CN102072139B - 一种压缩机低频振动故障快速判别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种压缩机低频振动故障快速判别方法，首先对压缩机的历史数据进行分析得到机组的性能曲线，采集获得机组的振动信号，结合机组的运行参数，判断机组是否处于稳定工况区：若机组处于稳定工况区，做出频谱和二维全息谱，根据油膜涡动和气流激振在二维全息谱上不同的表现特征，识别机组当前故障；若机组处于非稳定工作区，调节改变机组的运行参数，根据机组参数改变前后频谱和低频二维全息谱的变化特征，判别机组故障。能够快速准确识别气流激振和油膜涡动两种故障，缩短机组故障排查时间，避免工程人员盲目进行机组检修维修，提高故障识别精度和故障处理效率。

Description

一种压缩机低频振动故障快速判别方法

技术领域

本发明属于设备状态监测诊断领域，涉及压缩机运行状态实时监测及故障诊断，具体涉及一种压缩机低频振动故障快速判别方法。

背景技术

在压缩机运行中，除转频类故障外，低频故障发生频次也很高，低频故障最常见的故障类型包括：喘振、旋转失速、气流激振、油膜涡动等；其中，喘振和旋转失速从运行工况及振动图谱上均较易判断，而气流激振和油膜涡动这两种故障无论在振动波形、频谱及轴心轨迹上都有很多共性的特征，因此精确识别这两种故障即成为后续如何进行故障快速处理的关键。

首先，为能让获得的振动信号更加清晰的表现压缩机低频故障，对于这类故障的特征谱线，不论是采用什么方法采样，都必须通过内插技术，求出准确的幅值、频率和相位，做出精确的频谱及低频二维全息谱，以更好突现其实际振动特征；其次查看机组当前的运行工况，根据该机组提供的性能曲线，查看其所处的运行区域；最后通过适当的工况调节改变机组的运行状态，观察低频处振动频率成分及图谱的变化，结合性能曲线准确识别该类故障。

准确识别气流激振和油膜涡动两种故障对后续的故障快速处理有非常重要的指导意义，避免工程人员盲目进行机组检修维修，可缩短排查故障时间，提高故障识别精度和故障处理效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种直观、快速、准确、有效的基于振动频谱及性能曲线融合的压缩机低频故障判别方法。该方法提出以压缩机机组振动信号和性能曲线为研究对象，采用插值技术获得准确的幅值、频率、相位，从而做出精确的频谱和低频二维全息谱。利用油膜涡动和气流激振在低频二维全息谱图上不同的特征及对机组自身工况变化的敏感程度不同，可以快速判别油膜涡动和气流激振。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决解决方案：

一种压缩机低频振动故障快速判别方法，其特征在于，该方法首先对压缩机的历史数据进行分析得到机组的性能曲线，采集获得机组的振动信号，结合机组的运行参数，判断机组是否处于稳定工况区：若机组处于稳定工况区，做出频谱和低频二维全息谱，根据油膜涡动和气流激振在低频二维全息谱上不同的表现特征，识别机组当前故障；若机组处于非稳定工作区，调节改变机组的运行参数，根据机组参数改变前后频谱和低频二维全息谱的变化特征，判别机组故障。

本发明的压缩机低频振动故障快速判别方法，融合了机组运行时监测系统提供的振动频谱信息和压缩机运行性能曲线信息，并同时将这两个重要信息集成分析，利用油膜涡动和气流激振在低频二维全息谱图上不同的特征及对机组自身工况变化的敏感程度不同，能够快速准确识别气流激振和油膜涡动两种故障，缩短机组故障排查时间，避免工程人员盲目进行机组检修维修，提高故障识别精度和故障处理效率。为实现压缩机低频故障识别开辟了新的思路，显示了如下优越性：

1）通过内插技术，获得准确的幅值、频率、相位，做出精确的频谱和低频二维全息谱，使振动信号能够更加清晰的表现出机组故障；

2）传统的振动信号分析方法将幅值和相位信息分离，忽略了相位信息，而本发明中使用的全息谱理论和分析方法，综合考虑了振动信号的幅值、频率、相位信息，更加真实、准确、全面的反映了机组的振动状态。

