汽車故障診斷與檢測

1、汽車故障診斷與檢測讀書報告目 錄1前言- 1 -2旋轉(zhuǎn)機械的特性及常見的故障- 2 -3旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究現(xiàn)狀- 4 -4故障診斷實例- 5 -1.離心風機故障診斷處理。- 5 -2.某電廠300MW汽輪發(fā)電機組斷葉片故障診斷分析- 7 -總結(jié)- 9 - 2 -1前言隨著科學技術的發(fā)展及工業(yè)的進步，生產(chǎn)設備的自動化程度越來越高，其結(jié)構也越來越復雜。生產(chǎn)設備趨于大型化、自動化、精密化、智能化，機械設備各個子系統(tǒng)之間的關聯(lián)程度越來越大。1如果生產(chǎn)設備的若干部件在運轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)故障，可能導致整個生產(chǎn)過程中斷，影響企業(yè)的經(jīng)濟效益、危害工作人員的人身安全，甚至帶來災難性的后果。機械設備中旋轉(zhuǎn)機械約

2、占80%，覆蓋石化、冶金、動力、機械制造等工程領域，包括壓縮機、發(fā)電機、燃氣輪機、風機、汽輪機、渦輪機、航空發(fā)動機及各種電動機等，這類機械設備通常轉(zhuǎn)速較高，且在生產(chǎn)中處于核心地位，若發(fā)生故障會造成較嚴重的經(jīng)濟損失，嚴重時會對國民經(jīng)濟和社會民生帶來影響。2在設備的日常維護和安裝調(diào)試過程中，經(jīng)常遇到因劇烈振動而無法正常生產(chǎn)的情況，而振動的原因錯綜復雜，僅靠耳聽、手摸的原始方法，很難全面準確的分析判斷故障的原因。采用先進的設備狀態(tài)檢測和故障診斷技術，通過振動檢測掌握各類設備在一定時期的運行狀態(tài)，為從事設備維護、安裝、調(diào)試的工程技術人員提供一套完整的設備運行狀態(tài)資料，根據(jù)這些資料進行數(shù)據(jù)分析，可以準確

3、的分析判斷故障原因，縮短檢修工期，合理的安排關鍵設備的預防維修計劃，從而避免因突發(fā)性設備故障而造成的經(jīng)濟損失，確保產(chǎn)生的順利進行。1旋轉(zhuǎn)機械設備監(jiān)測和故障診斷技術不斷融合現(xiàn)代科學技術發(fā)展的成果，己成為涉及傳感器技術、電子技術、測試技術、信號處理、智能識別、數(shù)據(jù)庫等多方面知識，是一門既有理論基礎，又有很強的實際應用的背景的交叉學科旋轉(zhuǎn)機械診斷主要包括信號獲取、特征提取、狀態(tài)診斷及狀態(tài)分析四個步驟。因此，作為設備故障診斷技術的一個分支旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術。其研究領域也同樣主要集中在以下幾個研究內(nèi)容和研究方向：故障信息檢測、故障特征分析、狀態(tài)監(jiān)測方法、故障機理研究、故障識別及其專家系統(tǒng)。近

4、年來，隨著信息技術、計算機技術、人工智能以及機械故障機理研究的深入和發(fā)展，新的技術不斷被移植、應用到機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷之中，極大地豐富了機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷理論和技術，推動了監(jiān)測和診斷向更深和更高層次的發(fā)展。2旋轉(zhuǎn)機械的特性及常見的故障機械故障是與磨損、腐蝕、疲勞、老化等機理分不開的。機械故障主要有以下一些特性：( l) 潛在性。機械在使用中會出現(xiàn)各種損傷。損傷引起零部件結(jié)構參數(shù)發(fā)生變化。當損傷發(fā)展到使零部件結(jié)構參數(shù)超出允許值時。機械即出現(xiàn)潛在故障。( 2) 漸發(fā)性。由于磨損、腐蝕、疲勞、老化等過程的發(fā)生與時間關系密切。因此機械故障的發(fā)生多半與時間有關。在使用中。機械的損傷是逐步產(chǎn)生的。

