旋转机械故障诊断方法与局限性分析
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断
----机组振动的原因及分析
一、 旋转机械的分类
旋转机械是指主要功能是由旋转动作来完成的机械，尤其是指转速较高的机械。大致可分为以下几类：
1：动力机械
（1） 原动机 如蒸汽涡轮机、燃气涡轮机等，利用高压蒸汽或气体的压力能膨胀做功推动转子旋转。
（2） 流体输送机械 这类机械的转子被原动机拖动，通过转子的叶片将能量传递被输送的流体，他可分为以下两类：
7、 转子在运转时突然破裂等因素产生的不平衡。
不平衡因素有时只有一种，有时有几种同时存在。
三）、不平衡产生的振动有以下特点
1、 当转子的转速低于临界转速时，振幅随转速的上升而上升；当转子的转速高于临界转速时，随着转速的上升振幅趋于一个较小的定值。
2、 由于作用力方向随着转子的转动而转动，振动在频谱图上反映的是转子的工作频率。
四、 不平衡的诊断及对策
一）、转子的静平衡和动平衡
1、 转子的静平衡：使转子产生偏心距的称为静不平衡。静不平衡是质量的平衡，在水平轨道上既可以测量出不平衡质量的方位，通过加重或去重可以做到静平衡。
2、 转子的动平衡：多盘转子在转子的不同平面存在大小相等，方向相反的两个或多个不平衡质量，转子总的偏心距为零，作静平衡实验室转子可以随遇平衡，转子在旋转时产生两个大小相等、方向相反的离心力组成离心力矩，从而引起震动。
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断主要是通过观察和分析机械运行过程中
的异常现象来判断故障原因。
以下是一些常见的旋转机械
故障诊断方法：
1. 震动分析：通过测量机械运行时的振动幅值和频率，分
析振动的特点和变化趋势，判断故障位置和类型。
常见的
故障类型包括不平衡、轴承损坏和轴承松动等。
2. 温度监测：通过测量机械的各个部件的温度，判断是否
存在过热的情况。
过高的温度可能是由于摩擦、润滑不良
或散热不良等原因引起的故障。
3. 声音分析：通过对机械工作过程中产生的声音进行分析，判断是否存在异响或噪音。
噪音可以是由于轴承损坏、齿
轮磨损或螺栓松动等引起的。
4. 润滑油分析：通过对机械润滑油的化学成分和物理性质
进行分析，判断是否存在金属粉末、水分或杂质等异常。
这些异常可能是由于零件磨损或润滑油质量不佳引起的故障。
5. 可视检查：通过对机械各个部件的外观进行检查，观察
是否存在磨损、裂纹或松动等现象。
这可以帮助诊断轴承、齿轮和联接件等部件的故障。
以上是常见的旋转机械故障诊断方法，诊断时可以结合多
种方法综合分析，准确判断和定位故障原因，以便及时进
行修复或更换有问题的部件。
故障诊断方法与应用-旋转机械故障机理与诊断技术-2
故障诊断方法与应用-旋转机械故障机理与诊断技术-2在旋转机械中，故障检测和诊断是一个非常重要的问题。
旋转机械由于其复杂性和运动特性，很容易出现故障。
如果不能及时发现和解决故障，这不仅会导致机器的停机和维修，还会对工业生产和甚至人生造成不良影响。
因此，了解旋转机械的故障原因和相应的检测和诊断技术非常必要。
旋转机械故障机理旋转机械故障的机理主要包括机械失衡、摩擦和磨损、振动和冲击等。
•机械失衡是指转子的重量分配不均衡，导致转速不平稳和振动，因此使旋转机械发生故障。
机械失衡故障通常会由绝热断层、转子膨胀及杆式加速放大器等现象引发。
•摩擦和磨损是旋转机械日常生产中常见的故障类型，这种故障往往是由于摩擦力和润滑液的缺乏引起的。
过度的摩擦会导致间隙变小，可能导致机器受损，进而导致故障。
•振动是另一种常见的故障类型。
它通常由外力或内置不均引发，例如机器震动、传动系统故障等。
振动可能对机器部件施加额外的压力，进而导致磨损或振动破坏。
•冲击是机械故障的另一种类型。
它通常由于异常阻力或硬件故障引起。
此外，冲击往往形成旋转机械故障的第一步，因为它会引发一系列的机械运动变化，直到最终导致故障。
故障诊断技术目前，旋转机械故障的诊断技术已经非常成熟。
