机械振动故障（共10篇）
机械振动故障 篇1
0 引言
随着我国社会经济的快速发展, 多种多样的机械设备也在各领域中得到广泛应用, 与此同时, 在改革深入与市场竞争的趋势下, 机械设备的使用效率问题也开始受到人们的重视, 因此对于机械设备的故障诊断工作研究也是有着相当迫切需求的。下面通过机械设备常见的振动型故障、机床常见振动型故障与通过电测法的设计对振动型设备故障进行设计诊断。
1 机械设备故障分析
振动是机械设备在使用中普遍存在的特性, 同时也是机械设备的运行状态与其故障诊断的重要系数。基于机械振动的设备故障常见的有以下4类:
(1) 不平衡。不平衡就是设备重量与其几何的中心线不重合从而产生的故障。当转子在旋转时, 它的重心在轴承上产生了离心力作用, 这个离心力的大小随转子旋转形成稳定的变化。它的类型分为:静不平衡、力不平衡以及力矩不平衡。
(2) 没有对中。这种现象普遍存在, 而且其产生的影响非常重要, 由于不对中现象因而增加的旋转作用力将对机械轴承与密封构件施以异常的加应力。它的类型分为:平行、角度、平行与角度均不对中。
(3) 部件松动。部件松动是普遍且易发生的故障, 主要情况有:机械设备的结构框架或者其底座发生松动, 产生的后果就是整个机械设备发生松动同时剧烈振动;另一类情况就是原本在零部件间正常配合的关系被破坏, 从而造成其间隙超过误差范围导致松动。
其中机械松动还会加剧设备的振动状态。哪怕设备中只有少量不对中或者不平衡的情况, 都会因为机械松动的原因, 使设备的振动比只有不对中或者不平衡的情况下设备振动更大。
结构或底座松动。这种情况包括设备的底脚、其基础板面、结构基础因强度不够而发生的变形或是开裂、螺栓松动等等。它的振动频谱中占有优势的是转速频率, 这点与不平衡情况一样, 与之不同的是, 振幅大的位置相当确定且局限性明显。此外, 应将各个方向间的相对幅度进行进一步比较, 以观察其相位特征。
轴承或部件松动。这种情况包括轴承在其底座内松动、其内部的间隙太大、轴承在轴上发生松动。一般是因轴承的外套在其座压盖中松动、内环转动在轴上、滚动轴承的间隙太大、叶轮松动等原因引起的。
(4) 轴承故障。其分为滚动轴承故障:疲劳剥落、塑性变形、锈蚀、磨损、保持胶合架损坏等;滑动轴承故障:巴士合金损坏、松脱、壳体间松动与间隙过大。
数控机床设备振动故障也时有发生, 其中主要故障有:
(1) 电气元件原因。编码器及其连接线、电源三相输入、伺服电动机、驱动板、变频器等电气元件是负责速度信号的反馈与调节速度的。在此之中, 编码器的故障最为普遍。其作为闭环系统检测的元件, 直接对各轴电动机速度调整产生影响, 当编码器出现故障致使其反馈的信号不稳定时, 变频器或者驱动部分就会根据其信号不停地对频率和电压进行调整, 以便完成系统给出的指令。而电动机频繁加减速, 导致机床振动。
(2) 共振与振荡。在某特定转速时就可能会出现共振的现象, 当出现共振时, 所采用的方式通常是在加工时避免进入共振范围或是利用阻尼法对共振进行消除。此外机床参数设定不佳, 就会引起系统的振荡, 发生这种情况时, 对系统放大倍数进行减小可有效消除振荡。
2 设备的故障诊断方法设计案例及监测系统
2.1 故障诊断方法设计案例
2.1.1 电测法概述
电测法是经由传感器将待测的振动系数转化成为各类电系数, 并根据需要把电系数通过滤波、微分、积分、放大等转化处理从而得到真实、可靠的电信号, 能够驱动模拟的指示记录仪器实行记录与分析, 同样可经A/D转化处理成为数字信号, 并将其送入单机片以实现多功能的全面智能处理, 以提供更为科学有效的结果。
电测法具备的优点有:根据所使用的传感器的类型不同, 能够对振动振幅、速度与加速度进行分别测量, 能实现连续多点测量与记录, 能实现远距离测量与控制, 同时拥有相当高的灵敏度与精确性。既适用于稳态的测量, 又可以瞬态测量, 测量范围宽广, 基于电测法所设计的仪器功能齐备、体积小。
2.1.2 电测法硬件设计
其整体电路由振动、温度传感器、单片机系统、多路A/D的转换电路、通讯、显示电路、打印机电路与电源电路等组成。
工作原理:振动传感器对机械设备振动的信号进行采样, 通过A/D的转换芯片将采样转化为数字信号, 同时温度传感器对机械设备温度的信号进行采样, 同样通过A/D转为数字信号, 一起送进单片机进行处理, 而后振幅值与温度值就通过显示电路显示出来, 而且可以进行实时储存、打印。
(1) 单片机。单片机使用低功耗、高性能的COMS AT89C52型8位单片机系统。其与MCS-51指令系统和8052引脚相兼容, 单片内FLASH程序的存储器容许在系统内部进行程序改写或是借助常规非易失性的存储器进行编程。此外其全静态操作在0 Hz至24 MHz, 可支持两类节电的运行方式, 即低功耗空闲与掉电的方式。前一种使CPU工作停止, 让RAM、定时计数器、中断系统与串行口保持工作状态;而后一种则使片内的振荡器工作停止, 只有RAM内容被保存, 待硬件复位后, 方恢复其正常运行。单片机的上电复位通过系统的初始化后正常运行, 再经由SPI持续从振动、温度传感器处进行数据读取、数据处理并存入缓冲区、显示器显示, 而后数据通过串口送至上位机或是实时进行打印、存储。
(2) 传感器。振动传感器使用的是PS型B/D位移的振动传感器, 是一种将传感器与变送器结合为一体的新产品, 它由速度传感器、变送器及放大器组成, 尤其适用于在工业现场长期的监测使用, 其量程为0~100μm, 频率响应为10~1 000 Hz, 振幅非线性小于5%, 横向最大灵敏度小于10%。它的特点有便于现场的安装。速度传感器是敏感元件, 直接输出信号4~20 m A, 便于转换器进行采集。而温度传感器则使用半导体集成的AD590, 其形式为二端式恒流源, 只要在它的二端施加一定程度的工作电压, 其输出端电流就会随温度变化, 它的线性度是1μA/K, 意味着温度每有1℃的变化, 对应的输出电流就变化1μA。合格的AD590产品经激光平衡调整, 其校准的精度达到±0.5℃, 处于全温区范围的精度达到±1℃。因AD590是属于电流型传感器, 所以其具备一定的抗干扰能力, 非常适用于计算机实现远距离的温度测量与控制。而远距离的信号传递则可利用普通双绞线完成。此外它的输出电阻大, 并不需要精密电源进行供电, 而长导线的压降通常也不会对测量精度产生影响。在测量中, 温度补偿与专用电路都不需要, 只要通过集成运算的放大器OP07就能完成放大的任务。为对机械设备运行的状态进行监测, 使用数个振动、温度传感器对其不同部位进行测试, 从而达到整体监测效果, 监测数据更为全面、准确与客观。需要注意的是, 振动、温度传感器输出的都是模拟信号, 需要经A/D进行转换后成为数字信号送至单片机。
(3) 其他。使用TLC2543型A/D转换器, MAX7219型显示电路, 电源模块包括5 V数字电路的工作电源, 24 V振动传感器工作电源等, 而后利用滤波与稳压等方法来完成设计。MAX232电平转换的芯片作为通讯模块, 把TTL电平转化成RS232的电平, 从而为上位机串口的通讯提供了硬件上的支持。打印机连接端口则可实现程控实时的数据打印, 便于用户拷贝检测数据。
