频谱诊断（共7篇）
频谱诊断 篇1
摘要：频谱心电图 (freguency spectrum ECG, FS-ECG) 是将心电信息由常规的时间信号, 采用FFT技术转换成频率数据进行分析的一种检查方法, 也即常规心电图的功率谱上0.225Hz的频率。是借助其它科学高新技术在心电信号综合开发的诊断方面的又一种手段, 在时间和空间获取更多的信号量, 对于冠心病, 心功能方面的检测有一定的参考价值。
关键词：频谱心电图,诊断,指标价值
频谱心电图 (frequency spectrum ECG, FS-ECG) 是将心电信息由常规的时间信号, 采用FFT技术转换成频率数据进行分析的一种检查方法, 也即常规心电图的功率谱上0.2～25Hz的频率。它包括单导联心电信号的自功率谱和相关函数, 以及两个导联信号之间关系的互相关函数, 类比工程特性的脉冲响应和传递函数, 并给出心电信号频域特征图—FCG。特点是信息量大、敏感性高、多参量、多指标、动态相关;能检测出ECG不能反映的变化, 突破了时间域的分析概念, 是诊断冠状动脉供血不足和检测心脏功能的又一种简便手段。
1 波形采集
用心电工作站点击FCG, 采集Ⅱ、V5导联波形30s。
2 函数图名称
GXX (V5导自功率谱) ;GYY (Ⅱ导自功率谱) ;QXY (传递函数相频) ;HXY (传递函数副频) ;RY (相干函数) ;PIH (脉冲响应) ;VXX (V5导自相关函数) ;VYY (Ⅱ导自相关函数) ;VXY (V5-Ⅱ互相关函数) 。
3 记分标准
①1∶2基-谐比异常, 赋值分5分;②BG1～4峰值超限, 赋值分GXX 5分, GYY 2分;③IN基波低, 赋值分5分;④N3-4峰值低, 赋值分5分;⑤TU谱峰多、颤动、赋值分GXX 5分, GYY 2分;⑥5～10高次谐波多, 赋值分GXX 5分, GYY 2分 (以上6项在GXX、GYY函数图计算, 且分别计算) ;⑦7D相移超限, 赋值分5分;⑧W波折过多, 赋值分5分;⑨D+W相移超限加波折过多, 赋值分5分 (以上3项在QXY、HXY函数图计算) ;⑩CP基波相干异常, 赋值分2分; (11) CT传递频副极大值异常, 赋值分2分; (12) CB1相干高频波动, 赋值分5分, 上3项在RF函数图计算; (13) PV主峰倒置赋值分5分; (14) MI多峰, 赋值分2分; (15) M2M型峰, 赋值分3分; (16) M3主峰平顶, 赋值分3分 (上4项在PIH函数图计算) ; (17) RV R1倒向, 赋值分5分; (18) RD RI偏移, 赋值分5分; (19) RF、RT段平坦, 赋值分5分; (20) NWR1出现负波, 赋值分5分; (以上4项在VXY函数计算) ; (21) RHR1过高, 赋值分5分; (22) RL R1过低, 赋值分5分; (23) FPX RX平坦, 赋值分2分; (24) FPYRY平坦, 赋值分2分; (25) TVX反向峰 (VXY上现出) , 赋值分5分; (26) TVY反向峰 (VYY上出现) 赋值分5分 (以上6项在VXX、VYY函数图计算) 。
上述各值分不同权重计分, 相加为总值, 然后分级, 根据级数判定结果。分级标准如下:总值≤5 (5级) 、6≤总值≤7 (6级) ;8≤总值≤15 (7级) ;16≤总值≤24 (8级) ;25≤总值≤30 (9级) ;31≤总值≤35 (10级) 。
根据分级结果, 给予诊断意见:15级以下为FCG正常;26级为可疑FCG;37级以下为异常。
4 阳性指标及意义
在功率谱和频谱图上可寻找到一些阳性指标, 对判断心脏功能和疾病有一定价值, 结合计分诊断为临床提供更有价值的参考意见:①HALF指标:与心脏泵血功能有关, 阳性代表功能降低;②U指标阳性:代表心律不齐;③N指标: 阳性为心肌缺血; ④A指标:临床意义为高血压, 心脏肥大;⑤As指标:心率变异性差; ⑥f指标: 心肌缺血, 心脏转为电轴偏移; (7) M指标:传导阻滞; (8) RSR指标:心肌缺血, 心肌梗死; (9) CSR指标:心律失常或潜在心律失常。
5结论
频谱心电图是借助其它科学高新技术在心电信号综合开发的诊断方面的又一种手段, 在时间和空间获取了更多的信号量, 对于冠心病、心功能方面的检测有一定的参考价值我们用权重计分方法结合功率频谱和频谱图上的阳性标志综合诊断, 结合临床上更多的资料, 对心血管疾病的诊治不无裨益。
频谱诊断 篇2
1. 机组概况
锦州石化公司二热电车间一台多级离心泵, 由鼠笼型三相异步电机驱动, 电机型号Y500-2, 功率1800kW, 额定转速2985r/min, 电机与泵采用直联式联轴器刚性连接。在检修后开机时振动突然变大。尤其是电机振动更为显著, 并且伴有周期性嗡嗡的声音。用Enpac2500双通道实时频谱分析仪采集了电机和泵的振动值, 发现联轴器两侧的振动值最大, 达到7.14mm/s, 各测点的振动值见表l。采集电机振动频谱时, 分析仪最高分析频率设置为1000Hz, 谱线数为400线, 采用加速度传感器在轴承座上直接采集。
2. 振动故障频谱及相位分析
对采集到的振动频谱进行分析, 电机内侧垂直方向的振动频谱 (图1) 振动分量主要集中在50.02Hz和100.07Hz处, 其余各频率振动峰值很小。因为最初认为电机额定转速为3000r/min, 旋转频率为3000/60=50Hz, 所以分析认为振动频谱50.02Hz为电机的旋转频率, 100.07Hz为电机2倍旋转频率。并且2倍旋转频率振动峰值大于旋转频率处的振动峰值50%以上, 此为典型的不对中故障频谱, 因此建议复查电机与泵的对中情况。但是经过复查找正, 各项找正数据均在标准范围之内。重新开机后, 电机振动依旧很大, 振动频谱与第一次基本相同。由于找正并没有使振动值达到正常范围, 为了进一步确定振源, 采用了Enpac2500双通道实时频谱分析仪的测相位的功能, 对机组各测点进行相位测量 (表l) , 电机与泵各测点同向的相位差并没有在180°左右, 因此排除了振动为联轴器不对中所致。
