振动测试理论

机械信息融合与故障诊断方法课程论文学院：专业：姓名：学号：任课教师：完成时间：机械故障诊断的相关技术机械设备是现代化工业生产的物质技术基础，设备管理则是企业管理中的重要领域。也就是说，企业管理的现代化必然要以设备管理的现代化作为其重要组成部分，机械设备状态监测与故障诊断技术在设备管理与维修现代化中占有重要的地位。在满足上述这些要求中，扮演着越来越重要的角色，因此，其诊断技术能对设备故障的发展做出早期预报，对出现故障的原因做出判断，提出对策建议，避免或减少事故的发生能改变设备的维修体制，从现行的定期维修向更合理的视情维修转变，降低维修费用，确保机械设备安全运行故障诊断技术是预防(状态)维修的必要条件,推广和应用设备状态监测与故障诊断技术可以达到所需的目的。其保障设备运行安全，防止突发事故的同时，还保证设备工作精度，提高产品质量，在实施状态维修(或预防维修)的同时，也节约维修费用。更避免设备事故带来的环境污染及其它危害，给企业部门带来较大的间接经济效益。机械故障诊断的含义：机械故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。机械故障诊断是识别机械设备机器或机组运行状态的一门综合性应用科学和技术，其主要研究机械设备运行状态的变化在诊断信息中的反映，通过测取设备状态信号，并结合其历史状况对所测信号进行处理分析，特征提取，从而定量诊断识别机械设备及其零部件的运行状态正常、异常、故障，进一步预测将来状态，最终确定需要采取的必要对策的一门技术机械故障诊断的研究主要内容：包括监测、诊断识别和预测三个方面，保障设备安全运行，其诊断技术能对设备故障的发展做出早期预报，对出现故障的原因做出判断，提出对策建议，减少事故的发生，能改变设备的维修体制，从现行的定期维修向更合理的视情维修转变，降低维修费用，确保机械设备安全运行。机械故障诊断的主要目的：及时、正确、有效地对设备的各种异常或故障状态作出诊断，预防或消除故障；同时对设备的运行维护进行必要的指导。确保可靠性、安全性和有效性。制定合理的监测维修制度，保证设备发挥最大设计能力,同时在允许的条件下充分挖掘设备潜力，延长其服役期及使用寿命，降低设备全寿命周期费用。通过检测、分析、性能评估等，为设备修改结构、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息。机械故障诊断的类型：按诊断目的、要求和条件的不同可以把故障诊断技术分为：①功能诊断和运行诊断。功能诊断是指对新安装或刚维修设备及部件的运行工况和功能进行检测和判断，并根据检测与判断的结果对其进行调整。而运行诊断是指对正在运行中的设备或系统进行状态监测，以便对异常的发生和发展进行早期诊断。②定期诊断和连续监测。定期诊断是指间隔一定时间对服役中的设备或系统进行一次常规的检查和诊断。而连续监测则是采用仪器仪表和计算机信号处理系统对设备或系统的运行状态进行连续监视和检测。③直接诊断和间接诊断。直接诊断是指直接根据关键零部件的状态信息来确定其所处的状态的一种诊断。直接诊断迅速可靠，但往往受到机械结构和工作条件的限制而无法实现。间接诊断是指通过设备运行中的二次诊断信息来间接判断关键零部件的状态变化。在间接诊断中往往会出现伪警或漏检的情况。④在线诊断和离线诊断。在线诊断是指对现场正在运行中的设备进行的自动实时诊断。而离线诊断则是通过磁带记录仪将现场测量的状态信号记录下来，带回实验室后再结合诊断对象的历史档案进行进一步的分析诊断，或通过网络进行的诊断。⑤常规诊断和特殊诊断。常规诊断是指在设备正常服役条件下进行的诊断。信号在常规诊断中采集不到时，就要考虑采用特殊诊断。⑥简易诊断和精密诊断。简易诊断一般由现场作业人员凭着听、摸、看、闻或借助便携式简单诊断仪器对设备进行人工监测、判断设备是否出现故障。精密诊断由精密诊断专家借助先进的传感器、精密诊断仪器和各种先进分析手段实施的诊断。