CN101464211A - 利用振动监测低速重载设备状态的方法 - Google Patents
利用振动监测低速重载设备状态的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101464211A CN101464211A CNA200710172508XA CN200710172508A CN101464211A CN 101464211 A CN101464211 A CN 101464211A CN A200710172508X A CNA200710172508X A CN A200710172508XA CN 200710172508 A CN200710172508 A CN 200710172508A CN 101464211 A CN101464211 A CN 101464211A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- low
- speed
- vibration
- heavy duty
- device status
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及低速重载设备,尤其涉及一种监测低速重载设备状态的方法。一种利用振动监测低速重载设备状态的方法,它包括带有滤波器的振动分析仪,并包括高通滤波步骤;包络检波处理步骤和低通滤波和频谱分析步骤,所述滤波器为带通滤波器或高通滤波器。本发明提供的监测方法能有效、准确地监控设备,及时发现问题,避免故障的发生。
Description
技术领域
本发明涉及低速重载设备,尤其涉及一种监测低速重载设备状态的方法。
背景技术
低速重载设备在宝钢股份公司中应用非常广泛,尤其是在一些轧钢厂内,多数轧机均属于此类范畴。对于一般转速在100RPM以上的设备以我们目前常用的仪器还是可以达到较为满意的故障检出率(包括轴承、齿面磨损等)。
目前对于低速重载类设备的状态检测仍旧以磨损分析为主,但多数设备均采取集中润滑的方式,这给设备故障的定位形成了很大的障碍。虽然大多同时也进行振动的检测,但对于一些极端低速设备,尤其是一些轧机类设备本身载荷较大,在存在故障时其故障点能量又较低,其振动能量的变化无法被现有的一些常用仪表检测到。因其不能反应设备的全部状态,也就造成了部分低速重载设备的状态难以把握。
在开展受控点管理的几年来,常规设备的诊断准确率逐年在提高,目前已经可以达到80%以上,但是低速重载设备由于缺乏有效的检测手段,还很难采取较为准确地诊断。
发明内容
本发明旨在解决现有技术的缺陷,提供一种利用振动监测低速重载设备状态的方法。本发明提供的监测方法能有效、准确地监控设备,及时发现问题,避免故障的发生。
本发明是这样实现的:一种利用振动监测低速重载设备状态的方法,它包括带有滤波器的振动分析仪,并包括高通滤波步骤;包络检波处理步骤以及低通滤波和频谱分析步骤,
所述滤波器为带通滤波器以监测结构共振响应或已知频率的调制现象;或,
为高通滤波器以监测金属与金属的撞击、疲劳、磨损和断裂产生的应力波。
所述低速重载设备为低速重载轴承、低速重载齿轮箱,其转速低于300转/分钟,因此采用低频的传感器,设置合理的带通滤波和高通滤波的频率范围500Hz~20KHz(在此范围内,信号的效果明显),通过包络检波处理及频谱分析,将故障的特征凸现出来,判断出低速设备的轴承、齿轮的故障。
对低速重载轴承、低速齿轮箱,根据其结构共振响应或已知频率的调制现象(如齿轮啮合)时,选用带通滤波器,通过带通频率20Hz~1KHz范围,故障的信号最突出,通过频谱分析提取、判断故障特征。
本发明对低速重载设备采用振动分析手段进行监控,保持了冲击事件中的实际信号值,因而是可以进行趋势管理的参数,比传统的方法准确率明显提高,有效发现低速重载设备存在的隐患。
附图说明
下面,结合附图进一步说明本发明:
图1为本发用于检测低速齿轮箱输出轴的PeakVue波谱图。
具体实施方式
本发明采用具有Peakvue技术的爱默生CSI振动分析仪,它包括高通滤波步骤、包络检波处理步骤和低通滤波和频谱分析步骤,所述滤波器为带通滤波器或高通滤波器;
所述低速重载设备为齿轮箱、重载轴承,所述的振动分析仪为超低频传感器和CSI振动分析仪。
所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,所述带通滤波器的频率范围为20Hz~1kHz。
所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,所述高通滤波器的频率范围为500Hz~20kHz。
当监测结构共振响应或已知频率的调制现象(如齿轮啮合)时,选用带通滤波器,频率设置见表1:
设置频率范围 | 应用 |
20Hz~150Hz | 机械皮带故障等 |
50Hz~300Hz | 某些结构共振,低速机械的齿轮调制 |
100Hz~600Hz | 中速机械的齿轮调制 |
500H~1KHz | 齿轮调制 |
表1 带通滤波器频率选择
当监测金属与金属的撞击、疲劳、磨损和断裂产生的应力波时,采用高通滤波器,频率设置见表2:
设置频率范围 | 应用 |
500Hz | 低速机械,齿轮啮合频率<125Hz,诊断轴承和齿轮故障 |
1KHz | 机械转速<2000rpm,齿轮啮合频率<300Hz |
2KHz | 机械转速<4000rpm,齿轮啮合频率<600Hz |
5KHz | 机械转速可以高达9000rpm,齿轮啮合频率可达1500Hz。需要注意传感器的安装和频响 |
10KHz | 高速机械齿轮啮合频率可达3000Hz。传感器需要采永久安装,传感器频响30KHz以上(3dB) |
20KHz | 高速机械齿轮啮合频率可达6000Hz。必须使用高频传感器和固定安装 |
表2 高通滤波器频率设置
应用PeakVue技术诊断齿轮缺陷
PeakVue也是诊断齿轮箱故障的极好工具。使用PeakVue技术可以监测齿从正常到破裂的过程。齿的弯曲、变形会伴生应力波,PeakVue可以采集到应力波。
例如,PeakVue数据显示了齿轮箱的振动特征与常规方法采集的振动特征巨大不同。图1为齿轮箱的常规振动波谱。
由于测试位置的限制,只能在输出轴的轴承处采集振动数据。普通的频谱图上显示了输出啮合频率及其谐波。因此建议检查输出齿轮啮合情况,如有没有磨损,但由于振动值很小,没有进行检查。但是PeakVue测量显示问题比较严重。图4为输出轴轴承处的PeakVue波谱。波形和频谱都显示齿轮箱输出轴振动占主导特征。波形振幅很令人震惊,检查发现输出齿轮组存在磨损和不对中现象。根据普通的频谱图很难认为输出齿轮组存在故障,更谈不上问题严重不严重。
Claims (6)
1.一种利用振动监测低速重载设备状态的方法,它包括带有滤波器的振动分析仪,并包括高通滤波步骤;包络检波处理步骤以及低通滤波和频谱分析步骤,其特征在于,