根据机械故障的机理，有很多可以用来识别和验证故障的技术。
下面列举了一些经常使用的故障诊断技术：1. 传感器技术传感器技术可以监测旋转机械的各个方面，如转速、温度和压力等。
通过检测机械变量可以发现旋转机械内部退化和故障的征兆，例如雷劈、绝缘材料的老化等。
2. 振动分析振动分析是检测旋转机械故障的一种常用技术。
通过检测旋转机械的振动特性以获取台架脏振动数据，可以识别出旋转机械外在的或内部的问题。
振动分析技术可以预防故障，增加旋转机械的寿命。
3. 声音分析声音分析技术可以通过检测旋转机械的声波信号来分析机械的状态。
它依据声音的频率、声域及频率幅值等参数进行分析，可以在旋转机械发生故障时检测到异常声音的变化，从而达到及时诊断的目的。
旋转机械故障基本机理与诊断技术
图 陀螺力矩的影响
这一力矩与成正比，相当于弹性力矩。在正进动 （0＜ ＜／2)的情况下，它使转轴的变形减小， 因而提高了转轴的弹性刚度，即提高了转子的临界 角速度。在反进动（ ／2 ＜ ＜）的情况下， 这力矩使转轴的变形增大，从而降低了转轴的刚度， 即降低了转子的临界角速度。故陀螺力矩对转于临 界转速的影响是正进动时，它提高了临界转速；反 进动时，它降低了临界转速。
量信息的基础上，基于机器的故障机理，从中提取 故障特征，进行周密的分析。例如，对于汽轮机、 压缩机等流体旋转机械的异常振动和噪声，其振动 信号从幅值域、频率域和时间域为诊断机器故障提 供了重要的信息，然而它只是机器故障信息的一部 分；而流体机械的负荷变化，以及介质的温度、压 力和流量等，对机器的运行状态有重要的影响，往 往是造成机器发生异常振动和运行失稳的重要因素。
（c）当= n时，A，是共振情况，实际上由于 存在阻尼，振幅A不是无穷大而是较大的有限值， 转轴的振动仍然非常剧烈，以致有可能断裂。 n 称为转轴的“临界角速度”；与其对应的每分钟的 转数则称为“临界转速”，以nc表示 ，即
因
故
研究不平衡响应时如果考虑外阻力的作用， 则复变量式变为
其特解为
Z=|A |ej（t+）
一、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，这 类机械的主要功能都是由旋转动作完成的，统称 为机器。旋转机械故障是指机器的功能失常，即 其动态性能劣化，不符合技术要求。例如，机器 运行失稳，机器发生异常振动和噪声，机器的工 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。机器发生故障的原因不同， 所产生的信息也不一样，根据机器特有的信息， 可以对机器故障进行诊断。但是，机器发生故障 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，往往是多种故障因素的耦 合结果，所以对旋转机械进行故障诊断，必须进 行全面的综合分析研究。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一摘要：本文重点研究了旋转机械的故障诊断与预测方法，详细分析了现有的技术手段、优缺点及其在实践中的应用。
文章通过探讨各种诊断和预测方法的原理、算法、应用场景以及在实际工业环境中的效果，旨在为旋转机械的维护与检修提供更加高效、可靠的解决方案。
一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的一部分，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。
因此，对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将详细介绍旋转机械故障诊断与预测的背景、意义及研究现状。
二、旋转机械故障诊断与预测的基本原理及方法1. 传统诊断方法传统诊断方法主要包括人工听诊、视觉检查、振动检测等。
这些方法主要依赖于专家的经验和知识，通过观察和检测设备的异常现象进行故障判断。
