化工机械状态监测与故障诊断技术分析

程新续

摘要：机械设备尤其是旋转机械对化工厂的正常运转起到非常重要的作用，随着科学技术的不断进步，化工机械的状态监测与故障诊断技术日益成熟，在传统的“事后维修”和“定期维修”基础上，提出“预知维修”概念，全面清晰把握化工机械的运行状态，预防故障的发生。本文详细阐述了化工机械设备状态监测和故障诊断的主要内容和方法，并对功率谱分析技术的应用加以探讨。

关键词：化工机械；状态监测；故障诊断；预知维修；功率谱

化工企业机械设备繁多，当机械设备发生故障时，以往的维修方法是当机器损坏以后再维修，即“事后维修”。这种做法由于机器损坏、停机维修时间较长，不仅经济损失大，也危及设备和人身安全。后来提出的“定期维修”，虽然能保证机器正常运行，但由于不知道机器在什么时候、什么部位发生什么样的故障，所以很难正确地确定机器的检修周期。在此基础上，提出了“预知维修”，对化工机械设备进行状态监测和故障诊断，提早预防，将隐患消除在萌芽状态。

1 化工机械设备状态监测和故障诊断

1.1 状态监测和故障诊断包含内容

一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常后对设备的故障进行分析诊断。状态监测的主要方法有趋势监测和状态检查。趋势监测是连续地或有规律地对机器有关参数进行测量和分析，确定机器的运行趋势和状况，提出机器劣化停机的预防时间。要选择最敏感的特征信息，振动和噪声能实时地、直观地、精确地显示出机器的动态特性及其变化过程，测试方法简便易行，并且对它们也很敏感。所以振动信号谱分析技术已成为对机器进行状态监测和诊断的主要方法。

1.2 故障诊断技术的分类

故障诊断技术可分为简易诊断和精密诊断。简易诊断就是使用简单便携的点检仪器或专用仪器，对机器的状态参数进行监测并作出初步的判断；精密诊断就是运用如频谱分析仪及其他一些计算机支持的仪器对监测到的信号进行数据处理分析，从而确定机器发生异常的原因、部位、程度及发展趋势等，并决定应采取的对策[1]。

2 设备状态监测和故障诊断运用的主要技术

2.1 电子和计算技术

一些专用仪器和一些新的信号的拾取、分析及处理的方法基于该两项技术。

2.2 声、振测试和分析技术

机器設备运行状态的好坏与机器的振动有着直接的联系，它是目前状态监测和故障诊断技术中应用最广泛、最普遍的技术之一，且已取得较好的效果。

2.3 测温技术

温度的测试技术，尤其是适合于在线、非接触式、远距测试的红外测温技术的运用较为普遍，被测点的温度数值可以直接读出、因而在利用温度对设备进行诊断能起到立竿见影的效果。

2.4 油液分析技术

磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的三种主要形式和原因。而其中磨损失效约占80%左右，由于油液分析对磨损监测的灵敏性和有效性，因此这种方法在状态监测和故障诊断中日益显示其重要地位。

2.5 无损检测技术

该技术是一门独立的技术，被引进到状态监测和故障诊断技术中。如超声及射线探伤，磁粉、着色渗透的表面裂纹探伤及声发射探伤等技术被用来对大型固定或运动着的装置进行监测和诊断已越来越受到人们的重视。

3 振动信号的概念与处理方法

3.1 振动信号的概念

振动是指物体在平衡位置上作往复运动的现象。最简单的就是简谐振动，简谐振动可以用正弦曲线或余弦曲线来表示。非确定性信号是指不能用数学关系式描述的信号，也无法预知其将来的幅值，又称为随机信号。在工程实践中，采集到的几乎全部是随机信号[2]。

3.2 随机信号的分析和处理方法

主要有时域分析、频域分析。常常采用倒频谱分析法，与时域分析相比，它在频率分辨方面大大提高了灵敏度。倒频谱分析可以使信号中较低的幅值分量得到较高的增强，可以清楚地识别信号的组成，突出感兴趣的周期成分，并且能清楚地分离边带信号和谐波。使用倒频谱分析能够清楚地检测和分离出这些周期信号。

3.3 信号处理的要求

一是处理的快速性，二是高的分辨率。对信号处理的高分辨率的要求是来自于设备结构的复杂化和工作转速的日益提高。研究任意频带的频率分析技术，即细化分析技术，是应用最广泛的是复调制FFT（快速傅氏变换）方法，它是一项最为有效地提高频率分辨率的实用技术。

4 化工机械设备故障诊断

化工机械设备种类繁多，如汽轮机、压缩机、泵、风机、电动机、粉碎机、膨胀机等，统称为旋转机械。旋转机械故障的诊断，首先要根据各种故障发生的机理，寻找其特有的症状及敏感参数[3]。

4.1 故障的简易诊断方法

简易诊断方法就是采用一些便携式测振仪拾取信号，并直接由信号的某些参数或统计量构成诊断指标，根据对诊断指标的分析以判定设备是正常或是异常，主要是用于设备状态监测中。正确地拾取信号是进行设备诊断的基础或先决条件，因此需正确处理好以下几个问题。

正确选择测量方式和测量参数振动信号的采集有两种测量方式，一种是离线测量，即采集信号和分析数据是分别进行的。测量参数的选择除了根据频率范围外，还应同时考虑所采用的传感器及判断标准等。例如采用涡流传感器进行轴心轨迹分析时，就要选择输出位移。采用国际标准进行振动等级评判时就必须输出速度。

合理布置测点。因轴承是反映诊断信息最集中和最敏感的部位，主要测点应布置在的轴承部位。遵循原则：即每次测量要在同一测点进行，还要保持测量时设备的工况、测量的参数和使用的仪器和测量的方法相同，这样才能保证每次所测数据的真实性和相互可比性。

选定合适的测量周期。测量周期是指每次采集信号的间隔时间。它与机器的类型及故障发展的速度有关。而一般低速旋转机械或与磨损有关的故障，则可以采用较长的测量周期，但是一旦发现故障进展较快时，就应缩短测量周期。

4.2 齿轮故障诊断方法

由于齿轮传动具有结构紧凑、效率高、寿命长、工作可靠和维修方便等特点。功率谱一般有三种频率结构，分别对应于不同的原因。正常运行的齿轮的功率谱中一般可能同时有这三种频率结构。随着齿轮故障的产生，其线状谱部分的幅值会上升。线状谱，主要产生原因是齿轮的啮合频率及其谐波；山状谱，主要产生原因是结构共振如齿轮轴横向振动固有频率；随机谱，主要产生原因是随机振动信号。

5 结语

功率谱分析作为目前振动监测和故障诊断中应用最广的信号处理技术，它对齿轮的大面积磨损、点蚀等均匀故障有比较明显的分析效果，但对齿轮的早期故障和局部故障不敏感。旋转机械故障的诊断，不仅把测得的振动信号进行各种数据处理和分析，还要对振动的方向和位置、对机器的工作参数（如转速、载荷、压力、流量、润滑油温度及环境温度等）的敏感特征进行识别。

参考文献

[1]许宝杰，张建民，徐小力，徐杨梅.粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用[J].机械设计与制造.2006（12）：95-97.

[2]陈杰，蒋祖华，赵云松.基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法[J].计算机工程与应用，2007（7）：167-169+172.

[3]钟秉林，黄仁主编.机械故障诊断学[M].机械工业出版社，2002.

（作者单位：大庆炼化公司电仪运行中心设备及控制技术研究所）

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2019-06-17