[实用新型]旋转机械在线灵敏状态监测装置

说明书

本实用新型涉及机械振动监测技术，特别涉及旋转机械在线监测技术。

众所周知，利用设备状态监测技术，监测设备运行的实际状态，结合采用信息分析和处理方法，可以比较准确地了解旋转机械的实际运行状况，及时发现旋转机械的故障征兆，从而为合理安排旋转机械的维修，保证旋转机械的正常运行，节约维修费用提供可靠的技术保障。振动监测技术是目前比较普遍采用的应用于旋转机械状态监测基本方法。当动设备内部发生异常，一般都会伴随着出现振动加大和工作性能的变化。通过对机械振动信号的测量和分析，可不用停机和解体就可对动设备的劣化程度和故障性质有所了解，并且现在的测量方法都比较齐全，简单易行，所以工程应用比较广泛。目前，基于计算机的旋转机械在线状态监测系统对于设备振动信号的处理过程一般包括测量、采集和信号处理三个阶段，即振动信号经振动传感器测量，再经数据平台A/D转换进行数据采集，信号处理阶段将原始数据进行处理，提取特征数据加以存储后，形成历史数据库，然后根据一定的算法确定设备报警信息，据以报警并给出维修参考数据。因此，一般的旋转机械在线状态监测系统从功能上包括数据采集、计算机信号处理以及计算机对信号处理得到数据的报警监测和历史数据存储等。其中，振动信号直接进入采集口，通过数据采集(A/D转换)的硬件以及该硬件的软件驱动程序来完成。

现有技术采用串行法采集旋转机械各振动测点，各测点的采集存在时间差。这种串行振动信号采集丢失了振动信号间的横向可比较性。此外对于现场机组，振动的增大往往由过程参量的变化而引起，这种数据采集由于不对过程量进行采集，忽略了振动信号和过程量信号间的相关性。另外，目前的数据采集是固定频率采样，即根据采集时间，截取振动信号的一段，根据频谱分析原理，将截取得到的振动数据进行周期延拓，这时在周期延拓接合处将发生跳变。这一跳变将引起频谱分析的泄漏。周期延拓信号也不能反映原始信号。根据信号分析原理，在对上述周期延拓得到的函数进行傅立叶变换时，将产生致命的″泄漏效应″。

对于谐波信号，理想频谱只有一根谱线，由于对信号进行非整周期采样，因此采样得到信号数据的频谱分析将产生泄漏，体现在频谱上为多根谱线，而且，最高谱线并非是理想分析时谱线的位置，一般情况下，由于信号谱线不在窗谱函数频谱的主瓣中心，由峰值谱线反映的频率和幅值都不准确，相位误差更大。从理论上分析，不加窗(如矩形窗)时，最大误差高达36.4％，相位误差为+/-90度。由于相位信息为0-360度，这样误差的相位信息将毫无用途，这种情况下，将丢失振动信号中的一半信息量----相位信息。为了解决泄漏带来的误差，人们往往对采集的信号进行加窗函数处理。从时域上进行分析，对被截取的振动信号进行加窗的目的是尽量克服频谱分析时周期延拓的跳变，一般是在原始采集信号上迭加相应的窗函数。但根据信号分析原理，仍存在误差，幅值误差有所减小，例如，汉宁窗为0-15.3％，汉明窗为0-18.3％，相位误差不变，仍为+/-90度。可见，加窗仍然不能克服传统信号采集所带来的缺点，虽然可减小幅值误差，但并不会减小相位误差。同样会丢失振动信号中的另一半信息量----相位信息。

状态监测系统的计算机信号处理主要是指系统首先将采集得到的振动信号(电压信号)变换还原为原始的时域波形信号(一般以微米为单位)，再通过FFT等信号处理手段将振动的时域信号转化为频域信号(频谱)，最终从振动的频域信号中提取的相关数据，即振动特征数据。这里的振动特征数据包括振动的总振值、各个倍频的幅值和相位以及残余量等。其中，总振值是指振动时域信号的峰峰值，即波峰和波谷的差值；各个倍频的幅值和相位是系统通过FFT变换将振动的时域信号转化为频域信号(频谱)，然后再在振动信号的频谱中提取感兴趣的特定频率点上的幅值和相位，如0.5倍频、一倍频、二倍频、三倍频、四倍频等，这里的倍频是相对工频而言的，如旋转式机组转子的转动频率。残余量是指振动信号的能量减去已经提取的各个倍频上的能量后残余的部分，用来反应除去各个特征频率外，其他频率上振动能量的大小。报警监测指将振动特征数据与设定的报警门限进行比较，如果超出门限范围，则产生报警信息。报警监测是用来反应设备产生的故障或故障征兆的。目前的报警监测一般只对振动信号的总振值进行监测，总振值为一标量，相应的监测为一标量监测。一般对于一个振动测点，包括两个报警门限：预报警和主报警。报警门限类型单一。而实际动设备故障的发生往往与振动的0.5倍频、一倍频、二倍频、三倍频、四倍频等特征频率有关，但目前的监测并不对这些量进行监测。因此可能会漏掉很多故障征兆的报警。