2.1.3 电测法软件设计
电测法的软件部分利用模块化的程序设计方法, 程序由数据采集、监控程序、数据处理、数据通讯与数据显示及打印模块程序组成: (1) 监控程序。用以实现系统的管理, 同时对显示器与仪器板上的工作指示灯实行管理, 对于可能产生的电路干扰与系统的故障进行及时的处理工作。 (2) 数据采集程序。用以完成仪器数据采集工作控制。按照采样方式的区别, 分别通过内部的定时器或者外部的信号发生硬中断, 然后向CPU发出采样中断的请求, 其中断服务程序将当前通道振动的数据通过检验后, 储存进振动数据的缓冲区域, 与此同时把当前通道温度的数据通过检验后, 储存进温度数据的缓冲区域, 最终把振动、温度缓冲区域的数据送至显示缓冲区域并由显示芯片对数码管进行驱动以显示数据。 (3) 数据处理程序。它把所采集到的振动、温度数据进行处理, 采集完成后, 把振动、温度值分别取其平均数值进行储存、显示、打印等操作。 (4) 上位机通讯程序。它将振动、温度数据的缓冲区域里的数据通过单片机转换而后发送至上位机进一步处理, 与此同时, 上位机能够经由通讯程序对下位机工作进行设定。 (5) 微型打印机程序。它把单片机处理以后的数据存储进扩展数据的存储器进行暂存, 按照程序的设定, 通过微型打印机的端口电路, 将其发至打印机并输出。
2.2 监测系统
对机械设备振动进行监测的系统可分为3类: (1) 简单监测。利用直读式袖珍振动仪表, 监测一定频率范围内的振动级别。然后将监测的结果与相关标准或者机械设备的参考数值进行比较。 (2) 系统监测。利用加速度仪器及数据采集器将每个测试点振动的信号直接记录, 然后输入计算机, 借助专业计算机软件进行分析。 (3) 永久监测。其应优先被用于非常重要的单台机械设备, 如果这台机械设备突然发生变化, 就能立即或在最短时间内发出警报提醒, 这样便于在重大事故发生前采取正确的措施。
3 结语
通过对基于机械振动的设备诊断分析与研究, 能够使机械设备在日常运行使用中保持良好的状态, 减少不必要的故障发生, 提升机械设备生产效率。随着科技的不断发展, 各种新的诊断技术与方法也将逐步被更加广泛地推广与应用, 为我国各行业的发展奠定良好的基础。
参考文献
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[3]于洋, 杨金英.机械振动检测仪器的研制[J].仪表技术与传感器, 2008 (9)
机械振动故障 篇2
摘 要：主要研究旋转的机械振动信号微弱故障特征提取的一种新方法，建立了仿真模型进行仿真研究，得到的仿真结果能够验证这种方法的可靠与实用性。
关键词：旋转机械信号；微弱特征提取；Morlet小波
1 研究的背景与意义
在故障状态下，机械故障信号一般会被强噪声淹没，且故障信号具有很强的随机性和时变非平稳性，我们如果想要分析如此复杂的振动信号，准确分析定位故障位置及成因，首先就需要采用合适的分析处理方法来替代传统的信号处理技术，从而得到故障信号频率——时间的关系和信号能量在时间——频率轴上的分布情况，从而达到诊断的目的。
2 基于Morlet小波的微弱特征提取
2.1 带宽参数优化 在工程实际中，突变信号的检测需要实现增强特征信号部分并且抑制其他无关信号的目标，因此必须将选择的带宽参数fb进行调整，实现Morlet小波与信号的特征分量保持高度的相似性。当采用恰当的小波时，在时间尺度相平面上的某区域内特征成分能显示为高幅值的能量块，相反时间尺度相平面上的其他区域则发散和小波不相似的能量。
Shannon熵可以用来作为衡量已选小波与特征分量的有效标准。概率分布的均匀程度通过Shannon熵值的大小来体现，当最不确定概率分布时，熵值为最大。对故障信号实施小波变换，把变换后的系数整理为代表概率分布的序列pi，对pi按一定规则进行计算所得的熵值就代表了小波变换后系数矩阵的稀疏性程度。将所得的熵称为Shannon小波熵，其表达式如下：H（p）=-pilogpi，pi=1（1）
上式为经过小波系数整理构造后得到的一个不确定的概率分布，可由下式计算：pi=|W（ai，t）|/|W（aj，t）| （2）
通过分析可以了解到，当已选取的小波与特征成分匹配度最高时，其实就是Shannon小波熵为最小时。依此分析，在求取最小小波熵的过程中，fb代入不同数值，来确定小波熵的大小随fb代入值不同的大小变化规律。当取最小小波熵时，fb的值就是最优的带宽参数。
2.2 尺度参数的优化 由于尺度参数a决定了小波滤波时的频带范围，因此在实现了Morlet小波与特征成分达到最佳匹配效果后，为了把故障特征信息更明显、更完整地从故障信号中提取出来，必须对尺度参数a实施优化。通常噪声信号由光滑信号、故障信息与噪声信息组成。不同的信号成分的奇异值，其分布规律是不同的，因此可以采用奇异值分解方法来检测信号中的突变信息。假设一组突变机械系统故障信号为x1，x2，x3，…，由测试信号构建一个维吸引子轨迹矩阵Dm，其相空间为（3）
机械振动故障 篇3
旋转机械振动诊断是故障诊断技术中非常重要的一个方面。在诊断中采用振动信号, 无论在信号的采集、数据的处理和故障的识别上都简便可靠, 尤其适用于不停机在线监测和诊断报警。
1 振动监测系统与组成
采用美国EN-TEK公司的PM (预测维修) 系统, 建立关键特护机组数据库, 包括机组基本参数、监测部位、监测参数、分析诊断基本参数等。预测维修 (也称为预知维修或特态维修) 是指对设备的维修依赖于设备的状态, 通过对设备的不断监测, 掌握设备当前的工作状态并预报可能的变化趋势。当发现设备异常时, 借助于有效的手段对故障进行诊断, 用诊断的结果来指导维修工作, 这不仅使维修工作有计划地进行, 而且使维修工作在尽可能小的范固内进行。
典型的PM系统由传感器、数据采集器、PM软件和计算机系统组成。数据采集器是集测试、记录、分析为一体的集成式便携测试仪器, 可配接振动、相位, 温度等传感器, 或直接接收电压信号。PM系统软件提供了对测点数据库的管理和巡检路径的设置, 将巡检路径装入数据采集器 (Load) , 由数据采集器将实测数据反馈给计算机 (Unload) , 依据实测数据对设备的状态进行趋势分析和预报及对故障设备进行诊断等全部功能。
利用该预测维修系统的数据采集/频谱分析仪IRD-885进行定期巡回检测, 全部检测数据由系统软件自动生成趋势分析图、颇谱分析图, 随时掌握机组状态, 分析其变化趋势, 及时发现故障隐患, 针对性地采取有效措施, 确保机组保持良好的运行状态。振动监测系统结构如下:
转子→振动传感器→72000r3600仪表系列→lRD-885数据采集颇谱分析仪→计算机PM系统。
2 系统应用
振动诊断技术是利用机器或机构的动态性 (如固有频率、振型号、传递函数等) 与异常机器或结构的动态特性的不同, 来判断机器或结构是否存在故障的技术。振动信号是设备状态信息的载体, 它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息, 而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志[3,4,5,6]。对于在生产中连续运转的机器设备, 可以根据它在运转中代表其动态特性的振动信号, 采用振动诊断技术在不停机的条件下实现在线监测和故障诊断;对于静态设备和工程结构, 可以对它施加人工激励, 然后根据反映其动态特征的响应, 采用振动诊断技术判断是否存在损伤和裂纹, 从而达到故障检测的目的。
该系统对某公司内部几套催化裂化装置的主风机组、气压机组建立了完整的机组振动数据库并定期巡检, 对运行状态异常的机组增加测试密度, 以确保机组安全运行, 并取得了一定的经济效益。此外, 该系统具有综合的现场工作性能, 对于一些未列入巡检内容的机组能够进行现场分析, 解决实际问题。下面仅列举几个实际问题, 说明该振动监测系统的应用。
某厂重整车间往复氢压机组运行出现异常振动, 相关管线发生强烈振动, 随采用IRD-885频谱分析仪进行振动测试, 以分析机组及管线产生振动的原因。分别对机组在未带负荷和带负荷状况下, 测试其轴承、压缩机气缸、压缩机传递动力部分的振值。机组结构如图1所示, 各测点的通频值如表1所示。
由所测各点振值可以看出, 在带负荷状况下, 机组振值降低, 原因是在现场增加了管线约束, 管线产生很强烈的振动, 认为是由机械共振引起, 采用增加支承、加固支承条件或在管路上附加质量的办法改变管线的自振频率, 使之远离激振频率, 从而使振动降低。
某厂螺杆氨压机振动异常, 采用IRD-885频谱分析仪进行测试, 测试频谱为典型的工频振动, 由于转子存在动不平衡导致机组振动异常, 其结构如图2所示。于是用IRD-885对转子做现场动平衡, 使机组振动值明显下降。氨压机几个主要测点在现场动平衡前后的测试结果如表2所示。
注:前为做现场动平衡之前的测试结果;后为做现场动平衡之后的测试结募。
3 结束语
目前在旋转机械故障诊断技术中应用最多的是转机的振动信号, 其原因是异常振动引起的机械损坏比重很高, 据统计, 因振动产生的机械故障率达60%。采用PM (预测维修) 系统对大型关键特护机组进行振动监测及故障分析, 便于实时诊断, 且诊断结果准确可靠, 可节省大量的维修费用, 创造可观的经济效益, 在旋转机械故障诊断领域具有较好的应用前景。
摘要：在旋转机械故障监测和诊断中, 振动诊断技术具有较强的识别能力, 可及时地进行早期诊断, 发现造成故障的原因, 从而实现预测维修。实践表明, 以振动监测与故障诊断技术为基础的设备预知维修能节省大量的维修费用, 便于实时诊断, 诊断结果准确可靠, 可取得显著的经济效益。
关键词：旋转机械,故障,诊断
参考文献
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空气压缩机振动高故障简析 篇4
0 引言
兰州石化公司动力厂空分车间5600Nm3/h 装置生产的氮气是由进口COPPER压缩机（8#压缩机）提供的，其机组的运行稳定直接影响了石化公司炼油区的氮气供应情况，尤其是机组振动值高能导致机组联锁停车。所以机组的振动起着非常重要的作用。
1 故障现象
8#压缩机从2011年11月初至5月5日，一级振动值一直稳定在31.4～32.4μm之间波动，5月6日凌晨2点振动值突然下降到27.5μm， 最低下降至22μm，凌晨4时DCS振动值显示曾有突然上升趋势，达到了35.4μm，此后一直在20～32μm，5月7日早晨联系维修公司状态检测人员到现场检测，检测人员分析，机械部分没有发现问题。5月7日白天振动值始终在25μm上下波动。到5月7日下午19时二级振动又突然上升至31.6μm，晚20：46分上升至41μm（二级振动波动期间，机组的其他参数没有明显的变化）。
为了正确分析故障原因，空分车间对故障机组检查时发现了以下现象：
①DCS记录的历史数据进行了全面采集，收集数据如下：
图1 机组一级、二级、三级振动记录
由机组振动记录可以看出，在故障发生时一级振动有很大变化（由于机组一、二级振动监测探头接反，图中粉色趋势为实际二级振动趋势）;
②拆卸一、二、三级涡壳、级间短接，发现一级叶轮比较干净，表面只是有浮尘，二级、三级叶轮迎风面比较脏，而且有结垢现象，二级较严重;叶轮沉头螺栓螺帽内靠外侧有较结实积灰;叶轮及叶片表面未发现明显冲击坑或槽;
图2 机组二级叶轮结垢
③拆卸检查机组压缩机入口短接，拆卸自洁式过滤器，发现过滤器滤筒较脏，附着的灰尘比较多;
④车间技术人员对压缩机组一、二级中冷器通水试漏，未发现中冷器有泄漏现象，只发现一级疏水管线排口处高于中冷器的疏水最低点。
2 二级叶轮振动升高原因分析
2.1 空气湿度高
5月5日至5月7日频繁的降雨，空气的湿度比较大，潮湿的压缩空气使二级叶轮的灰垢脱落，是造成二级振动波动的直接原因。（由于机组在运行中，一级叶轮压缩不饱和湿空气，二、三级叶轮压缩饱和湿空气，饱和湿空气中的灰粒强度降低，黏度增加，饱和湿空气被高速旋转叶轮压缩时析出水分在叶轮表面结露，压缩空气中灰粒被叶轮表面水分吸附，在叶轮表面形成垢层，因此会出现一级叶轮比较干净，表面只是有浮尘，二级、三级叶轮有结垢现象，且二级较严重。）
2.2 除尘器滤筒精度低
检查滤筒时发现滤筒内壁较脏，但除尘器运行压差合格，说明滤筒过滤精度不高，且春季兰州灰尘较大，造成机组入口空气质量差、灰尘含量高，在机组运行中形成灰粒结块，此原因是导致故障的主要原因。
2.3 中冷器疏水效果差
一级疏水管线排口处高于中冷器的疏水最低点，不容易使一级的疏水排出，被压缩空气带入二级，是导致故障的另一主要原因。
3 故障处理措施
3.1 清扫除尘器过滤桶及机组入口管道灰尘，更换全部过滤筒，并及时上报了过滤进度为2μm的过滤筒，对过滤筒的质量提出要求并委托第三方检验。
3.2 化学清洗一、二、三级叶轮及扩压器组件。
3.3 对疏水隐患进行了整改，将疏水管线排口下移，低于中冷器的疏水最低点，以便于中冷器排水。
图3 机组一级疏水整改后图片
4 预防级间风温升高的措施
4.1 加强入口除尘器的管理
制定措施及管理办法对入口除尘器定期进行强制吹扫或更换，雨天空气湿度较大时需在除尘器外加设过滤棉防止过多空气中的水带入压缩机。
4.2 加强运行机组的监控管理
操作人员及设备管理人员在机组运行时要对其重点参数变化进行严格监控并绘制趋势图及时分析参数波动的原因并进行处理，防止参数波动过大而影响机组的正常运行。
4.3 加强机组排水措施
加强对压缩机中冷器疏水检查，班组按时脱水，并且规定在雨天，开大疏水阀。
5 结束语
建立有效的日常监控管理机制，及时发现问题，及时解决问题，防止设备的深度伤害，不造成连锁反应，才能保证压缩机机组的正常运行，从而完成我车间的安全保供。
参考文献：
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[2]杨磊.制冷原理与技术[M].北京：科学技术出版社，1988.2.
[3]丁玉兰，石来德.机械设备故障诊断技术.上海科学技术文献出版社，1993.3.
机械振动故障 篇5
转子和静子之间的碰摩是旋转机械运行中的常见故障。随着旋转机械向高转速、高效率、大功率方向发展,转子系统动静间隙越来越小,特别是对于转子长、重量大、柔度比较大的大型机组,转子和静子碰摩的机会也越来越多。当前大型机组的碰摩振动故障的发生率仅次于质量不平衡故障的发生率,成为大机组的第二大类振动故障。因而,针对实际使用的旋转机械设备,研究其动静碰摩故障机理和振动特性[1,2,3],进行碰摩故障的状态监测和诊断[4,5,6]分析,对确保机组的安全稳定运行、防止重大事故发生具有重要的理论和实际意义。
本文以动静碰摩转子、静子的振动信号特性为出发点,研究了碰摩振动机理,通过实验对旋转机械在正常情况、轻微局部碰摩和严重局部碰摩三种情况下的动静件振动信号规律和特点进行分析,为信号提取、故障诊断方法研究提供依据。
2 碰摩振动机理分析
在转子系统中,碰摩通常可分为三种情况:单点碰摩、局部碰摩和整圈碰摩。单点碰摩是指转子在旋转过程中,每圈只与静子上的一点相接触的故障现象。局部碰摩是指在旋转过程中,转子与静子上多个点、某一个或几个区域相接触的现象,这是最常见的碰摩形式,通常所说的静子偏摩就属于局部碰摩的一种形式。整圈碰摩是指转子在旋转过程中始终与静子相接触且接触位置沿静子整圈运动的一种碰摩形式,严格来说整圈碰摩只有摩擦效应没有碰撞效应。在碰摩的早期一般是发生单点碰摩或局部碰摩。通过分析转子振动信号的时域波形、频域结构、转子轴心运动轨迹,可以得到反映碰摩故障的基本状态信息。动静碰摩时,转子振动时域波形一般会有削波现象;振动信号中出现亚谐波和高次谐波,是动静碰摩时重要的频谱特征;轴心运动轨迹的形状发生变化亦可作为动静碰摩的重要特征。
转子与静子发生碰摩时,尤其是早期的单点碰摩时,静子会受到一个持续时间极短的脉冲冲击力。冲击力是一宽带信号,所以必然覆盖静子系统的高频固有振动频率,从而引起静子的谐振,这就是碰摩故障引起的静子振动信号的基本特点。
3 碰摩振动监测分析
本文运用多功能转子模拟实验台及丹麦B&K3560C型振动噪声分析装置进行碰摩故障实验和数据采集,实验平台结构如图1所示,实物如图2所示。获取转速从1000r/min到2000r/min下碰摩静子振动信号故障数据进行分析研究。
3.1 碰摩转子振动分析
如图3、图4、图5所示的是在转速1620r/min、1500r/min时,正常状态、轻微局部碰摩和严重局部碰摩故障状态下的转子振动数据,及对其进行频谱分析的结果。每幅图均由图(a)、(b)、(c)、(d)、(e)组成,图(a)为转子轴心运行轨迹图,横坐标为水平方向位移x,纵坐标为垂直方向位移y,单位均为mm;图(b)、(c)分别为x、y方向转子位移波形图,横坐标为时间t,单位为s,纵坐标为水平和垂直方向转子位移量x、y,单位为mm;图(d)、(e)分别为水平和垂直方向转子位移频谱图,横坐标均为频率f,单位为Hz,纵坐标分别为水平和垂直方向转子位移幅值谱X、Y,单位均为mm。
图3为1620r/min转速下正常状态的实测分析结果,可以看到转子运行轴心轨迹为一不规则椭圆,水平方向转子位移幅值谱除包含明显的转频分量外,还包含2、3倍频谐波分量,垂直方向转子位移幅值谱与水平方向基本相同,谐波分量相对弱些,说明转子系统可能存在不对中等其它故障。图4为1500r/min转速下轻微局部碰摩故障状态的实测分析结果,与正常状态相比,轴心轨迹局部发生了轻微畸变,振动频谱则没有明显变化,水平方向振动波形有轻微削波,但不明显。图5为1500r/min转速下严重局部碰摩的实测分析结果,可以看出轴心轨迹的畸变程度大为加重,与正常状态有较明显区别,水平方向振动波形进一步削波加重,振动频谱图上高次谐波成分丰富,且频谱出现了较明显的连续谱成分。
3.2 碰摩静子振动分析
如图6、图7、图8所示的是对应于转子相同工况下静子振动实测数据结果,同样包括正常状态、轻微局部碰摩和严重局部碰摩故障状态下的静子振动数据,并含有频谱分析结果。每幅图由图(a)、(b)、(c)组成,图(a)为静子振动波形图,横坐标为时间t,单位为s,纵坐标为振动加速度V,单位为m·s-2;图(b)为静子振动频谱图,横坐标为频率f,单位为Hz,纵坐标为振动幅值V,单位为m·s-2;图(c)为静子振动频域局部图,横、纵坐标与图(b)相同。
图6为1620r/min转速下正常状态的静子振动实测分析结果,可以看到静子振动信号比较复杂,主要含有与转速有关的背景信号和其他噪声,振动频谱出现了若干处高频区域,幅值相对转频幅值很微弱。图7为1500r/min转速下轻微局部碰摩故障状态的静子振动实测分析结果,振动信号与正常状态相比区别不大,只是转频分量相对减弱。图8为1500r/min转速下严重局部碰摩的静子振动实测分析结果,振动时域波形可以明显看到具有调幅特征的碰摩冲击信号,振动频谱中高频振动分量成分更加丰富。
4 结论
通过分析转子系统在正常情况、轻微局部碰摩和严重局部碰摩三种情况下的动静件振动信号规律和特点,可得到如下结论:
(1)碰摩时转子振动的总体规律是转子轴心轨迹发生畸变,振动波形有削波现象,振动频谱的高倍频成分增加。
(2)静子振动信号对碰摩故障极为敏感,碰摩静子信号的故障特征表现为调制特征,这与机理分析一致。
(3)静子振动碰摩特征克服了碰摩转子振动信号的频谱变化特征不明显、很容易和不平衡等常见故障的特征相混淆等缺陷。
(4)对于实际工程中大型动力机械而言,静子振动信号的测量相对于转子要容易得多。
摘要：研究了旋转机械动静碰摩故障下转子与静子振动信号的变化规律。首先分析了碰摩转子和静子振动机理,通过实验对旋转机械在正常情况、轻微局部碰摩和严重局部碰摩三种情况下的动静件振动信号规律和特点进行分析。分析表明,静子振动信号对碰摩故障极为敏感,碰摩时静子振动信号的故障特征表现为调制特征,该特征可以较好地揭示碰摩故障的发生,为诊断碰摩故障提供了一种新思路。
关键词：旋转机械,碰摩,转子振动,静子振动
参考文献
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[5]杨奕,沈申生.转子早期碰摩故障特征的小波包分析[J].汽轮机技术,2008,50(4):299-302.
机械振动故障 篇6
1 总体设计思想①
大型旋转机械振动故障分析系统基于LabVIEW软件开发平台和普通PC机及其配置的声卡作为硬件基础。根据Lab VIEW的特点结合该诊断系统的需求,初步完成总体设计方案。从模块化角度分析,该系统按功能分成六大模块:信号采集、信号处理、频域分析、时域分析、频域波形显示和时域波形显示,其原理如图1所示。从结构化角度分析,既要保证所有模块独立完成相应的功能,又要确定所有功能之间的联络性。创建友好界面,实现频域分析与时域分析同步显示的功能[3]。
根据图1可以看出,其六大模块既要保证相互独立地完成相应的功能,又要实现所有功能之间的相互联系,由此才能构成一个多功能的精密测试系统[4]。首先借助于Lab VIEW平台分别实现各个模块的功能。
2 系统软件
2.1 信号采集模块
本测试系统利用PC机所配置的声卡作为硬件基础。声卡是一种音频范围内的采集卡,是外部模拟信号和计算机内部所能处理的数字信号之间相互转换的桥梁。在Lab VIEW函数库中的Sound Input子模板下提供了一些与声卡有关的函数。系统所设计的声卡采集模块包括4部分:配置声音输入、启动声音输入、读取声音输入和声音输入清零,如图2所示。可以通过声卡采集外部模拟信号并通过模数转换电路将模拟信号转换成计算机所能处理的数字信号。
2.2 信号处理模块
测试信号中经常会混有噪声干扰,噪声引起的频率成分的频率多为高频,因此为了更好地进行信号分析,需要用低通滤波器对信号进行处理。再将信号通过FFT子VI,进而获取测试信号的频谱,其图标如图3所示。
2.3 时域分析和时域波形显示
将滤波器处理后的信号直接在示波器上显示,可以非常直观地看到振动波形,此时波形是随时间变化的,即信号的时域特征[5]。在波形显示中可以直接观察信号的变化情况和各点的振动幅值,由于显示的是已知波形,并确定是周期信号,因此选用Graph作为波形显示控件,如图4所示。
2.4 频域分析和频域波形显示
频域分析就是将信号中的频率分量提取出来并加以分析,系统采用快速傅里叶变换子VI对时域信号进行处理,进而实现频谱显示。通过对频谱图的分析可以确定信号的总振级、最大值频率和最大幅值。选用Graph作为波形显示控件,如图5所示。此频谱图为大庆某电厂1#机振动测试结果,初步认为是负荷齿轮箱两侧对中性差,燃机转子主要振动特征为失衡振动,基本与预期结果保持一致。
2.5 系统总功能的实现
将以上几个基本功能模块有机组合在一起就是一个以Lab VIEW为平台的基本振动测试系统,其关键设计在于各模块的软件接口,由于结构化设计方面的工作进行的比较严谨,所以软件编程进行的比较顺利,一些重要的难题得到了很好解决。系统程序框图如图6所示。
3 基于Lab VIEW的虚拟振动测试系统
本系统的设计主要是以PC机及其配置的声卡作为硬件基础,因此在设计过程中力求简便、容易操作,特别是对于前面板的设计,力求简单明了、具有良好的操控性能,前面板的设计如图7所示。
4 结束语
机械振动故障 篇7
高压断路器是电网中起保护和控制作用的重要电力设备,其运行状态和电网的稳定息息相关,因此,对于断路器的故障诊断有着重要意义[1]。其中,基于振动信号的断路器机械故障诊断已经取得了较多成果,其故障特征提取方法包括:短时傅里叶变换提取特征量[2];高阶谱分析提取特征量[3];小波包-特征熵提取特征量[4]; 小波包特征节点最大系数提取特征量[5];经验模态分解能量熵提取特征量[6];希尔伯特变换提取振动信号零相位滤波时频熵作为特征量[7]等。以上方法都仅提取振动信号的一类特征量,为了综合反映断路器的机械运行状态,本文提出了使用两种特征提取方法共同提取振动信号特征,将不同特征的信息融合作为断路器的故障诊断依据。此外,鉴于断路器的某些故障(如:缓冲器失效)仅对断路器的分闸过程产生影响,为了更好地对断路器开断时的机械状态进行监测,本文选取断路器分闸过程的振动信号作为特征样本。
在人工智能算法的选取方面,目前常见的算法有: 传统神经网络(如BP神经网络)和支持向量机。传统的神经网络虽然具有较好的泛化能力和抗噪性,但是训练时需要大量的样本[8],实际操作中断路器不宜长期在故障状态下动作,可获取的故障状态训练样本不大,故传统神经网络不能满足断路器的小样本分类; SVM支持向量机训练过程中有较多的参数需要设置[9];小样本分类算法中,SOM网络训练样本数少,需要确保训练样本的典型性才能使网络具有良好的泛化能力[10]。本文提出使用ELM极限学习机的人工智能网络进行分类,训练样本数可根据具体情况设置,且该种网络随机产生隐含层神经元阈值以及输入层和隐含层之间的连接权值,训练过程中无需调整,学习效率快、泛化性能好[11]。通过实验验证,该种故障诊断方法具有良好的分类效果。
1特征量的提取
1.1 Hilbert边际谱能量
信号经过HHT变换(Hilbert-Huang Transform,希尔伯特黄变换)可以得到瞬时频率和瞬时幅值,即表示出信号完整的时间-频率分布,进一步将Hilbert谱对时间积分,得到Hilbert边际谱,从统计学意义上表示出整个信号每个频率点的积累幅值分布[12～14]。因此,Hilbert边际谱更能反映非平稳信号的特点。
能量是振动信号的一个重要特征,能够反映机械运动的状态:机械部件发生变化时,振动信号的各个频率成分也会产生变化,而同一频率带内信号能量的变化会更加明显[15]。
Hilbert边际谱总能量E(w)定义如下:
式(1)中,h(w)为信号的希尔伯特边际谱,n为信号总长度。由该式可知,Hilbert边际谱能量将Hilbert边际谱经过平方处理,使得信号的强弱对比度进一步增大, 即高频冲击信号代表的信号成分更加强烈,比重更大; 而噪声产生的影响可进一步削弱。
1.2振动信号的Hilbert边际谱分析
正常状态(T1)、缓冲器失效状态(T2)、分闸不到位状态(T3)和分闸弹簧失效状态(T4)振动信号的频域分布如图1~图4所示。
取一组正常振动信号进行EMD分解,得若干组IMF (intrinsic mode function),不同的IMF代表原始信号中的不同频率段,分别求前8组IMF各自的频谱,如图5所示。
由图5可知,断路器分闸振动信号分解得的IMF1至IMF8反应了振动信号由高频段到低频段的情况。结合前文可知,区分不同状态下振动信号频域分布的成分主要集中在高频段(IMF1~IMF4)信息,故选取IMF1、 IMF2、IMF3、IMF4四组固有模态分量作为特征提取对象,以四组固有模态分量各自能量占4个能量总和的比例作为衡量频率分布差异的方法。此外,为了有效区分正常状态(T1)和分闸弹簧失效状态(T4)这种分布比例具有相似性,幅值差异大的故障类别,将振动信号总能量一同作为特征值。
1.3振动信号样本库的建立
表2列举了正常状态(T1)、缓冲器失效状态(T2)、分闸不到位状态(T3)以及分闸弹簧失效状态(T4)下,12k V真空断路器经过多次实验得到的振动信号特征量典型值。前四列数据依次代表振动信号经过EMD分解后得到的IMF1、IMF2、IMF3、IMF4四个固有模态分量各自能量占四组能量和的比例,第五列列举了该样本信号总能量。
将表2故障诊断知识库里四种状态的前4个特征值, 即IMF1、IMF2、IMF3、IMF4四个固有模态分量能量占其能量和的各自比例的典型值整理成饼状图,如图6所示;将四种状态的第五个特征值,即振动信号总能量整理成柱形图进行对比,如图7所示。
从图6可看出,正常状态(T1)、缓冲器失效状态(T2)、分闸不到位状态(T3)三种情况下,IMF1、 IMF2、IMF3、IMF4四个固有模态分量能量占其能量和的各自比例具有明显的区别;分闸弹簧失效状态(T4) 与正常状态(T1)下的断路器的IMF1、IMF2、IMF3、 IMF4四个固有模态分量能量占其能量和的比例具有类似性。
图7可知,四种状态的总能量值相互存在差异,可以辅助IMF1、IMF2、IMF3、IMF4四个固有模态分量能量占其能量和的比例分布,对断路器进行机械故障诊断。
2 ELM极限学习机
ELM网络结构如图8所示,其中ω代表输入层与隐含层神经元间的连接权值;β代表隐含层与输出层神经元间的连接权值。
2.1构建ELM极限学习机网络
1)确定输入层节点数和输出向量
输入层节点数与样本的维数直接相关,与影响的特征数相同,本文提取的特征数据有5个:IMF1、IMF2、 IMF3、IMF4四个固有模态分量能量占其能量和百分比以及振动信号的总能量。待分类状态有以下四类:正常状态(T1)、缓冲器失效状态(T2)、分闸不到位状态(T3)以及分闸弹簧失效状态(T4),故ELM网络的输入节点数I=5×4=20个。输出向量为四种状态的分类标签:1、2、3、4分别代表正常状态、缓冲器失效状态、机构卡涩状态和分闸弹簧失效状态。
2)确定隐含层节点数
隐含层节点数受到输入输出层节点数影响,节点数过少会影响训练精度;反之,训练次数过多则会使控制过程复杂化,导致训练结果不够精确,一般取小于训练样本数的正数作为隐含层节点数[16]。
2.2极限学习机ELM网络的训练
极限学习机ELM网络的训练步骤如下[17]:
1)输入向量其中,xi l~xi 5分别为第i组振动信号分解得IMF1、 IMF2、IMF3、IMF4四个固有模态分量能量占其能量和的比例以及该振动信号的总能量;yi为第i组特征量对应的状态类型。
2)设定初始隐含层节点数Q和训练样本数量N,利用步骤1)中输入的样本训练ELM网络,确定网络的权重参数。
3)随机选择隐含层节点偏移值bi和输入连接权值ai,因为隐含层节点为可加性的,所以选择sigmoid函数作为激活函数。
4)计算隐含层节点输出矩阵H,按照公式:
将aibixi代入式(3)计算隐含层节点输出矩阵H。
5)选取最小二乘估计的β=(HTH)-1HTT为迭代初始值,求得网络的输出权重 βi。
6 )将xi输入已知权重参数(aibiβi)的ELM网络,得到训练结果Ti为:
计算训练样本的输出误差为:
7)网络训练根据输出误差来适当增加或减少隐含节点数,寻求合适的隐节点数。当误差大于允许范围就增加节点数,反之减少节点数。重复步骤3)~步骤7), 直到训练样本的误差小于10%,训练完后,保存网络的输出权重。
3故障诊断实验和结果分析
利用1.3节建立的振动信号特征量知识库里分闸过程的四个状态(正常状态、缓冲器失效状态、分闸不到位状态和分闸弹簧失效状态)各选取30个样本作为断路器分闸过程故障诊断ELM网络模型的训练样本,训练样本编号及分类标签如表3所示。结合2.1节设置的参数及2.2节ELM网络的训练步骤,进行分闸过程ELM网络的训练,随后利用训练所得ELM网络模型对40组预测样本进行状态分类,用于分类的预测样本编号及期望分类标签如表4所示。
由2.1节知:隐含层节点数G受到输入输出层节点数影响,则通过对该参数的不同赋值,进行对比分析。
由图9~图12可知:当隐含层神经元个数得到恰当赋值,如图10中Q=15时,训练得到的ELM模型可以零误差逼近所有训练样本。然而,并非隐含层神经元个数越多越好,如图12所示,将隐含层神经元个数增加至80,预测率反而大大下降。综上可知,分闸过程使用的ELM网络训练过程中,隐含层神经元个数Q设置为15时,应用样本库里的预测样本可以达到100%准确分类。
4结束语
本文提出了一种基于振动信号的高压断路器故障诊断的新方法,与现有的基于振动信号的高压断路器故障诊断方法相比,该方法具有如下优点:
1)提出了结合固有模态边际谱能量比例和振动信号总能量共同作为故障特征提取对象的信息融合诊断方法,更加全面反映断路器的真实状态。
2)采用极限学习机进行故障分类,避免了传统神经网络需要庞大的数据信息作为训练样本的需求,以及SVM支持向量机使用过程中需要设置众多参数的不便。
机械振动故障 篇8
1 快速傅里叶变换和小波变换原理
1.1 快速傅里叶变换
快速傅里叶变换原理:在DFT中, 我们令系数WN=e-j2π/N, 由此可看出系数WN的一些性质。
为简单起见, 我们取N为2的整数次幂, 根据系数的对称性, 则有:
公式 (1) 只计算出了前N/2个点, 根据系数的对称性, 则有:
此时, 可以将1个N点的变换分解为2个N/2点的变换, 并且可以依据这种模式继续分解下去。这就是Cooley-Turkey的FFT算法的基本原理。它基本上分为时间抽取 (DIT-FFT) 算法和频率抽取 (DIF-FFT) 算法两类。
1.2 小波变换
“小波变换”概念最早于1984年由J.Morlet提出, 其基本思想是把信号投影在由一簇基函数张成的空间上。利用小波分析, 不仅能将信号在时间和频率上独立分解, 还能保证不丢失原有的信号特征, 被誉为信号分析中的“显微镜”。
2 风机振动的监测和分析
在整个风机系统中, 电机和风机轴承是核心部件, 也是风机运行故障的主要来源, 因此, 应被当作监测对象。据统计, 在所有风机故障中, 近70%的故障与转轴及其组件系统有直接的关系。因此, 对于风机而言, 检测点最好设在轴承部位, 且选择探头与机械接触较好、刚度较高之处作为测试点。
2.1 监测参数的选择
监测参数的选择原则为:对于低频 (振动频率小于10 Hz) 振动, 常取位移作为测量参数;对于中频 (振动频率在10~1 000 Hz之间) 振动, 取速度作为测量参数;对于高频 (振动频率在1~10 k Hz) 振动、随机振动等, 常将加速度作为测量参数。本文选择振动速度作为测量参数。
2.2 数据采集
振动一般由一系列简谐振动分量、其他形式的振动及噪声叠加形成, 因而对于振动信号的监测, 通常选取振动加速度、振动速度或振动幅值等作为测量参数。依据振动参数选择原则, 本文选用SG-2磁电式速度传感器。该速度传感器可输出微弱的电荷信号, 经电荷放大器和电压放大器后送入A/D转换器;将采集到的振动数据输入工具软件中进行信号数据分析和处理, 以此获取风机运行的振动状态及可能出现的故障点。
2.3 风机振动的判别标准
本文选用的是ISO 02372振动标准。ISO 02372振动标准是一种根据轴承振动烈度来评定机器质量的标准。本文所研究的风机属于第Ⅲ类风机。通常, 这类风机A振动区域的速度值为0.28~1.8 mm/s, B振动区域的速度值为1.8~4.5 mm/s, C振动区域的速度值为4.5~11.2 mm/s, D振动区域的速度值大于11.2 mm/s。根据此判别标准, 可确定设备的维修情况, 加强对C区域振动的监测。必要时, 还要加大监测力度。
3 基于FFT与小波变换的故障信号提取
3.1 风机技术参量
本文研究的风机技术参量:主风机安装轴承处的轴直径190mm, 叶片数13, 双列向心短圆柱轴承转速1 000 r/min, 转动频率fr=n/60=16.67 Hz, 叶轮通过频率fz=frZ=16.67×13=216.71 Hz (Z为叶片数) ;电动机转速1 000 r/min, 转频16.67 Hz。考虑到高次谐波, 转频的频段出现在中高频段, 选取振动速度作为测量参数。
3.2 故障信号的时域分析
在不平衡故障中, 主要振动特征就是存在以工频为主的重复性成分, 因而其时间波形表现出显而易见的正弦波形状, 振动信号表现为明显的正弦变化, 初步判断该设备的故障类型为装置不平衡故障。
3.3 故障信号的FFT分析
经过FFT分析获得的频谱分析图仅表现出某一个频率在所有采样振动信号中的总强度, 不能很好地反映该频率所对应的时间方面的具体信息, 即频谱分析能反映频率特征, 对频率的时间分辨率较低。
3.4 故障信号的小波分析
小波分析法是一种分辨率较高的时频分析法。运用这一方法不仅可以进行时域上的分析, 还可以进行频域上的分析。另外, 运用小波分析法不仅能精确定位短时高频信号, 还能准确分析低频信号。本文选Biorthogonal双正交样条小波作为小波基函数, 重构滤波器阶数Nr=6, 分解滤波器阶数Nd=8, 分解层数为7, 提高了频率范围域中的分辨率和分析时间域中的精度。
3.5 故障诊断
引起风机异常的原因为转子组件不平衡。考虑到风机恶劣的工作环境及工作过程中的突发因素, 初步判断是因风机在运转过程中, 其转子出现一定的磨损或外部灰尘等杂质不均匀黏附等而使转子的质量中心发生偏移, 引发了不平衡故障, 导致风机异常。
4 结论
本文分别采用时域分析、频域分析、小波分析对不平衡振动信号进行了研究。通过这三种方法的分析和对比, 有效地提取了不平衡故障的特征, 并对风机故障进行了诊断, 解决了故障问题, 以免给工矿企业带来不必要的损失。
参考文献
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如何排查农用车严重振动故障 篇9
1.1检查发动机与车架的固定螺栓是否松动,发动机支架胶垫是否老化、破损、脱落或者支架断裂。如果发现异常,应及时拧紧固定螺栓,修复或更换损坏的零件。另外,发动机在车架上的安装位置不正确也会引起振动,此时应重新调整发动机在车架上的安装位置。
1.2对于单缸柴油机,应检查其平衡机构是否工作正常,简便的检查方法是 打开后盖,转动飞轮,检查活塞位于上止点时平衡块是否位于最后方。如果平衡块与活塞的相对位置不符合要求,应重新核对平衡轴齿轮的安装记号,如果记号无误,则应进一步检查曲轴正时齿轮与曲轴之间的平键是否完好,有无滚键现象,因为曲轴齿轮与曲轴联接失准会造成发动机整个正时错乱,最终导致发动机振动。
1.3检查发动机的调速器工作是否失常,如果调速器存在卡滞现象,容易造成转速时快时慢。如果调速器没有明显损坏,则是零件磨损引起联接件松旷而导致。
1.4检查各缸工作是否不均匀,是否有个别缸不喷油、各缸喷油量不一致、油路中有空气侵入或燃油中有水进入等现象存在。
1.5检查零部件运转是否失去平衡,如冷却风扇损坏,某一叶片折断或者焊接不良,风扇运转时就会引起剧烈的振动。
1.6检查主轴承是否工作正常。若主轴承间隙过大,或者严重烧蚀,在发动机下部可以听诊到沉重的金属撞击声,当发动机负荷增加时,驾驶室有明显的振动感。主轴承的其他不正常状态也有可能引起发动机振动,如495型柴油机检修后仍振动厉害,后经检查是由于主轴承盖与上盖未按字码配对安装,引起内孔失圆而造成的。
2.起步时全车振动
农用车在起步时,尽管缓抬离合器踏板,轻踩加速踏板,接合离合器起步时仍然出现全车振动,并且有窜动现象,这一般是由于离合器工作失常而造成的。
2.1查检发动机的支撑螺栓、飞轮壳螺栓以及变速箱固定螺栓是否松动,必要时予以拧紧。
2.2若上述检查正常,則检查离合器踏板的自由行程,如果没有自由行程或者自由行程过小,应予以调整。
2.3若离合器踏板的自由行程正常,可以拆下离合器底盖,检查分离杠杆内端面是否在同一平面内,盖平面是否与压盘平面平行。
2.4若以上检查均良好,则应分解离合器,检查主、从动盘是否翘曲、起槽或油污;铆钉是否松动或外露;各弹簧(特别是从动盘减振弹簧,压力弹簧等)是否变软、折断或弹力不均。
机械振动故障 篇10
振动系统是振动压路机的主要工作系统, 压路机通过该系统来完成施工作业, 因此分析并排除振动系统的故障, 对提高作业效率, 延长机器的使用寿命具有重要意义。
振动系统常见故障主要有:振动轮不起振, 振动轮振动时有时无, 振动轮发出异响。究其原因可以从电气系统、液压系统、振动轮这三个部分进行分析。
1.1 电气系统
一般情况下, 振动开关本身质量有问题或操作力度有问题, 会导致振动开关出现接触不良的现象。因此, 如果振动轮不起振, 应首先查看振动开关是否完好, 接触是否良好, 否则应对其进行修复或更换。其次, 检查电气线路是否存在继电器损坏、保险烧坏、线路短接或短路 (重点检查振动开关至振动泵控制电磁阀的电路) 等现象, 如有应予以排除。
1.2 液压系统
若液压系统的压力没有达到要求, 或者振动系统中没有足够的流量时, 可使振动马达不旋转或者转速很低, 振动轮将不振动或振动很微弱。其产生的原因及排除方法是:
(1) 一些油机转速过低。当液压泵的流量, 压力达不到设定值时, 应检查油门操纵拉杆是否在正确位置, 或请专业人员检修柴油机, 使柴油机达到正常的转速。
(2) 液压泵、液压马达严重磨损。液压元件的尺寸精度, 加工工艺和材质等不符合技术要求而引起早期磨损;液压系统中的机械磨损物等杂质使柱塞与柱塞孔, 滑履与斜盘、配流盘与缸体端面这三对摩擦副出现早期磨损导致内泄, 对此, 应使用机外循环过滤装置将液压系统中的机械磨损物和杂质排除干净;维修人员在检修泵或马达之后忘记给壳体加油, 使摩擦副在没有润滑的情况下运行, 导致泵和马达在短时间内因严惩磨损而产生内泄, 在此特点提醒广大维修人员, 应注意对壳体加油, 以免造成不必要的损失。
