旋转机械转子故障诊断.docx

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旋转机械转子故障诊断

旋转机械（转子）故障诊断

摘要：

旋转机械故障诊断技术在企业中的应用能够和早发现设备故障、防止生产线停工、避免重大事故。

本文首先展示了国内外转子故障诊断技术现状，回顾过往不平衡模拟实验通过对振动特征的分析研究总结了不平衡的振动特征。

而后再利用振动信号分析处理方法以和时一频分析技术，对转子系统的不平衡、不对中两个典型的故障诊断做了详细的介绍。

由于技术发展，以后的转子故障诊断将朝着自动化、智能化方向发展。

关键词：

旋转机械；不平衡；不对中；故障诊断

VibrationFaultsinRotorSystem

Abstract:

Applicationoftherotatingmachineryfaultdiagnosistechnologyintheenterprisecanpredicteequipmentfailure,preventshutdowntheproductionline,avoidmajoraccidents.Thispapershowsthepresentsituationofrotorfaultdiagnosistechnologyathomeandabroadatfirst,retrospectstheimbalancesimulationexperimentbasedontheanalysisofthevibrationcharacteristicsofthestudysummarizedtheunbalancedvibrationcharacteristics.Then,withthevibrationsignalanalysismethodandspectrumanalysistechnology,Iwillintroduceimbalanceandmisalignmenttwotypicalfaultdiagnosisindetail.Duetothetechnicaldevelopment,therotorfaultdiagnosiswilldevelopinautomaticandintelligentdirection.

Keywords:

RotatingMachinery;Imbalance;Misalignment;FaultDiagnosis

旋转机械是指依靠转子旋转运动进行工作的机器，在结构上必须具备最基本的转子、轴承等零部件。

旋转机械是工业部门中应用最为广泛的一类机械设备，例如汽轮机、压缩机、风机等诸多机械都属于这一类。

转子一轴承系统作为旋转机械的核心部件，在电力、能源、交通、石油化工以和国防等领域中发挥着无可替代的作用。

旋转机械常常由于出现各种不同形式的故障而影响其正常工作，有时甚至会发生由某种故障引发的严重的机毁人亡事故，并造成重大经济损失。

综上所述，研究、发展并应用先进的状态监测与故障诊断技术，尤其是研究先进的时频分析方法正确地提取旋转机械的故障特征，保证大型旋转机械设备的安全而高效地运行，避免巨额的经济损失和灾难性事故发生，将为国民经济创造巨大财富，对于提高经济效益和社会效益具有重大的意义[1-2]。

1转子故障诊断简介

1.1转子故障分类

1.转子不平衡。

不平衡故障是由于不平衡量破坏了转子初始平衡状态，从而引发整机出现较大的工频振动。

可分为由转子质量偏心和由转子部件缺损所引起的不平衡，是较常见的旋转机械振动故障。

2.碰摩。

转子与机匣碰摩是旋转机械常见的故障之一，可分为连续碰摩和局部碰摩。

转子碰摩会引起整机振动持续增大，甚至破坏机械整体结构，使机匣发生变形，或使转子叶片产生裂纹甚至折断，从而严重影响机组安全运行。

3.不对中。

转子不对中通常是指相邻两转子的轴心线与轴承中心线的倾斜或偏移程度。

转子不对中可以分为联轴器不对中和轴承不对中。

旋转机械在安装和运转中因为多种原因而可能发生转子不对中，不对中状态下转子运动会引起机器振动、联轴器偏转、轴承摩擦、油膜失稳和轴的挠曲变形等故障问题，对系统的稳定运行危害极大。

4.轴承和其支承故障。

旋转机械支承结构中使用了较多的滚珠轴承和滚针轴承，其磨损故障较为常见。

轴承座和其支承结构存在不对称弹性特性，也会导致明显的振动。

5.裂纹。

由疲劳损伤引起的裂纹是轮盘、叶片、轴等转子结构都会出现的问题，随着旋转机械的运行，裂纹逐步扩展会导致部件结构强度减小，最终无法承受预定载荷而发生断裂。

这类故障危害极大。

6.气激振动。

由于结构和运行原因，在转子系统的通流部分存在着许多气流挠动的激振源，这些激振源都可能诱发气流激振，引起系统的自激振动，导致材料的疲劳破坏，最后发生断裂而引起严重事故。

