浅谈旋转机械状态监测技术

《浅谈旋转机械状态监测技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、科I技J论I坛科浅谈旋转机械状态监测技术于淼(哈尔滨污水治理工程有限责任公司，黑龙江哈尔滨150006)摘要：旋转机械是工业上应用最广泛的机械：针对旋转机械监测技术进行了论述。关键词：旋转机械；状态监测技术；发展旋转机械是工业上应用最广泛的机械。许传感器依次对各测点进行测试，并用磁带目单一，甚至还往往限于对温度、压力、液位、电多大型旋转机械，如：离心泵、电动机、发动机、机记录信号，数据处理在专用计算机上完成，或量等常规参数的检测，不具备对振动量为主的压缩机、汽轮机、轧钢机等，还是石化、电力、冶是直接在便携式内置微机的仪器上完成；这是机械动态特性进行检测和分析的功能，因而无金、煤炭、核

2、能等行业中的关键设备。本世纪以当前利用进口监测仪器普遍采用的方式。采用从反映旋转机械设备重要的工作状态；即便具来，随着机械工业的迅速发展，现代机械工程中该方式，测试系统较简单，但是测试工作较烦有检测振动量的功能，尚限于状态的监测和故的机械设备朝着轻型化、大型化、重载化和高度锁，需要专门的测试人员；由于是离线定期监障分析，不能对旋转机械设备工作状态发展趋自动化等方向发展。出现了大量的强度、结构、测，不能及时避免突发性故障。势进行预测。振动、噪声、可靠性，以及材料与工艺等问题，设2．2在线检测离线分析的监测方式。亦称主4旋转机械状态在线监测及预测技术的研备损坏事件时有发生，国内外大型汽轮

3、机严重从机监测方式，在设备上的多个测点抱歉安装究事故是其典型实例。传感器，由现场微处理器从机系统进得各测点通过对机械设备运行和发展状态的在线检l现代监测技术经历的阶段的数据采集和处理，在主机系统上由专业人员测，实现了对机械设备状态自动分析和判断，对第一阶是以传感器技术和动态测试技术进行分析和判断。这种方式是近年在大型旋转机械设备状态发展进行在线趋势预测，具体完为基础，以信号处理技术为手段的常规技术发机械上采用的方式。相对第一种方式，该方式免成的主要内容如下：展阶段，这一阶段的技术已在工程中得到了应去了更换测点的麻烦，并能在线进行检测和报4．1提出了大型旋转机械设备状态在线监用，它吸收

4、了大量的现代科技成果，传感器技术警；但是该方式需要离线进行数据分析和判断。测及预测的总体方案和技术路线，开发了传感的飞跃发展，使之可以利用振动、噪声、力、温而且分析和判断需要专业技术人员参与。器、数据采集、现代信号处理、人工智能以及硬度、电、磁、光、射线等多种信息。由此产生了设2-3自动在线监测方式。该方式不仅能实现件、软件的有关技术。状态监测研究主要考虑的备的振动、噪声、光谱、铁谱、无损检测、热成像自动在线监测设备的工作状态，及时进行故障是针对随机性故障，状态预测研究主要考虑的等监测和故障分析技术。信号分析与数值处理预报，而且能实现在线地进行数据处理和分析是针对趋势性故障、可预知故

5、障。技术的发展，结合微计算机技术的发展，使各种判断；由于能根据专家经验和有关准则进行智4．2在故障分析和预报方法的研究上，考虑方法应运而生，如：状态空间分析、对比分析、函能化的比较和判断，中等文化水平的值班工作到传统的布尔逻辑识别、FTA方法(故障树分析数分析、逻辑分析、统计和模糊分析方法。近年人员经过短期培训后就能使用。该方式技术最法)，因为识别能力差、判据不足，不能满足要来，各种数据处理软、硬件的出现使实时在线监先进，不需要人为更换测点，不仅不需要专门的求。采用了灰色系统理论、时间系列、神经网络、测及故障分析技术成为可能。测试人员，也不需要专业技术人员参加与分析遗传算法、小波分析

6、等新技术。人工智能技术为设备监测和故障分析的和判断；但是软硬件的研制工作量很大。本课题4．3从特征信号中提取有关机组状态的信智能化发展提供了可能，使得现代监测技术发研究的是这种方式。息；选择的机械设备状态敏感因子(特征参数)展步人第二阶段的研究内容与实现方法已开始3旋转机械状态预测技术的发展具有较高灵敏度、较高识别能力，采用合适的敏并正在继续发生着重大变化，以数据处理为核随着我国科学技术的发展，一些大型企业感因子提取装置、提取方式及提取方法。心的过程将被以知识处理为核心的过程所替正在从单纯的振动测量或巡回检测、定期检测4．4提出了大型机械设备状态正常与否的代，开展了专家系统、神经网络

7、和模糊分析等理和检修，逐渐向长期连续监测和预测性维修过准则，选择了安全评定的标准，确定了对机械设论、方法和应用技术的研究。这阶段起主导作用渡。有的高等院校和科研院所的研究方向也开备整体状态及主要零部件状态分别评价的判的将是人类专家的知识，包括人类专家所拥有始相应变化，有代表性的是天津大学的基于据；提供能对异常情况做出判断的方法。的领域知识、求解总是的方法等。由于实现信号WindoWS的IDPM智能诊断与预测维修软件系4．5研究了时域、频域综合信号处理方法，