旋转机械故障诊断范文精选

（湖南中烟工业有限责任公司吴忠卷烟厂，宁夏 吴忠 751100）

摘要：由于转子部件的质量产生偏心或者转子部件出现了缺损，导致了转子不平衡，这是一种旋转机械中最为常见的故障。根据相关统计显示，有一半以上的故障与转子不平衡有关，对于旋转机械的影响非常大。文章对目前旋转机械转子不平衡的故障诊断进行了分析。

关键词：旋转机械；转子不平衡；故障诊断；弯曲故障

中图分类号：TF307文献标识码：A文章编号：1009-2374（2014）22-0051-02近年来的工业化生产中，各种设备以及机械存在着一种非常明显的趋势，功能原理越来越多样化，而且设备大型化与连续化也非常突出，因此提高了生产效率，降低了生产成本，对于设备的工艺目标可以通过较低的消耗来实现。但是机器设备一旦发生故障就会产生非常严重的后果，有时候甚至是灾难性的后果。目前选择机械转子不平衡故障非常常见，为了有效地保障设备的安全可靠运行，对于其中存在的故障进行诊断将是非常关键的，现代化生产中不能局限于事故后的维修，更要进行故障前的诊断，因此对于旋转机械的转子不平衡故障的研究与诊断是非常有现实意义的。

1不平衡的原因

1.1不平衡的原理

由于转子受到材料质量在分布、加工以及误差和装配技术等长期运行中产生的各种不均匀磨损和腐蚀，进而形成的质量中心与旋转中心之间存在一定的偏心距，在工作过程中转子会长期受到周期性的离心力的干扰，动荷载对于轴承产生干扰，引起机器振动这种不规律的现象。

1.2故障的特征

摘要：本文主要基于旋转机械产生故障的特点，分析其故障的相关成因，并根据实践经验总结了旋转机械故障诊断的基本内容和方法。

关键词：旋转机械；故障诊断；原因分析

中图分类号：U472.42文献标识码：A 文章编号：

引言

所谓旋转机械指的是通过内部零部件的旋转运动完成相关功能的机器设备。通常指的是那些旋转速度比较高应用较为广泛的机械，比如离心式压缩机、电动机、汽轮发电机、离心式水泵、真空泵和离心式鼓风机等具有旋转运动都属于旋转机械。旋转机械一般构造较为复杂，发生故障时较难查找出故障原因，更不容易做出有效的维修方案，为旋转机械的维修和管理人员提出较大的难题，本文主要就旋转机械故障的原因作出简要的分析，并总结了故障诊断技术的相关内容。

1 旋转机械故障诊断的特点

进行旋转机械的故障诊断时，首先需要了解旋转机械故障所具备一些特性，以下做出简单的分析：

1.1转子特性

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。

摘 要：研究旋转机械零部件的故障诊断方法，提出一种基于LabVIEW系统调用MATLAB程序的旋转机械故障诊断方法。主要介绍AIC9000转子试验台与虚拟仪器设备的组合应用，结合LabVIEW、MATLAB软件、EMD方法等，以轴承点蚀故障为例论述了该方法在旋转机械设备故障诊断领域的应用。

关键词：LabVIEW；旋转机械；EMD；故障诊断

中图分类号：TH164 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）19-0052-02

引言

近年来，虚拟仪器软件开发平台在机械设备领域的成功应用，对机械关键部件的人工智能化故障诊断起到推动作用。本文结合虚拟仪器设备和AIC9000转子试验仪器搭建平台，研究一套应用LabVIEW软件、MATLAB软件和EMD方法的旋转机械设备状态监测、分析系统。从实际工况出发，对设备监测故障预判有一定的指导作用。

1 LabVIEW数据采集系统

试验台搭建：有AIC9000多功能转子试验台、布点8组传感器、调理信号组件和LabVIEW虚拟仪器设备。

系统的程序设计基于NI-LabVIEW，实现对AIC9000转子设备及相关诊断仪器的改进设计，易于设备的升级和维护。AIC多功能转子系统和LabVIEW主机：Model：PXle-1078，PRODUCT OF MALAYSIA。