7.喘振。

喘振是发动机的一种不正常的工作状态，是由压气机内的空气流量和压气机转速偏离设计状态过多而引发的。

喘振是发动机的致命故障，严重时可能导致发动机空中停车甚至发动机致命损坏。

8.转子弯曲。

可分为永久性弯曲和临时性弯曲两种情况，其故障机理相同都与转子质量偏心类似，因而都会产生与质量偏心类似的旋转矢量激振力。

与质量偏心偏离不同之处在于轴弯曲会使轴两端产生锥形运动，因而在轴向还会产生较大的工频振动。

9.松动。

可分为转子支撑系统联接松动，轴承在轴承座内松动或部件配合松动，结构框架、底座松动和结构、轴承座晃动或开裂引起的松动，

10.油膜涡动。

油膜的楔形按油的平均流速绕轴瓦中心运动的现象称为油膜涡动，因其平均速度为轴颈圆周速度的一半，故又称为半速涡动。

11.油膜振荡。

是由于滑动轴承中的油膜作用而引起的旋转轴的自激振荡，可产生于转速达到临界转速时同等的振幅或更加激烈。

油膜振荡不仅会导致高速旋转机械的故障，有时也是造成轴承或整台机组破坏的原因。

12.旋转分离。

当离心式或轴流式压缩机的操作工况远离它的设计工况时，气流在流道内产生分离团，造成气流压缩产生不稳定流动，引起机器流通道和管道内的气流压力脉动，造成机器零件或管道的疲劳损坏，或者进而发展为喘振，对机器造成严重的危害[3-4]。

1.2转子系统故障诊断的基本环节

目前，信号处理是故障诊断的主流方法，通过采用合适的信号处理方法，选择适当的特征参数，提取出所需的故障特征信息，从而为故障识别和状态预测服务。

在信号处理方面，机械故障诊断的主要内容可以简单概括为四点，第一点是采集状态信号；第二点是通过采集的信号提取故障特征；第三点是对提取到的故障特征进行模式识别和分析；第四点是预测状态[4-5]。

具体如下：

1）采集状态信号

采集状态信号如图1-1是指通过对运转中的旋转机械的状态实行完整的测试，通过测试获取有价值的信号——状态信号。

状态信号的正确采集具有非常重要的作用，这是因为在这些信号当中承载着设备异常或故障的所有信息。

准确的充分的采集一定数量的状态信号可以充分的反映旋转机械的运行情况，它是故障诊断成功的首要条件；如果不能准确真实的采集到设备的状态信号，那么将导致以后的环节是不准确的甚至是完全错误的。

所以保证采集信号的正确性和真实性是采集状态信号的关键。

图1-1转子振动信号采集装置

2）通过采集的信号提取故障特征

虽然采集到了正确的信号，但是如果不加以提取故障信息。

也将无法完成检测的工作，这是因为采集到的信号仅仅只是机械在运转的过程中所变现出来的原始状态信号。

而这些原始的状态信号往往包含着大量背景噪声、干扰当中，是难以提取出有利用价值的信号的。

只有利用信号处理的技术，消除干扰与噪声所带来的影响，从原始信号当中提取出有利用价值的故障信息，才能做到突出故障特征，提高故障诊断的准确性和可靠性。

3）对提取到的故障特征进行模式识别和分析

在成功提取出有利用价值的故障信息后，对该信息所反映旋转机械实行分析、比较、识别来据此判断机械运行中是否有异常的情况，做到防患于未然。

一旦机械出现了故障，可以立即判断出出现故障的具体的位置以和造成故障的原因。

4）状态预测

如果机械发生了故障，则通过模式识别和分析后，为了保证人们可以方便的采取解决办法，必须更加完善的对旋转机械出现异常或故障发生在机械的哪个部位、造成这种故障的原因已尽会带来的危险的程度实行评估。