附图说明

图1为本发明的实施步骤流程图；

图2为机组的性能曲线；

图3为第一次启机当转速为4802r/min时轴流排气侧Y的波形、频谱图；其中，（a）是波形图，（b）是频谱图；

图4为第一次启机当转速为6582r/min时轴流排气侧Y的波形、频谱图；其中，（a）是波形图，（b）是频谱图；

图5为第二次启机当转速为6282r/min时轴流排气侧Y的波形、频谱、低频二维全息谱图；其中，（a）是波形图，（b）是频谱图，（c）是低频图；

图6为第二次启机当转速为7653r/min时轴流排气侧Y的波形、频谱、低频二维全息谱图；其中，（a）是波形图，（b）是频谱图，（c）是低频图；

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

具体实施方式

参见图1，依照本发明的技术方案，本发明的具体实施步骤如下：

1）根据压缩机机组的历史数据，分析得到机组的当前运行性能曲线；

2）采集获得机组的当前振动信号，结合当前的运行参数，判断机组是否处于稳定工况区；

3）如果压缩机机组处于稳定工况区，通过内插技术，求出准确的幅值、频率和相位，做出精确的频谱：设原始数据x(t_k)的采样点数N，对应的傅立叶变换为y₁,y₂,y₃,…,y_N/2，y_k为计算谱峰主瓣内的最高谱峰值，W_w为窗函数的频谱函数，

为计算得到的修正量，则插值后的精确频率为：

$w_0=k{\mathrm{\Δ}}_w+\mathrm{\Δk}---\left(1\right)$

插值后的精确幅值和相位分别为：

$A=\frac{y_k}{w\left(\mathrm{\Δk}\right)}---\left(2\right)$

式中，

为FFT变换后得到的最高谱峰值，y_k为对应频率处的相位。

4）利用步骤（3）插值得到的各个频率分量精确的幅值、频率、相位构造低频二维全息谱：设机组某一截面两个方向振动信号的第i个主要频率分量的参数方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_i\left(t\right)=A_i\sin (2\mathrm{\π}{f}_{i}t+{\mathrm{\α}}_i)\\ y_i\left(t\right)=B_i\sin (2\mathrm{\π}{f}_{i}t+{\mathrm{\β}}_i)\end{array}\right.---\left(4\right)$

则第i个主要频率分量的低频二维全息谱Φ_i(t)表示为：

${\mathrm{\Φ}}_i\left(t\right)=F(x_i\left(t\right),y_i\left(t\right))---\left(5\right)$

5）根据油膜涡动和气流激振低频二维全息谱椭圆不同偏心率，判别机组故障类型：

a、如果压缩机机组在非稳定工况区运行，调节改变机组的运行参数，使机组处于稳定工况区；

b、重复步骤(3)、(4)得到机组参数改变后的频谱和低频二维全息谱；

c、根据机组参数改变前后频谱和低频二维全息谱的变化特征，判别机组故障。

以下是发明人给出的实施例：

本发明的压缩机低频振动故障快速判别方法，通过在工业现场的多次应用，均取得了明显的效果。在此，将发明人为某公司轴流压缩机排除故障的过程为实例对象，分析发明中所述的过程，本实例中所述的轴流压缩机为该公司硝酸四合一机组的组成部分，2008年8月公司对整个硝酸生产线进行了检修，轴流机组反厂检修，在整个机组安装完成后发现四合一机组中轴流压缩机排气侧振动达到高报80μm以上而联锁停机，致使整个硝酸生产线难以投入生产，现将整个故障处理过程简述如下：

1）、根据压缩机机组的历史数据，分析得到机组的当前运行性能曲线，如图2所示；

2）、判断机组当前工况，获得振动图谱。在机组第一次启机中，如图3所示：静叶角度为22°，出口压力为0.001MPa，轴流压缩机转速在5685r/min以下时，轴流机组的运行都较为平稳，各轴的振幅都不大于30μm，频谱以1X为主。如图4所示：当轴流转速从5685 r/min升高到6582 r/min（过二阶临界转速6451 r/min）的过程中，轴流排气Y振动值大幅增加，只稍有回落，当转速到达6672 r/min时，振动值剧增达到94.4μm，联锁停机，此时振动主要以0.38X（约0.4X）为主。根据上述第一次启机过程中振动频带的变化，初步判断故障类型为油膜涡动或气流激振。调整汽轮机的控制系统，将原来升速过程中汽轮机从7860r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为5725 r/min）直接上升到9100 r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为6628 r/min）后给防喘阀上电，改为汽轮机从7860 r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为5725 r/min）上升到8700 r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为6336 r/min）就可以给防喘阀上电，也就是防喘阀可以在8700r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为6336 r/min）时动作调压。当汽轮机转速到达8700 r/min（经齿轮箱降速到轴流压缩机轴系转速为6336 r/min）时，先适当使轴流压缩机憋压，避开阻塞区，再考虑升速，再顺利通过二阶临界。