通过检测、分析，确定故障类型、程度、部位和产生故障的原因，了解故障的发展趋势。按诊断的物理参数对诊断技术进行分类，可将诊断技术分为振动诊断技术、声学诊断技术、温度诊断技术、污染诊断技术、无损诊断技术、压力诊断技术、强度诊断技术、电参数诊断技术、趋向诊断技术、综合诊断技术等。按诊断的直接对象对诊断技术进行分类，可将诊断技术分为机械零件诊断技术、液压系统诊断技术、旋转机械诊断技术、往复机械诊断技术、工程结构诊断技术、工艺流程诊断技术、生产系统诊断技术、电器设备诊断技术等。振动理论在机械故障诊断中的应用：振动是工程技术和日常生活中常见的物理现象。在长期的科学研究和工程实践中，已逐步形成了一门较完整的振动工程学科，可供进行理论计算和分析。随着现代工业和现代科学技术的发展，对各种仪器设备提出了低振级和低噪声的要求，以及对主要生产过程或重要设备进行监测、诊断，对工作环境进行控制等等。这些都离不开振动的测量。振动测试技术在工业生产中起着十分重要的作用，为此设计和制造高效的振动测试系统便成为测试技术的重要内容。振动问题广泛存在于生活和生产当中。建筑物、机器等在内界或者外界的激励下就会产生振动。而机械振动常常会破坏机械的正常工作，甚至会降低机械的使用寿命并对机器造成不可逆的损坏。多数的机械振动是有害的。因而对振动的研究不仅有利于改善人们的生活环境和生活水平，也有助于提高机械设备的使用寿命，提高人们的生产效率。正因如此振动测试在生产和科研等多方面都有着十分重要的地位。为了控制振动，将振动给人们带来的危害降至最低，就需要我们了解振动的特性和规律，对振动进行测试和研究。信号分析及处理技术基于振动(噪声)测量与分析，在这里所提及的状态监测与故障诊断，均是指基于振动测量与分析方面的技术。事实上状态监测与故障诊断是一门综合性极强、涉及面非常广泛、学科交叉渗透十分丰富的技术，除了应用振动分析方法之外，还可采用油液分析、红外热像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同技术。振动是自然界中的一种很普遍的运动，机械振动信号中包含了丰富的机器状态信息，它是机械设备故障特征信息的良好载体。利用振动信号来获取机械设备的运行状态并进行故障诊断具有如下优点：方便性：利用各种振动传感器及分析仪器，可以很方便地获得振动信号；在线性：振动监测可在现场不停机的情况下进行；无损性：在振动监测过程中，不会对被测对象造成损伤；信号处理技术是进行故障诊断的基础，是特征提取必不可少的工具。信号处理技术分为传统和现代两大类，其中：传统的信号处理技术是指以FFT为核心的信号分析技术，在实际运用中发挥着重要的作用；而近年来发展起来的现代信号处理技术在故障特征提取方面正崭露出头角。现代信号处理的本质可用七个“非”字来高度概括，即研究：非线性、非因果、非最小相位系统、非高斯、非平稳、非整数维(分形)信号、非白色加性噪声为准确、有效地获得故障特征信息，目前重点是：研究和发展基于非高斯、非平稳及非线性故障信号的分析理论及方法。时频分布、小波分析、高阶统计量分析、循环平稳信号处理、非线性分析等等。监测与诊断系统，监测与诊断系统前的考虑。建立监测与诊断系统之前应考虑如下问题：经济性-应能够尽可能地节省投资；可靠性-自身应具有更高的可靠性；实用性-实用的功能，操作简便；有效性-分析、诊断结果有效；扩展性-较好的可扩展性和自开发性能。一般情况下，根据经验企业用于设备状态监测与故障诊断的投资应占其固定资产的1％～5％。并且，随着设备复杂程度和技术先进性的增加，此项投资的额度还应有相应的增加：监测与诊断系统的分类与选用、离线系统(巡检系统)、在线系统(集中式、分布式)、远程系统、离线系统与在线系统相互交融，最终形成一体化远程监测与诊断系统，其中：分析方法和算法等共享、数据库、知识库共享、设备管理机制共享、在线系统负责关键机组设备、巡检系统面向尚无固定测点的中小设备、设备管理功能占重要地位。