所述滤波器为带通滤波器以监测结构共振响应或已知频率的调制现象;或,
为高通滤波器以监测金属与金属的撞击、疲劳、磨损和断裂产生的应力波。
2.根据权利要求1所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,其特征在于,所述带通滤波器的频率范围为20Hz~1kHz。
3.根据权利要求1所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,其特征在于,所述高通滤波器的频率范围为500Hz~20kHz。
4.根据权利要求1所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,其特征在于,所述低速重载设备为低速齿轮箱或低速重载轴承。
5.根据权利要求1、2或3所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,其特征在于,对低速重载轴承、低速齿轮箱,根据其结构共振响应或已知频率的调制现象时,选用带通滤波器,通过带通频率20Hz~1KHz范围,故障的信号最突出,通过频谱分析提取、判断故障特征。
6.根据权利要求1、2或4所述的利用振动监测低速重载设备状态的方法,其特征在于,所述低速重载轴承、低速重载齿轮箱的转速低于300转/分钟,并采用高通滤波器的频率范围为500Hz~20kHz,对振动信号包络处理,通过时域信号的分析及频谱分析,提取判断故障特征。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNA200710172508XA CN101464211A (zh) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 利用振动监测低速重载设备状态的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNA200710172508XA CN101464211A (zh) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 利用振动监测低速重载设备状态的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101464211A true CN101464211A (zh) | 2009-06-24 |
Family
ID=40804891
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CNA200710172508XA Pending CN101464211A (zh) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 利用振动监测低速重载设备状态的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101464211A (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104374576A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 沈阳化工大学 | 一种提取低速轴承故障应力波的方法 |
CN105841792A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-10 | 重庆大学 | 基于微型传感器的齿轮压力角方向局域振动信号获取方法 |
CN106052845A (zh) * | 2015-04-08 | 2016-10-26 | 波音公司 | 振动监测系统 |
CN107101827A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-08-29 | 苏州微著设备诊断技术有限公司 | 一种低速重载齿轮裂纹故障在线检测方法 |
CN107436244A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 上海金艺检测技术有限公司 | 基于频率分段振动数据采集的设备故障报警方法 |
CN107884189A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-06 | 岭东核电有限公司 | 一种故障诊断方法 |
CN108507670A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-07 | 浙江日鼎涂装科技有限公司 | 一种用于喷涂系统的震动故障诊断方法 |
CN109657989A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 南京航空航天大学 | 直升机高速重载输入级健康状态评估方法 |
CN111530943A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-08-14 | 河钢股份有限公司承德分公司 | 一种精轧机在线诊断方法 |
CN116519300A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-08-01 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学士官学校 | 一种轴承故障模拟试验台 |
-
2007
- 2007-12-18 CN CNA200710172508XA patent/CN101464211A/zh active Pending
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104374576A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 沈阳化工大学 | 一种提取低速轴承故障应力波的方法 |
CN106052845A (zh) * | 2015-04-08 | 2016-10-26 | 波音公司 | 振动监测系统 |
CN106052845B (zh) * | 2015-04-08 | 2020-06-26 | 波音公司 | 振动监测系统 |
US10674297B2 (en) | 2015-04-08 | 2020-06-02 | The Boeing Company | Vibration monitoring systems |
CN105841792B (zh) * | 2016-03-16 | 2018-12-11 | 重庆大学 | 基于微型传感器的齿轮压力角方向局域振动信号获取方法 |