然而，这些方法存在主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等缺点。
2. 现代诊断与预测方法（1）基于信号处理的诊断方法：通过采集设备的振动、声音等信号，利用信号处理技术对信号进行分析和处理，提取出故障特征，从而判断设备的运行状态。
（2）基于人工智能的诊断与预测方法：包括神经网络、支持向量机、深度学习等。
这些方法能够通过对大量数据进行学习和分析，建立设备的故障模型和预测模型，实现设备的智能诊断和预测。
三、各种诊断与预测方法的优缺点分析1. 传统诊断方法的优点在于简单易行，对于经验丰富的专家来说，能够快速定位故障。
然而，其缺点也较为明显，如主观性较强、效率较低、易受人为因素影响等。
2. 现代诊断与预测方法的优点在于能够处理大量数据，提高诊断和预测的准确性，同时减少人为因素的干扰。
然而，这些方法也存在计算复杂、对数据质量要求较高等问题。
四、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在制造业的应用：通过采用智能诊断和预测技术，实现对生产线上旋转机械设备的实时监测和故障预警，提高生产效率和设备运行安全性。
2. 在能源领域的应用：在风力发电、水力发电等能源领域，通过采用振动检测和信号处理技术，实现对风力发电机组、水轮机等设备的故障诊断和预测，保障能源供应的稳定性和安全性。
旋转机械振动故障诊断及分析
1.2靠背轮和转子找中心不正
a.靠背轮的影响 ⑴靠背轮平面瓢偏，当拧紧靠背轮螺丝后，转子将产生静变形 （即挠度），在轴颈上会呈现较大的晃摆，在旋转状态处，静 变形将产生旋转的强迫振动。 ⑵靠背轮连接螺栓有紧力差别，其产生的后果和瓢偏一样。 ⑶两个靠背轮止口或连接螺栓节圆不同心，当拧紧靠背螺丝后， 两个转子会产生偏心，这种偏心在旋转状态下直接产生激振力， 而且以力偶形式作用在两个相邻的轴承上。 靠背轮造成振动的特点是：振动的主要分量与转速相符，但 包含有一定的非基波分量，因此在激起普通强迫振动的同时， 可能还会激起高次谐波和分谐波共振。
4、转子动平衡质量 在线性系统（绝大多数情况），转子不平衡响 应的峰值与转子上残余不平衡量的大小成正比。 减少不平衡量可以明显地降低响应峰值，尽可能 的提高转子动平衡精度是提高转子振动品质的有 效措施。
5、转子温度效应 在高参数或超临界汽轮机中，高、中压转子温 度较高，这会引起转子材料弹性模量的变化。材 料的弹性模量随温度的升高而降低，从而使转子 的弯曲刚度和临界转速降低，故在分析计算中应 计入转子温度变化的影响。 当汽缸或轴承座温度较高时，会引起支撑系统 动刚度降低,使得轴瓦振动增大。当带负荷运行时， 如果转子存在不均匀的温分布，会导致转子产生 热弯曲，引起振动增大。
a.发电机转子的热不平衡 造成发电机产生热不平衡的原因是由于转子上 某些零件产生不对称热变形和转子热弯曲。产生 不对称热变形的零件主要是端部零件，特别是端 部线包，由于线包受热膨胀在径向发生不对称位 移，破坏了转子的质量平衡。 热弯曲的原因主要是由制造和材质方面的缺陷 所引起，另一方面是运行方面的原因引起的。
★ 影响旋转机械振动的因素
★ 汽轮发电机组的振源分析
★ 旋转机械的故障诊断
旋转机械故障相关诊断技术(二篇)
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。
旋转机械碰摩故障诊断案例分析综
旋转机械碰摩故障诊断案例分析综近年来，随着工业化的快速发展，旋转机械在各个领域中扮演着重要的角色。
然而，由于长时间的运转和各种外界因素的干扰，旋转机械碰摩故障时有发生。
因此，对于旋转机械碰摩故障的诊断和分析显得尤为重要。
本文将通过几个实际案例，来探讨旋转机械碰摩故障的诊断与分析方法。
案例一：轴承碰摩故障在某工厂的生产线上，一台旋转机械突然出现了异响和振动的问题。
经过初步观察，发现该机械的轴承存在异常现象。
为了进一步分析问题的根源，工程师们使用了振动分析仪器进行了测试。
测试结果显示，该机械的振动频率超过了正常范围，且振动的主要频率为轴承的固有频率。