5、零部件的結(jié)構參數(shù)也是緩慢變化的。機械的性能參數(shù)也是逐漸惡化的。( 3) 耗損性。機械磨損、腐蝕、疲勞、老化等過程伴隨著能量與質(zhì)量的變化。其過程是不可逆轉(zhuǎn)的。表現(xiàn)為機械老化程度逐步加劇。故障越來越多。隨著使用時間的增加。局部故障的排除雖然能恢復機械的性能。但機械的故障率仍不斷上升。新的故障將不斷出現(xiàn)。同時損傷的消除也是不完全性的。維修不可能使機械的性能恢復到使用前的狀態(tài)。( 4) 模糊性。機械使用中。由于受到各種使用及環(huán)境條件的影響。其損傷與輸出參數(shù)的變化都具有一定的隨機性與分散性。同時。由于材料與制造等因素的影響。機械的各種極限值、初始值也具有不同的分布。同一機械。在不同的使用環(huán)境下。輸出參數(shù)

6、隨時間也具有不同的分布。從而導致參數(shù)變化及故障判別標準都具有一定的分散性。使機械故障的發(fā)生與判別標準都具有一定的模糊性。( 5) 多樣性。機械使用中。由于磨損、腐蝕、疲勞、老化過程的同時作用。同一零部件往往存在多種故障機理。產(chǎn)生多種故障模式。如軸的彎曲變形、磨損、疲勞斷裂等。這些故障不僅故障機理與表現(xiàn)形式不同。而且分布模型及在各級的影響程度也不同。使故障呈現(xiàn)出多樣性。1旋轉(zhuǎn)機械常見的故障：表 1 旋轉(zhuǎn)機械常見故障3旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究現(xiàn)狀旋轉(zhuǎn)機械的振動信號包含的信息豐富、可以較為全面的反映設備的運行狀態(tài)，其時域、頻域及時頻域等分析方法的分析結(jié)果可作為其運行狀態(tài)和故障診斷的依據(jù)。下面介紹常用

7、的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法：1、頻譜分析頻譜分析是指對時域信號進行傅立葉變換，將信號表述為幅值-頻率的表達形式。通過觀察頻譜圖中譜線情況來實現(xiàn)對信號的分析。旋轉(zhuǎn)機械的振動信號在頻域內(nèi)的分布具有較清晰的物理意義，所以頻譜分析是進行旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的主要方法之一，該分析方法適用于平穩(wěn)信號。由時間域、頻域進行分析診斷設備故障， 如下圖所示：圖 1􀀁 時域-頻域2、時域分析時域分析是指直接對信號的時域波形進行觀察分析，具有直觀、明了的特點。如果信號包含的信息復雜，則難以觀測出其包含的特征信息，所以時域分析用于對簡單時域波形進行分析判斷。3、 軸心軌跡分析軸心軌跡是指旋轉(zhuǎn)機械軸線上某一點在

8、旋轉(zhuǎn)平面內(nèi)的位置隨時間的變化而形成的軌跡線。軸心軌跡形象、直觀地表達了回轉(zhuǎn)部件的運行情況，不僅可以反映轉(zhuǎn)軸在徑向平面內(nèi)運動軌跡的形狀，而且可以提供轉(zhuǎn)軸的渦動頻率和進動的方向。軸心軌跡故障診斷方法廣泛的應用在汽輪機、壓縮機、發(fā)電機等旋轉(zhuǎn)機械設備的故障診斷中。4、全息譜分析全息譜技術是基于傅立葉變換，采用內(nèi)插技術，采集轉(zhuǎn)軸多個截面、兩個互相垂直方向上的振動信號，精確求其對應頻率處的幅值和相位，然后根據(jù)實際的測量位置對應獲得一系列的橢圓來描述轉(zhuǎn)軸的振動情況?。 二維全息譜能很好的反映轉(zhuǎn)子一個支承面的振動情況，三維全息譜則可以反映整根轉(zhuǎn)子的空間振動情況和對應轉(zhuǎn)速下的振型。全息譜融合了多個截面、多個方向

