CN106895970A - 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法 - Google Patents

浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106895970A
CN106895970A CN201710208876.9A CN201710208876A CN106895970A CN 106895970 A CN106895970 A CN 106895970A CN 201710208876 A CN201710208876 A CN 201710208876A CN 106895970 A CN106895970 A CN 106895970A
Authority
CN
China
Prior art keywords
floating type
abnormal vibrations
type oil
rotor
oil gear
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.)
Granted
Application number
CN201710208876.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106895970B (zh
Inventor
张善鹏
张�杰
邢秀苹
邓文俭
毕仲波
许怀志
刘浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Zhongshi Yitong Group Co Ltd
Original Assignee
Shandong Zhongshi Yitong Group Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Zhongshi Yitong Group Co Ltd filed Critical Shandong Zhongshi Yitong Group Co Ltd
Priority to CN201710208876.9A priority Critical patent/CN106895970B/zh
Publication of CN106895970A publication Critical patent/CN106895970A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106895970B publication Critical patent/CN106895970B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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

本发明公开了一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，将轴系TSI数据导入故障诊断系统；设定阈值，利用频谱分析方法，判断轴系异常振动的性质是否属于普通强迫振动，并提取故障典型特征，对机组的运行参数分析，排除负荷、热变形以及励磁电流的影响；结合轴系结构分析结构，判断转子的异常振动是否由于浮动式油档引起，得到诊断结果。本发明考虑的提取特征全面，适于现场故障诊断，诊断结果快速准确，具有实用性和可操作性。

