CN106441840B - 一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 - Google Patents
一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106441840B CN106441840B CN201610814507.XA CN201610814507A CN106441840B CN 106441840 B CN106441840 B CN 106441840B CN 201610814507 A CN201610814507 A CN 201610814507A CN 106441840 B CN106441840 B CN 106441840B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vibration
- subsynchronous
- rotors
- failure
- axial
- 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.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
Abstract
一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,首先构建了由轴向振动诱发的伪次同步振动故障模型,在模型中提出测振带表面设置V型槽缺陷以及在轴向方向施加轴向激励两大假设条件,然后基于模型实现伪次同步振动故障信号产生的机理分析,最后利用二维全息谱对故障信号进行分析,构建次同步故障频率处的全息谱特征,实现旋转机械伪次同步振动故障的精确识别,本发明实现了对伪次同步振动故障的精确识别,提高了对旋转机械伪次同步故障的识别效率与准确性。
Description
技术领域
本发明属于机械故障诊断技术领域,具体涉及一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法。
背景技术
次同步振动故障是旋转机械中较为常见的一类问题,对设备安全、平稳运行有着极大的危害。国内外研究人员围绕次同步故障的机理及诊断方法开展了广泛研究,引起转子发生次同步振动的常见原因包括:油膜涡动或油膜振荡、汽流激振、旋转失速、动静摩擦、轴承座松动、内摩擦、磁滞阻尼等。现有的研究成果一定程度上为次同步振动故障的精确识别提供了有效的理论基础与诊断工具。
然而,考虑到设备实际运行过程的复杂性,诱发设备表现出次同步振动的原因往往更复杂,包括但不限于上述原因。由于转子轴向振动与测振带表面缺陷引起的测量耦合,使得转子横向振动位移传感器中极易产生伪次同步振动信号,该伪信号混叠在真实的振动信号中,使机组振动发生明显波动甚至导致机组出现跳车事故,机组被迫进行过度维修,不仅增加设备维护成本,还严重影响着机组的连续、平稳、安全运行。目前,此类伪次同步振动问题精确诊断与识别还十分困难,主要原因有两方面:一方面,现有的次同步故障机理分析又无法提供有效的借鉴作用,针对此类问题的故障信号形成机理还未见相关文献进行报导;另一方面,该伪次同步振动问题产生的频率分量与其它次同步振动的故障频率常常相互混淆,现有的频谱分析、瀑布图等方法无法提供有效的差异化特征信息,仅仅根据振动信号及其谱分析难以做出准确的判断。特别是当该类问题表现为一些十分罕见的故障频率时,更是让故障诊断工程师感到困惑和束手无策。因此,如何建立新的故障模型实现该伪次同步故障的机理分析、提取该类问题的识别特征是提高旋转机械次同步故障识别效率与准确性亟需解决的问题。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供了一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,通过构建由轴向振动诱发的伪次同步振动故障模型实现该类故障的机理分析,并充分利用二维全息谱的优势提出了识别此类故障的全息谱特征,实现了对由轴向振动诱发的转子伪次同步振动故障的精确识别。
为了达到上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,包括以下步骤:
1)构建由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,该模型包括A转子与B转子,A转子是驱动单元,B转子是被驱动单元,两转子均采用滑动轴承支撑,A转子由1#、2#轴承支撑,B转子由3#、4#轴承支撑,两根转子通过刚性联轴器C联接,联轴器C处于2#、3#轴承的中间,3#轴承处的测振带设置在B转子的一个轴肩上,该测振带表面上存在一个“V型槽”的环状、微小缺陷,该“V型槽”的左侧斜面a与B转子轴心线的夹角为β,在3#轴承的测振带处安装两个相互垂直的电涡流传感器X、Y用于测量3#轴承处的振动,电涡流传感器X、Y正对“V型槽”的左侧斜面a,在A转子的2#轴承处安装一个键相传感器K,在A转子1#轴承的轴向方向设置一个刚度为Kz的弹簧D,在B转子自由端的轴向施加轴向激励时,A、B两转子均允许沿轴向方向进行小幅串动,3#轴承处测振带上的“V型槽”左侧斜面a足够宽使电涡流传感器X、Y始终正对该斜面,忽略3#轴承处测振带沿圆周方向的机械、电气不圆度;
2)在A转子的驱动下,B转子以转频ω1进行转动,B转子在不平衡激振力作用发生径向同步振动,电涡流传感器X、Y产生的同步振动分量为Arx=A1sin(ω1t+α1)/2、Ary=A2sin(ω1t+α1+π/2)/2,其中A1、A2表示同步振动的幅值,t为时间参数,α1表示同步振动的相位;
3)在B转子自由端的轴向施加激励力Fz,使B转子沿轴向发生轴向振动Az,激励力Fz中的轴向激振频率ωi小于转频ω1,其中i取2,3,..N,轴向振动诱发电涡流传感器X、Y产生的径向伪次同步振动分量为Azx、Azy;
4)利用振动监测设备接键相传感器及3#轴承处的电涡流传感器X、Y,实时采集键相信号与3#轴承处的振动信号,电涡流传感器X得到振动信号是同步振动分量、伪次同步振动分量的叠加,其表达式为Ax=Arx+Azx,电涡流传感器Y得到振动信号为Ay=Ary+Azy;