进一步分析时发现电机额定转速2985r/min, 电机旋转频率49.75Hz, 2倍旋转频率应该是99.5Hz, 而不是100Hz。且100.07Hz更为接近100Hz (2倍的电源频率) , 由此推测, 第一次的振动频谱采集谱线数设置过低, 导致频谱的分辨率过低, 致使2倍的旋转频率与2倍的电源频率的振动峰值混叠在了一起。因此, 对采集定义重新设定, 最大频率设置为1000Hz, 谱线数增大到3200线, 采用同样加速度传感器在轴承座上直接采集。
对采集到振动细化频谱 (图2) 进行分析, 发现100.07Hz处的振动峰值分解成99.53Hz和100.07Hz两个振动峰值。99.53Hz为2倍的旋转频率, 100.07Hz为2倍的电源频率 (电源频率为50Hz) , 99.53Hz处的振动分量只有0.026mm/s, 而100.07Hz处的振动分量达到了7.14mm/s (依据ISO 10816—3振动标准, 最大振动允许值为7.1mm/s) 。可见, 真正的振源频率为2倍的电源频率, 由此可以判断为振动和嗡嗡声是由电机的气隙不均匀引起。
3. 振动故障诊断及处理措施
引起电机气隙不匀的原因有很多, 但该电机在检修以前振动是正常的, 而且没有嗡嗡声, 检修之后才出现了上述情况, 因此判断问题出在了检修过程中。在排除了因软脚造成机壳变形之后, 仔细核查电机的检修记录, 电机在检修时两侧均更换了新型的轴瓦, 除此之外, 电机没有进行其他改动。此时, 判断造成电机振动增大的原因可能是轴瓦安装过程中间隙有问题, 电机两侧同轴度没有达到标准要求, 造成电机前后轴承不在同一直线上, 转子与定子同轴度偏差过大, 导致电机气隙不匀, 振动增大, 电流超标, 并伴有周期性的嗡嗡声。对电机两侧的轴瓦间隙进行复查, 发现内侧轴瓦间隙为0.04mm, 外侧轴瓦间隙为-0.05mm, 均超出装配标准 (按制造厂规定一般要求球形轴瓦为±0.03mm) 。重新按照标准要求进行装配, 开机后电机运行正常。
4. 总结
(1) 在对电机进行振动频谱分析时, 当分辨率比较低, 无法辨别振源时, 要尽可能的增加谱线数 (谱线数应当不低于3200线) , 或者通过测相位的方法进行辨别。否则, 很容易将气隙不匀故障误判断为不对中。
(2) 在进行设备故障诊断时, 不能仅仅依靠振动频谱分析, 要尽可能的多搜集相关设备信息, 相互结合进行综合判断。
(3) 要严格按照检修作业规程进行操作, 保证加工零配件精度, 装配精度, 才能避免故障的产生。
摘要：通过振动频谱分析与相位分析相结合, 分析诊断电机振动故障, 由最初判断为机械不对中故障到确诊为电机气隙不匀故障, 最终找到了问题的根本原因。
关键词：频谱分析,相位分析,不对中,气隙不匀故障,故障诊断
参考文献
[1]沈庆根.化工机器故障诊断技术.浙江大学出版社, 1994
[2]虞和济.设备故障诊断工程.冶金工业出版社, 2001
频谱诊断 篇3
大庆石化公司炼油厂二重油催化K101烟汽轮机是兰州炼油化工机械厂1999年生产的, 烟气轮机的型号为YLⅡ-10000K, 转速为5 800 r/min, 功率为11 054 k W, 冲动式双级。介质为烟气, 其入口温度为650℃, 入口压力为0.2 MPa, 出口温度为471℃, 出口压力为0.106 MPa, 流量为142 200 m3/h。由于该烟机是重催装置能量回收三机组配置之一, 是重催装置的关键设备机组, 因此该机组的安全平稳运行直接关系到整个车间的平稳运行。设备主要机组状态如图1所示。
1 故障信号的获取
机械设备状态信号是机械设备异常或故障信息的载体。机械故障诊断技术实施过程中, 不可缺少的环节就是选用一定的方法和检测系统来采集最能反映诊断对象状态特征的信号。而故障诊断技术成功与否的关键就是我们能否真实、充分地采集到大量的客观反映诊断对象状况的状态信号。否则, 即使运用最先进的设备采集到的无用数据再完善也将是无效的。获取状态信号的方法主要有温度、压力、振动、转速、光谱、声发射等, 通过这些方法就能测取相应的故障参数。通常故障的特征频率都有其各自的特点, 例如在现场对产生的振动信号做频率分析就是诊断机械设备最有效的方法。在条件允许的情况下, 在进行设备振动点测量时, 应测量3个方向, 因为在不同的方向上测量的故障特征所表现的形式是不同的。
2 故障信号的提取方法
通常我们所采集到的表征诊断对象在运行中的原始状态信号称为初始模式。在初始模式状态下, 采集的故障信息混杂在大量的背景噪声中, 因此为了提高诊断的可靠性和灵敏度, 我们必须运用技术对信号进行处理, 在故障的状态信号中排除干扰噪声的影响, 从而提取有用的故障信息, 以突出故障特征信息。所以故障特征信息的提取就是将初始模式进行维数压缩、形式变换、排除干扰因素、保留或增强有用的故障信号, 以达到精化故障特征信息的过程, 并由此形成机械设备的待检模式。
信号可分为数字信号和模拟信号, 由于数字信号在传输过程中不易失真、信号准确, 更适合于计算机快速的处理等优点, 因此以后故障信号处理发展的主流将是数字信号的处理。
信号分析的主要方法有时域法和频域法:
1) 时域分析法是将信号特征分解为在实践上的具有不同延时的简单时间信号分量的叠加, 即信号数据产生的先后顺序, 如信号的数字滤波、响应分析、卷积计算及相关分析等。通常故障信号的产生形式都是时间的波形, 由于其产生的信号包含大量的信息, 因此利用时域指标进行故障诊断, 我们只能对设备进行定性诊断, 即判断该设备有无故障, 而对故障的具体定位和分析其产生的原因则较为困难, 即很难判断故障部位。
2) 信号的频域分析法是将信号经过某种变换 (如傅氏变换、拉氏变换、沃式变换、小波变换等) 后得到的有关信号的某些特征量的值, 也称谱分析法。它是把以时间为横坐标的时域信号转换为以频率为横坐标的频域信号。我们利用频域分析法进行诊断时, 只需分析出某一部件的特征频率特点, 并重点监测该特征频率的幅值, 通过与标准特征频率的进行对比, 即可对该部件的运行状态进行诊断分析。在通常情况下, 设备各部件的特征频率是不相同的, 因而我们通过监测不同特征的频率, 即可对不同部件故障进行区分, 因此, 通过时域诊断方法不仅可以实现故障的具体定性, 而且还可以实现对产生故障的定位。
3 诊断分析
1) 设备机组运行情况。该机组烟机测点:5V烟机靠联轴节侧的垂直向振动、6H烟机近叶轮侧轴承水平向振动, 自2009年3月下旬以来, 轴振动逐渐增大5V由38μm增加到57μm, 6H由42μm增加到64μm, 振动信号中增大的成分主要是一倍频, 见趋势图2, 二倍频有明显增加, 同时高频分量也呈增加趋势。
2) 测振点测试分析图 (如图2~图5所示) 。
3) 检测技术人员诊断意见。通过以上频谱图可以看到, 设备振动的一倍频分量比较小, 而主要频率为3倍工频。
根据设备的现场相关参数和监测数据分析, 我们判断该螺杆压缩机振动增大的主要原因可能是以下3方面:a.由于烟机的转子粘接的催化剂等 (或其他质量) 突然脱落一部份, 2 h后又在反方向脱落了相近的质量块, 使烟机转子的平衡精度出现了两次突变。b.环境温度变化, 影响壳体、支撑变形造成相关间隙变化, 粘接的催化剂在小间隙处碰磨。c.烟机内气流不稳定。
4) 检测技术人员维修建议:建议稳定气流、尽量减少催化剂进入烟机。
5) 最后检查结果。通过对炼油厂一重催主风机的检修, 发现烟机一级轮盘后部由于静部件粘接催化剂过多, 已经磨出全周的深5 mm、宽9 mm的沟槽, 同时发现烟机的下瓦 (特别是联轴节侧的下瓦) 有明显的轻度磨损, 证明我们日常监测诊断分析是符合实际的。
4 结语
在现今的企业生产中, 如何提高机械设备的安全可靠性和工作效率, 如何降低维修费用, 尽量避免机械设备在生产过程中的突发停车和被迫停车, 如何延长机械设备的使用寿命是对企业持续生产提出的全面要求。由于机械设备的复杂性和产生故障的多样性, 故障诊断一直都是处理故障的重点和难点, 然而状态监测技术在生产中的应用解决了这一系列问题, 由于不同的设备存在的故障类型也各种各样, 技术人员要通过故障的特征信号准确找出故障的类型及确定故障产生的原因并将其消除。这就要求我们在实践中不断总结, 掌握机械设备常见的故障特征, 熟练地运用状态监测技术, 迅速地对机械设备的故障进行比较准确的分析和判断, 并快速、有效地作出相应的解决对策和维修策略。
摘要：通过对烟汽轮机进行状态监测, 在实践中不断总结, 掌握机械设备常见的故障特征, 熟练地运用状态监测技术, 迅速地对机械设备的故障进行比较准确的分析和判断, 并快速、有效地作出相应的解决对策和维修策略。
关键词：烟汽轮机,故障诊断,诊断分析
参考文献
[1]袁宏义.设备振动诊断技术基础[M].北京:国防工业出版社, 1991.
[2]张正松.旋转机械振动监测及故障诊断[M].北京:机械工业出版社, 1991.
[3]沈庆根, 郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社, 2007.
频谱诊断 篇4
异步电机以其结构简单、价格低廉、坚固耐用等优点，在舰船动力装置中得到广泛应用。它是电力系统等重要生产过程的关键辅机设备，供电系统90%的电能是通过电动机消耗的，其运行状况对于电力系统的安全运行具有很大的影响。因此，对异步电机进行安全可靠的在线监测和故障诊断具有重要意义。感应电动机虽然只由定子、转子、气隙以及轴承等几个部分组成，结构比较简单，但实际工作中电动机是一个复杂的机电设备，具有复杂的机、电、磁等物理的甚至化学的演变过程。电动机故障诊断研究的就是如何对这些外在表现进行提取、检测和判定，并寻找这些参数变化和故障之间的对应关系。异步电动机的故障监测和诊断方法有多种，如感应电压检测法、轴向磁通检测法、定子电流频谱分析法[1,2,3,4]等。而定子电流频谱分析法具有不需对电机进行改造，只要增加一个成本低廉的电流传感器。因此，定子电流的频谱分析是最常用的，也是研究得最多的一种监测方法。
定子电流频谱分析诊断法的基本原理是：将感应电机的定子电流频谱作为判断异步电机状态的依据。当存在定子机械故障、转子断条，或静、动态偏心等故障时，气隙中会产生谐波磁通量，它在定子线圈中产生感应电流，通过调制电源频率，采集被调制电流信号，然后利用信号处理技术来检测电机的特征故障频率。本文针对异步电机故障特征频率的特点，阐述了定子电流信号的采集分析方法。
2、异步电机典型故障分析
2.1 转子导条断裂或松动等故障
电动机的转子故障主要是指转子断条、转子端环断裂以及转子中的高阻接头故障。故障原因既可能是电动机制造过程中出现质量隐患，如铸件质量低下、焊接不良以及转子强度不够等，也可能是电动机使用过程中出现的故障，譬如电动机的频繁启动和过载运行，使转子承受着高温和极大的应力。高温和应力的长期作用，使得转子导条和端环容易产生材料疲劳或造成高阻接头，在导条断裂后，断裂的导条会使相邻的导条流过更大的电流，从而使相邻导条承受更大的机械和热应力，导致这些导条加速断裂，促使转子故障范围和程度进一步扩大，严重时断裂的导条甚至会刮伤定子绕组，造成电动机的报废。
