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状态监测与故障诊断的几种前沿方法

煤化干熄焦运行技术交流学习平台 2021-03-23 07:34:21

又到周末了,反而因杂事较多没有时间更新文章,特分享培训稿一本,供朋友们翻阅,本人所收集三百余本书籍,一部分为自己购买,但大部分来自网络,取之于民用之于民,只是用于我们交流、学习,今后将陆续分享给大家。本文摘至《设备状态监测与故障诊断实用技术培训讲义》,如有需要请大家在留言栏留下邮箱,我会第一时间回复发送。下图为部分目录。


通俗地说,状态监测就是给机器体检,故障诊断就是给机器看病。

医生给病人看病,首先是进行体征检查,例如先查体温,再进行验血、X光、心电图、B超、甚至CT等各种理化检验,然后根据检查结果和病史,利用医生的知识及经验,对病情做出诊断。对机器故障的诊断,类似于医生看病,首先对机器的状态进行监测,例如先看振动值,再进行频谱、波形、轴心轨迹、趋势、波德图等各种检测分析,然后结合设备的原理、结构、历史状况等,利用专业人员的知识及经验,对故障进行综合分析判断。

可作为旋转机械状态监测与故障诊断的信息很多,例如:振动、声音、位移、变形、应力、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力、流量、电流、转速、扭矩、功率、等等。旋转机械状态监测与故障诊断常用的方法,主要有以下几种。

1.3.2.1  振动分析法


振动分析法是对设备的振动进行信号采集、处理、分析后,根据获得的振幅、频率、相位及其它相关图谱,对设备所进行的状态及故障分析。


振动分析法是旋转机械状态监测与故障诊断中运用最广泛、最有效的方法,是当前各种监测技术中的主要方法其原因如下。

① 在旋转机械中,发生振动故障的概率最高,振动故障引起的设备损坏率最高,振动故障造成的设备损坏程度最严重

振动信号含有的状态信息量最含有转子、轴承、联轴器、齿轮、壳体、基础、管线等机械部件自身状态信息,又含有转速、流量、压力、温度、介质组分、油温等运行参数影响运行状态的信息,因为机械零部件或运行参数的异常变化,都会引起振动增大,振动信息量如此丰富,其它任何信息无法比;

振动信号易于拾取,不影响设备运行,又易于转换为电信号,处理成多种能够反映故障状态的信息图谱,实行在线监测和诊断。

振动分析法能够旋转机械各种故障进行准确的诊断例如转子不平衡、轴弯曲、轴系不对中、轴承工作稳定、摩擦、松动、轴横向裂纹、支承刚性差、旋转失速及喘振、油膜涡动及油膜振荡、流体压力脉动、气隙激振、电磁力激振、齿轮故障、滚动轴承故障、皮带轮偏心等等。

1.3.2.2  油液分析法

油液分析法是监视润滑油系统中的一些物化特性,从中获取润滑油流经设备内部所携带的信息,旋转机械状态检测与故障诊断中的一个重要方法。

油液分析法分两,一是润滑油油液本身性能的理化分析,另一是对油中所含微小磨损金属颗粒所进行的铁谱分析光谱分析。

通过对润滑油油液的粘度、闪点、酸值、破乳化度、灰分、残碳、凝固点、极压性、机械杂质、水分、锈蚀试验抗氧化安全性等主要性能指标的检验分析,可以准确掌握润滑油本身的性能信息,也可以大致了解轴承、密封工作状况。

利用颗粒计数、铁谱分析光谱分析技术,还有简单、粗线条的磁旋塞技术,对油液中的磨损颗粒进行监测,可以掌握轴承、齿轮、气缸、活塞环、十字头、连杆、齿式联轴器等摩擦副的磨损状态,并进行相应的故障诊断。

