故障診斷分析——以感應電機為實例

來源:   2022-08-15   瀏覽:1536

在現代化生產中,機械設備的故障診斷技術越來越受到重視,如果某臺設備出現故障而又未能及時被發現和排除,其結果不僅會導致設備本身損壞,甚至可能造成機毀人亡的嚴重后果。在企業的連續生產系統中,如果某臺關鍵設備因故障而不能繼續運行,往往會涉及整個企業的生產系統設備的運行,造成巨大經濟損失。因此,故障診斷具有極為重要的意義。

感應電機生產過程的最后一個環節是質量控制,以確保產品的正常工作,并發現在成品或其子部件里的任何缺陷。為了達到這些要求,需要特定的快速、易于實施的程序,能夠使工程師在幾秒鐘內決定樣品是否符合銷售要求。

這些程序必須考慮到感應電機的特性,許多工業過程和電器的基本組件,以及可能出現的電氣或機械問題。根據數據顯示,感應電機35-40%的故障是由電氣故障引起的,包括轉子折斷、定子或電源故障,45-55%是由機械故障引起的,如軸承故障或轉子不平衡、彎曲或不對中。通過對電機振動和定子電流信號的分析,可以較好地檢測了電機的整體機電狀況;例如,振動分析技術能夠檢測機械源動力在儀器中產生的機械問題。

振動信號首先由加速度計采集并保存以供后續處理。在電機中,振動主要沿兩個方向產生:軸向和徑向。因此,沿著這些方向的兩個加速度計可以被認為足以捕獲必要的信息。然而,一般情況下,用于振動測試的傳感器的數量和位置可能取決于被測電機的類型和采用的試驗臺。數據采集完成后,對被測感應電機的徑向和軸向振動信號進行時域和頻域處理,提取一組顯著特征。最后,選擇的特征被輸入到二元分類器中,之前用合適的數據集進行訓練,以將測試的電機分類為健康或故障。在這第一個初步分析中,已經測試了不同類型的分類模型,以找出一個顯示出最好的選擇性。值得注意的是,在這項初步研究中,制造商只提供了有限數量的分類電機來形成相關數據集,但預計在不久的將來,將使用更多數量的分類電機進行廣泛的驗證。

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時域和頻域特征散點圖:藍色點代表健康電機,紅色點代表故障樣本

 

徑向和軸向振動信號的均值、標準差、偏度和峰度等標準統計指標得到了廣泛的分析。這種情況下不需要信號預處理??紤]的時域統計特征的完整列表及其數學定義在中報告。與軸向相關的偏度和峰與峰之間的關系被證明是最能將數據聚類的,如散點圖所示。這一發現得到了通過視覺檢查獲得的經驗證據的支持,即健康的電機具有對稱的概率密度函數(pdf),并且信號的最小值和最大值之間有微小的差異。事實上,眾所周知,峰與峰之間返回振動信號x的最大值和最小值之間的差值,而偏度通過其概率密度函數量化信號行為中的不對稱性。

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軸向(第一行)和徑向(第二行)振動原始數據的信號預處理示例

當故障發生的時候電機動態會受到影響,并且振動模式會出現偏差。在旋轉機械中,由于電機的旋轉運動,故障部件(例如軸承故障)可能會在信號中以一定的周期性出現一些偏差,這可能會修改信號的頻率成分。頻率內容的修改可能會出現在選定的頻率上,或者影響可能會沿著頻譜更廣泛地分布。因此,頻域振動信號的分析顯得尤為重要。為此徑向和軸向信號都以三步法進行了預處理。由于幅度較大的頻率分量低于 1000 Hz,因此首先使用 4 階、低通 IIR 濾波器對信號進行濾波,截止頻率為 1 kHz,通帶紋波為 1 dB,阻帶衰減為 20 dB。然后應用零相位濾波器來保留原始信號中出現的特征,并且時間波形已經去趨勢。信號預處理結果的一個例子如上圖所示。隨后,已經使用快速傅里葉變換 (FFT) 導出了單邊幅度譜。在下圖可以看到所描述的處理階段的結果示例,其中在徑向和軸向方向上比較了健康和故障電動機的頻率內容。

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健康電機(藍色線)和軸承損壞電機(紅色線)兩個樣品的FFT:

藍色線為健康電機,紅色線為故障樣品;

徑向和軸向fft信號都具有更高的能量和振幅,最高可達1000 Hz,因此不代表更高的頻率;

在每個圖的頂部較小的圖表是放大[80;120] Hz和[330,380]Hz

該結果與第一個頻帶約為 100 Hz(即網絡頻率)而后者對應于軸承頻率(研究的電機有 7 個軸承并以 50 Hz 旋轉)的明顯事實一致。在這項研究中,提出了一種用于感應電機中機械故障的檢測系統。所描述的方法基于振動分析,適用于生產質量控制測試。首先,從時域和頻域沿徑向和軸向的振動信號中提取敏感特征。然后,將提取的特征輸入分類器,以實現電機故障或正常運轉的分類。

故障診斷是建立在能量耗散原理的基礎之上的。所有設備的作用都是能量的轉換與傳遞,設備狀態越好,轉換與傳遞過程中的附加能量損耗越小。因此,監測附加能量損耗的變化,可以了解設備的劣化程度。

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