旋转机械智能诊断分析

钟灼均 东方电气（成都）工程设计咨询有限公司

振动设备的故障诊断，主要以振动监测的数据分析为主，实现对振动设备振动的实时监测、管理和分析，以便及时采取有效措施，提高设备的安全可靠性，保证安全生产。

引起设备振动过大的原因很多，对于一些使用滚动轴承的设备，常见的故障原因包括轴承磨损或损坏、联轴器不对中、安装缺陷等，对于使用滑动轴承的设备，例如汽轮机，常见的故障原因有：转子不平衡、轴弯曲、油膜涡动、油膜振荡、机械松动、摩擦、轴裂纹等等。针对上述常见故障，常用的诊断方式是频谱分析。

一、故障诊断的常用图谱及分析

（一）伯德（Bode）图

伯德图是反映机械振动幅值、相位随转速变化的关系曲线。从图形我们可以得到以下信息：

（1）转子系统在各种转速下的振幅和相位；

（2）转子系统的临界转速；

（3）转子系统的共振放大系数；

（4）转子的振型；

（5）系统的阻尼大小；

（6）转子是否发生了热弯曲。

伯德图在故障诊断中，常用于汽轮机启停阶段的数据分析。对于此分析图实际需要电涡流传感器测量轴的振动数据，键相传感器测量相位数据以及转速传感器测量转速。

（二）轴心轨迹图

轴心轨迹一般是指转子的轴心相对于轴承座在与轴线垂直的平面内的运动轨迹。通常，转子振动信号中除了包含由不平衡引起的基频振动成分之外，还存在由于油膜涡动、油膜振荡、气体激振、摩擦、不对中、啮合等等原因引起的分数谐波振动、高次谐波振动等等各种复杂的振动成分，使得轴心轨迹的形状表现出各种不同的特征。

轴心轨迹是电厂汽轮机故障分析中不可或缺的手段，对于此分析图实际需要互成90 度的电涡流传感器分别从2 个方向测量轴的振动，键相传感器测量相位。

（三）轴心位置图

轴心位置图用来显示轴中心相对于轴承中心的位置。这种图形提供了转子在轴承中稳态位置变化的观测方法，用以判别轴是否处于正常位置。当轴心位置超出一定范围，则说明轴承处于不正常工作状态，从而可以判断转子的对中好坏、轴承的标高是否正常，轴瓦是否磨损或变形等等。如果轴心位置上移，则预示着转子不稳定的开始。通过对轴颈中心位置变化的监测和分析，可以预测到某些故障，为故障的防治提供早期预报。

轴心位置图同样是电厂汽轮机故障分析中重要的手段，对于此分析图实际需要互成90 度的电涡流传感器分别从2 个方向测量轴的振动，键相传感器测量相位。

（四）机械振动和频谱分析

机械振动是指物体围绕其平衡位置附近来回摆动并随时间变化的一种运动。机械振动通常以其幅值、周期（频率）和相位来描述，它们是描述振动的三个基本参量。

频谱分析的基础是快速傅里叶变换（FFT）。将频率不同的两个以上的简谐振动合成便形成一个复合振动，这种复合振动是非简谐的，但仍然是周期性振动。反过来，任何周期性振动又可以分解成若干个简谐振动，分解使用的数学工具就是傅里叶变换。

二、案例分析

案例一：

某厂，在运行过程中，集控室VMS 上位机出现#2 炉一次风机B 振动测点报警，随后采集此风机水平及垂直测点的频谱图进行分析（均以频谱以1 倍频及其谐波为主要成分），此风机额定转速为1493 RPM。从水平测点频谱图上发现风机驱动端水平方向的振动总量达到43.48mm/s，远远超过了振动标准的要求。从垂直测点频谱图上风机驱动端垂直方向的振动总量达到20.93mm/s，也远远超过了振动标准的要求。

初步诊断及建议：

1）结合交叉通道相位测试，经分析认为主要原因是风机负荷输入端轴承座松动，其次是转子存在一定的不平衡量。

2）建议尽快停机检修，首先处理风机负荷输入端轴承松动问题，然后根据振动情况再解决转子不平衡问题。

该台风机经过检修后，驱动端水平方向的振动总量下降到4.95mm/s。

同样，风机驱动端垂直方向的振动总量下降到1.10mm/s。

案例二：

某电厂，运行人员在VMS 中调取#1 炉等离子火检风机A 的振动频谱时发现异常。

该风机的电机非驱动端水平测点频谱图，电机非驱动端水平方向的频谱中含153.28Hz 及其谐波。

同样，在电机驱动端水平方向的频谱中，也发现了153.28Hz 及其谐波，电机的额定转速是2990RPM，电机驱动端轴承型号：6308；电机非驱动端轴承型号：6308。查阅电机轴承的故障特征频率，发现该型号轴承的外圈故障频率（BPFO）是152.57Hz，基本与153.28 一致。

诊断与建议：初步判定为电机轴承外圈故障，建议对电机轴承进行检查，必要时予以更换。

该厂在检修时，对该电机的轴承进行检查，发现轴承损坏，并进行了更换。从此处发现振动分析是可以做一定程度的预判故障，尽可能提早提醒现场维护人员做预测性维修。

三、结语

本文主要讲述了部分当前的振动设备故障分析手段。这些手段均以傅里叶变换和频谱分析为基础，经多年发展，衍生出多种图谱分析。这些图谱分析方式丰富了现场故障诊断的方式，简化了分析流程。但是我们也要看到，单一的图谱分析并不能满足实际需要；很多故障需要多种图谱，综合分析，才能得出可靠的结论。当前阶段，振动设备的故障分析以人工分析为主，智能化不够。未来，如何提高智能分析将会是许多专家和学者的研究方向。