、温度检测和噪声检测等。
通过对机器振动频谱、温度分布和噪声谱进行分析,可以确定故障的具体位置和原因。
3.4 使用先进故障诊断技术先进故障诊断技术包括红外成像、声发射检测和电机诊断等。
通过红外成像,可以检测机械的热量分布,从而确定故障的位置和程度。
通过声发射检测,可以检测机械的声波信号,从而判断机械是否存在故障。
通过电机诊断,可以检测电机的电流、电压和功率等参数,从而判断电机是否存在故障。
3.5 进行故障分析通过对机器的故障现象、故障原因和故障根源进行分析,确定故障的具体原因和解决方案。
大型旋转机械的状态检测与故障诊断第六期全国设备状态监测与故障诊断实用技术培训班讲义大型旋转机械的状态检测与故障诊断沈立智中国设备管理协会设备管理专题交流中心2008年9月南京目录第一节状态监测与故障诊断的基本知识 (10)一、状态监测与故障诊断的意义及发展现状.. 101. 状态监测与故障诊断的定义 (10)2. 状态监测与故障诊断的意义 (11)3. 状态监测与故障诊断的发展与现状 (12)二、大机组状态监测与故障诊断常用的方法.. 131. 振动分析法 (14)2. 油液分析法 (14)3. 轴位移的监测 (15)4. 轴承回油温度及瓦块温度的监测 (15)5. 综合分析法 (15)三、有关振动的常用术语 (16)1. 机械振动 (16)2. 涡动、进动、正进动、反进动 (16)3. 振幅 (16)3.1 振幅 (16)3.2 峰峰值、单峰值、有效值 (17)3.3 振动位移、振动速度、振动加速度 (17)3.4 振动烈度 (18)4. 频率 (19)4.1 频率、周期 (19)4.2倍频、一倍频、二倍频、0.5倍频、工频、基频、转频 (19)4.3 通频振动、选频振动 (20)4.4 故障特征频率 (20)5. 相位 (23)5.1 相位 (23)5.2 键相器 (23)5.3 绝对相位 (24)5.4 相位差、相对相位 (24)5.4 同相振动、反相振动 (25)5.5 相位的应用 (25)6. 刚度、阻尼、临界阻尼 (27)7. 临界转速 (28)8. 挠度、弹性线、主振型、轴振型 (29)9. 相对轴振动、绝对轴振动、轴承座振动. 3010. 横向振动、轴向振动、扭转振动 (31)11.刚性转子、挠性转子、圆柱形振动、圆锥形振动、弓状回转(弯曲振动) (31)12. 高点、重点 (32)13. 机械偏差、电气偏差、晃度 (32)14. 同步振动、异步振动、亚异步振动、超异15. 谐波、次谐波(分数谐波) (33)16. 共振、高次谐波共振、次谐波共振 (34)17. 简谐振动、周期振动、准周期振动、瞬态振动、冲击振动、随机振动 (34)18. 自由振动、受迫振动、自激振动、参变振动 (37)19. 旋转失速、喘振 (38)20. 半速涡动、油膜振荡 (40)四、振动传感器的基本知识 (41)1. 振动传感器的构成及工作原理 (41)2. 振动传感器的类型 (42)3. 磁电式速度传感器 (42)4. 压电式加速度传感器 (43)5. 电涡流式位移传感器 (44)6. 常用振动传感器主要性能及优缺点 (45)第二节状态监测与故障诊断的基本图谱 (46)一、常规图谱 (46)1. 机组总貌图 (46)2. 单值棒图 (46)3. 多值棒图 (47)4. 波形图 (48)6. 轴心轨迹图 (52)7. 振动趋势图 (53)8. 过程振动趋势图 (58)9. 极坐标图 (58)10. 轴心位置图 (59)11. 全息谱图 (59)二、启停机图谱 (60)1. 转速时间图 (60)2. 波德图 (61)3. 奈奎斯特图 (63)4. 频谱瀑布图 (64)5. 