9、和經(jīng)常被忽略的相位等多個方面的信息，彌補了傳統(tǒng)故障診斷分析中的不足。全息譜技術已應用于國內(nèi)的大型旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中，取得了較好的效果。5、共振解調(diào)分析共振解調(diào)技術是指對低頻沖擊激起的高頻共振波形進行包絡，然后對包絡信號進行頻譜分析，實現(xiàn)對信號的分析。該技術廣泛用于滾動軸承、齒輪等部件的故障診斷中，與普通的頻譜分析相比，可以有效的識別淹沒于背景噪聲中的早期故障特征信息。共振解調(diào)技術極大的改善了滾動軸承等部件的故障診斷技術豐富了診斷手段。除上所述方法外還有很多用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的方法，如分形維數(shù)、倒譜分析、時域濾波技術、波德圖、階次分析等，都在實際應用中取得了較好的成果。44故障診斷實例1.離

10、心風機故障診斷處理。傳動方式: 皮帶傳動。測點布置如下圖所示?，F(xiàn)場對設備進行檢測時，發(fā)現(xiàn)振動異常，分別對測點1、2進行檢測，結(jié)果如表2、圖2、圖3 所示：表2 風機采樣點檢測結(jié)果故障分析和診斷:由上可經(jīng)看出，1、2 測點V、H 方向振動值均超標，從第1 測點頻譜圖來看，最大值出現(xiàn)在146 Hz處，第2 測點最大值出現(xiàn)在184 Hz 處。由于測點設在軸承座上，首先檢查故障是否出現(xiàn)在軸承上。由開始的計算知道軸承外環(huán)故障頻率為145.92 Hz( 約為146 Hz) ，軸承內(nèi)環(huán)故障頻率為184.09 Hz( 約為184 Hz)，通過對照軸承故障特征頻率，可以判斷1號軸承故障出現(xiàn)在軸承外圈，2號軸承故

11、障出現(xiàn)在軸承內(nèi)圈，經(jīng)更換軸承后，振動正常。2.某電廠300MW汽輪發(fā)電機組斷葉片故障診斷分析該輪機振動值突然增大，工廠果斷停車，并立即要求進行診斷。查看在線監(jiān)測故障診斷系統(tǒng)的頻譜圖：圖 4 輪機故障震動頻譜圖根據(jù)故障診斷專家系統(tǒng)軟件分析，葉片斷裂或脫落的可能性最大，現(xiàn)場查看如下圖所示：總結(jié)設備故障診斷技術可以有效地避免意外事故,節(jié)約大量維修費用, 無論對安全生產(chǎn)還是對設備維護都具有十分重要的意義. 在實際應用中仍然有許多問題需要在實踐中不斷地去發(fā)現(xiàn)和解決, 因為任何一個故障都會有許多表征現(xiàn)象, 同時一個故障現(xiàn)象有可能對應著幾個故障原因, 而且, 相同和不同的設備在不同的工作環(huán)境下, 在故障判定

12、上也有所不同, 就是同一個設備, 在不同的壽命周期內(nèi)在故障的判別上也有所變化. 需要從各個方面, 應用各種監(jiān)測手段, 多方位地去分析、研究, 要從該設備的歷史、工作環(huán)境以及相關設備的故障中去分析、查找故障原因才能真正做到對設備故障的準確、科學判定2。旋轉(zhuǎn)機械是大型生產(chǎn)企業(yè)的關鍵設備, 它們通常具有大型、高速、連續(xù)工作及處于核心地位的特點, 因此深入開展旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷技術的研究具有十分重要的實際應用意義和價值。隨著我國改革開放的深入以及國民經(jīng)濟和科學技術的發(fā)展, 旋轉(zhuǎn)機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術將會得到不斷完善, 一定會在不久的將來步入世界先進行列。參考文獻1宋生鈺. 旋轉(zhuǎn)機械設備

13、常見故障診斷J. 湖南工程學院學報, 2008, 18(3):41-45.2羅邦劫. 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢J. 機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新, 2008, 21(3):86-86,89.3郭大文. 旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取與分析技術研究D. 電子科技大學, 2012.4周帥. 基于時頻分析的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究與應用D. 大連理工大學, 2012.5張超. 基于自適應震動信號處理的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究D. 西安電子科技大學, 2012.6彭斌, 劉振全. 基于改進小波神經(jīng)網(wǎng)絡的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷J. 振動、測試與診斷, 2007, 27(1):32-35.7丁濤, 王芳, 任工昌. 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究現(xiàn)狀J. 機械設計與制造, 2009(12):259-260.8韓捷, 關惠玲, 梁川, 等. 矢譜:一種實用的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷分析方法J. 機