CN105841792A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-10 | 重庆大学 | 基于微型传感器的齿轮压力角方向局域振动信号获取方法 |
CN107436244A (zh) * | 2016-05-25 | 2017-12-05 | 上海金艺检测技术有限公司 | 基于频率分段振动数据采集的设备故障报警方法 |
CN107101827B (zh) * | 2017-06-19 | 2019-05-21 | 苏州微著设备诊断技术有限公司 | 一种低速重载齿轮裂纹故障在线检测方法 |
CN107101827A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-08-29 | 苏州微著设备诊断技术有限公司 | 一种低速重载齿轮裂纹故障在线检测方法 |
CN107884189A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-06 | 岭东核电有限公司 | 一种故障诊断方法 |
CN108507670A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-07 | 浙江日鼎涂装科技有限公司 | 一种用于喷涂系统的震动故障诊断方法 |
CN108507670B (zh) * | 2018-05-14 | 2020-04-03 | 浙江日鼎涂装科技有限公司 | 一种用于喷涂系统的震动故障诊断方法 |
CN109657989A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-19 | 南京航空航天大学 | 直升机高速重载输入级健康状态评估方法 |
CN111530943A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-08-14 | 河钢股份有限公司承德分公司 | 一种精轧机在线诊断方法 |
CN111530943B (zh) * | 2020-05-22 | 2021-11-19 | 河钢股份有限公司承德分公司 | 一种精轧机在线诊断方法 |
CN116519300A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-08-01 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学士官学校 | 一种轴承故障模拟试验台 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101464211A (zh) | 利用振动监测低速重载设备状态的方法 | |
US9841352B2 (en) | System and method for monitoring gear and bearing health | |
Bartelmus et al. | Vibration condition monitoring of planetary gearbox under varying external load | |
Assaad et al. | Vibration based condition monitoring of a multistage epicyclic gearbox in lifting cranes | |
Bajric et al. | Feature extraction using discrete wavelet transform for gear fault diagnosis of wind turbine gearbox | |
CN104990709B (zh) | 用于检测机车轴承故障的方法 | |
CN105136435B (zh) | 一种风力发电机组叶片故障诊断的方法和装置 | |
Kim et al. | Condition monitoring of low speed bearings: A comparative study of the ultrasound technique versus vibration measurements | |
Elasha et al. | Pitting detection in worm gearboxes with vibration analysis | |
CN112665856B (zh) | 一种齿轮箱在线监测系统 | |
CN104198186A (zh) | 基于小波包与谱峭度结合的齿轮故障诊断方法及装置 | |
CN103558029A (zh) | 一种发动机异响故障在线诊断系统和诊断方法 | |
CN103134676A (zh) | 齿轮箱运行状态的在线监测预警方法 | |
Patil et al. | Vibration analysis of electrical rotating machines using FFT: A method of predictive maintenance | |
CN104931262A (zh) | 一种与轮对轴承磨合机联用的轴承故障诊断装置及其诊断方法 | |
CN102706560A (zh) | 一种风力发电机组的状态监测方法和装置 | |
CN102441579B (zh) | 热连轧轧机运行状态的在线监测方法 | |
CN104111391B (zh) | 一种基于三相瞬时功率的电主轴故障监测诊断方法 | |
CN107063679A (zh) | 结构调谐共振的齿轮缺陷快速检测方法及检测装置 | |
Qu et al. | Gearbox Fault Diagnostics using AE Sensors with Low Sampling Rate. | |
CN113280910A (zh) | 一种长材生产线设备实时监测方法及系统 | |
McFadden | Low frequency vibration generated by gear tooth impacts | |
CN106812916A (zh) | 齿轮箱及轨道交通车辆 | |
Gelman et al. | Diagnostics of local tooth damage in gears by the wavelet technology | |
Wändell | Multistage gearboxes: Vibration based quality control |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20090624 |