Description

浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法。
背景技术
汽轮发电机组浮动式油档是一种新型的油档，相对于传统的固定式油档，它可以一定程度上随着转子位置的变化而变化，始终跟随转子，理论上不会存在间隙不均而漏油的情况。目前实际应用较少，由于浮动式油档引起的异常振动故障案例较少，常常给故障的诊断带来一定的困难。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，本发明利用典型数据作为分析基础，具有典型性、实用性和可操作性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，包括以下步骤：
(1)将轴系TSI数据导入故障诊断系统；
(2)设定阈值，利用频谱分析方法，判断轴系异常振动的性质是否属于普通强迫振动，并提取故障典型特征；
(3)对机组的运行参数分析，排除负荷、热变形以及励磁电流的影响；
(4)结合轴系结构分析结构，判断转子的异常振动是否由于浮动式油档引起，得到诊断结果。
所述步骤(1)中，典型的轴系TSI数据主要包括振动、胀差、轴移和健相等。
所述步骤(2)中，所述阈值为90％。
所述步骤(2)中，如果工频分量大于阈值，判断轴系异常振动的性质应该属于普通强迫振动。
所述步骤(2)中，故障典型特征具体包括振动异常出现时间的随机性、振动幅值的爬升和无规律的突变、振动相位的波动、大轴偏心变化以及轴系呈现的不平衡特征。
进一步的，所述步骤(2)中，振动异常可能出现在升降速过程中，也可能出现在带负荷过程中，具有随机性、偶然性。
所述步骤(2)中，浮动式油档发生碰磨时振动不稳定，出现波动，轴承振幅存在一定的跳动，设定幅值变化阈值，在阈值内，轴心轨迹是紊乱变化的正进动；严重摩擦时振幅急剧增大，波形严重畸变，高、低倍频分量丰富，轴心轨迹反进动。
进一步的，所述步骤(2)中，设定幅值变化阈值为25％。
所述步骤(2)中，振动相位设定变化阈值为25％，在阈值内代表基本稳定，超出则不稳定。
所述步骤(2)中，如果发生在升降速过程中，同一转速下相位相差超过预定值，每一次的升降速过程中相位不一致，则说明有摩擦存在。
所述步骤(2)中，如果踫磨部位发生在汽轮机高中压转子，停机盘车后偏心会增大，设定阈值50％，超出阈值说明发生了踫磨的可能性较大，处理方法为长时间盘车，且长时间盘车后偏心会逐渐减小，直到原始值附近。
所述步骤(2)中，轴系的异常振动只可能是机械因素的影响，比如轴系中心、轴承参数、动静摩擦、联轴器连接状态的变化以及轴系平衡状态的改变等因素。
所述步骤(3)中，结合轴系结构，转子采用了浮动式油档，排除轴系上活动部件的存在、动静摩擦、转子套装部件紧力的变化、联轴器螺栓紧力的改变、热变形以及机组其他运行参数的变化等一系列影响因素。
通过(1)～(4)的条件判断，当同时满足五个条件后，说明转子的异常振动是由于浮动式油档引起的。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明考虑的提取特征全面，适于现场故障诊断，诊断结果快速准确，具有实用性和可操作性。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本申请的一种典型的实施方式中，如图1所示，浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，包括：
(1)将典型的轴系TSI数据接入故障诊断系统。
(2)利用频谱分析，如果工频分量大于阈值(90％)，判断轴系异常振动的性质应该属于普通强迫振动。
(3)故障典型特征的提取：
(a)振动异常出现时间的随机性，不确定性。振动异常可能出现在升降速过程中，也可能出现在带负荷过程中，可能这次不发生，但下次就出现，具有随机性、偶然性。
(b)振动幅值的爬升和无规律的突变。浮动式油档发生碰磨时振动不稳定，出现波动，轴承振幅存在一定的跳动，一般设定幅值变化阈值为25％，轴心轨迹是紊乱变化的正进动；严重摩擦时振幅急剧增大，波形严重畸变，高、低倍频分量丰富，轴心轨迹反进动。
(c)振动相位出现波动，相位变化较大，设定变化阈值为25％，不稳定。工作转速下浮动式油档发生碰磨时，相位波动，不稳定。如果发生在升降速过程中，同一转速下相位相差较大。每一次的升降速过程中相位不一致。
(d)检测机组偏心的变化。如果踫磨部位发生在汽轮机高中压转子，停机盘车后偏心会增大，设定阈值50％，且长时间盘车后偏心会逐渐减小，直到原始值附近。
(e)轴系呈现出典型的不平衡特征。浮动式油档如果磁力不足，发生严重踫磨时可能会发生“跟随”现象，给转子一个附加作用力，轴系的振动呈现典型的不平衡特征。
(4)机组运行状态的辨识。
对机组的运行参数分析，排除负荷、热变形以及励磁电流的影响。轴系的异常振动只可能是机械因素的影响，比如轴系中心、轴承参数、动静摩擦、联轴器连接状态的变化以及轴系平衡状态的改变等因素。
(4)轴系结构分析
结合轴系结构，转子采用了浮动式油档，排除轴系上活动部件的存在、动静摩擦、转子套装部件紧力的变化、联轴器螺栓紧力的改变、热变形以及机组其他运行参数的变化等一系列影响因素。
通过(1)～(4)的条件判断，转子的异常振动是由于浮动式油档引起的。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：包括以下步骤：
(1)将轴系TSI数据导入故障诊断系统；
(2)设定阈值，利用频谱分析方法，判断轴系异常振动的性质是否属于普通强迫振动，并提取故障典型特征；
(3)对机组的运行参数分析，排除负荷、热变形以及励磁电流的影响；
(4)结合轴系结构分析结构，判断转子的异常振动是否由于浮动式油档引起，得到诊断结果。
2.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：步骤(1)中，典型的轴系TSI数据主要包括振动、胀差、轴移和健相。
3.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，所述阈值为90％。
4.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，如果工频分量大于阈值，判断轴系异常振动的性质应该属于普通强迫振动。
5.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，故障典型特征具体包括振动异常出现时间的随机性、振动幅值的爬升和无规律的突变、振动相位的波动、大轴偏心变化以及轴系呈现的不平衡特征。
6.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，浮动式油档发生碰磨时振动不稳定，出现波动，轴承振幅存在一定的跳动，设定幅值变化阈值，在阈值内，轴心轨迹是紊乱变化的正进动；严重摩擦时振幅急剧增大，波形严重畸变，高、低倍频分量丰富，轴心轨迹反进动。
7.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，设定幅值变化阈值为25％，在阈值内代表基本稳定，超出则不稳定。
8.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，如果发生在升降速过程中，同一转速下相位相差超过预定值，每一次的升降速过程中相位不一致，则说明有摩擦存在。
9.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：所述步骤(2)中，如果踫磨部位发生在汽轮机高中压转子，停机盘车后偏心会增大，设定阈值50％，超出阈值说明发生了踫磨的可能性较大，处理方法为长时间盘车，且长时间盘车后偏心会逐渐减小，直到原始值附近。
10.如权利要求1所述的一种浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法，其特征是：通过(1)～(4)的条件判断，当同时满足五个条件后，说明转子的异常振动是由于浮动式油档引起的。
CN201710208876.9A 2017-03-31 2017-03-31 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法 Active CN106895970B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710208876.9A CN106895970B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710208876.9A CN106895970B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106895970A true CN106895970A (zh) 2017-06-27
CN106895970B CN106895970B (zh) 2019-06-04

