旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究

翟善明

（江苏联合职业技术学院南通分院，江苏 南通 226011）

1 旋转机械故障诊断研究现状

机器在运转过程中，由于多方原因，一般轴承与齿轮可能会出现故障。通常旋转机械的故障形式主要有：磨损失效、腐蚀失效和疲劳失效、拼贴失效等。轴承损伤失效的表现是支撑体表面或内环上的腐蚀；表面金属剥落或划痕，齿轮损伤失效的表现是轮齿的外部磨损。当轴承上滚动元件通过损坏点时，将突然产生周期性的脉冲冲击。当代机械故障诊断一般是一项新的、跨学科的技术综合，它汇合集成了信号分析、先进的处理与检测技术。其目的是确保旋转机械（如轴承和齿轮）在工作环境中的可靠及有效运行，来保证机械设备运行时的安全性和稳定性[1]。常用诊断机械故障的方法主要包括：振动波信号分析技术、湿度分析技术、油液分析技术和声发射分析技术。

1.1 振动波信号分析技术

振动波信号分析技术与传统方法相比具有很多优点。波信号能够准确地反映故障并及时更正与传递，具有高效率的特点。通过其分析机器是否发生故障和故障出现的频率，可以很准确地检测出故障，通过分析能在出现故障时精准的定位。由此可见，振动波信号分析技术具有以上三大优点。此种检测手段由成熟的理论提供支持，在实践中能够有效运用。通过振动波信号分析来估测故障对振动波信号造成的损坏大小，可以判断出机器在运行过程中的工作状况或出现的其它故障[2]。如诊断设备中轴承故障时，电流信号通过电流加速转化器拾取的信号并输出，将样本信号模块的信号数据放大输出为可分析化，保证能够产生挣振动的数据信号，接收样本信号的数据流，储存并发至前端并运行。

1.2 温度分析技术

温度分析技术是通过将温度传感器轴安装在承座上，测量运行时轴承座温度的变化，用温度来判断是否发生了故障。可预先给温度传感器设定温度界限。当温度超过最大设定值时，传感器蜂鸣自动报警，以此发生的变化来判定轴承或齿轮是否产生故障，温度过高时，轴承或齿轮将发生明显变化，其温度监测的齿轮或轴承载荷、转速及润滑等情况的变化就相当明显。但是在温度到达最大值或超出不多时，由于检测的技术限制而传感器并不灵敏，不会受到温度变化影响，这种分析技术会影响、限制旋转机械故障诊断的结果，使结果不精准。

1.3 油液分析技术

轴承或齿轮故障的最常见形式有磨损、点蚀、剥落三种故障。油液的分析技术是通过抽取齿轮箱中循环利用的集成油作为样本，通过分析油产生的物理现象得出部分结论，然后对油分离物进行化学检测分析，最后通过检测油的清洁度或光谱的分析来确定齿轮箱的工作状态。但是这种方法存在一定的弊端，它的检测手段只适用于运行状态中冷却油或轴承或齿轮润滑的机油，不能预测运行中的突发故障，出现问题的不到及时解决，容易受其他设备损坏的影响，使得检测结果不准确，并且在油分离技术过程中，对分析员的技术能力有较高的要求，要求分析员有应对突发情况进行分析处理的工作能力。因而这种方法的使用会受限制，但是它也存在相应的优点，设备和人工成本较低，可以把这种诊断方法作为其他诊断方法的有效补充。

1.4 声发射分析技术

声发射分析技术是一种全新的无破坏检测手段，因其损伤性小得到广泛。在日常运行中金属材料互相之间产生的碰撞或摩擦都是常见的声发射源，通过对金属材料声学或物理学原理的了解，可以检测金属材料的损伤情况。从最早期摩损开始到产生裂纹，直至零部件的脱落等等，时刻都伴随着声发射。因此，在产生声发射信号时，故障信息在信号传送过程中经过几个步骤随着声发发出射，通过分析声发射发射的各种信号信息，可以过滤相应的基本信息，可获取工作条件和故障的类型。随着科技的发展及仪器更新换代，人们越来越接受运用声发射技术，尤其在评估检测中，领先其他检测方法[3]。

1.5 光纤分析技术

光纤分析技术是光纤束位移传感器移入线圈表面，接受光纤时可以直接检测产品磨损程度、润滑、质量、负载，并判断工作条件及压延故障。同样这种方法灵敏度高，只适合将传感器安装在后座的情况，其他情况不适合安装条件。随着科学技术的月新日异，油膜电阻诊断法、净化测定诊断法等新技术不断被应用于齿轮箱或轴承的故障诊断。但是，由于各种原因，目前这些技术还需深化研究，仍停留在实验室的阶段。

2 旋转机械典型故障测试方法分析

2.1 提取和采集信号的特征

基于实验实际请求，可模拟旋转机器的正常、失衡、非中、动静冲突四种故障状态，分别采集相应状态的信号，并获取如方程式所示旋转信号的基本特征频率。

式中：f 是转子的基本特征频率；N 是转子的旋转数。

在实验中，机械系统的旋转速度为400 r/min，基频为7.3 Hz。比如将重型钢筋插入质量转子，则改变钢筋的质量，得到不同程度的振动信号。旋转机械经长期运行后，受灰尘积累或部件掉落的影响，旋转部件的质量变得不均匀。在错误对准故障测试中，如果更换偏心旋转轴，则补偿旋转轴的中心位置和发动机轴的中心位置，产生位移振动信号。这主要是由于基础沉降、安装机械设备时的一些错误或支撑轴结构的膨胀。涂敷的动态和静态冲击故障是由旋转轴与螺栓的摩擦引起转子的高振幅振动。另外，如果转子处于失衡状态或严重偏差，则也会发生摩擦冲击故障[4]。根据实验检测，当转子处于不同状态时，不同振动信号波形中的故障信号不同于正失败或失平衡的征兆。