级联图 (65)第三节大型旋转机组常见振动故障的机理与诊断 (66)一、不平衡 (66)二、转子弯曲 (68)三、不对中 (70)四、轴横向裂纹 (75)五、支承系统连接松动 (77)第四节故障诊断的具体方法及步骤 (79)一、故障真伪的诊断 (80)1. 首先应查询故障发生时生产工艺系统有无大的波动或调整 (80)2. 其次应查看仪表、主要是探头的间隙电压是否真实可信 (81)3. 应查看相关的运行参数有无相应的变化. 844. 应察看现场有无人可直接感受到的异常现象 (84)二、故障类型的诊断 (86)1. 振动故障类型的诊断 (87)1. 1主要异常振动分量频率的查找步骤及方法 (87)1.2 根据异常振动分量的频率进行振动类型诊断 (89)2. 轴位移故障原因的诊断 (95)三、故障程度的评估 (96)四、故障部位的诊断 (99)五、故障趋势的预测 (100)附件一齿轮的故障诊断 (101)一、齿轮的常见故障 (101)1. 断齿 (101)2. 点蚀 (101)3. 磨损 (102)二、齿轮故障的特征信息 (102)1. 啮合频率及其谐波 (103)2. 信号调制和边带分析 (104)1) 幅值调制 (105)2) 频率调制 (106)3. 齿轮振动信号的其它成分 (107)1) 附加脉冲 (107)2) 隐含成分 (108)3) 滚动轴承信号及交叉调制 (108)4. 齿轮常见故障与特征频率及其谐波、以及边频带的小结 (109)三、齿轮故障的诊断方法 (110)1. 细化谱分析法 (111)2. 倒频谱分析法 (111)3. 时域同步平均法 (114)4. 自适应消噪技术 (115)附件二滚动轴承的故障诊断 (115)一、滚动轴承的常见故障 (115)1. 疲劳剥落(点蚀) (115)2. 磨损 (116)3. 胶合 (116)5. 锈蚀 (116)6. 电蚀 (116)7. 塑性变形(凹坑及压痕) (116)8. 保持架损坏 (117)二、引起滚动轴承振动的原因及其特征频率 1171. 由于结构特点引起的振动——滚动体通过载荷方向时产生的通过频率 (117)2. 由于轴承刚度非线性引起的振动 (118)3. 由于制造及装配等原因引起的振动 (118)1) 由于表面加工波纹引起的振动 (118)2) 由于滚动体大小不均匀引起的振动 (118)3) 由于轴承偏心引起的振动 (118)4) 由于轴承装歪或轴弯曲引起的振动 (118)5) 由于轴承装配过紧或过松引起的振动 (118)4. 由于润滑不良引起的振动 (119)5. 由于轴承工作表面上的缺陷引起的振动 (119)三、滚动轴承振动的固有频率和缺陷间隔频率 (121)1. 滚动轴承的固有频率 (121)1) 滚动轴承内、外圈固有频率的计算公式 (121)2) 钢球固有频率的计算公式 (122)2. 滚动轴承的缺陷间隔频率 (122)四、滚动轴承故障振动的诊断方法 (123)1. 合理选择分析频段的范围 (123)1) 低频段(0 ~ 1 kHz) (123)2) 中频段(1 ~ 20 kHz) (124)3) 高频段(20 ~ 80 kHz) (124)2. 传感器位置的选择 (124)3. 滚动轴承故障波形的评定指标及因数判断法 (125)1) 有效值X rms (125)2) 峰值X p (126)3) 波峰因数C f (126)4) 峭度β与峭度系数K (127)4. 滚动轴承的诊断方法 (128)1) 低频信号接收法 (128)2) 冲击脉冲法(SPM) (128)3) 共振解调法(IFD) (129)5. 轴承失效的四个阶段及各阶段内的主要特征频率成分 (131)第一节状态监测与故障诊断的基本知识一、状态监测与故障诊断的意义及发展现状1. 状态监测与故障诊断的定义通俗地说,状态监测与故障诊断就是给机器看病。