基于此，工程师们初步判断该机械的问题可能是由于轴承碰摩引起的。
为了确认诊断结果，工程师们进行了更加详细的检查。
他们拆卸了该机械的轴承，并对其进行了仔细观察。
结果显示，轴承表面出现了明显的磨损和划痕。
通过进一步的分析，工程师们发现，该机械在运行过程中，轴承润滑油的供给存在问题，导致轴承摩擦增大，最终引发了碰摩故障。
案例二：齿轮碰摩故障在另一家工厂的生产线上，一台旋转机械的齿轮出现了异常噪音。
工程师们利用红外热像仪对该机械进行了检测。
结果显示，齿轮的温度异常升高，表明存在摩擦和碰摩的问题。
为了进一步确定问题的原因，工程师们拆卸了该机械的齿轮，并进行了详细的观察。
他们发现，齿轮表面存在明显的磨损和齿面断裂现象。
通过与其他部件的对比，工程师们发现该机械的齿轮硬度不足，无法承受正常的工作负荷，从而导致了碰摩故障的发生。
综合分析与讨论通过以上两个案例的分析，我们可以得出一些共同的结论。
首先，振动和噪音是旋转机械碰摩故障的常见表现。
通过振动分析仪器和红外热像仪等先进工具的应用，可以有效地检测和诊断碰摩故障。
其次，对于旋转机械的碰摩故障，常见的原因包括润滑不良、材料问题、设计缺陷等。
因此，在日常维护和保养过程中，应加强对润滑系统的检查和维护，并确保材料的质量和齿轮的设计符合要求。
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旋转机械故障诊断方法与局限性分析
摘要：介绍了旋转机械的常用故障诊断与分析方法，在对其诊断过程详细阐述的基础上，提出了各种诊断分析方法存在的局限性。
关键词：旋转机械；故障分析；诊断；局限性
中图分类号： th165 文献标识码： b 文章编号： 1009-8631（2013）01-0038-01
1 引言
旋转机械如：汽轮机、发电机、离心压缩机、风机等，是工业部门中应用最为广泛的一类机械设备，在电力、能源、交通、国防及石油化工等领域发挥着无可替代的作用。
随着科学技术的发展，旋转机械正在向大型化、综合化（在同一台设备中多种技术的应用）、连续化（从投料到产品整个过程的连续化）、自动化（操作、检测等的非人工化）、严格化（如技术指标严格化）的方向发展，造成设备构造复杂，零部件之间的联系更加紧密。
在设备复杂化的同时，发生故障的潜在可能性和方式也在相应增加，且故障一旦发生，就可能引起连锁反应，导致设备甚至整个生产过程不能正常运行乃至破坏，轻则造成巨大的经济损失，重则导致灾难性的人员伤亡和社会影响。
近年来，国内外因设备故障而引起的灾难性事故仍时有发生，如2003年，国内某钢铁企业高线初轧机因一齿轮箱主输出轴轴承破碎，造成设备紧急停机68小时，直接经济损失1500万元以上。
2001年阜新电厂2号机组断轴事故的发生，给电厂带巨大的经
济损失。
1988年我国秦岭电厂zoomw汽轮发电机组因振动引起的断轴毁机事件。
灾难性事件的不断发生，使人们认识到对大型机械装备实施在线监测与故障诊断的必要性。
2 现行故障识别与诊断分析方法简介
当前，故障识别与诊断决策过程中采用的方法较多，按照它们隶属的学科体系，大体可分为三类：基于控制模型故障诊断、基于模式识别故障诊断及基于人工智能故障诊断。
它们具体的诊断方式如下：
2.1基于控制模型的故障诊断。
对于一个旋转机械系统，若通过理论或实验方法能够建立其模型，则系统参数或状态的变化可以直接反映该系统及其动态过程，从而为故障诊断提供依据。
基于控制模型的故障诊断方法主要涉及到模型建立、参数与状态估计和观测器应用等技术。
其中，参数与状态估计技术是该方法的关键”参数估计的参数包含两类：第一，系统参数，即描述系统动态特性的参数。
基于系统参数估计的故障诊断方法与状态估计方法相比较，前者更有利于故障的分离，但是它也存在不足之处：求解物理元件参数很困难；系统故障引起系统模型结构和参数变化的形式是不确定的，目前还缺少有效的方法。
第二，故障参数，即用于描述系统出现的故障时信号自身特性的参数。
