机械设备故障诊断技术
(一)机械设备状态监测及故障诊断模型
故障诊断是研究机械设备运行状态变化的信息,进而识别、预测和监视机械运行状态的技术方法。
故障诊断的基本模型如图4—5所示。图中St(f)是载荷或应力向量,M(f)是故障机理传递函数,E(f)是异常模式(模型)向量,x(f)是设备状态向量,H(f)是E(f)和X(f)之间的传递函数。机器或设备在正常工作时[M/(f)=l]其状态向量X(f)是由外因St(f)和内因H(f)共同决定的,当出现异常或故障[即M(f)不为1或St(f)超过正常值。前者称为结构异常,后者称为偏离操作规范]之后,X(f)除与外因St(f)和内因H(f)有关外,还与载荷超差及故障机理传递函数M(f)有关。
图4-3 故障诊断的基本模型
在设备状态监测和故障诊断中,设备的状态向量是设备异常或故障信息的重要载体,是设备故障诊断的客观依据,所以及时而正确地掌握状态向量是进行诊断的先决条件,为此就要用传感器或其他检测手段进行状态信号的监测。
(二)故障诊断的基本流程及实施步骤
故障诊断的基本工艺流程如图4—4所示,它包括诊断文档建立和诊断实施两大部分。
诊断实施过程是故障诊断的中心工作,它可以细分为4个基本步骤:
(1)信号检测。按不同诊断目的选择最能表征设备状态的信号,对该类信号进行全面地检测,并将其汇集在一起,形成一个设备工作状态信号子集,该子集称为初始模式向量。
(2)特征提取(或称信号处理)。将初始模式向量进行维数变换、形式变换,去掉冗余信息,提取故障特征,形成待检模式。
图4-4 故障诊断的基本方法
(3)状态识别。将待检模式与样板模式(故障档案)对比,进行状态分类。
(4)诊断决策。根据判别结果采取相应的对策。对策主要是指对设备及其工作进行必要的预测和干预。
(三)故障诊断技术
1.振动信号的检测与分析
振动信号一般用位移、速度或加速度传感器来测量。
传感器应尽量安装在诊断对象的振动敏感点或离核心部位最近的关键点。对于低频振动,一般要从3个互相垂直的方向上进行检测。对于高频振动,通常只从一个方向上进行检测即可。
2.油液分析技术
油液分析中,目前应用较多的有光谱油液分析和铁谱油液分析两种。
光谱油液分析方法是利用原子吸收光谱来分析润滑油中金属的成分和含量,进而判断零件磨损程度的方法。物质的原子有其特定的吸收光谱谱线,利用元素的特征吸收光谱谱线及其强度可以分析润滑油中特定金属元素的含量。
铁谱分析是通过检查润滑油或液压系统的油液中所含磁性金属磨屑的成分、形态、大小及浓度来判断和预测机器系统中零件的磨损情况。
3.温度检测及红外线监测技术
温度是工业生产中很普遍、很重要的热工参数之一。一方面许多生产过程中在工艺上要求对温度进行监测和控制,另一方面,机电设备运行是否正常往往在温度上会有所反映,根据温度变化特征可以了解设备的运行状态。因此,生产中经常会遇到温度测量的问题。
物体表面发射的红外线与其温度有关。红外线测温的原理是利用红外线探测器将红外线辐射产生的热效应和光电效应转换成人们能识别的信号。常用的探测仪器有红外测温仪、红外成像仪和红外摄影机等。
4.超声探伤技术
超声波是比声波振动频率更高的波,检测中常用的是1~5MHz的超声波。与声波相比,超声波具有方向性好、波长短、在高密度固体中损失小及在不同密度介质的界面上反射大等特点。因此,利用超声波可以对所有固体材料进行探伤和检测。它常用来检查内部结构的裂纹、搭接、夹杂物、焊接不良的焊缝、锻造裂纹、腐蚀坑以及加工不适当的塑料压层等。还可以检查管道中流体的流量、流速以及泄露等。
5.表面缺陷探伤技术
常见材料缺陷检测方法包括磁粉探伤、渗透探伤和涡流探伤等几种。
磁粉探伤的原理是利用铁磁性试件的导磁性实现的。铁磁性物质的导磁性要比空气的导磁性强得多,因此表面缺陷处磁阻大,易产生漏磁场,吸引磁粉,形成磁粉堆积。通过观察磁粉聚集情况就可以确定被探测工件的表面缺陷或近表面缺陷。
渗透探伤的依据是物理化学中的液体对固体的润湿能力和毛细现象(渗透和上升)。首先将被探伤工件的表面涂上具有高度渗透能力的渗透液,渗透液由于润湿作用及毛细现象而进人工件的表面缺陷中,然后将工件表面多余的渗透液清洗干净,再涂一层亲和力强的显像剂,将渗入裂纹中的渗透液吸出来,在显像剂上便显现出缺陷的形状和位置的鲜明图案。
涡流探伤是当通电线圈接近被测表面时,导电的试件表面层将产生涡电流(简称涡流),涡流又会产生交变磁场,该交变磁场又会在激励线圈中感应出电流。由于涡流与表面状态有关,感应电流的大小、方向及相位等就会反映出表面缺陷的信息。涡流探伤就是利用这种信息来检测表面缺陷的。
【例题】故障诊断实施过程是故障诊断的中心工作,它可以细分为()等基本步骤。
A. 信号检测
B、特征提取
C、状态识别
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