在线监测故障诊断技术 PPT

典型故障信号——滚动轴承
正常轴承振动信号
T
轴承外圈点蚀振动信号
外圈点蚀轴承，在时域图中出现周期性故障，其时间间隔（周期） T=0.014s。
时域波形（案例67）
T
可以看出：时域波形中有周期性冲击信号，冲击间隔（周期）T=0.089s。 开箱检查发现，I轴齿轮打齿。
自相关
➢相关分析又称为时延域分析，用于描述信号在不同时刻的相互 依赖关系。 ➢自相关分析：描述的是同一信号中不同时刻的相互依赖关系。
≈0.833 s
滚动轴承的特征频率
向心推力球轴承结构简图
➢ 1) 内圈旋转频率ƒ1：
f1 N/60 Hz
➢ 2) 保持架旋转频率ƒ2： ➢ 3） 滚动体自转频率ƒ3：
fo)s2 f1
➢
4） 保持架通过内圈频率ƒ4： f4f1f21 2(1D dco)sf1
设备诊断的意义（Why）
故障（事故）：某钢厂
高炉炉顶传动齿轮箱旋转电 流升高，噪声异常（故障早 期）。当晚20时，传动齿轮 箱已根本无法运行（晚期）。
诊断原因：箱体内部的大
型回转支承轴承被压溃。
损失：高炉停产5天，直接
经济损失达5000万以上。
设备诊断的意义（Why）
故障（事故）：某钢厂3#
转炉北侧二次输入轴减速机鼓 型齿接手齿全部打光，转炉失 去控制，钢水溢出造成两台渣 罐车和部分钢轨烧损。
➢ 5） 滚动体通过内圈频率ƒ5： f5 n4fn 2(1D dco)sf1
➢ 6） 滚动体通过外圈频率ƒ6： f6 n2fn 2(1D dco)sf1
I轴轴承外圈点蚀照片
锥箱I轴转频= f1 N/60=（64.697）Hz幅值较为突出，幅值为
11.796m/s²，并伴有2、3、4、5、6倍频成分。说明齿轮箱I轴连接的零 部件可能有故障隐患。
不难发现:出现蓝色球的概率最大,也就是说它 的概率密度大,出现黄色球概率最小,也就是说它 的概率密度小.
概率密度图（案例78）
某钢厂粗轧机振动信号
2008年10月齿9日轮5：打0齿0概照率片密度图 2008年10月31日10：00概率密度
图
可以看出：该测点2008年10月9日5:00的概率密度曲线与标准的概率密度 正态分布基本相近，说明10月上旬轧机运行基本正常。 粗轧3#轧机输出端a6测点2008年10月31日10:00的概率密度曲线与标准 的概率密度正态分布差距甚远，说明10月末3#轧机已处在危险运行状态。
T
周期： T=0.016s
频率： f=1/T=1/0.016 =62.5Hz
某齿轮箱故障自相关图分析(案例79)
T
轴承点蚀照片
自相关图中，有明显的等时间间隔（周期）T=0.059s， 对应故障频率为f=1/T≈16.949Hz，与轴转频（17.615 Hz）基本吻合，说 明齿轮箱该轴连接的零部件可能有故障隐患。
在线监测故障诊断技术
设备诊断的意义（Why）
断裂部位
三峡塔带机断裂事故
2000年9月3日傍晚，三峡工程工地，三峡大坝泄洪七号坝段的三号塔带机 内外皮带机与塔身连接处一吊耳根部突然断裂，导致正在上面作业的三十名 工人坠落，造成了地面施工人员在内的三人死亡，三十一人不同程度受伤。 塔带机，为美国罗泰克产品，每台价值约一亿元人民币。
概率密度的概念是:某种事物发生的概率占总 概率的比例,越大就说明密度越大.
比方:现在在一个盒子里面有100个球,50个蓝色 的，30个红色的，15个绿色的，5个黄色的。 你随便在里面拿出一个球,出现蓝色球的概率是 50/100,出现红色球的概率是30/100,出现绿色 球的概率是15/100，出现黄色球的概率是5/100.
频率
➢ 物理学上的频率f： 振动物体（或质点）每秒钟振动的次数称 为频率，用f表示，单位为Hz。振动频率在 数值上等于周期T的倒数，即：
f1 T
心脏跳动频率
人正常心跳范围在 60-100次/分钟。 如果一个人的心脏跳 动次数为72次/分钟， 频率为 f=72/60=1.2Hz 周期为 T=60/72=1/1.2
按振动频率分类
机械振动（按频率分类）
低频振动：f<5 Hz 中频振动：f=5～1000Hz 高频振动：f>1000Hz
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
➢ 简谐振动可以用下面函数式表示：
SAsi nt ()
简单周期信号
T
事物在运动变化的发展过程中某些事物多次重复出 现,其连续两次重复出现的时间叫做周期,用T表示.
诊断原因：联轴器有多处损
坏（掉牙、裂纹等），且3#转 炉大齿轮已压溃。
损失：直接经济损失高达
7000万以上。
故障诊断的基础是建立在能量耗散原 理上的。所有设备的作用都是能量转换与 传递，设备状态愈好，转换与传递过程中 的附加能量损耗愈小。例如机械设备，其 传递的能量是以力、速度两个主要物理参 数来表征，附加能量损耗主要通过温度及 振动参数表现。随着设备劣化程度加大， 附加能量损耗也增大。因此，监测附加能 量损耗的变化，可以了解设备劣化程度。
在观察频谱图，作故障诊断分析时，应注意 以下要点：
➢ 首先注意那些幅值比过去有显著变化的谱线，它 的频率对应哪一个部件的特征频率。
➢ 观察那些幅值较大的谱线，它们是机械设备振动 的主要因素，这些谱线的频率所对应的运动零部 件。
➢ 注意与转频有固定比值关系的谱线，它们是与机 械运动状态有关的状态信息。它们之中是否存在 与过去相比发生了变化的谱线。
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