其基本思想是：对故障系统构造适当形式的包含有可调参数的状态观测器，并使其处于零状态”当系统发生故障时，用观测器中的可调部分来补偿故障对系统状态和输出的影响，使得观测器在系统处于故障状态下仍然保持零状态观
测误差，此时观测器中可调部分的输出即为故障参数的估计结果。
使用该方法的优点是可对故障信号进行在线建模，但是当系统出现强非线性时，目前仍无有效算法。
2.2基于模式识别的故障诊断。
故障诊断实质上是利用被诊断系统运行的状态信息和系统的先验知识进行综合处理，最终得到关于系统运行状况和故障状况的综合评价过。
如果事先对系统可能发生的故障模式进行分类，那么故障诊断问题就转化为模式识别问题。
当系统的模型未知或者非常复杂时，模式识别则为解决故障诊断问题提供了一种简便有效的手段。
基于模式识别的故障诊断方法主要分为统计模式识别和句法模式识别两大类，它们在旋转机械故障诊断领域中得到广泛应用。
基于bayes分类器的统计模式识别法是旋转机械故障诊断中一种经典方法。
2.3基于人工智能的故障诊断。
基于人工智能故障诊断的研究主要分为两类：基于知识（符号推理）的故障诊断和基于神经网络（数值计算）的故障诊断。
首先，基于知识的故障诊断大致包含两种情况：基于浅知识的专家系统和基于深知识的专家系统。
前者是以领域专家和操作者的经验知识为核心，通过演绎推理来获取诊断结果。
其特点是利用领域专家的知识和经验为故障诊断服务，但是这种方法具有较大的局限性，如知识集不完备，过于依赖领域专家等。
而后者则要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因集，然后根据诊断对象领域中的第
一定律知识（具有明确科学依据知识）及其内部特定的约束关系，采用一定的算法，找出可能的故障源。
它比前者具有更大的优越性，但其搜索空间大，推理速度慢。
其次，基于神经网络的故障诊断作为一种自适应的模式识别技术，人工神经网络以其全新的信息表达方式、高度并行分布处理、联想、自学习及自组织等能力和极强的非线性映射能力使它渗透到科学技术的各个领域。
人工神经网络在机械故障诊断中的应用主要集中在三个方面：一是从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；二是从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障诊断；三是从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统。
如采用径向基函数网络、概率神经网络和自适应特征映射网络作为分类器对旋转机械故障进行研究。
3 现行故障信号诊断分析方法的局限性
大型旋转机械在运行过程中易受到噪声、速度突变、结构变形及摩擦的变化等因素影响，尤其是在发生故障的情况下，从机械设备测得的振动信号往往表现出非线性非平稳特征，深入考虑目前用于旋转机械振动信号处理的前述方法，对于全面提取旋转机械振动特征信息而言仍然存在着一定的局限性：首先fft谱分析仅反映了振动信号整体的统计特性，频谱中无法体现非平稳时频细节，且频谱分辨率受到限制；其次、arma时序模型虽然可以推广应用于某些非线性、非平稳振动信号的特征提取，但应用中建模复杂、阶数选择和计算量之间矛盾等问题，制约了该方法的实用性，不宜在大型旋转机械状态监测和故障诊断中应用；对于短时傅里叶变换通过对信
号的分段截取来处理时变信号，是基于对所截取的每一段信号认为是线性、平稳的。
因此，严格地说，短时傅里叶变换是一种平稳信号分析法，只适用于对缓变信号的分析；最后，小波变换虽然在机械故障诊断领域得到了成功应用，但由于存在小波基等参数的选择敏感性、非自适应性等特点，制约了小波变换的应用性能。
此外，小波变换本质上是窗口可调的傅立叶变换，其小波窗内的信号则视为平稳状态，因而没有摆脱傅立叶变换的局限。
参考文献：
[1] 于德介，陈森峰等.一种基于经验模式分解与支持向量机的转子故障诊断方法[j].中国电机工程学报，2006.
[2] 郝志华，林田，马孝江.基于经验模式分解的神经网络模型及其在转子系统故障诊断中的应用[j].中国电机工程学报，2006.。