摘 要：旋转机械故障诊断技术己在国内外得到了非常高的重视，虽然各种诊断方法都得到广泛的发展并且成果丰硕，文章对其进行总结性分析。

关键词：旋转机械；故障诊断；方法

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.026

随着诊断技术研究的深入，可以实现故障诊断的方法越来越多，既有对前人研究成果的完善，也有一些原创性的研究成果相继被提出，根据各类方法在实现方式上的不同，可以大致将其分为三类，第一种是通过建立合适的模型进行故障诊断，这种方法在实际的生产应用中，往往由于设备结构复杂，无法构建精准的模型，即便可以获得合适的参数模型，其耗资也会相当大，所以实际应用可行性不大。第二种方法是结合人工智能技术的专家系统，在实际应用中这种方法得到了一定的肯定，但仍然存在知识获取不全面、针对性太强、智能水平低等问题，使得故障诊断结果可靠性不强。而模式识别是故障诊断中应用最为广泛的方法，且目前很多学者都认为基于模式识别的故障诊断有很大的进步空间。

1 旋转机械故障特点

旋转机械故障的故障特点与其他类型的机械故障存在一定的区别，且是机械设备中最为常用的一类，所以有必要对其进行单独的深入研究。旋转机械故障是指有转子系统的机械设备在运行过程中出现异常的工作状态，比如不正常的噪声、异常大的振动、温度急剧升高，或者其他指标不正常。旋转机械的结构复杂，故障发生具有一定的阶段性，并且部分故障的发生有一个渐进的过程，在进行故障诊断时，必须综合考虑多项因素，使得进行准确故障诊断的难度较大。

2 旋转机械故障检测方法

2.1 模式识别

摘要：研究旋转机械零部件的故障诊断方法，提出一种基于LabVIEW系统调用MATLAB程序的旋转机械故障诊断方法。主要介绍A－IC9000转子试验台与虚拟仪器设备的组合应用，结合LabVIEW、MATLAB软件、EMD方法等，以轴承点蚀故障为例论述了该方法在旋转机械设备故障诊断领域的应用。

关键词：LabVIEW；旋转机械；EMD；故障诊断

引言

近年来，虚拟仪器软件开发平台在机械设备领域的成功应用，对机械关键部件的人工智能化故障诊断起到推动作用。本文结合虚拟仪器设备和AIC9000转子试验仪器搭建平台，研究一套应用LabVIEW软件、MATLAB软件和EMD方法的旋转机械设备状态监测、分析系统。从实际工况出发，对设备监测故障预判有一定的指导作用。

1LabVIEW数据采集系统

试验台搭建：有AIC9000多功能转子试验台、布点8组传感器、调理信号组件和LabVIEW虚拟仪器设备。系统的程序设计基于NI-LabVIEW，实现对AIC9000转子设备及相关诊断仪器的改进设计，易于设备的升级和维护。AIC多功能转子系统和LabVIEW主机：Model:PXle-1078，PRODUCTOFMALAYSIA。

1.1搭建LabVIEW平台

将8通道传输接口与调理信号模块连接，数字采集卡、信号处理卡等模块化的PXI板卡插入虚拟仪器主机箱中，机箱连接显示器。

摘 要：沈鼓做为一家世界知名的鼓压风机制造企业，旋转机械是我们厂的支柱产品。所以，旋转机械的故障诊断与分析，对于我厂产品的质量的好坏，产品是否能够让用户满意，以至于企业的生存和核心竞争力，都有着致关重要的作用。作为一门独立的学科，依靠振动分析仪对旋转机械的异常故障进行诊断和判别，必须有较高的技术水平。这个诊断和判别与医学上的诊断和判别是一个道理。要能够准确地诊断和判别，要依靠大量的临床实践和临床经验，这必须有医学上的理论基础根据。

关键词：鼓压风 旋转机械 诊断 判别

中图分类号：TH165 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）06（a）-0105-01

尽管旋转机械的故障是由机械仪表自行诊断是最终目的，但机械还是机械，它不是万能的，现实的问题不能全部死搬硬套，自动诊断。系统的诊断只能做参考，最终诊断还需要人的大脑。人―机对话，还需要人的大脑。

下面举几个各种类型振动的典型例子，可以认为是固定模式的一类，可以在判断故障时做以参考。

1 不平衡

大家知道，转动部分在转动过程中，一定会产生振动，振动是绝对的，不振动是相对的，不平衡是绝对的，平衡也是相对的。转动部分或多或少会有残余的不平衡量存在。这种不平衡量是由于转子的重心偏移所产生的。由于重心偏移而引起离心力F=W/gεω2（W：转子重量，kg；g：重力加速度，cm/s2；ε：偏心量；ω：回转角速度；F：离心力）。这种情况，机械在转动时会发生振动，明显地表现为1次/转。如是3000 r/min，振动频率为50 Hz。这种由于偏心、不平衡产生的离心力，迫使转子在运转过程中发生振动，其振动频率为转速的一次方成正比，转速高而高，转速低而低，这是判断转子由于偏心而产生振动的不平衡的最简单也是最直观的判断方法。

2 热的不平衡

摘要：旋转机械设备是现代工业生产的支柱，也是生产企业向自动化发展的重要基础。在实际生产中，如果旋转机械设备出现故障，不但会影响生产效益，严重时可能还会对工作人员造成不同程度的危害，从企业的发展角度讲，旋转机械设备的稳定性和可靠性也是衡量企业综合实力的重要依据。因此，旋转机械设备关键部位的故障诊断逐渐成为相关技术人员关注的焦点，也是企业迈上可持续发展道路的关键内容。本文阐述了故障诊断与预测系统的基本构成以及旋转机械设备关键部位故障诊断的知识模块，为旋转机械设备关键部位故障诊断技术的发展提供理论依据。

关键词：旋转机械设备;关键部位;故障诊断;故障预测

近几年，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测技术已经得到了相关人员的高度重视，同时也加大了相应的研究力度，从效果上看，已逐步成型，具有良好的发展前景和上升空间。国内大、中型生产企业中，都配备了成熟且完善的设备故障诊断系统，在维护设备安全和确保生产效率方面有着至关重要的作用。然而，旋转机械设备关键部件的故障诊断并没有得到相应的优化和改进，依然停留在手工操作和经验判断的初级阶段中，这种原始的故障判断方法显然已经完全无法适应企业的高速发展，面对一些较为先进的旋转机械设备更是显得力不从心。因此，从实际出发改良旋转机械设备关键部件故障诊断技术、优化知识模块逐渐成为相关部门的首要任务。

1.故障诊断与预测系统的基本构成

研究发现，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测系统主要由多种知识模块组成，其中包括深、浅知识库以及机器学习模块等部分。深知识库还涉及到旋转机械设备基本结构和功能的知识库以及机械设备实时运行状态的知识库等部分，而浅知识库包含机械设备故障征兆知识库以及典型案例知识库等部分。该系统是故障诊断与预测的重要手段和方法，在运行的过程中，创建两种功能各异的知识库，成功分离了系统内部的知识库和推理机，并在指定的区域内逐渐进行自动学习，持续扩充系统的浅知识库，为故障诊断加下坚实的基础。

2.旋转机械设备关键部位故障诊断的知识模块

2.1 维护经验

维护经验实际上就是相关专家对于旋转机械设备关键部件故障诊断的经验和知识，在系统中处在浅层知识范畴内。这种故障诊断知识的形成需要该领域专家进行多次的实践，并根据实践的结果进行针对性的研究，最终结果会在专家的脑海中潜移默化的得到升华，在日后的故障诊断工作中可以被专家灵活的使用。

【摘要】旋转机械故障诊断技术作为设备故障诊断的一个重要分支，在近年来，已逐渐发展为集数理化、力学、计算机技术、电子技术、信息处理以及人工智能等多种现代科学技术于一体的新兴学科。本文主要是基于人工智能的旋转机械故障诊断方法研究。

【关键词】人工智能；旋转机械故障诊断

旋转机械在工业生产中是应用最广泛的机械设备。其本身种类繁多，比如在发电机、压缩机、电动机、汽轮机、风机等机械设备中都应用了旋转机械，而这些机械设备又是电力、航空、石化、冶金、核能、煤炭等行业中的关键设备，机械年伴随科学技术的不断发展，旋转机械正朝着大型化、高速化、集成化等方向发展。然而，一个很小的故障都有可能引起连锁反应从而使整个设备的生产可靠性下降、稳定性降低、生产能力丧失，以致造成更大的机械故障，甚至发生重大事故，并导致重大经济损失。我国大力开展关于旋转机械故障诊断领域的研究，其目的在于能够提高大型旋转机械设备的产品质量，同时减少机械故障引发的事故，已取得了显著成效，获得了巨大的经济效益。

一、旋转机械常见的故障类型

旋转机械常见的故障类型有不平衡、不对中、弯曲、松动、裂纹、碰摩、油膜涡动、喘振、油膜振荡和旋转失速等，当然，每类机械故障都具有各自产生的原因和特征表现，而且不同的故障类型发生的概率也不各异。

（一）不平衡

不平衡是旋转机械设备中最为常见的故障之一。其产生的主要原因为旋转机械设备的转子由于受到材料的质量分布如铸件中有砂眼、气孔、加工的误差、装配因素及运行中的不均匀磨损、冲蚀或沉积等因素的影响，或者是某些固定部件松动所造成部件的不平衡，致使其质量中心与旋转中心存在着一定程度的偏心距。偏心距较小时，就不能表现出静不平衡的特征，但是当转子旋转时，将表现为一个与转动频率同步的离心力，从而激发转子的振动，称其为动不平衡。不平衡振动的频率特点是不平衡转子的故障频率等于转子的旋转频率。

（二）松动

摘 要：旋转机械是目前我国化工行业使用最普遍的主要器械之一，伴随着科学技术与电子计算机技术水平的高速提升，智能诊断方法在旋转机械的故障维修与日常维护中发挥着越来越重要的作用，智能诊断方法的研究越来越成为社会关注的热点问题，也越来越多的科研人员开始投入到了相关课题的研究中，因此，本文也主要根据目前我国智能诊断方法的发展现状，对相关的方法进行简单的介绍，并系统阐述智能诊断方法在旋转机械故障研究中的具体应用，希望能给我国的相关技术的发展提供一定的参考作用。

关键词：智能诊断；旋转机械故障；应用

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.13.138

0 引言

旋转机械的应用在企业的生产工作中发挥着越来越重要的作用，一旦旋转机械发生故障，极其容易对企业的正常生产造成巨大的影响，因此，对于该类设备的故障监测与诊断具有不可忽视的重要性，旋转机械的故障类型偏多，且较为复杂，所以，对于该类设备的监测难度较大，伴随着科学技术水平的高速提升，旋转设备的故障监测方法也逐步智能化，智能诊断方法在旋转机械故障研究的应用中极其重要。

1 智能诊断方法

1.1 专家系统

专家系统是一个拥有极度丰富与全面专业知识的系统应用，该系统能够应该专业的知识与办法解决旋转机械的故障问题，专家系统是一个储存知识丰富的数据库，我国专家梁亮就通过对专家系统的风机故障诊断功能进行检测，使用效果良好，我国还有众多专家都对其相关功能进行检测，因此，专家系统的故障诊断功能还是具有较高的实用性，但是，不可否认的是专家系统也存在一定的不足，专家系统的学习能力、记忆能力以及推理能力等都存在一定的缺陷。