磨损机理表明:正常磨损磨粒为鱼鳞状表面光滑周边圆滑,长0.5~10μm基本小于5μm),厚0.15~1μm,长厚比为3~10;异常磨损磨粒,由于产生的原因不同分别为带状、球状、晶体型层状、螺旋状、弯曲状等,表面有划痕周边不圆滑或有锐利的棱边尺寸变大(除滚动轴承疲劳磨损的球状磨粒直径为1~5μm),均大于5μm多数20~100μm长厚比变小。机器产生异常磨损后,油液中大颗粒的数量(即浓度)增多。

根据磨损机理,磨粒分析的基本思路为:

① 磨粒的大小和大磨粒的浓度,反映了磨损的程度;

② 磨粒的形貌,反映了磨损的原因;

③ 磨粒的成分,反映了磨损的零部件。

光谱分析能迅速、准确地测定出油液中几十种元素成分及含量(有效范围是0.1~10μm的颗粒,大于2μm准确性明显降低便于确定磨损异常的零部件,对使用者无专业要求,在一些行业得到广泛应用;但是光谱分析不能检测大、小磨粒的浓度和形貌,即难以确定磨损的程度和原因

铁谱分析对磨粒的元素不能定量,对非铁磁性磨粒的检测效果也欠佳,但是,铁谱分析能对金属磨粒的元素定性,能显示磨粒的尺寸和形貌,能对磨粒计数,显示小磨粒各自所占的浓度,测定有效范围为1~100μm,正是磨损过程中产生磨粒的范围。因此,铁谱分析能够提供机器产生磨损的程度、原因、部位,铁谱分析比光谱分析得到了更为广泛的应用。

铁谱分析技术的具体方法是:

① 定量分析  由铁谱仪进行颗粒计数。原理是:让油液流过位于梯度磁场中的一块玻璃片或玻璃管,油中的磨粒按其粒度的大小有序地分离并沉积下来,由光密度计等测出象征小磨粒数量的读数DLDS即大小磨粒的浓度。铁谱仪有分析式、直读式、旋转式在线式,其中分析式铁谱仪由制谱仪、光密度读数器、铁谱显微镜组成成套测试系统。

② 定性分析  先用铁谱显微镜区分金属与化合物:铁谱显微镜的红色反射光源和绿色透射光源,分别照射到谱片上的磨粒,由于金属吸收绿光而反射红光,呈红色,化合物透射绿光而呈绿色,可初步判断磨粒的种类。然后用加热分析法对金属进行区分:其中,铁系金属按照加热时及回火颜色加以区分;有色金属中,铜有特定红黄色易被识别,铅、锡合金加热后生成的氧化膜在白光照射下呈黒色,铝、铬、银、钛、镉、镁、钼、锌等白色金属,可配合以酸碱侵蚀后加以鉴别。

③ 形貌分析  使用铁谱显微镜对磨粒的形状、表面及周边、尺寸大小进行观察与分析,通过磨粒的形貌判断磨损的类型以及磨损的状态,查找磨损原因。铁谱显微镜的最高放大倍数约为1000倍,可以观察到微米级磨粒的形貌。此外还有扫描电镜,不仅可以更细微地观察磨粒形貌,而且,配有X射线时还可以分析磨粒的成分,但分析程序复杂。

1.3.2.3  噪声诊断法

机器内部的机械零部件工作时会发出噪声,发生故障时噪声的强弱和声调都会变化。噪声诊断就是通过监测噪声信号的强弱和声调,来寻找噪声的主要声源和识别故障。具体主要方法有:

声音监听法  用听棒或听诊器监听机器内部噪声的强弱和声调,判断机器运转是否正常,零部件是否损坏,流体有无脉动或泄漏。监听效果主要取决于经验。

频谱分析法  与振动分析法相类似,监测仪表也可以对噪声信号进行采集,并分解转换成由各种纯音声调(即频率)及其强弱(即峰值,用声压级、声强级、声功率级表示)组成的噪声频谱。通过频谱图,找出与机械零部件工作特性有关的纯音频率,例如,齿轮的啮合噪声、滚动轴承的间隔噪声、电机的电磁噪声等,来寻找噪声源和故障原因。