旋转机械常见振动故障分析滚动轴承振动故障分析：滚动轴承的磨损失效。磨损是滚动轴承最常见的一种失效形式。在滚动轴承运转中，滚动体和套圈之间均存在滑动，这些滑动会引起零件接触面的磨损。尤其在轴承中侵入金属粉末、氧化物以及其他硬质颗粒时，则形成严重的磨料磨损，使之更为加剧。另外，由于振动和磨料的共同作用，对于处在非旋转状态的滚动轴承，会在套圈上形成与钢球节距相同的凹坑，即为摩擦腐蚀现象。如果轴承与座孔或轴颈配合太松，在运行中引起的相对运动，又会造成轴承座孔或轴径的磨损。当磨损量较大时，轴承便产生游隙噪声，振动增大。滚动轴承的疲劳失效。在滚动轴承中，滚动体或套圈滚动表面由于接触载荷的反复作用，表层因反复的弹性变形而致冷作硬化，下层的材料应力与表层出现断层状分布，导致从表面下形成细小裂纹，随着以后的持续负荷运转，裂纹逐步发展到表面，致使材料表面的裂纹相互贯通，直至金属表层产生片状或点坑状剥落。轴承的这种失效形式称为疲劳失效。随着滚动轴承的继续运转，损坏逐步增大。因为脱落的碎片被滚压在其余部分滚道上，并给那里造成局部超载荷而进一步使滚道损坏。轴承运转时，一旦发生疲劳剥落，其振动和噪声将急剧恶化。滚动轴承的腐蚀失效。轴承零件表面的腐蚀分三种类型。化学腐蚀，当水、酸等进入轴承或者使用含酸的润滑剂，都会产生这种腐蚀。电腐蚀，由于轴承表面间有较大电流通过使表面产生点蚀。微振腐蚀，为轴承套圈在机座座孔中或轴颈上的微小相对运动所至。结果使套圈表面产生红色（Fe2O3）或黑色的锈斑。轴承的腐蚀斑则是以后损坏的起点。滚动轴承的胶合失效。滑动接触的两个表面，当一个表面上的金属粘附到另一个表面上的现象称为胶合。对于滚动轴承，当滚动体在保持架内被卡住或者润滑不足、速度过高造成摩擦热过大，使保持架的材料粘附到滚子上而形成胶合。其胶合状为螺旋形污斑状。还有的是由于安装的初间隙过小，热膨胀引起滚动体与内外圈挤压，致使在轴承的滚道中产生胶合和剥落。齿轮振动故障分析：据统计，在齿轮箱的各类零件中，齿轮本身产生的故障比例最大，占60%，其余零件的故障率为：轴承占19%，轴占10%，箱体占7%，坚固件占3%，油封占1%。引起故障原因中，属于维护、操作不当又占最大比重。齿轮的故障，主要与齿轮的热处理质量及运行时的润滑条件有关，也可能与设计不当、制造误差、装配不良等有关。根据齿轮损伤的形貌和损伤过程或机理，故障的形式通常分为齿的断裂、齿面疲劳（点蚀、剥落、龟裂）、齿面磨损、齿面划痕等四类。根据国外抽样统计的结果，齿轮的各种损伤发生的概率分别为：齿的断裂41%，齿面疲劳31%，齿面磨损10%，齿面划痕10%，其它故障（如塑性变形、化学腐蚀、异物嵌入等）8%。齿的断裂：齿的断裂分疲劳断裂和过负荷断裂；齿面疲劳：齿面疲劳主要包括齿面点蚀与剥落。由于点蚀面积的增长率与负荷的循环次数有关，可定期检测齿面点蚀的面积率，预测需要维修的时间。随着点蚀面积的增加，齿面必然成为剥离状态，因此，定期检查润滑油中混杂的剥离片，也可预测齿轮需要维修的时间。新理论与技术在故障诊断中的应用模糊故障诊断方法：复杂系统的故障表现出精确性和模糊性的复杂特征。经典的精确推理模型对于诊断模糊故障存在一定局限性。法本文提出模糊产生式规则网模型，研究模糊故障诊断方。该模型采用产生式规则描述故障的因果关系，以网络作为系统复杂关联关系的推理框架，应用模糊集合论技。技术处理故障的模糊性问题。当规则或事件的信度退化时，该模型表现为精确故障推理模式，可以对精确故障进行诊断；当信度为区间时，又表现为模糊网络，可以对模糊故障进行诊断。研究结果表明：模糊产生式规则网模型可以有效地对复杂特征故障进行推理诊断。故障诊断专家系统专家系统(ExpertSystem,ES)是人工智能技术(Artif-icialIntelligence,AI)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础