Family

ID=59194195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710208876.9A Active CN106895970B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106895970B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702394A (zh) * 2019-10-18 2020-01-17 西安热工研究院有限公司 一种基于振动变化特征的汽轮发电机组振动故障诊断方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102012316A (zh) * 2010-11-11 2011-04-13 华北电力大学 汽轮发电机组轴颈碰摩故障实时辨识方法
KR20140135464A (ko) * 2013-05-16 2014-11-26 한국수력원자력 주식회사 저널베어링 결함 신호 검출용 시험 장치
CN104697767A (zh) * 2014-12-17 2015-06-10 天津大学 一种基于振动分析的转子系统故障诊断方法及装置
CN105841966A (zh) * 2016-04-06 2016-08-10 西安西热振动研究所有限公司 一种基于正向推理的汽轮发电机组振动故障诊断方法
CN106507934B (zh) * 2004-04-05 2016-10-05 中国人民解放军海军装备研究院舰船论证研究所 一种诊断转子故障的方法
CN106295023A (zh) * 2016-08-15 2017-01-04 南京航空航天大学 一种异步电机转子复合故障的诊断方法
JP2017044572A (ja) * 2015-08-26 2017-03-02 株式会社東芝 軸受監視装置、軸受監視システムおよび軸受監視方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106507934B (zh) * 2004-04-05 2016-10-05 中国人民解放军海军装备研究院舰船论证研究所 一种诊断转子故障的方法
CN102012316A (zh) * 2010-11-11 2011-04-13 华北电力大学 汽轮发电机组轴颈碰摩故障实时辨识方法
KR20140135464A (ko) * 2013-05-16 2014-11-26 한국수력원자력 주식회사 저널베어링 결함 신호 검출용 시험 장치
CN104697767A (zh) * 2014-12-17 2015-06-10 天津大学 一种基于振动分析的转子系统故障诊断方法及装置
JP2017044572A (ja) * 2015-08-26 2017-03-02 株式会社東芝 軸受監視装置、軸受監視システムおよび軸受監視方法
CN105841966A (zh) * 2016-04-06 2016-08-10 西安西热振动研究所有限公司 一种基于正向推理的汽轮发电机组振动故障诊断方法
CN106295023A (zh) * 2016-08-15 2017-01-04 南京航空航天大学 一种异步电机转子复合故障的诊断方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
葛祥 等: "汽轮机高中压转子浮动油挡摩擦振动分析", 《电站系统工程》 *
陈浩 等: "浮动油档引起的汽轮发电机组不规则振动分析", 《汽轮机技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702394A (zh) * 2019-10-18 2020-01-17 西安热工研究院有限公司 一种基于振动变化特征的汽轮发电机组振动故障诊断方法
CN110702394B (zh) * 2019-10-18 2021-06-08 西安热工研究院有限公司 一种基于振动变化特征的汽轮发电机组振动故障诊断方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106895970B (zh) 2019-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Fault features extraction for bearing prognostics
Nandi et al. Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors—A review
Yucai et al. Diagnosis of rotor winding interturn short-circuit in turbine generators using virtual power
Nandi et al. Fault diagnosis of electrical machines-a review
CN103713235B (zh) 基于端部畸变效应的汽轮发电机转子匝间短路故障诊断方法
Lijesh et al. Failure mode and effect analysis of passive magnetic bearing
CN103926506A (zh) 基于构建函数的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法
Merabet et al. Condition monitoring and fault detection in wind turbine based on DFIG by the fuzzy logic
Rzeszucinski et al. Bearing health diagnosed with a mobile phone: Acoustic signal measurements can be used to test for structural faults in motors
CN103792463A (zh) 基于虚功率原理的汽轮发电机转子绕组短路故障诊断方法
CN106895970A (zh) 浮动式油档引起的转子异常振动的故障诊断方法
Dash et al. Condition monitoring of induction motors:—A review
Ehya et al. Comprehensive broken damper bar fault detection of synchronous generators
CN108872853B (zh) 一种大型汽轮发电机转子振动高的故障诊断方法
Pilloni et al. Fault detection in induction motors
Bradley et al. A general approach for current-based condition monitoring of induction motors
CN110259700A (zh) 一种泵的性能评估方法
Bessous et al. Detailed study of rolling bearing element faults in rotating electrical Machines using MVSA technique
Hamadache et al. Wind turbine main bearing fault detection via shaft speed signal analysis under constant load
Misra et al. An experimental study of rotor fault detection using motor current signature analysis based on neural networks
Gulhane et al. Review of detection of faults in induction motor
Purkait et al. Influence of rotor faults on induction motor stator current Concordia patterns
Izadi et al. Broken rotor bar fault detection in line start permanent magnet synchronous motor using transient current signal
Varal et al. Bearing fault analysis of permanent magnet synchronous motor (PMSM) using current signature analysis
Shnibha et al. Smart technique for induction motors diagnosis by monitoring the power factor using only the measured current

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant