风机故障诊断与预知维修

故障诊断的简易方法：对一台机组振动特性的完整分析，需要具有频谱分析和相位测量的分析仪表。掌握这样的仪表也需要相当的培训和实践，对于一般电厂来说达到这样的要求比较困难。机组的振动监测装置测量的都是通频值。计算机系统可以存储振动数据和其他运行参数，并整理成所需的趋势图，包括长期趋势（数天甚至更长）、短期趋势（数小时甚至更短）。由于趋势图可以从机组的计算机系统直接调出而不需要另外的测试，并且可以将所需要的参数都显示在同一张趋势图上，因而使其优越性更加突出。通频振动是各种谐波分量的合成，任何一种分量的变化都会在通频振幅上反映出来。例如：若1X的振动增大20μm，通频振幅也会增大20μm左右；若½X振动发生突变，通频振动也会突变。振动的变化一般是由某一种分量的变化引起的，但是这种变化在通频振幅会得到同样的反映。也就是说，通频振动的趋势与其中一种分量的趋势是一致的。只要对这种趋势特征和相关特征进行分析，就可以对许多故障作出大体的判断。故障诊断可分为在线诊断和离线诊断。风机故障诊断与预知维修

高质量的数据是机械设备振动监测和故障诊断成功的基础。如何获得稳定、高质量的、有效的振动数据，其取决于机器和测点识别、测量参数的正确选择和正确合适的测量技巧。器和测点识别：制定机器和测点命名规则, 并保持一致；从电动机外端轴承开始，到被驱动机器外端轴承结束；对每台机器画一个图，注明测量位置，包括结构参数和运行参数范围。测量参数的正确选择：以机器的常见故障和关键部件为出发点，根据不同设备选择不同的测量参数，产生宽频带振动的设备可有多个设置参数。正确合适的测量技巧：不要使传感器晃动或滑动；手持式测量时施加稳定的手力；磁场和电磁波可能影响数据采集器和传感器；不要使用相对测量位置太大的传感器或磁力太强影响机器运行；对低于300CPM的测量，不要使电缆晃动；在采集数据前使信号稳定（一般5至6秒）；使振动幅值在仪器测量范围1/3以上；使用数据采集器的现场检查功能纪录观察的信息。辽宁动设备故障诊断频谱分析智能故障诊断是借助智能技术，根据系统设备运行中的技术参数和物理现象等对系统、设备的运行情况进行判断。

振动是工程应用中非常常见的一个研究问题,据有关资料表明,有60%以上都是采用的振动监测的方法来进行设备的状态检测及故障诊断的,振动监测设备的精度需要通过标定设备完成,振动标定仪器的研究显得尤其重要。振动监测应用领域：1、造纸厂机电设备引起的结构共振。2、地铁运行引起的振动对周围环境的影响。3、炼钢厂煤干燥机振动对厂房结构的影响。4、化工厂离心泵的振动测试。5、地铁道床及隧道结构的振动测试。6、公路立交桥的动态特性测试。

水电机组振动故障诊断的主要内容1、水电机组较常见、较主要的故障是振动故障,而机械振动又较突出,因而有必要对其进行分析。机械振动是由机组转动部分质量不平衡、转轮等旋转部件与固定件发生摩擦、密封不良等原因引起。对机械振动的监测与诊断内容主要有:导轴承及转子轴系、机组固定部件、推力轴承。2、电磁振动是由发电机转子不圆、励磁绕组匝间短路、定转子磁场轴心不重合、定子和转子间间隙不均匀及旋转时产生不平衡磁拉力等原因引起。对电磁振动的监测与诊断内容主要有:发电机定转子整体温度和气隙、定子极频振动和转子质量不平衡等。故障检测就是利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程。

设备故障诊断是预测性维护技术体系的重要组成部分，通过选取合适的状态监测传感器，对设备各个机械部位的状态信号连续､并行地进行采集。这是基础，关键在于特征提取算法及故障识别方法。强调选取合适的状态监测传感器是因为特征提取算法是对原始信号的有效内容进行提取。合适的传感器所采集的有效信息会更多，更有利于进行故障类型识别，继而进行故障确认并产生预警信息。设备故障诊断在预测性维护中的实际意义为提醒设备管理者及维修人员及时排除故障隐患，使设备重新进入稳定运行期。故障诊断技术的产生和发展为提高设备系统的可靠性和可维修性开辟了一条新的途径。辽宁动设备故障诊断频谱分析

故障辨识能力是指智能故障诊断系统辨识故障大小和时变特性的能力。风机故障诊断与预知维修

故障诊断技术的产生和发展为提高设备系统的可靠性和可维修性开辟了一条新的途径。状态监测与故障诊断是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础,以现代测量仪器和计算机为工具,结合各种诊断对象的特殊规律逐步形成的一门新技术,至今已产生了大量的故障诊断方法。水电机组振动故障诊断是一个多阶段、多层次的复杂过程,不同阶段用到的知识内容、表达形式及解决问题的思维方式都不尽相同。所以完成一个完整的故障诊断过程,常常需要多知识表达形式和多推理模式及合理的控制机构来解决诊断问题。风机故障诊断与预知维修

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