3）、改变机组的运行参数，使之处于稳定工况。按照以上的改进方案实施后，机组进行第二次开机试车。如图5所示：当轴流压缩机静叶角度为22°，出口压力为0.001MPa，轴流转速达到6202r/min时，轴流排气侧Y方向的最大振动值为57μm（高报为71μm），主要由0.393X（约0.4X）构成。这时将静叶角度从22°释放到30°，调节防喘振阀，使轴流压缩机的出口压力从0.001MPa升高到0.03MPa，喉部压差为2.15kPa。

4）、获得改变工况后的振动图谱。在步骤3）的条件下升速，轴流排气侧Y振动值逐步减小，其中的0.4X也逐渐减小，频谱以接近1X为主，如图6所示，整套机组顺利达到工作转速。轴流压缩机在到达工作转速7652 r/min时，它振动的最大值为50μm，小于高报值71μm，机组可以连续安全运行。以上启机过程经过三次试验均可使机组达到工作转速并正常运行，机组各轴的振动值都在允许范围内，机组的机械性能达到标准的要求，能够满足客户长周期的平稳运行。

5）判断故障类型。机组参数改变前后，振动信号的频谱图和低频二维全息谱都发生了明显的变化，说明该机组的故障类型为气流激振。

Claims (1)

1.一种压缩机低频振动故障快速判别方法，其特征在于，该方法首先对压缩机的历史数据进行分析得到机组的当前运行性能曲线，采集获得机组的振动信号，结合机组的运行参数，判断机组是否处于稳定工况区：若机组处于稳定工况区，做出频谱和低频二维全息谱，根据油膜涡动和气流激振在低频二维全息谱上不同的表现特征，识别机组当前故障；若机组处于非稳定工作区，调节改变机组的运行参数，根据油膜涡动和气流激振低频二维全息谱椭圆不同偏心率，判别机组故障；

具体按下列步骤进行：

1）查询压缩机机组的资料及历史运行数据，获得机组当前运行性能曲线；

2）采集获得机组当前的振动信号，结合当前的运行工况和参数，判断机组是否处于稳定工况区；

3）如果机组处于稳定工况区，通过内插技术，求出准确的幅值、频率和相位，做出精确的频谱：设原始数据x(t_k)的采样点数N，对应的傅立叶变换为y₁,y₂,y₃,...,y_N/2，y_k为计算谱峰主瓣内的最高谱峰值，W_w为窗函数的频谱函数，Δk为计算得到的修正量，则插值后的精确频率为：

w₀＝kΔ_w+Δk     （1）

插值后的精确幅值和相位分别为：

$A=\frac{y_k}{w\left(\mathrm{\Δk}\right)}---\left(2\right)$

式中，为FFT变换后得到的最高谱峰值，y_k为对应频率k□w处的相位；

4）利用步骤(3)插值得到的各个频率分量精确的幅值、频率、相位构造低频二维全息谱：设机组某一截面两个方向振动信号的第i个主要频率分量的参数方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_i\left(t\right)=A_i\sin (2\mathrm{\π}{f}_{i}t+{\mathrm{\α}}_i)\\ y_i\left(t\right)=B_i\sin (2\mathrm{\π}{f}_{i}t+{\mathrm{\β}}_i)\end{array}\right.---\left(4\right)$

则第i个主要频率分量的低频二维全息谱Φ_i(t)表示为：

Φ_i(t)＝F(x_i(t),y_i(t))     （5）

5）根据油膜涡动和气流激振低频二维全息谱椭圆不同偏心率，判别机组故障类型：

a、如果压缩机机组在非稳定工况区运行，调节改变机组的运行参数，使机组处于稳定工况区；

b、重复步骤(3)、(4)得到机组参数改变后的频谱和低频二维全息谱；

c、根据机组参数改变前后频谱和低频二维全息谱的变化特征，判别机组故障。

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