根据所得信息，来判断旋转机械运行状态和发展趋势。

图1-2旋转机械故障诊断基本过程

1.3故障特征提取分析

故障特征提取是旋转机械故障诊断的核心，它是当前研究中的重点也是难点，它直接关系到故障识别的准确性和可靠性。

因此，准确地提取故障信号特征是该领域科研工作者孜孜不倦的追求。

旋转机械振动信号的故障诊断方法基本可以分为时域分析、频域分析和时频域分析三大类，还有如功率谱分析等其他方法也在进一步研究之中。

目前最常用的特征提取方法是利用傅里叶变换（FourierTransform，简称FT）将信号从时域变换为频域，从而对信号进行频域分析获取特征参数。

1）振动信号时域分析方法

时域信息包括振动响应时间历程、振幅时间信号等，这些振动信号大都以时间波形的形式来表示。

振动波形是测试中的原始信号，理所当然包含故障的全部信息，但是较难看出这些信息和故障之间的联系。

而对于一些简单振动波形或对原始信号进行时域平均后就可用来表示机械故障特征。

振幅时间图诊断一般使用两种方法。

一种是变转速工况下的振幅时间图，另一种稳定转速工况下的振幅时间图。

对于运行工况不断变化的机械，可以测量其开机或停机过程中振幅随时间的变化过程，根据振幅随时间变化的曲线判断故障。

对于转速工况不变的情况，可以测量振幅随时间的变化过程，从而判断故障。

时域分析的缺点是测量得到的振动波形或曲线受到外界的干扰较大，严重影响诊断的准确性，因此时域分析诊断仅适用于简单部件或理想状态下的故障诊断[6-7]。

2）振动信号频域分析方法

所谓频域分析，是将以时间为横坐标的时域信号经由傅里叶变换转化为以频率为横坐标的频域信号，通过对时域信号的变换，得到原信号的幅值、相位等相关信息的一种分析处理方法。

频域分析以傅里叶变换为核心，包括幅值谱、功率谱、最大熵谱、倒谱等谱函数分析，它充分反映了周期信号的各个组成频率，在旋转机械振动信号分析中应用较广。

傅里叶变换针对平稳和线性的信号，可基本满足多数工程需要，在旋转机械故障诊断实际应用中取得了良好的效果。

但当旋转机械发生故障时，还有很多非平稳、非线性、非因果的随机信号，这时用傅里叶变换处理会产生很大误差，分析结果中只有频域特征而丧失了时域特征，因此，需要更为有效的特征提取方法来分析非平稳、非线性、非因果的故障信号[7-8]。

3）振动信号时频域分析方法

旋转机械在升降速过程中的振动信号大多为非平稳、非线性信号，为了获取升降速过程中时间和频率的变化规律，提高故障诊断的准确度，时频分析技术应运而生。

短时傅里叶变换（ShortTimeFourierTransformation，简称STFT）的出现是时频分析实用化的标志，它利用窗函数将信号截短，对每一段作傅里叶变换，从而得到功率谱随时间变化的规律。

该方法突出了信号的局部特征，较多运用在时变信号分析当中。

由于对截取的信号视为平稳，因此短时傅里叶变换只适用于缓变信号的分析。

为了更准确分析非平稳信号的幅频特性在不同时间内的变化情况，将一维时域或频域信号映射为时间——频率的二维信号，这样的二次维分布称为Cohen类分布，它包括Wigner分布和Choi-William分布等。

Wigner分布是一种时频混合的信号表示法，它描述了信号在时间和频率上对能量或密度的分布，其性质包括对称性、时移性、频移性等。

所以对信号进行Wigner分布分析，不但能求出信号的时间、频率分布图，还能求出信号的频率变化情况，从而更好的对检测信号进行分析和识别。

但由于Wigner分布不是线性的，会产生多余的交叉项，这个多余成分使得信号与噪声产生混叠现象，因此给信号滤波造成了很大难度，在一定程度上影响了Wigner分布的实际应用[9]。

小波变换（WaveletTransformation，简称WT）由于其在非平稳信号处理方面的特点突出，因此近年来应用较广。

在分析方法上与短时傅里叶变换相似，小波变换也利用了窗函数，但不同的是小波变换的时频窗是可变的，使其既能对非平稳信号中的短时高频信号定位，又能分析信号中的低频成分，由于小波变化不但能够看到信号概貌，又能分析信号细节，这就克服了傅里叶变换在时域中精度无法可调的缺陷，与短时傅里叶变换相比，提取的信息更为详细。

小波分析在信号的瞬态分析、信号降噪、数据压缩等方面有较广的应用，为故障信号的频率分离和微弱信号提取提供了高效实用的工具。

虽然小波分解分析取得了成功，但是仍存在一些缺陷。

首先，小波变换的滤波器特性与理想带通滤波器特性相差较远，这就造成各频带之间严重的频率混叠，很难在时域和频域对信号进行精确分析；再次，小波变换是非适应性的，一旦选择小波基函数，分析开始后就无法更换，这就造成在全局小波基函数是最优选择，但是某部分可能是最差的；最后，小波变换中的频率分辨率十分粗糙，无法达到傅里叶变换的程度，这个问题目前仍未很好解决。

经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）方法是一种较新的信号分析方法，又称为Hilbert-Huang变换。

它分为两个步骤：

第一步是应用经验模态分解法来分解信号，将信号分解成一系列本征模函数（IntrinsicModeFunction，简称IMF）；第二步是对分解后得到的多个本征模函数进行希尔伯特变换（HilbertTransformation，简称HT），得到时频平面上的能量分布谱图，从而对信号进行分析。

由于EMD方法对信号本身尺度特征进行分解，其分解是自适应的，得到的IMF可以真实表现信号内的物理过程，非常适用于非线性非平稳的故障信号，因此该理论得到了广泛的应用。

但是EMD方法在理论上仍存在一些问题，如端点效应、三次样条插值产生的过包络、欠包络以和Hilbert变换产生的无法解释的负频率现象。

英国人JonathanS.Smith于2005年提出局部均值分解（LocalMeanDecomposition，简称LMD）方法，并在脑电信号处理中取得了较好的效果。

LMD方法将信号分解为不同尺度的等幅调频信号和包络信号，将这两个信号相乘便得到具有瞬时物理意义的乘积函数分量，包络信号即该PF的瞬时幅值，而PF分量的瞬时频率则可由等幅调频信号直接求出，进一步将所有PF分量的瞬时频率和瞬时幅值组合，便可以得到原始信号完整的时频分布。

与EMD方法类似，LMD方法也是用极值点定义局部均值函数和包络函数，只是用滑动平均法代替了三次样条插值法，这样就避免了EMD分解后产生的过包络和欠包络的现象，同时，端点效应与EMD方法相比减轻了很多。

目前，LMD方法在旋转机械故障诊断领域尚未大规模应用，但是基于其优良的性质，对多分量的调幅调频信号研究有着深远的意义，各大高校和科研机构已对LMD方法开展了深入的研究，因此，LMD方法在故障诊断领域有望占有一席之地[10-11]。

1.4故障识别分析

传统的故障识别是在有先验条件的基础上，按照一定的规律、经验和标准对机械设备产生故障的原因、种类以和具体部位做出判断，但是，这种方法可靠性较差。

自故障诊断学成为一门学科以来，为了提高故障识别的准确率，人们克服了原有故障诊断方法的局限性，发展了多种故障识别技术[12]。

1）基于神经网络的模式识别方法

神经网络是一种自适应的非线性动力学系统，它是科学家通过模拟生物神经元系统特性而建立起来的。

神经网络具有分布式存储、并行处理、自适应学习等特点，可实现诊断推理和趋势预测的功能，在模式识别领域应用十分广泛。

但是这项技术是根据生物神经细胞的功能为基础而建立起来的，缺乏坚实的理论基础，对于实际应用上的很多重要问题只能依靠经验和技巧解决，需要对算法和模型进一步发展与研究，以达到越来越精确的识别标准。

2）基于支持向量机的模式识别方法

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种模式识别方法，其基本思想为：

利用非线性变换将输出空间转化到一个高维空间当中，在产生的新空间中求得最优线性分类面，通过定义适当的内积函数来实现这种非线性变换。

SVM在解决小样本、非线性和高维模式识别问题当中优势十分明显，已在模式识别和函数拟合等领域开始应用，在旋转机械故障诊断中取得了一定的成果。

SVM模型的关键步骤包括核函数和超参数的设置，这两个参数的选择对其分类准确率有很大程度上的影响，但是这两个参数却通常经过经验选择，给模式识别过程造成了一定的不便。

3）基于隐马尔科夫模型的模式识别方法

隐马尔科夫模型作为一种信号动态时间序列统计模型，具有严谨的数据结构和可靠的计算性能，适用于动态过程时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力。

它能通过较少的样本训练出可靠的模型，并按模式匹配原理，寻找与未知信号最相似的模型作为识别结果，非常适合于对非平稳、重复再现性不佳的信号进行分析。

由于旋转机械升降速信号较为复杂，信号的频率和幅值均随时间的变化而变换，表现为典型的非平稳性，由于各种随机因素影响，这些振动信号重复再现性较差。

根据这些特点，HMM非常适合于对旋转机械升降速信号进行建模和诊断。

1.5旋转机械故障诊断研究的发展

从发展历程角度，旋转机械故障诊断研究中比较重要的几个历史节点如表1-1所示[13]。

由表1-1分析可知，旋转机械故障诊断技术的发展大致分为三个阶段。

初期，主要是应用检测仪表监视机械运行产生的信号，传感器监测原始信号，显示仪表展示时域信号波形与频谱换算结果，无其他分析功能；中期，旋转机械诊断技术发展为检测仪表配备监测信号、简单的分析装置分析运行状态。

所用装置主要是频谱分析仪，而且诊断决策需人工判断，自动化程度差。

目前，故障诊断系统已经开始应用计算机监视与智能诊断系统，现代化的装置可以实现实时监视和自动诊断。

综上所述，减少人工干预、提高故障诊断系统的自动化程度是当前研究的热点。

在旋转机械故障诊断装置的研发中美国起步最早，并拥有最先进的技术。

1967年美国就成立了第一个故障诊断技术研究机构——美国机械故障预防小组（MachineryFaultPreventionGroup）。

美国西屋公司（WHEC）在奥兰多建立了一个诊断中心（DOC），开发出汽轮机故障诊断系统（AID），首先将网络技术应用于故障诊断研究。

BentlyNevada公司研发的CM&FD系统，基本功能包括：

自动监测、主动诊断、自动评估故障的严重程度、预测故障发展趋势等，还可以自动分析历史数据，发送故障评估报告。

该系统的集成化与智能化代表了世界目前最先进的水平。

另外，艾默生公司手持便携式故障诊断系统的研发一直处于世界领先水平，开发的Peakvue专利技术能够快速、准确地对现场设备实施诊断。

其他国家这方面的研究也在进行，2006年，丹麦的ROVINGDYNAMICSA/S公司已经开发了“预兆维护系统”，系统具有易用、自动化程度高、支持远程访问等特点。

德国的SIEMENS、

日本的FANUC公司、瑞士的ABB等大公司也开发出各自的故障诊断系统。

表1-1旋转机械故障诊断发展历程

国内从事旋转设备故障诊断装置的研究是从上世纪80年代开始，主要研制单位为高校、研究所、制造厂等。

虽然起步较晚，但发展很快，早期开发的部分诊断装置如表1-2所示[14]。

随着市场的发展与需求的增加，2000年以后旋转机械故障诊断装置的研究趋于产品化，主要由专门的高科技公司开发完成，发展速度非常迅猛。

深圳阿尔斯通创为实技术发展有限公司开发出了S8000大型旋转机械远程监测中心，由于该产品拥有强大的图谱分析功能，可为用户提供远程专家群的技术支持，故它在国内的石化、电力等行业获得了非常广泛的应用。

上海华阳仪器检测有限公司故障诊断装置的特点是便携，主要产品有：

HL-10机械故障听诊仪，MC-200电动机故障检测仪等。

而北京胜智振通科技有限公司的产品则主要为软件，设备状态监测与故障诊断软件BSZ3.0能够图形化显示设备和测点布置图，实现波形浏览器式多功能时域、频域分析和诊断。

表1-2国内旋转机械故障诊断装置发展历程

2案例1——转子不平衡的故障诊断

2.1转子不平衡故障原因分析

（1）、制造时几何尺寸不同心、材质不均

（2）、安装方式不好，如用斜键等

（3）、轴水平放置太久，或受热不均，造成永久或暂时变

（4）、工作中的液、固杂质或腐蚀，使转子不对称磨损或不对称沉积

（5）、零件配合过松，旋转时间隙变大，造成偏心

2.2不平衡故障的振动机理

设：

偏心距e，转子质量M，轴刚度k，阻尼系数c，转速n（r/min），角速度w=2n/

60，离心力F=Mew2，分解为两方向的力为：

图2-1转子旋转不平衡分析模型

两力相差90，y方向的振动方程为：

自振角频率：

上式的通解为：

公式第一部分为瞬态解，是衰减的自由振动，很快消失；

公式第二部分为稳态解，是强迫振动：

H（w）----幅频响应函数，表示振幅Y随频率比w/wn的变化而变化的放大系数，当w/wn

1时出现共振峰。

（w）---相频响应函数

2.3不平衡故障的振动特征

1）振动频率特征

不平衡引起的振动总是在径向方向，振动频率主要集中在不平衡部件转速频率的一倍频率。

通常，1x转频的振动尖峰在频谱中占优势，幅值一般大于或等于振动总量幅值的80％。

2）振动相位特征

工作频率下，通常在径向方向呈现稳定的、可重复的振动相位。

当不平衡超过其它故障成为主要振动原因时，轴承上水平方向与垂直方向振动相位差约为90度（±30度）。

图2-2转子旋转不平衡振动信号波形与幅值谱

3）轴心轨迹特征

质量不平衡产生一个均匀的旋转力，此力的方向连续变化，但是始终作用在径向方向上。

因此，轴和支承轴承趋向于以某圆周为轨道运动，然而由于轴承的垂直方向刚性比水平方向刚性强，所以通常振动响应是一定程度的椭圆轨迹。

水平方向振动通常略大于垂直方向振动，一般范围在2倍至3倍左右[15]。

V方向

图2-2转子旋转轴心轨迹测试

2.4不平衡故障的振动特征总结如下图

表2-1转子不平衡故障的特征总结

3案例2——不对中故障诊断（齿式联轴器）

3.1不对中分类

（1）轴线平行位移，称为平行不对中；

（2）轴线交叉成一角度，称为偏角不对中；

（3）轴线位移且交叉，称为综合不对中。

（A）平行不对中

（B）角度不对中

（C）综合不对中

3.2转子不对中的危害：

（1）增加机器的振动；

（2）过度的联轴器损坏；

（3）增加密封件的磨损；

（4）增加轴承的磨损；

（5）过高的能源消耗。

3.3不对中故障产生的原因

（1）.轴承系统在进行设计时，对中因素考虑不够周全以和计算偏差。

（2）.机器设备在操作上的超负荷运行以和机器设备保温效果不好，转子系统中各单个转子受热变形不一样；

（3）.由于支撑机器的基础变形或是机器底座由于各种各样的原因下沉使机器处于不对屮工作状态；

（4）.各种毛坯件在锻，铸过程中由于各种原因，会形成一定偏心、歪斜等不均匀缺陷，在安装过程中经常通过找正的方法进行补救，补救过程中存在找正误差；

（5）.机器外部工作环境温度变化比较大，所以机器各零部件受热变形不一。

3.4不对中故障机理

图3-1转