2.1.1 转子导条松动
如果转子铜条松动，会在转子铜条通过频率RBF处出现波峰，并带有两倍行频的边频带, 即使不知道转子铜条数, 如果看到一个高频波峰并带有两倍行频的边频带, 就可以判断该故障。
2.1.2 转子松动
有时转子能在轴上滑动，通常是间歇性的，并取决于其温度，同时它会引起很强的1倍振动及其谐波。载荷或线电压的突然变化都会导致这种情况。
2.1.3 转子铜条断裂
当转子出现断条故障时，定子电流中会出现频率为故障特征电流，其中频率为 (1-2s) 的电流为最基本的故障特征成分。转子铜条断裂会在1倍工频处产生极通过频率边频带以及它的谐波（2倍、3倍等）。表1为转子断条状态评估表。
如果第二和第三次滑差谐频相差在10%以内：转子劣化很可能是裂纹。如果滑差基频及其所有谐频衰减：转子劣化很可能是断条。图1为电机转子断条频谱。
如果有多于三个滑差谐波：滑差 (极通过) 在解调频谱中有多于三个谐频, 这很可能是某个高应力部件的转动有关的机械频率, 例如紧的皮带、磨损的齿轮、减速器、或轴涡动。多谐频也可能是铸铝转子气孔的原因。
2.2 定子绕组故障
由于电动机定、转子之间的磁耦合关系，当定子绕组出现故障时，在电动机转子绕组电流中会感应出相应的故障特征分量，该特征分量同样会因电动机定、转子间的磁耦合关系而映射到定子电流中，虽然这种定、转子间的反复映射会使故障特征信息减弱，但若能在定子电流中检测出代表定子绕组故障特征的典型频率成分，就有可能对电动机定子绕组的故障程度情况作出判断。
定子绕组匝间短路故障主要是同一相绕组相邻两匝或数匝线圈之间由于绝缘破坏而发生短路。电动机绝缘系统无论在机械强度、耐热性、对环境的抵抗能力以及耐久性等方面，都是电动机结构中最为薄弱的环节之一。由于各种原因引起的碰磨、老化、过热、受潮、污染和电晕等是造成匝间绝缘损坏的主要原因。当匝间短路的匝数较少时，对电动机运行的影响很小，故障特征表现不明显。异步电动机发生定子绕组匝间短路故障后，在其定子电流中将出现负序分量与边频分量。磁动势将在定子侧感应出频率为[1+（n±v） (1-s）]的电流分量。当n=1, v=1时，在定子侧感应、（3-2s）电流分量;当n=1, v=3时在定子侧感应（5-4s）、（1-2s）分量。这就是异步电动机发生定子绕组匝间短路故障后，定子电流边频分量的产生机理。图2为定子线圈匝间绝缘劣化。
2.2.1 定子机械故障
定子机械故障频率=定子槽数*RS±FL;双转速 (Hz) 间隔的双峰的中心频率满足M的整数倍。如果已知定子槽数，并且在高频频谱的RS±FL位置存在峰，那么可确定定子机械问题。
2.2.2 定子电气故障
定子劣化故障频率={定子槽数*RS±FL}±RS;
定子匝间短路故障利用定子电流频谱来分析相对于电机电路分析较困难，最好的匝间短路判断方法是测试电机的静态电气参数。
2.3 轴承故障诊断频谱
对于轴承故障, 大多数情况下运用振动监控来检测, 其不便之处在于须将测试仪器装到电动机上。R.R.Schoen等人提出运用定子电流特征频率法来检测轴承故障, 避开了这一问题。实际上, 轴承支撑转子, 轴承故障将引起气隙长度的变化, 如对滚动轴承来说, 气隙在半径方向发生变化, 其结果可看作沿两个方向运动的旋转偏心。轴承故障可通过定子电流特征频率反映出来, 电流特征频率与电源频率和振动特征频率有关, 振动特征频率又与轴承结构有关, 可通过相关参数计算出来, 从而找到振动与电流频谱之间的关系。轴承故障主要是由于负载过重、润滑不良、加工装配质量不佳、轴电流、异物进入等原因, 引起轴承磨损、表面剥落、腐蚀、碎裂、锈蚀、胶合等现象。轴承出现故障后, 将会引起电动机的异常振动。此外, 当电动机转子质量分布不均匀或与拖动负载装置轴心不对中时, 转子重心将产生偏移, 该重心偏移在转子旋转时会产生单边离心力以及不对称电磁拉力, 从而引起转子支撑力的变化, 这种变化将导致机械振动, 使轴承系统疲劳直至产生各种轴承故障。
轴承故障有一组独特的故障频率，据此可识别轴承问题。在电流频谱中这些故障频率峰值的存在指示轴承故障（内圈、外圈、滚动体或保持架），劣化的程度根据这些峰的幅值大小评估。
外圈故障频率：
内圈故障频率：
滚动体故障频率：
保持架故障频率：
其中，rm为电动机转频，n为滚动体数目，BD和PD为滚动体直径和轴承节径，φ为滚动体的接触角。
有了振动频率，可以根据CF=|1±mv|，m=1, 2, 3…计算出定子电流中相应的特征频率。其中1为供电频率，v为以上四式计算出的振动特征频率。
2.4 气隙偏心故障诊断方法
气隙偏心故障是指电动机制造或安装不良造成的定、转子间气隙不均匀，这种不均匀容易使转子旋转时产生单边磁拉力，造成电动机工作时产生振动和噪音，气隙偏心故障发展到一定程度时，有可能使转子与定子绕组之间发生碰磨，从而造成定子绕组的损坏。气隙偏心又分动态偏心和静态偏心两种形式。
2.4.1 静态偏心
静态偏心是定转子气隙不均衡的现象，一般由柔性基础，轴承松动，或滑动轴承气隙调整不当引起。在电流频谱中，它表现为条通过频率的工频边带。静态偏心产生的峰值频率=RB (转子条数) xRS (转速) ±n FL;N是奇数。
2.4.2 动态偏心
动态偏心是存在变化的定转子气隙的现象，一般由轴承座或端盖磨损引起。它可迅速损坏轴承和轴承座，最终导致转子摩擦定子。在电流频谱中它表现为条通过频率工频边带上的转速边带。图3为电机静态偏心故障，图4为电机动态偏心故障。动态偏心={RB (转子条数) xRS (转速) ±nFL}±mRS;n是奇数，m是任意整数。
2.4.3 复合偏心
当存在复合偏心时，会在定子绕组中感应出频率为1±r的特征频率成分，这与众所周知的结论相吻合。如果考虑到这些频率的电流进一步和气隙磁场作用产生转矩和转速的波动，可以导出1±mr (r为转子旋转频率，m为正整数) 故障特征频率成分的存在。
2.5 其他故障
2.5.1 连接松动
由于连接松动引起的相位问题也会产生很强的两倍行频（100Hz）的振动，同时伴有1/3的工频的边频带。
2.5.2 基础松动
在RMS解调频谱中，基础松动表现为电动机转速的半频。
3、总结
电动机定子电流是一个检测电动机故障的非常好的状态监测参数，在不影响电动机运行的条件下对电流和电压信号进行频谱分析可检测各种故障，包括：转子损坏，基础松动，静态和动态偏心，铁心损坏，匝间短路和轴承故障等。本文研究了舰用感应电机典型故障及电机故障诊断中定子电流频谱，将具体的典型故障与相应出现的电流频谱相对应。这样测试人员可以根据测得的定子电流频谱图准确地判断电机故障。
摘要：对舰用感应电机常见故障及电机故障诊断中常用的定子电流频谱分析法作了简单介绍, 分析了常见中小型舰用感应电机故障特征频率的分布范围, 以及不同的电机故障对频率分辨率的不同要求。
关键词：异步电动机,故障诊断,定子电流
参考文献
[1]沈标正电机故障诊断技术.北京:机械工业出版社.1996.
[2]董建园, 段志善, 熊万里.异步电机定子绕组故障分析及其诊断方法.中国电机工程学报.1999.3, 19 (3) :27-30.
[3]董爱华, 付子义, 康润生, 等.频谱分析及其在异步电动机转子断条诊断方面的应用.焦作工学院学报.1998.1, 17 (1) :71-74.
频谱诊断 篇5
一、案例分析
1. 机组概况
锦州石化公司二热电车间有一台多级离心泵, 该泵由鼠笼型三相异步电动机驱动, 电动机型号Y500-2, 功率1 800kW, 额定转速2 985r/min, 该电动机与泵采用直联式联轴器刚性连接。在检修后, 开机时振动突然变大, 尤其是电动机振动更为显著, 并且伴有周期性嗡嗡的声音。用Enpac2500双通道实时频谱分析仪采集了该电动机和泵的振动值, 发现联轴器两侧的振动值最大。最大达到7.14mm/s, 各测点的振动值 (见表l) 。采集该电动机的振动频谱时, 最高分析频率设置为1 000Hz, 谱线数为400线, 采用加速度传感器在轴承座上直接采集。
2. 振动故障频谱及相位分析
对采集到的振动频谱进行分析, 电动机内侧垂直方向的振动频谱 (见图1) , 振动分量主要集中在50.02Hz和100.07Hz处, 其余各频率振动峰值很小。因为最初认为电动机额定转速3 000r/min, 该电动机的旋转频率为3 000/60=50Hz, 所以分析认为振动频谱50.02Hz为电动机的旋转频率, 100.07Hz为电动机2倍的旋转频率。并且2倍的旋转频率振动峰值大于旋转频率处的振动峰值50%以上, 此为典型的不对中故障频谱, 因此建议复查电动机与泵的对中情况。但是经过复查找正, 各项找正数据均在标准范围之内。重新开机后, 电动机振动依旧很大, 振动频谱与第一次基本相同。为了进一步确定振源, 采用了Enpac2500双通道实时频谱分析仪的测相位的功能。对该机组各测点进行相位测量, 相位值 (见表1) 。电动机与泵各测点同向的相位差并没有在180°左右, 因此排除了联轴器不对中的故障。
进一步分析时发现该电动机额定转速为2 985r/min, 旋转频率为49.75Hz, 2倍的旋转频率应该是99.5Hz, 而不是100Hz。且100.07Hz更为接近100Hz (2倍的电源频率) , 由此推测, 第一次的振动频谱采集谱线数设置过低, 导致频谱的分辨率过低, 致使2倍的旋转频率与2倍的电源频率的振动峰值混叠在了一起。因此, 对采集定义重新设定, 最大频率设置为1 000Hz, 谱线数增大到3200线, 采用同样加速度传感器在轴承座上直接采集。
根据采集到振动细化频谱进行分析 (见图2) , 发现100.07Hz处的振动峰值分解成99.53Hz和100.07Hz两个振动峰值。99.53Hz为2倍的旋转频率, 100.07Hz为2倍的电源频率 (电源频率为50Hz) , 99.53Hz处的振动分量只有0.026mm/s, 而100.07Hz处的振动分量达到了7.14mm/s (依据ISO10816-3振动标准, 最大振动允许值为7.1mm/s) 。可见, 真正的振源频率为2倍的电源频率, 由此可判断振动和嗡嗡声是由电动机的气隙不均匀引起。
3. 振动故障诊断及处理措施
引起电动机气隙不匀的原因有很多, 但该电动机在检修以前振动是正常的, 而且没有嗡嗡声, 检修之后才出现了上述情况, 因此判断问题出在了检修过程中。在排除了因软脚造成机壳变形之后, 仔细核查该电动机的检修记录, 该电动机在检修时只在两侧更换了新型的轴瓦。由此判断造成电动机振动增大的原因可能是轴瓦安装过程中存在间隙问题使电动机两侧同心度没有达到标准要求, 而形成电动机气隙不匀。对该电动机两侧的轴瓦间隙进行复查, 发现内侧轴瓦间隙为0.04mm, 外侧轴瓦间隙为-0.05mm。均超出装配标准 (±0.03mm) 。重新按照标准要求进行装配, 开机后电动机运行正常。
二、结束语
经过对此次故障进行分析和处理, 总结出对电动机故障进行诊断时, 应注意以下3点。
(1) 在对电动机进行振动频谱分析时, 当分辨率比较低, 无法辨别振源时, 要尽可能增加谱线数 (不低于3200线) , 或者通过测相位的方法进行辨别。否则, 很容易将气隙不匀故障误判断为不对中。
(2) 在进行设备故障诊断时, 不能仅仅依靠振动频谱分析, 要尽可能多搜集相关信息进行综合判断。
(3) 要严格按照检修作业规程进行操作, 保证加工零配件精度及装配精度, 避免故障的产生。
参考文献
[1]沈庆根.化工机器故障诊断技术[M].浙江:浙江大学出版社, 1994.
[2]虞和济.设备故障诊断工程[M].北京:冶金工业出版社, 2001.
频谱诊断 篇6
关键词：法洛四联症,肺动脉主干血流频谱,血流速度,超声诊断仪
法洛四联症 (Tetralogy of Fallot, TOF) 是一种常见的先天性心脏病 (Congenital Heart Diease, CHD) , 其发病率约占新生儿CHD的8%~12%, 属于复杂紫绀型CHD, 且在紫绀型CHD中发病率最高[1,2,3]。由于胎儿期TOF的超声表现不具有特异性, 所以产前TOF的超声检出率仍然明显低于产后[4,5,6]。但TOF的产前诊断以及肺动脉发育情况的正确评估, 对患儿产后选择合适的手术方式, 减少新生儿死亡率具有重要意义[7,8]。本研究选取21例肺动脉发育不良的TOF胎儿作为病例组, 46例孕周基本相同的正常胎儿作为对照组, 测量其肺动脉内径各参数和肺动脉主干血流频谱参数, 旨在探讨肺动脉血流频谱特征在胎儿法洛四联症诊断中的应用价值。
1 资料与方法
1.1 临床资料
选取2011年3月~2013年5月经产前胎儿超声心动图检查提示胎儿TOF的病例30例, 产后复查和手术证实11例, 引产后解剖证实15例, 4例失访。剔除失访胎儿4例、肺动脉瓣闭锁1例, 肺动脉瓣明显狭窄、主肺动脉呈狭窄后扩张4例, 仅选取21例肺动脉发育不良的TOF胎儿作为病例组, 孕妇平均年龄 (28.64±7.9) 岁, 平均孕周 (28.52±2.01) 周。选取46例正常胎儿作为对照组, 孕妇平均年龄 (27.34±1.43) 岁, 平均孕周 (28.73±3.67) 周。孕周由本次妊娠末次月经或妊娠早期超声检查确定。本研究经山东省卫生计生委医学伦理委员会认可。
1.2 仪器与方法
使用GE VIVID E9彩色多普勒超声诊断仪, 凸阵宽频探头, 探头频率为2~5 MHz, 仪器配有胎儿心脏探查软件。
二维超声测量方法:在左室流出道长轴切面测量主动脉内径, 在大动脉短轴切面测量肺动脉瓣环内径, 在肺动脉瓣和肺动脉分叉的中间位置测量肺动脉主干内径, 在肺动脉长轴切面测量肺动脉分支开口内径。
多普勒测量方法:于肺动脉长轴切面放置脉冲多普勒 (Pulse Doppler, PW) 频谱检测线, 置取样容积于肺动脉瓣开口顶端, 测肺动脉瓣上最大血流速度 (PVmax) 、加速时间 (Acceleration Time, ACT) 、减速时间 (Deceleration Time, DT) 、射血时间 (Ejection time, ET) 、流速时间积分 (Velocity-Time Integral, VTI) ;放置PW频谱检测线于左室流出道长轴切面, 置取样容积于主动脉瓣开口顶端, 测主动脉瓣上最大血流速度 (AVmax) ;计算PVmax与AVmax的比值, 取样线角度<15°。
所有参数均由同一人测量, 测量3次取平均值。病例组和对照组胎儿的检查资料均存于仪器储存盘中, 以便调取随访。
1.3 统计学处理
采用SPSS 13.0统计软件包对数据进行处理。计量资料采用均数±标准差 (±s) 表示, 组间比较采用t检验, 以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 TOF胎儿的临床表现
产前胎儿超声心动图检查提示TOF的30例胎儿中, 产后复查和手术证实11例, 引产后解剖证实15例, 4例失访。26例经证实的TOF胎儿中, 15例合并有胎儿心律失常, 19例合并三尖瓣少或中量返流, 8例合并肺动脉瓣返流, 1例合并主动脉瓣返流, 2例合并左位上腔静脉永存, 1例伴右位主动脉弓。26例TOF胎儿的心脏结构异常表现为:均有室间隔缺损、主动脉位置前移和骑跨室间隔;1例为肺动脉闭锁;4例为肺动脉瓣狭窄、主肺动脉呈狭窄后扩张;21例表现为主肺动脉内径偏细。
2.2 病例组与对照组胎儿肺动脉发育情况比较
21例肺动脉发育不良的TOF胎儿, 其肺动脉根部内径和主肺动脉内径均较对照组细窄;此21例TOF胎儿均可探及左、右肺动脉, 内径均较对照组偏细 (图1) ;主动脉内径较对照组偏大, 主肺动脉与主动脉内径比值均较对照组偏小。病例组与对照组胎儿肺动脉血流参数的比较, 见表1。
注:孕27周TOF胎儿, 主肺动脉及左、右肺动脉分支内径狭窄。AAO:主动脉;MPA:主肺动脉;LPA:左肺动脉;RPA:右肺动脉;T:气管;S:脊柱。
2.3 病例组与对照组胎儿肺动脉主干血流频谱形态比较
对照组胎儿肺动脉主干血流频谱形态为:收缩期单峰, 最大速度低于主动脉, 射血时间长于主动脉 (图2) 。
病例组胎儿肺动脉主干血流频谱表现为:20例TOF胎儿峰值速度加快, 最大流速≥87.5 cm/s, 1例孕27周胎儿肺动脉血流速度最大为76 cm/s, 低于主动脉血流最大速度。21例肺动脉发育不良的TOF胎儿肺动脉主干血流加速时间缩短, 减速时间缩短, 射血时间缩短, 流速时间积分减小, 呈“尖细”状、高阻力低灌注血流频谱状态 (图3) 。
注:呈“尖细”状, 呈类似肺动脉分支血流频谱形态, 加速时间和射血时间均缩短。