5)对振动监测设备采集的B转子3#轴承处的振动信号进行全息谱分析,构建全息谱特征,得到该轴承截面的二维全息谱,其中次同步振动频率处的进动轨迹形状表现为“直线状”,这是区别转子伪次同步振动故障与其它次同步振动故障的主要特征,根据该特征与由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,实现对旋转机械伪次同步振动故障的精确诊断。
所述的步骤1)中β为0°到90°之间。
所述的步骤3)中Fz为单频率激振力或多个单频率激振力的线性组合。
本发明的有益效果为:构建由轴向振动诱发的伪次同步振动故障的动力学模型,实现该类伪次同步振动故障的机理分析,并充分利用二维全息谱集成相位信息的优势提出了识别此类故障的全息谱特征,实现了对由轴向振动诱发的转子伪次同步振动故障的精确识别,提高了对旋转机械伪次同步故障的识别效率与准确性,进一步完善、促进了旋转机械现有故障诊断理论方法的发展。
附图说明
图1是由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型的示意图。
图2是3#轴承处测振带的局部放大示意图。
图3是3#轴承处由不平衡力激振力产生的同步振动分量Arx、Ary。
图4是3#轴承处由轴向振动产生的伪次同步振动分量Azx、Azy。
图5是径向电涡流传感器X、Y中振动信号Ax、Ay的波形图。
图6是径向电涡流传感器X、Y中振动信号Ax、Ay的频谱图,图(a)振动信号Ax的频谱;图(b)振动信号Ay的频谱。
图7是3#轴承处的二维全息谱图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细阐述。
一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,包括以下步骤:
1)构建由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,如图1所示,该模型包括A转子与B转子,A转子是驱动单元,B转子是被驱动单元,两转子均采用滑动轴承支撑,A转子由1#、2#轴承支撑,B转子由3#、4#轴承支撑,两根转子通过刚性联轴器C联接,联轴器C处于2#、3#轴承的中间,3#轴承处的测振带设置在B转子的一个轴肩上,如图2所示,该测振带表面上存在一个“V型槽”的环状、微小缺陷,该“V型槽”的左侧斜面a与B转子轴心线的夹角为β,在3#轴承的测振带处安装两个相互垂直的电涡流传感器X、Y用于测量3#轴承处的振动,电涡流传感器X、Y正对“V型槽”的左侧斜面a,在A转子的2#轴承处安装一个键相传感器K,在A转子1#轴承的轴向方向设置一个刚度为Kz的弹簧D,在B转子自由端的轴向施加轴向激励时,A、B两转子均允许沿轴向方向进行小幅串动,3#轴承处测振带上的“V型槽”左侧斜面a足够宽使电涡流传感器X、Y始终正对该斜面,忽略3#轴承处测振带沿圆周方向的机械、电气不圆度;
2)在A转子的驱动下,从H方向(径向)观察B转子以转频ω1=25Hz按顺时针方向转动,B转子在不平衡激振力作用发生径向同步振动,3#轴承的支承系统刚性各向异性,电涡流传感器X、Y产生同步振动分量分别为Arx、Ary,其表达式如式(1)所示,对3#轴承处的振动信号进行整周期离散采样,采样频率为12800Hz,采样时间0.64s,其中16个转动周期的波形如图3所示;
3)在B转子自由端的轴向施加频率为ω2=4Hz的单一正弦激励力Fz,使B转子沿轴向发生轴向振动Az,如式(2)所示,由于3#轴承处的电涡流传感器X、Y被设置在正对“V型槽”左侧斜面a,根据电涡流传感器的测量特性,3#轴承测振带表面周期性的轴向振动同样能引起传感器X、Y的间隙电压发生周期性变化,B转子的轴向振动通过测量耦合到径向方向,“V型槽”左侧斜面a的斜度β为45度,轴向振动通过测振带表面耦合产生的伪次同步振动信号为Azx、Azy,其表达式如式(3)所示,对信号Azx或Azy进行离散采样,其振动波形如图4所示;
Az=16sin(8πt+π/4)/2 (2)
Azx=Azy=Az·tan45°=16sin(8πt+π/4)/2 (3)
4)利用振动监测设备接键相传感器及3#轴承处的电涡流传感器X、Y,实时采集键相信号与3#轴承处的振动信号,电涡流传感器X得到振动信号Ax是同步振动分量Arx、伪次同步振动分量Azx的叠加,电涡流传感器Y得到信号Ay与Ax电涡流传感器X类似,其表达式如式(4)所示,相应的波形及频谱如图5、图6所示;
5)对振动监测设备采集的B转子3#轴承处的振动信号进行全息谱分析,构建全息谱特征,得到该轴承截面的二维全息谱,如图7所示,其中次同步振动频率0.16x处的进动轨迹形状表现为“直线状”,这是区别转子伪次同步振动故障与其它次同步振动故障的主要特征,根据该特征与由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,实现对旋转机械伪次同步振动故障的精确诊断。
Claims (3)
1.一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)构建由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,该模型包括A转子与B转子,A转子是驱动单元,B转子是被驱动单元,两转子均采用滑动轴承支撑,A转子由1#、2#轴承支撑,B转子由3#、4#轴承支撑,两根转子通过刚性联轴器C联接,联轴器C处于2#、3#轴承的中间,3#轴承处的测振带设置在B转子的一个轴肩上,该测振带表面上存在一个“V型槽”的环状、微小缺陷,该“V型槽”的左侧斜面a与B转子轴心线的夹角为β,在3#轴承的测振带处安装两个相互垂直的电涡流传感器X、Y用于测量3#轴承处的振动,电涡流传感器X、Y正对“V型槽”的左侧斜面a,在A转子的2#轴承处安装一个键相传感器K,在A转子1#轴承的轴向方向设置一个刚度为Kz的弹簧D,在B转子自由端的轴向施加轴向激励时,A、B两转子均允许沿轴向方向进行小幅串动,3#轴承处测振带上的“V型槽”左侧斜面a足够宽使电涡流传感器X、Y始终正对该斜面,忽略3#轴承处测振带沿圆周方向的机械、电气不圆度;
