基于快速傅里叶变换（FFT）和小波变换的大型风机机械振动故障的分析

马学娟

摘 要：针对风机设备机械振动及运行状态实时在线检测问题，阐述了几种常见的大型旋转机械设备故障的振动机理、故障特征，通过数据采集并对其进行预处理，运用Matlab工具软件对所获取的数据进行频域分析和小波分析，为后期的故障诊断提供依据。

关键词：快速傅里叶变换；小波变换；大型风机；机械振动故障

中图分类号：TH43；TH165+.3 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.11.121

文章编号：2095-6835（2016）11-0121-02

对风机的机械性能指标进行长期的动态监测，并对其机械振动进行研究和对其故障进行诊断分析、维护是当前各个工矿企业正常运作的一个重要环节。通过对风机设备振动的分析和研究，可以较为准确地了解风机在工作中的运行状态，及早检测发现风机整体或局部问题及其原因，并及时采取相应的处理措施，从而确保生产的安全、高效进行。

1 快速傅里叶变换和小波变换原理

1.1 快速傅里叶变换

快速傅里叶变换原理：在DFT中，我们令系数WN=e-j2π/N，由此可看出系数WN的一些性质。

为简单起见，我们取N为2的整数次幂，根据系数的对称性，则有：

此时，可以将1个N点的变换分解为2个N/2点的变换，并且可以依据这种模式继续分解下去。这就是Cooley-Turkey的FFT算法的基本原理。它基本上分为时间抽取（DIT-FFT）算法和频率抽取（DIF-FFT）算法两类。

1.2 小波变换

“小波变换”概念最早于1984年由J.Morlet提出，其基本思想是把信号投影在由一簇基函数张成的空间上。利用小波分析，不仅能将信号在时间和频率上独立分解，还能保证不丢失原有的信号特征，被誉为信号分析中的“显微镜”。

2 风机振动的监测和分析

在整个风机系统中，电机和风机轴承是核心部件，也是风机运行故障的主要来源，因此，应被当作监测对象。据统计，在所有风机故障中，近70%的故障与转轴及其组件系统有直接的关系。因此，对于风机而言，检测点最好设在轴承部位，且选择探头与机械接触较好、刚度较高之处作为测试点。

2.1 监测参数的选择

监测参数的选择原则为：对于低频（振动频率小于10 Hz）振动，常取位移作为测量参数；对于中频（振动频率在10～1 000 Hz之间）振动，取速度作为测量参数；对于高频（振动频率在1～10 kHz）振动、随机振动等，常将加速度作为测量参数。本文选择振动速度作为测量参数。

2.2 数据采集

振动一般由一系列简谐振动分量、其他形式的振动及噪声叠加形成，因而对于振动信号的监测，通常选取振动加速度、振动速度或振动幅值等作为测量参数。依据振动参数选择原则，本文选用SG-2磁电式速度传感器。该速度传感器可输出微弱的电荷信号，经电荷放大器和电压放大器后送入A/D转换器；将采集到的振动数据输入工具软件中进行信号数据分析和处理，以此获取风机运行的振动状态及可能出现的故障点。

2.3 风机振动的判别标准

本文选用的是ISO 02372振动标准。ISO 02372振动标准是一种根据轴承振动烈度来评定机器质量的标准。本文所研究的风机属于第Ⅲ类风机。通常，这类风机A振动区域的速度值为0.28～1.8 mm/s，B振动区域的速度值为1.8～4.5 mm/s，C振动区域的速度值为4.5～11.2 mm/s，D振动区域的速度值大于11.2 mm/s。根据此判别标准，可确定设备的维修情况，加强对C区域振动的监测。必要时，还要加大监测力度。

3 基于FFT与小波变换的故障信号提取

3.1 风机技术参量

本文研究的风机技术参量：主风机安装轴承处的轴直径190 mm，叶片数13，双列向心短圆柱轴承转速1 000 r/min，转动频率fr=n/60=16.67 Hz，叶轮通过频率fz=frZ=16.67×13=216.71 Hz（Z为叶片数）；电动机转速1 000 r/min，转频16.67 Hz。考虑到高次谐波，转频的频段出现在中高频段，选取振动速度作为测量参数。

3.2 故障信号的时域分析

在不平衡故障中，主要振动特征就是存在以工频为主的重复性成分，因而其时间波形表现出显而易见的正弦波形状，振动信号表现为明显的正弦变化，初步判断该设备的故障类型为装置不平衡故障。

3.3 故障信号的FFT分析

经过FFT分析获得的频谱分析图仅表现出某一个频率在所有采样振动信号中的总强度，不能很好地反映该频率所对应的时间方面的具体信息，即频谱分析能反映频率特征，对频率的时间分辨率较低。

3.4 故障信号的小波分析

小波分析法是一种分辨率较高的时频分析法。运用这一方法不仅可以进行时域上的分析，还可以进行频域上的分析。另外，运用小波分析法不仅能精确定位短时高频信号，还能准确分析低频信号。本文选Biorthogonal双正交样条小波作为小波基函数，重构滤波器阶数Nr=6，分解滤波器阶数Nd=8，分解层数为7，提高了频率范围域中的分辨率和分析时间域中的精度。

3.5 故障诊断

引起风机异常的原因为转子组件不平衡。考虑到风机恶劣的工作环境及工作过程中的突发因素，初步判断是因风机在运转过程中，其转子出现一定的磨损或外部灰尘等杂质不均匀黏附等而使转子的质量中心发生偏移，引发了不平衡故障，导致风机异常。

4 结论

本文分别采用时域分析、频域分析、小波分析对不平衡振动信号进行了研究。通过这三种方法的分析和对比，有效地提取了不平衡故障的特征，并对风机故障进行了诊断，解决了故障问题，以免给工矿企业带来不必要的损失。

参考文献

[1]张梅军.机械状态监测与故障诊断[M].北京：国防工业出版社，2008.

[2]陈凤仪.风机技术标准体系的研究[J].风机技术，2009（3）.

〔编辑：刘晓芳〕