1、机械故障的全息诊断为什么要进行机械故障诊断？ 在生产实践中已经证实，机械故障诊断技术可以让人们充分的利 用设备、尽量减少和缩短停车时间、延长设备的服役期限、将计 划性强制维修改为预知维修。 如企业需要增效挖潜，就需要了解设备，对设备的状态做出评估 ；这需要对运行中的隐含故障要心中有数，并对故障形成和发展 趋势做出正确的预测和预报。 机械设备运行状态检测与故障诊断是一个既古老、又新颖的研究 方向。 以前，自检测蒸汽机车开始，提路上的巡检员就用榔头敲打车厢 弹簧，凭借敲打发出的声音来判断有无裂纹。 现代，运用信息理论改造并发展传统的机械学科，用科学代替经 验，用系统的理论来代替零碎的感性知识。 故
2、障诊断过程： 机械故障诊断技术取得承购关 键是正确地判断机器运行中所 隐含的故障。 1. 确诊率的提高 2. 诊断信息量的提高 诊 断对 象 信号采集 特征提取 故障识别 诊 断结论 1. 设计合理性 2. 结构复杂性 3. 故障类型 4. 诊断信息量 5. 积累的经验 6. 决策策略 诊断系统全息谱技术 全息谱技术是20世纪80年代中期提出来，是针对国民经济重大、 关键机械设备的运行状态进行检测和故障诊断而开发的一项技术 ，其所以命名为全息谱，是因为它在频域中集成了机组转自振动 的全部幅值、频率、相位信息，从而大大地提高了对故障的识别 能力。 全息谱是一种将机组的振动信号在完成频域转换后，进
3、一步将频 谱上的谱线加以集成而形成的谱图或轴心轨迹。 它以傅里叶变换为基础，所以处理对象主要是平稳信号。 由于全息谱能综合反映机组振动的全部幅值、频率、相位信息， 在生产中能够比一般方法更为准确地识别机组运行中存在的隐患 ，从而为保障关键、重大设备的安全运行创造条件。 随着不断发展，全息谱技术由多种分析方法构成了一套全息谱全 息谱分析和故障诊断技术。二维全息谱 定义：在频域中集成了转子一 个支承截面内X,Y两个方向信号 的幅值谱和相位图。如左图：三维全息谱 定义：是把一根轴系上全部支 承处的转频椭圆上的初相点和 连接各个转频椭圆的创成线。 由于椭圆运动不是等速运动， 所以在绘制创成线时必须按顺
4、 序将相应的采样点连接。如左 图：合成轴心轨迹 定义：傅里叶谱上的每一根谱线 就是一个正弦分量。把x方向和y 方向的两个傅里叶谱上相应的谱 线有选择性地重新合成起来得到 的轴心轨迹成为合成轴心轨迹。 目的：突出故障特点提纯轴心轨迹 定义：把全部谱线重新合成起 来得到的轴心轨迹称为提纯轴 心轨迹。 目的：消除原始轴心轨迹中的 噪声。滤波轴心轨迹 定义：在所获得的谱图的基础 上，对信号的一个频带进行保 相滤波，得到滤波轴心轨迹。 目的：分析分倍频区中的有色 噪声。时频分析：短时复谱、短时轴谱 二氧化碳压缩转子的双稳态行为 FFT谱：由于傅里叶变换的平均 效应，图谱上面只有调幅的特 征，被误认为是调
5、幅信号。 原因：润滑油温度偏低，导致轴承油膜不稳定，转频椭圆的长轴 方向不断翻转，具有两个稳定的位置。 用原始轴心轨迹和短时复谱可 以将其辨认出来。 短时复谱可以看到，转频分量 的进动方向不断由正进动变换 为反进动，再由反进动回复到 正进动。 原始轴心轨迹可以观察到转子 进动方向的变化。傅里叶变换中时域与频域的分析 对简谐振动的分析有通过时域 波形和频域图谱两种方法分 析。而这两种方法实际上是从 两个不同的侧面分析同一个问 题。 时域波形直观的反映了振动随 时间的变化，既幅值和频率。 频域图谱则表示简谐振动的幅 值和相位。 在实际情况中，机械振 动一般不是简谐振动， 它的波形要复杂的多。 如左
6、图，时域波形是由 两个正弦曲线合成的， 可是图中没有给出两个 正弦曲线相对于坐标原 点的初始相位。 为了将时域波形变换为频域图谱，需要将其进行傅里叶变换。傅 里叶变换的基本概念是，任何一个信号都可以表示为一些列不同 频率、幅值、初相位的正弦或者余弦分量的叠加。信号的时域波 形和频域图谱包含完全相同的信息。 全息谱识别故障的类别 合理地运用全息谱对转子进行诊断，可以识别很多机械故障。 对转频故障的识别 ； 失衡 支承刚性不足 转子转弯 支承座标高变化 转子的双稳态行为 50Hz交流干扰对 高 倍 频 故 障 的 识 别 对 分 倍 频 故 障 的 识 测量面缺陷 转子的横向裂纹 转子对中不良 动
7、静部件径向碰磨 转子的双稳态行为 旋转脱离 喘振 流轴承座松动体激励 气封磨损 管道激励 油膜涡动 流体激励转子的双稳态行为 转子的双稳态行为属于转子支承系统的一种非线性行为，是 由转子一种稳定运行的状态突然跳到另一种状态，形成阶跃。 造成这种阶跃的系统参数称为序参量。 一台工作转速 5500rpm的风机转子 振动的双稳态行为的 时域波形。（a与b为 转子两段支承处的振 动波形图） 由左图的轴心轨迹 和复谱可以看出： 转子的两端的进动 方向正好相反。 机组在工作转速下运行 时，转频椭圆上可以利 用的参数有：椭圆的大 小或面积、初相点的方 位、偏心率、长轴的倾 角、进动的方向，它们 的变化都象征
8、着一定类 型故障的发生和发展。 左图为一些转频故障识 别的简要内容。油膜涡动与油膜振荡 右图是二氧化碳机组的油膜振荡的二位全息谱，临界转速是 6500rpm，正好是工作转速的0.4倍。COFS型贝叶斯诊断网络 COFS（condition-operation-fault-symptom）型贝叶斯诊断网络是 在质朴型贝叶斯网络的拓扑结构的基础上，融入了设备具体的运 行工况和操作信息。COFS型贝叶斯诊断网络由三层节点所构成：工况操作层、故障 层、征兆层。 相比于质朴型贝叶斯诊断网络，COFS型贝叶斯诊断网络具有如下 特点： 1. 它融合了机械故障诊断中所需要的设备的具体运行工况及操作 信息。因而
9、能更丰富、更全面地表达各种诊断知识。 2. 它不仅能根据征兆来推理故障，而且能更进一步根据征兆和工 况或操作来共同推理故障，更符合专家的诊断推理思路。 3. 在网络构建上更为复杂。一台烟机诊断的实例 下面给出某炼油厂一台烟机的质朴型贝叶斯诊断的网络和COFS型 贝叶斯诊断网络。 在某段时间内，检测烟机发现机组振动量一直较大，但振幅去保 持在一定水平上。从频谱图上看到转频分量比较大，有诊断常识 判断不平衡的可能性较大。而两种贝叶斯诊断网络判断的结果几 乎一致。 有现场进一步得知，该烟机转子刚大修过，做过动平衡；也测量 过机械和电气跳动，跳动不打；同时，在汽车过程中，低速时振 动就较大。可见转速对该转子的振动影响不大。此外，在冷热态 的情况下，转子振动变化也不大。那么把上面这些信息输入COFS 型贝叶斯诊断网络。