声强法  声强是单位时间内通过垂直于传播方向单位面积上的声能。与声压不同,声强具有明显指向性,不仅可以测定噪声的大小,而且可以测定哪个方向上的噪声大,又不受环境影响,便于在现场找到噪声源,因此近年来发展较快。

1.3.2.4  温度监测法

对于旋转机械来说,在装配不当、润滑不良、负载过大、工作介质温度过高以及部件有缺陷等情况下,都会引起设备某些部分的温度升高。也就是说,监视温度的变化可以判断设备是否存在某些故障。

温度监测可分为直接测量和热红外分析两种。

温度的直接测量,是用膨胀式温度计以及热电阻、热电偶等接触式测温传感器或其它非接触式传感器来直接测量温度。例如,机器进出口处工作介质温度、润滑油油温、轴承温度、电机定子绕组温度等。对于旋转机械的轴承,尤其是高速滑动轴承,轴承温度监测非常必要。美国石油学会API标准规定,滑动轴承进出口润滑油的正常温升应小于28℃,轴承出口处的最高油温应小于76℃另外,用铂电阻在距轴承合金1mm处测量瓦块温度时,一般不应超过110~115。由于具体测量的方法、位置等各不相同,以及温度反映往往滞后,因此应具体情况具体分析。

热红外测量分析仪器有:红外测温仪、红外热像仪和红外热电视,主要用于对设备温度进行远距离、非接触测量。红外测温仪是测量物体表面某一点的温度,测温简单、快捷,尤其适用于人手不太方便达到的部位,近来已得到广泛应用。红外热像仪和红外热电视可以实时地、大范围地显示物体的二维、三维热图像,把看不见的物体热分布状态转变为可见光图像,通过将异常状态下的设备热图像与正常状态时的热图像相比较,就可以做出设备是否发生故障以及故障具体部位的判断。对于大型、特大型设备,想通过温度变化来了解和分析设备有无故障,红外热像仪和红外热电视的优势更显突出。

1.3.2.5  轴位移监测法

旋转机械绝大多数的转子,由于结构上的原因都会受到轴向力的作用而产生轴向位移。例如,叶轮两侧流体压差产生的轴向力,斜齿轮螺旋角产生的轴向力,汽轮机叶片反动度产生的轴向力,螺杆、齿轮两侧端面流体压差产生的轴向力,电机磁力中心线不居中产生的轴向力,等等。在某些非正常的工况下,转子会因轴向力过大而引起推力轴承磨损,或者,推力轴承因装配不当或润滑不良而磨损,推力轴承磨损后转子端面与隔板或缸体将发生强烈地摩擦,事故一旦发生往往是灾难性的。因此,大型旋转机械需要配置位移传感器对轴位移进行监测。

汽轮机在开车和停车过程中,会因转子与缸体受热和冷却不均而产生差胀,转子热容量小胀得快,缸体热容量大胀得慢,膨胀不同步使原有间隙变小、消失,转子与缸体发生摩擦。因此,大型汽轮机需要配置位移传感器来监视差胀。

此外,轴位移监测技术还被用于往复式机械通过监测活塞杆的横向位移,即活塞杆下沉,监测活塞环活塞支承环的磨损量,以防拉缸或打量不足。

1.3.2.6  综合分析法

对转动设备进行状态监测与故障诊断的方法,还有应力分析法、扭矩分析法、声发射分析法等,以及观察设备内部情况的激光、光纤和设备成像技术,分析工作介质成分的气相色谱技术,检验金属材料内部缺陷的X光射线超声波探伤技术,等等。

目前,转动设备状态监测与故障诊断实际采用的方法大多数是以振动分析法为主相应配合某些油液分析、温度监测、轴位移监测等方法连同工艺过程及运行参数一起进行综合分析的。