旋轉(zhuǎn)機(jī)械在工業(yè)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用,如電力石油、化工等行業(yè)。由于工作環(huán)境的復(fù)雜性和機(jī)械本身的結(jié)構(gòu)特性,旋轉(zhuǎn)機(jī)械可能會(huì)出現(xiàn)各種故障,如不平衡、不對(duì)中、松動(dòng)等,這些故障都可能導(dǎo)致機(jī)械振動(dòng)異常。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決這些故障,需要對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷。本文內(nèi)容包含振動(dòng)測(cè)量、異常檢測(cè)、故障診斷、預(yù)測(cè)維護(hù)、原因分析、振動(dòng)類(lèi)型識(shí)別和運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估等方面。
1、振動(dòng)測(cè)量
振動(dòng)測(cè)量是通過(guò)對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的采集和分析,了解機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)。振動(dòng)測(cè)量的基本原理是利用振動(dòng)傳感器將機(jī)械振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),再通過(guò)數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣和存儲(chǔ)。振動(dòng)測(cè)量常用的方法有頻譜分析、時(shí)域分析、包絡(luò)分析等,使用的工具包括振動(dòng)傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。
2、異常檢測(cè)
異常檢測(cè)是通過(guò)對(duì)比分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)機(jī)械振動(dòng)的異常變化。異常檢測(cè)的基本原理是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,將當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,判斷是否超出正常范圍。異常檢測(cè)的方法包括閾值法、趨勢(shì)分析法、波形分析法等,使用的工具包括數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。
3、故障診斷
故障診斷是根據(jù)機(jī)械振動(dòng)的異常變化,判斷故障的類(lèi)型和位置。故障診斷的基本原理是利用機(jī)械振動(dòng)的特性,根據(jù)不同故障類(lèi)型的振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行識(shí)別。故障診斷的方法包括波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等,使用的工具包括振動(dòng)傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。
4、預(yù)測(cè)維護(hù)
預(yù)測(cè)維護(hù)是通過(guò)監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)的變化,預(yù)測(cè)機(jī)械的壽命和可能需要維護(hù)的時(shí)間。預(yù)測(cè)維護(hù)的基本原理是利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,對(duì)機(jī)械振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),建立壽命預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)維護(hù)的方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、回歸分析等,使用的工具包括數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。
5、原因分析
原因分析是通過(guò)研究機(jī)械振動(dòng)的異常變化原因,找出導(dǎo)致故障的根本原因。原因分析的基本原理是利用機(jī)械振動(dòng)的理論知識(shí),結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn),對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。原因分析的方法包括波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等,使用的工具包括振動(dòng)傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。通過(guò)原因分析,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的故障隱患,避免故障的發(fā)生。
6、振動(dòng)類(lèi)型
振動(dòng)類(lèi)型識(shí)別是根據(jù)機(jī)械振動(dòng)的特征,識(shí)別出不同類(lèi)型的振動(dòng)故障。振動(dòng)類(lèi)型識(shí)別的基本原理是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的方法,對(duì)不同類(lèi)型的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。振動(dòng)類(lèi)型識(shí)別的方法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-近鄰算法等,使用的工具包括振動(dòng)傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。通過(guò)振動(dòng)類(lèi)型識(shí)別,可以快速定位和解決不同類(lèi)型的振動(dòng)故障。
7、運(yùn)行轉(zhuǎn)態(tài)評(píng)估
運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估是通過(guò)監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)的狀態(tài),評(píng)估機(jī)械的運(yùn)行性能和健康狀況。運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的基本原理是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,建立運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估模型,對(duì)機(jī)械振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估和分析。運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的方法包括聚類(lèi)分析、主成分分析、多元線(xiàn)性回歸等,使用的工具包括數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)等。通過(guò)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估,可以及時(shí)了解機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài),為預(yù)防性維護(hù)提供依據(jù)。