2)在A转子的驱动下,B转子以转频ω1进行转动,B转子在不平衡激振力作用下发生径向同步振动,电涡流传感器X、Y产生的同步振动分量为Arx=A1sin(ω1t+α1)/2、Ary=A2sin(ω1t+α1+π/2)/2,其中A1、A2表示同步振动的幅值,t为时间参数,α1表示同步振动的相位;
3)在B转子自由端的轴向施加激励力Fz,使B转子沿轴向发生轴向振动Az,激励力Fz中的轴向激振频率ωi小于转频ω1,其中i取2,3,..N,轴向振动诱发电涡流传感器X、Y产生的径向伪次同步振动分量为Azx、Azy;
4)利用振动监测设备连接键相传感器及3#轴承处的电涡流传感器X、Y,实时采集键相信号与3#轴承处的振动信号,电涡流传感器X得到振动信号是同步振动分量、伪次同步振动分量的叠加,其表达式为Ax=Arx+Azx,电涡流传感器Y得到振动信号为Ay=Ary+Azy;
5)对振动监测设备采集的B转子3#轴承处的振动信号进行全息谱分析,构建全息谱特征,得到该轴承截面的二维全息谱,其中次同步振动频率处的进动轨迹形状表现为“直线状”,这是区别转子伪次同步振动故障与其它次同步振动故障的主要特征,根据该特征与由轴向振动诱发的转子伪次同步振动模型,实现对旋转机械伪次同步振动故障的精确诊断。
2.根据权利要求1所述的一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,其特征在于:所述的步骤1)中β为0°到90°之间。
3.根据权利要求1所述的一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法,其特征在于:所述的步骤3)中Fz为单频率激振力或多个单频率激振力的线性组合。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610814507.XA CN106441840B (zh) | 2016-09-09 | 2016-09-09 | 一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610814507.XA CN106441840B (zh) | 2016-09-09 | 2016-09-09 | 一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106441840A CN106441840A (zh) | 2017-02-22 |
CN106441840B true CN106441840B (zh) | 2018-07-20 |
Family
ID=58168439
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610814507.XA Active CN106441840B (zh) | 2016-09-09 | 2016-09-09 | 一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106441840B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106872573B (zh) * | 2017-03-16 | 2019-05-21 | 西安交通大学 | 一种基于转子轴向热膨胀模型的测振带表面缺陷识别方法 |
CN107024332A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-08 | 西安交通大学 | 一种模拟旋转机械伪振动故障的实验装置 |
CN109612722A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 北京振测智控科技有限公司 | 一种汽轮发电机组轴承不对中故障的诊断和调整方法 |
CN110320026A (zh) * | 2019-06-29 | 2019-10-11 | 西安交通大学 | 一种旋转机械刚性转子不对中在线监测方法 |
CN111307440B (zh) * | 2020-03-13 | 2022-07-22 | 西安建筑科技大学 | 一种旋转机械工频故障的定性诊断方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003001175A1 (en) * | 2001-06-26 | 2003-01-03 | Engines Pdm Ltd. | Universal diagnostic method and system for engines |
CN101929908A (zh) * | 2008-12-08 | 2010-12-29 | 广东省电力工业局试验研究所 | 基于全息谱技术的不平衡方位估计方法 |
CN101929917A (zh) * | 2010-03-24 | 2010-12-29 | 陈先利 | 一种旋转机械的故障诊断方法 |
CN103558042A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-02-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于全状态信息的机组故障快速诊断方法 |
CN106872573A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-20 | 西安交通大学 | 一种基于转子轴向热膨胀模型的测振带表面缺陷识别方法 |
CN107024332A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-08 | 西安交通大学 | 一种模拟旋转机械伪振动故障的实验装置 |
-
2016
