汽车故障诊断与检测讲解.docx

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汽车故障诊断与检测讲解

汽车故障诊断与检测读书报告

1前言

随着科学技术的发展及工业的进步，生产设备的自动化程度越来越高，其结构也越来越复杂。

生产设备趋于大型化、自动化、精密化、智能化，机械设备各个子系统之间的关联程度越来越大。

[1]如果生产设备的若干部件在运转过程中出现故障，可能导致整个生产过程中断，影响企业的经济效益、危害工作人员的人身安全，甚至带来灾难性的后果。

机械设备中旋转机械约占80%，覆盖石化、冶金、动力、机械制造等工程领域，包括压缩机、发电机、燃气轮机、风机、汽轮机、涡轮机、航空发动机及各种电动机等，这类机械设备通常转速较高，且在生产中处于核心地位，若发生故障会造成较严重的经济损失，严重时会对国民经济和社会民生带来影响。

[2]

在设备的日常维护和安装调试过程中，经常遇到因剧烈振动而无法正常生产的情况，而振动的原因错综复杂，仅靠耳听、手摸的原始方法，很难全面准确的分析判断故障的原因。

采用先进的设备状态检测和故障诊断技术，通过振动检测掌握各类设备在一定时期的运行状态，为从事设备维护、安装、调试的工程技术人员提供一套完整的设备运行状态资料，根据这些资料进行数据分析，可以准确的分析判断故障原因，缩短检修工期，合理的安排关键设备的预防维修计划，从而避免因突发性设备故障而造成的经济损失，确保产生的顺利进行。

[1]

旋转机械设备监测和故障诊断技术不断融合现代科学技术发展的成果，己成为涉及传感器技术、电子技术、测试技术、信号处理、智能识别、数据库等多方面知识，是一门既有理论基础，又有很强的实际应用的背景的交叉学科旋转机械诊断主要包括信号获取、特征提取、状态诊断及状态分析四个步骤。

因此，作为设备故障诊断技术的一个分支—旋转机械状态监测与故障诊断技术。

其研究领域也同样主要集中在以下几个研究内容和研究方向：

故障信息检测、故障特征分析、状态监测方法、故障机理研究、故障识别及其专家系统。

近年来，随着信息技术、计算机技术、人工智能以及机械故障机理研究的深入和发展，新的技术不断被移植、应用到机械状态监测和故障诊断之中，极大地丰富了机械状态监测和故障诊断理论和技术，推动了监测和诊断向更深和更高层次的发展。

2旋转机械的特性及常见的故障

机械故障是与磨损、腐蚀、疲劳、老化等机理分不开的。

机械故障主要有以下一些特性：

（l）潜在性。

机械在使用中会出现各种损伤。

损伤引起零部件结构参数发生变化。

当损伤发展到使零部件结构参数超出允许值时。

机械即出现潜在故障。

（2）渐发性。

由于磨损、腐蚀、疲劳、老化等过程的发生与时间关系密切。

因此机械故障的发生多半与时间有关。

在使用中。

机械的损伤是逐步产生的。

零部件的结构参数也是缓慢变化的。

机械的性能参数也是逐渐恶化的。

（3）耗损性。

机械磨损、腐蚀、疲劳、老化等过程伴随着能量与质量的变化。

其过程是不可逆转的。

表现为机械老化程度逐步加剧。

故障越来越多。

随着使用时间的增加。

局部故障的排除虽然能恢复机械的性能。

但机械的故障率仍不断上升。

新的故障将不断出现。

同时损伤的消除也是不完全性的。

维修不可能使机械的性能恢复到使用前的状态。

（4）模糊性。

机械使用中。

由于受到各种使用及环境条件的影响。

其损伤与输出参数的变化都具有一定的随机性与分散性。

同时。

由于材料与制造等因素的影响。

机械的各种极限值、初始值也具有不同的分布。

同一机械。

在不同的使用环境下。

输出参数随时间也具有不同的分布。

从而导致参数变化及故障判别标准都具有一定的分散性。

使机械故障的发生与判别标准都具有一定的模糊性。

（5）多样性。

机械使用中。

由于磨损、腐蚀、疲劳、老化过程的同时作用。

同一零部件往往存在多种故障机理。

产生多种故障模式。

如轴的弯曲变形、磨损、疲劳断裂等。

这些故障不仅故障机理与表现形式不同。

而且分布模型及在各级的影响程度也不同。

使故障呈现出多样性。

[1]

