《基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置(共8页).doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置(共8页).doc（8页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、精选优质文档-倾情为你奉上一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断的新装置，其步骤为：（1）、安装声发射传感器、转速传感器、获取声发射信号和转速信号：将声发射传感器安装于汽轮发电机组的滑动轴承上，用来接收滑动轴承的声发射信号；将转速传感器安装在发电机组滑动轴承侧，用来获取转子转速信号，并将接收到的声发射信号和转速信号传送给声发射检测系统；（2）、对声发射信号进行处理、分析，提取特征；（3）故障诊断：根据得到的各类特征，依据经验值或专家系统，将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组滑动轴承的故障诊断。该装置包括声发射检测系统以及安装于汽轮发电机组的滑动轴承上的声发射传感器、转速传感器。本
2、发明是一种操作简便、快速、诊断精度高、可满足高自动化程度的基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置。专心-专注-专业1、一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法装置，其特征在于步骤为：（1）、安装声发射传感器和转速传感器，获取声发射信号和转速：将声发射传感器安装于汽轮发电机组的滑动轴承上，用来接收滑动轴承的声发射信号；将转速传感器安装在汽轮机发电机组滑动轴承侧，用来获取转子转速信号。将接收到的声发射信号和转速信号传送给声发射检测系统；（2）、对声发射信号进行处理、分析，并进行特征提取：利用自主研发的声发射检测系统对声发射信号进行事件计数计算、振铃计数计算、能量计算、信号幅度计算
3、、中心频率计算、频谱能量不稳定度计算、频谱分析以及功率谱分析，同时结合转速信号提取下述特征：事件计数特征、振铃计数特征、能量特征、信号幅度特征、中心频率特征、频谱能量不稳定度特征、时频特征以及功率谱特征；（3）故障诊断：根据步骤（2）中得到的各类特征，依据经验值或专家系统，将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组滑动轴承的故障诊断。2、一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断装置，其特征在于：它包括声发射检测系统（6）以及安装于汽轮发电机组（4）的滑动轴承（3）上的声发射传感器（1）和转速传感器（2），所述声发射传感器（1）通过电缆与前置放大器（5）相连，前置放大器（5）的输出端与声发
4、射检测系统（6）相连，转速传感器（2）直接用电缆与声发射检测系统（6）相连，声发射检测系统（6）用来接收滑动轴承（3）的声发射信号和（2）的转速信号，所述声发射检测系统（6）对声发射信号进行处理、分析、提取特征，并进行故障诊断。基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置技术领域本发明主要涉及到汽轮机领域，特指一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置。背景技术滑动轴承是汽轮发电机组的重要部件，其工作环境差、载荷重，运行时容易发生各种故障，甚至导致设备损坏及发生安全事故，影响安全经济运行。因此，对滑动轴承的工作状态进行在线监测和故障诊断是非常重要的。目前，对于汽轮发电机组中滑
5、动轴承的监测一般是通过人工的方式来进行，检测人员通过人工检测或通过一些辅助仪器上显示的参数或曲线，凭经验来判断滑动轴承的状态，这样对检测人员的素质要求高，检测过程不够智能化，效率低下。发明内容本发明要解决的问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种结构简单紧凑、成本低廉、操作简便、快速、诊断精度高、可满足高自动化程度的基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置。为解决上述技术问题，本发明提出的解决方案为：一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断装置，其特征在于步骤为：（1）、安装声发射传感器和转速传感器获取声发射信号和转速信号：将声发射传感器安装于汽轮发电机组的滑动轴承上
6、，用来接收滑动轴承的声发射信号；将转速传感器安装在滑动轴承侧可获取转速处，获得转速信号，并将接收到转速信号和声发射传感器获取的声发射信号同时传送给声发射检测系统；（2）、利用自主研发的声发射检测系统对声发射信号进行处理、分析，提取特征：对声发射信号进行事件计数计算、振铃计数计算、能量计算、信号幅度计算、中心频率计算、频谱能量不稳定度计算、频谱分析以及功率谱分析，同时根据获取的转速信号，在对应转速下对信号进行分析处理后提取下述特征：事件计数特征、振铃计数特征、能量特征、信号幅度特征、中心频率特征、频谱能量不稳定度特征、时频特征以及功率谱特征；（3）故障诊断：根据步骤（2）中得到的各类特征，依据经
7、验值或专家系统，基于不同转速情况下将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组滑动轴承的故障诊断。一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断装置，其特征在于：它包括声发射检测系统以及安装于汽轮发电机组的滑动轴承上的声发射传感器、转速传感器，所述声发射传感器通过电缆与前置放大器相连，前置放大器的输出端与声发射检测系统相连，声发射检测系统用来接收滑动轴承的声发射信号，所述声发射检测系统是根据汽轮机滑动轴承声发射信号特征，自行研发的专门针对滑动轴承声发射信号进行检测的系统，利用该系统完成对声发射信号处理、分析、提取特征，并进行故障诊断。与现有技术相比，本发明的优点就在于：本发明基于声发射检测的汽轮
8、机滑动轴承故障诊断方法及其装置，提出基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法，利用这种方法开发的汽轮机滑动轴承故障诊断系统，能通过检测滑动轴承的声发射信号、提取信号特征，完成对汽轮机滑动轴承故障的自动判断，其具有操作简便、快速、诊断精度高、可满足高自动化程度等优点。由于声发射检测技术是一种动态检测，可以实时地检测故障的发生和发展过程，与现有的对汽轮机滑动轴承的故障诊断方法相比，具有早期诊断出故障的优点；本发明提出基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法，对汽轮机滑动轴承的声发射信号进行实时获取、信号分析、特征提取、并利用一定的规则进行故障判断，对于预防故障的发生，维护机组安全有重要价值。附
9、图说明图1是本发明的工作流程示意图；图2是本发明实际应用时的布置结构示意图；图3是本发明声发射信号分析流程的示意图；图4是本发明声发射信号特征提取的示意图。具体实施方式以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。如图1、图2、图3和图4所示，一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法，其步骤为：（1）、安装声发射传感器、获取声发射信号：将声发射传感器1安装于汽轮发电机组3的滑动轴承2上，用来接收滑动轴承2的声发射信号，并将接收到的声发射信号传送给声发射检测系统5；（2）、对声发射信号进行处理、分析，并进行特征提取：对声发射信号进行事件计数计算、振铃计数计算、能量计算、信号幅度计算、
10、中心频率计算、频谱能量不稳定度计算、频谱分析以及功率谱分析，同时在处理、分析后的信号中提取下述特征：事件计数特征、振铃计数特征、能量特征、信号幅度特征、中心频率特征、频谱能量不稳定度特征、时频特征以及功率谱特征；（3）故障诊断：根据步骤（2）中得到的各类特征，依据经验值或专家系统，将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组3上滑动轴承2的故障诊断。下表1为汽轮发电机组3上滑动轴承2故障集合与声发射特征集合，将收集到的各类特征与故障集合一一对比，可以判断出汽轮发电机组3上滑动轴承2存在何种故障。表1 汽轮发电机组滑动轴承故障集合与声发射特征集合序号故障集合特征集合符号滑动轴承故障名称符号轴承
11、的声发射信号特征名称1机组启动过程中局部碰摩事件计数率在低转速下有峰值2机组启动过程中严重碰摩事件计数率突然增加3机组启动过程中振动超标事件计数率增加并波动4润滑油温过高振铃计数率在低转速下有峰值5润滑油量不足振铃计数率突然增加6润滑油压低振铃计数率增加并波动7轴承标高变化引起轴承载荷过重中心频率在780KHz左右8发生油膜涡动中心频率随转速的变化快9发生油膜振荡频谱能量不稳定度增大到高1值频谱能量不稳定度增大到高2值并波动频谱能量不稳定度增大到高3值最大自相关系数增大到高1值最大自相关系数增大到高2值并波动最大自相关系数增大到高3值能量率增大到高1值、能量率增大到高2值并波动能量率增大到高3