病例组和对照组胎儿肺动脉血流参数的比较, 见表2。病例组胎儿ACT、DT、ET、VTI均较对照组小, 差异均有统计学意义 (P<0.01) ;病例组胎儿PVmax较对照组快, 差异有统计学意义 (P<0.01) ;病例组胎儿AVmax与对照组相比, 差异无统计学意义 (P=0.22>0.05) ;病例组胎儿PVmax/AVmax值与对照组相比, 差异有统计学意义 (P<0.01) 。
3 讨论
胎儿TOF结构异常包括室间隔缺损、右心室壁肥厚、主动脉骑跨和右室流出道狭窄。右心室壁肥厚为继发性改变, 胎儿时期表现不明显[9]。胎儿时期较容易检出室间隔缺损和主动脉骑跨, 但有时难以诊断右室流出道狭窄和肺动脉发育不良。尤其在孕早期和孕中期, 右室流出道内径变化不明显;经血流动力学检测, 右室流出道血流速度无明显增加, 肺动脉瓣上血流速度增加不明显[7,10,11], 仅仅依靠二维超声测量肺动脉内径难以明确诊断。
以往的研究结果表明[11], 胎儿期肺动脉血流速度可以没有明显增加, 原因可能是胎儿时期卵圆孔和动脉导管的存在, 使左、右心房水平和大动脉水平血流相互交通, 加之室间隔缺损使得右心室血流可以无阻挡地进入左室流出道和主动脉, 因此, TOF胎儿肺动脉前向血流峰值速度增加不明显。但也有研究提出[12], TOF胎儿肺动脉瓣上血流速度增加是一个明确的诊断指标, 若孕中期肺动脉最大血流速度≥87.5 cm/s, 则提示患儿产后需要尽早手术。Wu Jang等[13]对正常胎儿肺动脉血流加速时间和主动脉血流加速时间进行了比较, 发现肺动脉血流加速时间低于主动脉, 推断是由于肺动脉血流阻力大于主动脉血流阻力所致。吴亚峰等[14]采用多普勒超声心动图检测正常胎儿的心脏肺循环血流, 观察肺动脉主干及分支血流的形态特点, 发现胎儿期肺动脉分支血流加速时间和减速时间均减小, 推测与肺血管阻力大有关。本研究采用此方法, 对21例肺动脉发育不良TOF胎儿的肺动脉血流频谱特征进行观察, 并与46例正常胎儿的肺动脉血流频谱进行比较。结果发现, 病例组胎儿的肺动脉血流频谱表现为:20例肺动脉主干最大血流速度高于主动脉最大血流速度, 另1例孕27周TOF胎儿肺动脉主干最大血流速度较主动脉最大血流速度略低, 此结果与以往研究结果相符[7,8,9,11]。但病例组ACT、DT、ET、VTI均较对照组胎儿小。推测原因为:肺动脉发育不良TOF胎儿因肺动脉内径狭窄, 导致肺循环阻力增大, 随血流阻力增加, 频谱表现为加速时间缩短、射血时间缩短、流速积分减小, 血流量也相应减少[14], 致使肺动脉主干血流呈现“尖细”频谱形态, 表现为类似肺动脉分支的高阻力、低灌注血流频谱。这与出生后典型TOF患儿的肺动脉血流频谱表现完全不同, 随着出生后肺泡张开, 肺血流阻力迅速下降, 动脉导管和卵圆孔关闭, 右心室的血液只能通过内径较窄的肺动脉流入压力较低的肺泡毛细血管, 流速就会明显加快, 加速时间和射血时间也会明显延长[13,14]。
综上所述, TOF胎儿的肺动脉主干血流频谱具有特征性表现, 可为该病的诊断提供依据。但本研究仍有一定的局限性:①总结的例数较少;②出生后主肺动脉及左、右肺动脉分支会随着肺脏的膨胀和发育而增宽, 肺动脉发育不良TOF胎儿的肺动脉会不会随出生后肺脏的发育而逐渐增宽仍需进一步观察研究。
频谱诊断 篇7
关键词：齿轮箱故障诊断,倒频谱,包络谱分析,故障信息,LabVIEW
随着社会和经济的发展能源消耗也急剧增长,风能作为清洁能源,在新能源的开发利用中越来越受到青睐。然而,风电机组通常运行在比较恶劣的环境,齿轮箱作为升速型风电机的重要部件损坏率极高,而且是更换维修时费用最高的部件之一。齿轮箱一旦发生故障将会导致机组停止运行,导致巨大的经济损失。因此,对齿轮箱进行监测及早发现并分析其具体故障原因并精确定位故障部位是非常必要的。风电机组齿轮箱传动级数多、结构复杂。齿轮箱在正常运行时,其幅值与频谱都处于正常范围,一旦出现故障(如断齿,磨损、点蚀及滚动轴承的疲劳剥落)就会有周期性脉冲冲击力,从而产生振动信号调制现象,在频谱上表现为啮合频率或固有频率两侧出现均匀的调制边频带[1]。倒频谱能识别幅值谱上的周期结构,分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分;而包络解调分析能从信号中提取调制信息,分析其强度和频率,再结合齿轮箱的振动特性,就能判断出齿轮箱的故障部位和损伤程度。
笔者在分析齿轮箱振动信号的基础上,以LabVIEW作为开发环境,开发基于倒频谱与包络谱分析的齿轮箱故障诊断系统,并对其进行仿真试验。
1 风电机组齿轮箱内部结构与故障振动模型*
1.1风电机组齿轮箱内部结构
由于发电机转速与叶轮转速不一致,作为增速装置的齿轮箱在风电机组中就显得非常必要了,其功能是将风轮产生的动力传递给发电机,帮助其达到相应的转速。某风场所用齿轮箱的结构如图1所示。
因工业现场被测试条件和分析技术所限,齿轮的振动是目前公认的最佳征兆提取量,它对齿轮箱的状态变化反应迅速、真实又全面。因此,研究齿轮与齿轮箱的振动机理,分析其振动信号的频率成分,对于齿轮箱故障诊断来说有着重要的意义[1]。
1.2 齿轮箱振动故障模型
齿轮传动的振动为齿轮啮合激励振动,主要是啮合频率成分,可表示为:
式中 x(t)——测得的时域振动信号;
xm——第m阶啮合频率谐波分量的幅值;
fz ——齿轮的啮合频率;