旋转机械常见的故障：

表1旋转机械常见故障

3旋转机械故障诊断方法研究现状

旋转机械的振动信号包含的信息丰富、可以较为全面的反映设备的运行状态，其时域、频域及时频域等分析方法的分析结果可作为其运行状态和故障诊断的依据。

下面介绍常用的旋转机械故障诊断方法：

1、频谱分析

频谱分析是指对时域信号进行傅立叶变换，将信号表述为幅值-频率的表达形式。

通过观察频谱图中谱线情况来实现对信号的分析。

旋转机械的振动信号在频域内的分布具有较清晰的物理意义，所以频谱分析是进行旋转机械故障诊断的主要方法之一，该分析方法适用于平稳信号。

由时间域、频域进行分析诊断设备故障，如下图所示：

图1􀀁时域-频域

2、时域分析

时域分析是指直接对信号的时域波形进行观察分析，具有直观、明了的特点。

如果信号包含的信息复杂，则难以观测出其包含的特征信息，所以时域分析用于对简单时域波形进行分析判断。

3、轴心轨迹分析

轴心轨迹是指旋转机械轴线上某一点在旋转平面内的位置随时间的变化而形成的轨迹线。

轴心轨迹形象、直观地表达了回转部件的运行情况，不仅可以反映转轴在径向平面内运动轨迹的形状，而且可以提供转轴的涡动频率和进动的方向。

轴心轨迹故障诊断方法广泛的应用在汽轮机、压缩机、发电机等旋转机械设备的故障诊断中。

4、全息谱分析

全息谱技术是基于傅立叶变换，采用内插技术，采集转轴多个截面、两个互相垂直方向上的振动信号，精确求其对应频率处的幅值和相位，然后根据实际的测量位置对应获得一系列的椭圆来描述转轴的振动情况?

。

二维全息谱能很好的反映转子一个支承面的振动情况，三维全息谱则可以反映整根转子的空间振动情况和对应转速下的振型。

全息谱融合了多个截面、多个方向和经常被忽略的相位等多个方面的信息，弥补了传统故障诊断分析中的不足。

全息谱技术已应用于国内的大型旋转机械的故障诊断中，取得了较好的效果。

5、共振解调分析

共振解调技术是指对低频冲击激起的高频共振波形进行包络，然后对包络信号进行频谱分析，实现对信号的分析。

该技术广泛用于滚动轴承、齿轮等部件的故障诊断中，与普通的频谱分析相比，可以有效的识别淹没于背景噪声中的早期故障特征信息。

共振解调技术极大的改善了滚动轴承等部件的故障诊断技术丰富了诊断手段。

除上所述方法外还有很多用于旋转机械故障诊断的方法，如分形维数、倒谱分析、时域滤波技术、波德图、阶次分析等，都在实际应用中取得了较好的成果。

[4]

4故障诊断实例

1.离心风机故障诊断处理。

传动方式:

皮带传动。

测点布置如下图所示。

现场对设备进行检测时，发现振动异常，分别对测点1、2进行检测，结果如表2、图2、图3所示：

表2风机采样点检测结果

故障分析和诊断:

由上可经看出，1、2测点V、H方向振动值均超标，从第1测点频谱图来看，最大值出现在146Hz处，第2测点最大值出现在184Hz处。

由于测点设在轴承座上，首先检查故障是否出现在轴承上。

由开始的计算知道轴承外环故障频率为145.92Hz（约为146Hz），轴承内环故障频率为184.09Hz（约为184Hz），通过对照轴承故障特征频率，可以判断1号轴承故障出现在轴承外圈，2号轴承故障出现在轴承内圈，经更换轴承后，振动正常。

2.某电厂300MW汽轮发电机组断叶片故障诊断分析

该轮机振动值突然增大，工厂果断停车，并立即要求进行诊断。

查看在线监测故障诊断系统的频谱图：

图4轮机故障震动频谱图

根据故障诊断专家系统软件分析，叶片断裂或脱落的可能性最大，

现场查看如下图所示：

总结

设备故障诊断技术可以有效地避免意外事故,节约大量维修费用,无论对安全生产还是对设备维护都具有十分重要的意义.在实际应用中仍然有许多问题需要在实践中不断地去发现和解决,因为任何一个故障都会有许多表征现象,同时一个故障现象有可能对应着几个故障原因,而且,相同和不同的设备在不同的工作环境下,在故障判定上也有所不同,就是同一个设备,在不同的寿命周期内在故障的判别上也有所变化.需要从各个方面,应用各种监测手段,多方位地去分析、研究,要从该设备的历史、工作环境以及相关设备的故障中去分析、查找故障原因才能真正做到对设备故障的准确、科学判定[2]。

旋转机械是大型生产企业的关键设备,它们通常具有大型、高速、连续工作及处于核心地位的特点,因此深入开展旋转机械状态监测、故障诊断技术的研究具有十分重要的实际应用意义和价值。

随着我国改革开放的深入以及国民经济和科学技术的发展,旋转机械设备状态监测和故障诊断技术将会得到不断完善,一定会在不久的将来步入世界先进行列。

参考文献

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[4]周帅.基于时频分析的旋转机械故障诊断方法研究与应用[D].大连理工大学,2012.

[5]张超.基于自适应震动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D].西安电子科技大学,2012.

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