12、值幅度增大到高1值幅度增大到高2值并波动幅度增大到高3值设滑动轴承2有种状态特征，并设每种状态特征有“有”（用数值1表示）和“无”（用数值0表示）两种状态，即于是，故障论域为=（，）/=0、1，。根据实验研究和理论分析可确定汽轮发电机组滑动轴承故障和声发射特征之间的关系，于是得到滑动轴承2故障的声发射特征论域，见表2.2。表2.2 滑动轴承故障的声发射特征论域 100000000011111101000000010100000000011111101000000010011111101若滑动轴承2有实际故障特征 (，, , ) ，这里，。将 代入式后，得到，。于是按式选取一个隶属度最大值，依据
13、最大隶属度原则，可诊断出滑动轴承2的状态为。以机组启动中发生局部碰摩为例，本发明的具体流程为：将声发射传感器1安装在汽轮发电机组3的滑动轴承2上，接收滑动轴承2的声发射信号。该信号经过电缆传送到前置放大器4进行放大后，进入声发射检测系统5。在声发射检测系统5中完成汽轮发电机组3的滑动轴承2的声发射信号的处理和分析，包括：事件计数（率）计算，振铃计数（率）计算，能量（率）计算，信号幅度计算，中心频率计算，频谱能量不稳定度计算，频谱分析，功率谱分析，相关分析。提取汽轮发电机组3的滑动轴承2的声发射信号的特征，包括：事件计数（率）特征，振铃计数（率）特征，能量（率）特征，信号幅度特征，中心频率特征，
14、频谱能量不稳定度特征，时频特征，功率谱特征，相关分析特征。机组启动中发生局部碰摩时，声发射特征为：事件计数率在低转速下有峰值，振铃计数率在低转速下有峰值，频谱能量不稳定度增加到高1值，最大自相关系数增加到高1值，能量率增大到高1值，幅度增大到高1值。最后将提取的故障特征 (，, , ) ，这里，。将 代入式后，得到，。于是按式选取一个隶属度最大值，依据最大隶属度原则，可诊断出滑动轴承状态为，即为机组启动中局部碰摩。如图2所示，本发明的基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断装置，它包括声发射检测系统5以及安装于汽轮发电机组3的滑动轴承2上的声发射传感器1，声发射传感器1通过电缆与前置放大器4相连
15、，前置放大器4的输出端与声发射检测系统5相连，声发射检测系统5用来接收滑动轴承2的声发射信号，所述声发射检测系统5对声发射信号进行处理、分析、提取特征，并进行故障诊断。以油膜涡动故障为例，本发明的具体流程为：将声发射传感器1安装在汽轮发电机组3的滑动轴承2上，接收滑动轴承2的声发射信号。该信号经过电缆传送到前置放大器4进行放大后，进入声发射检测系统5。在声发射检测系统1中完成汽轮发电机组3的滑动轴承2的声发射信号的处理和分析，包括：事件计数（率）计算，振铃计数（率）计算，能量（率）计算，信号幅度计算，中心频率计算，频谱能量不稳定度计算，频谱分析，功率谱分析，相关分析。提取汽轮发电机组3的滑动轴
16、承2的声发射信号的特征，包括：事件计数（率）特征，振铃计数（率）特征，能量（率）特征，信号幅度特征，中心频率特征，频谱能量不稳定度特征，时频特征，功率谱特征，相关分析特征。发生油膜涡动时，声发射特征为：频谱能量不稳定度增大到高2值并波动，最大自相关系数增大到高2值并波动，能量率增大到高2值并波动，幅度增大到高2值并波动。最后将提取的故障特征 (，, , ) ，这里，。将 代入式后，得到，。于是按式选取一个隶属度最大值，依据最大隶属度原则，可诊断出滑动轴承状态为，即为油膜涡动。以油膜振荡故障为例，本发明的具体流程为：将声发射传感器1安装在汽轮发电机组3的滑动轴承2上，接收滑动轴承2的声发射信号。
17、该信号经过电缆传送到前置放大器4进行放大后，进入声发射检测系统5。在声发射检测系统5中完成汽轮发电机组3的滑动轴承2的声发射信号的处理和分析，包括：事件计数（率）计算，振铃计数（率）计算，能量（率）计算，信号幅度计算，中心频率计算，频谱能量不稳定度计算，频谱分析，功率谱分析，相关分析。提取汽轮发电机组3的滑动轴承2的声发射信号的特征，包括：事件计数（率）特征，振铃计数（率）特征，能量（率）特征，信号幅度特征，中心频率特征，频谱能量不稳定度特征，时频特征，功率谱特征，相关分析特征。发生油膜涡动时，声发射特征为：事件计数率突然增加，振铃计数率突然增加，频谱能量不稳定度增大到高3值，最大自相关系数增大到高3值，能量率增大到高3值，幅度增大到高3值。最后将提取的故障特征 (，, , ) ，这里，。将 代入式后，得到，。于是按式选取一个隶属度最大值，依据最大隶属度原则，可诊断出滑动轴承状态为，即为油膜振荡。以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。