(3) 阀、管接头等液压附件出现故障。如振动开关阀损坏, 将导致斜盘不能偏转, 即振动泵的排量为零, 马达也就不能转动, 振动轮叶不振动了;压力切断阀损坏会导致它过早地开启, 使斜盘控制回路泄压、斜盘回到零位, 使系统压力达不到要求, 造成振动系统液压油压力过大, 使振动马达不旋转或转速过低, 因而出现没有振动或振动微弱的情况;流溢阀若损坏, 将使其过早地开启溢流泄压, 使系统压力达不到设定值, 振动系统因液压油压力过大导致振动马达不旋转或转速过低, 振动轮不振动或振动很弱;此时, 接头处的0型圈损坏, 导致密封不严而破损;快换接头没有拧到位, 使油液不能导通等, 幸免可导致振动轮不起振或振动很弱。当液压阀等元件出现故障时, 应请专业人员进行维修, 必要时需要更换损坏件, 以确保设备正常作业;如液压油滤器的过滤精度比较低, 或滤油器损坏, 应清洗液压系统, 换用干净的液压油和高精度的滤油器。
1.3 振动轮
振动系统的故障大多数出现在机械部分, 以下几个部分是最容易发生故障的地方。
(1) 连接振动马达与偏心装置的联轴器。
首先振动马达与联轴器连接的花键轴被折断。这种情况极少见, 一般出现在新机上, 主要是由于振动轮零部件之间的同轴度, 垂直度严重超差, 或者是由于振动轮零部件的固定螺栓断裂或松动而造成的。其次是尼龙套严重磨损。联轴器的尼龙套若在材质、强度上有问题, 或偏心装置的同轴度严重超差, 均可导致尼龙套早期损坏, 引起振动系统没有振动, 振动微弱或振动时有时无的故障。
(2) 振动轴承。
轴承的润滑、散热、间隙状况将直接影响轴承的使用寿命, 轴承如果润滑不良可在极短的时间内出现严重磨损, 同时还伴有噪声。
振动轴承出现早期损坏, 往往是由于轴随自身的质量问题及装配不当造成的, 如轴承的耐磨性能、硬度、尺寸精度及制造工艺不符合要求;没有按照规程进行装配, 装配时轴承受到损伤;轴承的轴向间隙大小等, 故轴承安装时的间隙必须符合其规定要求。
(3) 调幅装置。
现有的振动压路机一般采用双频双幅且可调整的结构, 如果振动轮调幅装置损坏, 在进行振动作业时将会产生很大的撞轴声, 在启动振动或停止振动的过程中会听到清晰的、连续的撞击声, 振动时出现振幅杂乱无章、振动时有时无, 时大时小的症状, 此时, 必须更换已损坏的零部件。
2振动压路机液压回路振动常见故障与排除
振动压路机的振动故障常出现在振动液压系统上, 振动液压系统是振动压路机液压系统中的一个重要组成部分, 其性能决定了振动压路及使用范围和压实效果。振动液压系统中的执行机构为振动液压马达, 直接驱动振动轴 (也是振动轮的中心轴) 。压路机作业时, 振动轴带动其上的一组偏心块高速旋转以产生离心力, 强迫振动轮对地面产生很大的激振冲击力。形成冲击压力波, 向地表内层传播, 引起被压层颗粒振动或产生共振, 最终达到预期地压实目的。
现以BW2170D型全液压振动压路机为例, 介绍一下振动压路机的液压系统振动故障与排除。
2.1 振动轮不振动
(1) 现象。
接通电磁阀的电路时, 振动轮不振动。
(2) 原因分析。
振动压路机激振液压马达的油路是通过电磁阀的电磁线圈通电后产生磁力。驱动铁芯使控制阀的滑阀移动, 以接通液压马达与油泵的压力油路和回油路。液压马达在压力油的作用下转动, 并带动振子激振。如果接通电路开关后振轮不振动, 可能是液压马达的压力油路没有接通之故, 其原因是:①电路故障:电磁阀的电源电路短路或电磁线圈损坏, 不能驱动换向阀的滑阀与阀体相对滑移, 故不能接通液压马达的压力油路而不振动;②换向阀故障:滑阀被机械杂质卡死在关闭位置, 使电磁阀难以驱动, 造成液压马达不能将油路接通, 则压路机不振动。
(3) 诊断与排除。
检查电路另用一根导线, 一端搭接在电源, 另一端触动电磁阀线圈火线接柱, 若电磁阀动作或振动轮起振, 说明电源电路中断, 应逐段回退检查, 查出后予以排除。如果通过上述搭接振动轮还不振动, 再将电磁阀拆下用手推动滑阀, 其振动轮起振, 说明电磁阀线圈损坏, 也可用根带电的导线与电磁阀火线接柱刮火, 若无火花, 说明电磁线圈断路或线圈的搭接线断路。若出现小蓝色火花, 说明电磁线圈正常, 但仍不振动, 可能是滑阀被机械杂质卡死所致, 应进一步查明并对症排除。
2.2 振动轮振动强度小
(1) 现象。
振动压路机振动时, 感觉振动力不如初始。
(2) 原因分析。
由振动原理可知, 振动压路机能够引起振动, 主要是由液压马达带着一个失去静平衡的回转零件转动, 即零件的重心与转动重心不重合, 产生偏心矩, 转动时进行跳动的结果。当偏心矩为一定时。其振动幅度和振动频率也只有随着液压马达的转速降低而减小。液压马达的转矩和转速与输入的油液压力、流量、容积效率、机械效率均称正比关系, 如果其中有一项减小, 则液压马达转速也相应减小。引起进入液压马达的油液压力或流量减少的原因, 多数是由于油泵效率和传输效率降低所致。
(3) 诊断与排除。
检查油泵泄漏量、机械摩擦力大小, 传输管道的泄漏和堵塞, 调节阀的调定压力和流量正确与否, 查明后应对症排除。另外, 再检查液压马达的本身的容积效率, 机械摩擦力和背压力。如果液压马达因磨损或密封件密封不良而泄露量增大, 或机械摩擦阻力过大, 则多是液压马达转速低, 转矩小的原因所在, 应进而查明并对症排除。
2.3 液压马达失控
(1) 现象。
启动发动机工作时, 切断液压马达的电磁阀电路, 压路机的振动轮仍振动。
(2) 原因分析。
由振动压路机振动部分的组成和工作原理可知, 振动轮激振是靠输入液压马达的工作油液压力能量来带动转子激振。液压马达能带动转子激振是受电磁控制阀的控制。电路接通时, 操纵阀的滑阀在电磁力的作用下位移而接通液压马达的油路, 是液压马达转动而激振, 切断电磁阀的电流滑阀在弹簧的作用下回位, 而切断液压油路, 液压马达停止激振。发动机工作时, 如果在切断控制阀的电路, 振动轮仍振动, 说明操纵阀的滑阀是处在接通油路位置, 不能将油路切断所致。进而分析, 通向液压马达的油路没有切断的原因有:①操纵阀的滑阀移动靠电磁阀的磁力, 而回位是靠弹簧的弹力。滑阀没有回位, 必然是弹簧弹力小于滑阀的摩擦阻力或摩擦阻力大于弹簧的弹力所致;②当电磁阀遇有短路时, 即未经电路开关而与其他电源电路接通使滑阀处在油路导通位置, 也是可能的;③油液中有机械杂质将滑阀卡在油路导通位置, 则振动轮仍在振动。
(3) 诊断与排除。
①拆下电磁火线接柱上的导线, 若滑阀回位, 说明电磁的电路有短路现象, 应进而逐段查明短路处并予以排除;②若拆下电磁阀线圈火线后, 压路机仍在振动, 或拆下电磁阀滑阀仍不回位, 说明该阀的复位弹簧折断或滑阀被机械杂质卡死在接通回路位置, 应再进一步解体查明, 并对症排除。
3结束语