2.2 选择信号特征向量

由于在不同的失效状态下，振动模型的能量分布存在一些差异，因此可以通过振动波包分解能量，并根据最终的能量分布获得喷射器信号。根据故障分类，四种滚动状态下的信号样本可以用一个波包进行分解。根据能量载体的计算方法，可将波包分为三层，计算分解后每个振动信号的频带能量。常见的频谱特征包括从频谱图（振幅谱、相位谱、功率谱等）中提取相关诊断信息，这种方法适用于平稳信号的分析，旋转机械非线性和非平稳振动信号的频域和时域分辨率难以同时提高。采用形态滤波器提取特征脉冲频率，采用遗传算法和峰度准则优化适应形态尺度，自适应形态滤波后重构信号的希尔伯特包络谱。本方法可以有效地提取特征冲击频率及16 Hz的重复频率，同时抑制了噪声频谱，提高了信号的信噪比。

2.3 设备故障诊断预测

进行检测样本时，我们可以对波状的构造进行故障状态分析，以默认模式对一部分计算公式进行故障矩阵样本分析，采取分组进行预估与分析检测，然后，标准样本为取样本的平均值，依据灰色关联度进行后续的数据计算。在前期，因检测设备不完善，故障不能被精准测出，我们把旋转机械组合故障及基本故障相结合；在不完全阶段，故障不能被准确测量，采集的振动信号中包含各种附加或相关形式的调制信号[5]。单个信道的传感器信息不能准确而全面地描述故障信息。因此，传统方法在处理旋转机器的初始故障和复合故障时存在缺点。

2.4 人工智能故障诊断预测

随着机械故障诊断技术的发展，将模式识别、人工智能等相关理论和方法相结合，形成了智能故障诊断技术。在机械故障诊断中，人工神经网络的应用主要体现在以下两个方面：一是将故障分类为重要手段，分类器隶属于模式识别；其次，从预测的角度出发，用神经网络建立训练模型，用训练后的模型预测未来状态的趋势，属于非线性调整。以小样本木材为例，研究了基于频域幅值的灰色关联度变换故障诊断，并利用网络对柴油机气体磨损故障进行了诊断。由于系统知识的获取比较困难，因此集成多种智能故障诊断方法，相互学习、相互补充，形成混合式智能诊断系统是当前研究的热点。例如，扩散神经网络和基于粒子群优化的神经网络算法被广泛应用于旋转机械的故障诊断中。

3 旋转机械故障诊断及预测方法发展方向研究

3.1 实现多学科结合

跨学科是指信息的转换和使用不同学科的语言多次转换信息。最后，它可以保证知识组织的维护，以简单通俗的方式理解质量，使旋转机械故障的初始诊断脱离现实和传统的缺陷，并以另一种形式表达对象，从而在实践中获得价值。数据采集系统中下位机硬件设计用于采集正常转子、不对中、不平衡故障及动静冲击故障的振动信号；上位机副本诊断系统完成了信号可视化、波形表示、存储、网络诊断、特征参数计算、振动趋势灰色预测等功能。测出翻滚振动信号地软件分析结果应与实际故障一致，以验证系统的有效性和正确性。这种多学科结合能够整合不同方面的信息，用不同的数据表达方式，采集整合不同的数据，将故障预测功能数据扩大。

3.2 专家系统与神经网络的结合

神经网络具有学习任何可用于建立和识别系统非线性模型的非线性映射的能力。第一，在这种情况下，可以删除非线性模型边界，并在实践中轻松实现。轴承振动信号的均方根为RMS。在开发神经网络预测模型的过程中，当期望值超过正常阈值时，系统会自动发出高速报警。在建立基于平均平方根的BP 网络预测模型时，具体过程是从输入层中选取定量样本。在实际应用中，每个数据代表在给定时间间隔内观察到的值，并且可以使用前一时期的数据来预测未来机器的状态。第二，没有有效的方案来确定隐藏层。根据文献，可以通过模拟选择来选择误差最小的神经元数目。由于BP 可以直接预测特征状态参数的RMS 值，因此输出层中的神经元数量可以调整为1。与专家系统相结合，神经网络对振动变化序列具有良好的自适应效果，能够实际跟踪原始值的变化，进一步反映平均根值的实际值，而变化规律可以预先判断轴承的实际作用状态。

3.3 虚拟现实技术

虚拟现实技术可以利用内部计算机数据来可视化文件，改变现有的互交技术，整体形成技术操作者和控制对象，并且可以利用外部工具来可视化信息。完整的故障排除系统通常包括硬件和软件两部分。硬件部分基本完成各种参数的采集和传输，软件部分主要完成在线监测、信号详细分析、故障诊断和报警。系统可以有助于读取和显示包括在线收集的振动数据和从其他信道获得的离线振动数据。同时，数据的保存和管理也会变得更容易，将来的分析和咨询也会变得容易。整个系统由菜单栏、分析方法选择按钮、数据读取和存储路径选择按钮、数据存储按钮、其他功能按钮、子面板显示构成。

4 结语

基于信号处理的旋转机械故障诊断涉及到的方法和内容较广泛。大致总结如下，在提取信号特征方法中，要注重单个测点振动信号，融合相关测点信息，才能全面分析故障特征，时域资源、频率域特征及识别参数有待进一步研究和探讨。在基本数据预测中，数据模型需要较多的研究模型来作支撑优化，需要深入分析和更正对数据大小的建模，来提高模型准确性与适应不同的数据特征。