φm ——第m阶啮合频率谐波分量的相位。
齿轮存在分布缺陷或损伤时振动信号发生变化,产生幅值和频率调制现象。
幅值调制函数可表示为:
式中 Am,n——幅值调制函数第n阶分量的幅值;
fn ——缺陷齿轮所在轴的转动频率;
αm,n ——幅值调制函数第n阶分量的相位。
相位调制函数可表示为:
bm=βsin(2πfnt) (3)
式中 fn——调制频率;
β ——调制系数。
齿轮振动信号模型为:
齿轮箱中的调制边频带含有很多有用的齿轮故障信息,因此能否识别信号的边频带特征并对调制现象进行分析,很大程度上决定了齿轮箱故障诊断的成败。倒频谱能识别出幅值谱上的周期成分。常用的解调方法有基于Hilber变换的包络解调方法和广义检波滤波解调分析,笔者主要针对前者进行论述。
2 倒频谱分析与基于Hilbert解包络原理及其LabVIEW实现
2.1 倒频谱原理
倒频谱分析的实质是频域信号的傅里叶变换的再变换。如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时,对功率谱密度取对数后,再进行一次傅里叶积分变换就能获得频谱中的周期成分,即二次频谱分析[2]。设时域信号的自功率谱为Gx(f),取其对数得到对数谱GxB(f),对GxB(f)再进行FFT分析,则有:
Gxe(t)=∫∞-∞GxB(f)e-2πftdf=Re(t)+jIe(t) (5)
式(5)为齿轮箱中单一频率调制现象的标准调制。利用倒频谱可以反映风电机组齿轮箱出现的调制边频带的周期成分,识别出幅值谱中难以识别的故障信息。倒频谱的峰值是大量谐波成分平均计算的结果,受载荷影响小且计算值相对稳定,有效排除了载荷波动对故障判别的干扰。
2.2 Hilbert解包络原理
Hilbert变换的一个主要应用是处理带通信号的解调[1,3]。用Hilbert变换把一个实信号表示成复信号(即解析信号),不仅方便了理论分析,更重要的是可以研究实信号的包络[4]。
简化式(4),令相位等于零,则有:
x(t)=xm[1+Am,1cos(2πfnt)]cos(2πmfzt) (6)
模型(6)的Hlibert变换结果为:
构成的解析函数如下:
其中,|zm(t)|为齿轮箱啮合振动信号x(t)的包络,对|zm(t)|进行频谱分析即可得到包络信号的包络谱,也就能够找到调制故障的原因了[5]。但包络谱可以将相加信号的频率之差作为调制频率解出引起错误分析,这一点在分析中要引起注意。
2.3 倒频谱与包络谱的LabVIEW实现
应用LabVIEW中强大的信号分析模块编写程序。倒频谱分析和包络谱分析在LabVIEW中的实现如图2、3所示。
3 仿真
根据齿轮箱的振动模型,假设其原始信号为sin(200πt)、幅值调制信号为1+cos(20πt)、相位调制信号为0.5sin(20πt)。用仿真信号sin[200πt+0.5sin(20πt)]×[1+cos(20πt)]进行验证,采样频率10 240Hz,采样时长1s,仿真信号的时域图、频谱图、倒频谱图、包络谱图如图4所示。
从仿真信号的频谱图可以看到100Hz的频率成分和10Hz的边频带;在倒频谱中可以清晰地看出以100ms为周期的调制成分;而包络谱中,也可以识别出10Hz的调制频率。通过简单的试验,验证了倒频谱与包络谱在提取调制信号的能力。
4 工程应用
对某风电场风力发电机组进行监测,齿轮箱采用如图1所示的一级行星+两级定轴齿轮传动结构,低速轴为行星齿轮传动,可使功率分流,同时合理应用了内啮合。后二级为平行轴圆柱齿轮传动,可合理分配速比,提高传动效率。
从某风场得到风电机组齿轮箱的试验数据,采样频率10 240Hz、采样长度0.5s,齿轮箱参数见表1。将该方法应用于某风场风电机组齿轮箱的故障判断中,结果如图5所示。从频谱中可以看到很多的波峰,但很难看到周期成分;而从倒频谱中可以识别出36ms处有峰值,与高速轴频率27.8Hz对应;再看包络谱图,很明显地有27.8Hz成分,通过计算可知高速级的啮合频率为695Hz;返回到频谱图中,696、1 392Hz处都有峰值且两边都有边频带。与表1齿轮箱振动特征频率对应,可以断定故障发生在高速齿轮上。
5 结束语
应用倒频谱与包络谱对仿真信号和某风电场齿轮箱振动信号进行分析,通过倒频谱很好地分离并提取了密集调频信号中的周期成分。将包络谱应用于齿轮振动信号的解调分析,得到调幅与调频信息,进而用于齿轮的故障诊断,提高了故障判断的准确性。以LabVIEW作为开发环境,较传统实现方法的操作性更好、更直观且易于实现。
参考文献
[1]丁康,李巍华,朱小勇.等.齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术[M].北京:机械工业出版社,2005.
[2]李舜酩,李香莲.振动信号的现代分析技术与应用[M].北京:国防出版社,2008.
[3]姚志斌,沈玉娣.基于Hilbert解调技术的齿轮箱故障诊断[J].机械传动,2004,28(2):37～39,68.
[4]代拓,花云浩,王林.基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断[J].煤矿机械,2012,33(2):255～256.