- 2016-09-09 CN CN201610814507.XA patent/CN106441840B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003001175A1 (en) * | 2001-06-26 | 2003-01-03 | Engines Pdm Ltd. | Universal diagnostic method and system for engines |
CN101929908A (zh) * | 2008-12-08 | 2010-12-29 | 广东省电力工业局试验研究所 | 基于全息谱技术的不平衡方位估计方法 |
CN101929917A (zh) * | 2010-03-24 | 2010-12-29 | 陈先利 | 一种旋转机械的故障诊断方法 |
CN103558042A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-02-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于全状态信息的机组故障快速诊断方法 |
CN106872573A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-20 | 西安交通大学 | 一种基于转子轴向热膨胀模型的测振带表面缺陷识别方法 |
CN107024332A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-08 | 西安交通大学 | 一种模拟旋转机械伪振动故障的实验装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Study on the precession orbit shape analysis-based linear fault qualitative identification method for rotating machinery;Genfeng Lang;《Journal of Sound and Vibration》;20141018;全文 * |
全息动平衡相位补偿方法;郎根峰等;《机械工程学报》;20141130;第50卷(第22期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106441840A (zh) | 2017-02-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106441840B (zh) | 一种基于模型的旋转机械伪次同步故障全息诊断方法 | |
Sapena-Bano et al. | Harmonic order tracking analysis: A novel method for fault diagnosis in induction machines | |
Muszynska | Vibrational diagnostics of rotating machinery malfunctions | |
CN102692180B (zh) | 轴系热态对中装置及其方法 | |
CN109596356A (zh) | 一种汽轮发电机组轴系偏心的测量方法 | |
CN105675113B (zh) | 基于微型传感器的旋转机械角域振动信号获取装置和方法 | |
CN107024332A (zh) | 一种模拟旋转机械伪振动故障的实验装置 | |
CN101359893B (zh) | 测量永磁同步电机转子角位置的方法 | |
CN104459187A (zh) | 一种测量大型旋转设备转速的装置及方法 | |
CN105067106B (zh) | 一种中介轴承振动信号采集方法 | |
CN106768752B (zh) | 一种离心泵内流激励振动分离装置及试验方法 | |
CN105651515A (zh) | 航空发动机中介轴承故障检测方法及检测装置 | |
CN108917916A (zh) | 一种转轴绝对振动的测量方法 | |
CN101368870B (zh) | 一种用于机械转子单截面轴振分析的幅值频谱的制作方法 | |
CN110118582A (zh) | 一种旋转机械设备故障诊断方法及系统 | |
Guo et al. | Fault diagnosis of wind turbine bearing using synchrosqueezing wavelet transform and order analysis | |
CN104165729B (zh) | 一种高速转子的动平衡方法 | |
Chai et al. | Misalignment detection of rotor system based on adaptive input-output model identification of motor speed | |
CN106872573B (zh) | 一种基于转子轴向热膨胀模型的测振带表面缺陷识别方法 | |
CN205027438U (zh) | 一种汽轮发电机组的振动检测装置及汽轮发电机组 | |
Cheng et al. | Vibration detection and experiment of PMSM high speed grinding motorized spindle based on frequency domain technology | |
Elnady et al. | FE and experimental modeling of on-shaft vibration measurement | |
Elnady et al. | On-shaft wireless vibration measurement for condition monitoring of rotating machine | |
CN207610853U (zh) | 旋转机械偏摆量的测量装置 | |
CN202049045U (zh) | 一种适用于旋转轴弯曲和相位测试的装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |