頻譜分析在煙汽輪機故障診斷中的應用

郭曉寧

（大慶石化公司 物資供應中心，黑龍江 大慶 163714）

0 引言

大慶石化公司煉油廠二重油催化K101 煙汽輪機是蘭州煉油化工機械廠1999 年生產的，煙氣輪機的型號為YLⅡ-10000K，轉速為5 800 r/min，功率為11 054 kW，沖動式雙級。介質為煙氣，其入口溫度為650℃，入口壓力為0.2 MPa，出口溫度為471℃，出口壓力為0.106 MPa，流量為142 200 m3/h。由于該煙機是重催裝置能量回收三機組配置之一，是重催裝置的關鍵設備機組，因此該機組的安全平穩運行直接關系到整個車間的平穩運行。設備主要機組狀態如圖1 所示。

圖1 機組狀態圖

1 故障信號的獲取

機械設備狀態信號是機械設備異?；蚬收闲畔⒌妮d體。機械故障診斷技術實施過程中，不可缺少的環節就是選用一定的方法和檢測系統來采集最能反映診斷對象狀態特征的信號。而故障診斷技術成功與否的關鍵就是我們能否真實、充分地采集到大量的客觀反映診斷對象狀況的狀態信號。否則，即使運用最先進的設備采集到的無用數據再完善也將是無效的。獲取狀態信號的方法主要有溫度、壓力、振動、轉速、光譜、聲發射等，通過這些方法就能測取相應的故障參數。通常故障的特征頻率都有其各自的特點，例如在現場對產生的振動信號做頻率分析就是診斷機械設備最有效的方法。在條件允許的情況下，在進行設備振動點測量時，應測量3 個方向，因為在不同的方向上測量的故障特征所表現的形式是不同的。

2 故障信號的提取方法

通常我們所采集到的表征診斷對象在運行中的原始狀態信號稱為初始模式。在初始模式狀態下，采集的故障信息混雜在大量的背景噪聲中，因此為了提高診斷的可靠性和靈敏度，我們必須運用技術對信號進行處理，在故障的狀態信號中排除干擾噪聲的影響，從而提取有用的故障信息，以突出故障特征信息。所以故障特征信息的提取就是將初始模式進行維數壓縮、形式變換、排除干擾因素、保留或增強有用的故障信號，以達到精化故障特征信息的過程，并由此形成機械設備的待檢模式。

信號可分為數字信號和模擬信號，由于數字信號在傳輸過程中不易失真、信號準確，更適合于計算機快速的處理等優點，因此以后故障信號處理發展的主流將是數字信號的處理。

信號分析的主要方法有時域法和頻域法：

1）時域分析法是將信號特征分解為在實踐上的具有不同延時的簡單時間信號分量的疊加，即信號數據產生的先后順序，如信號的數字濾波、響應分析、卷積計算及相關分析等。通常故障信號的產生形式都是時間的波形，由于其產生的信號包含大量的信息，因此利用時域指標進行故障診斷，我們只能對設備進行定性診斷，即判斷該設備有無故障，而對故障的具體定位和分析其產生的原因則較為困難，即很難判斷故障部位。

2）信號的頻域分析法是將信號經過某種變換（如傅氏變換、拉氏變換、沃式變換、小波變換等）后得到的有關信號的某些特征量的值，也稱譜分析法。它是把以時間為橫坐標的時域信號轉換為以頻率為橫坐標的頻域信號。我們利用頻域分析法進行診斷時，只需分析出某一部件的特征頻率特點，并重點監測該特征頻率的幅值，通過與標準特征頻率的進行對比，即可對該部件的運行狀態進行診斷分析。在通常情況下，設備各部件的特征頻率是不相同的，因而我們通過監測不同特征的頻率，即可對不同部件故障進行區分，因此，通過時域診斷方法不僅可以實現故障的具體定性，而且還可以實現對產生故障的定位。

3 診斷分析

1）設備機組運行情況。該機組煙機測點：5V 煙機靠聯軸節側的垂直向振動、6H 煙機近葉輪側軸承水平向振動，自2009 年3 月下旬以來，軸振動逐漸增大5V 由38 μm增加到57 μm，6H 由42 μm 增加到64 μm，振動信號中增大的成分主要是一倍頻，見趨勢圖2，二倍頻有明顯增加，同時高頻分量也呈增加趨勢。

2）測振點測試分析圖（如圖2～圖5 所示）。

3）檢測技術人員診斷意見。通過以上頻譜圖可以看到，設備振動的一倍頻分量比較小，而主要頻率為3 倍工頻。

根據設備的現場相關參數和監測數據分析，我們判斷該螺桿壓縮機振動增大的主要原因可能是以下3 方面：a.由于煙機的轉子粘接的催化劑等（或其他質量）突然脫落一部份，2 h 后又在反方向脫落了相近的質量塊，使煙機轉子的平衡精度出現了兩次突變。b.環境溫度變化，影響殼體、支撐變形造成相關間隙變化，粘接的催化劑在小間隙處碰磨。c.煙機內氣流不穩定。

4）檢測技術人員維修建議：建議穩定氣流、盡量減少催化劑進入煙機。

5）最后檢查結果。通過對煉油廠一重催主風機的檢修，發現煙機一級輪盤后部由于靜部件粘接催化劑過多，已經磨出全周的深5 mm、寬9 mm 的溝槽，同時發現煙機的下瓦（特別是聯軸節側的下瓦）有明顯的輕度磨損，證明我們日常監測診斷分析是符合實際的。

4 結語

圖2 圖譜注釋：6H 一倍頻趨勢圖

圖3 K101-6H 通頻趨勢圖

圖4 K101-6H 當前幅值譜圖

圖5 K101-6H 6V 當前軸心軌跡圖

在現今的企業生產中，如何提高機械設備的安全可靠性和工作效率，如何降低維修費用，盡量避免機械設備在生產過程中的突發停車和被迫停車，如何延長機械設備的使用壽命是對企業持續生產提出的全面要求。由于機械設備的復雜性和產生故障的多樣性，故障診斷一直都是處理故障的重點和難點，然而狀態監測技術在生產中的應用解決了這一系列問題，由于不同的設備存在的故障類型也各種各樣，技術人員要通過故障的特征信號準確找出故障的類型及確定故障產生的原因并將其消除。這就要求我們在實踐中不斷總結，掌握機械設備常見的故障特征，熟練地運用狀態監測技術，迅速地對機械設備的故障進行比較準確的分析和判斷，并快速、有效地作出相應的解決對策和維修策略。

［1］袁宏義.設備振動診斷技術基礎［M］.北京：國防工業出版社，1991.

［2］張正松.旋轉機械振動監測及故障診斷［M］.北京：機械工業出版社，1991.

［3］沈慶根，鄭水英.設備故障診斷［M］.北京：化學工業出版社，2007.

［4］劉瑞巖.機械狀態監測與故障診斷［M］.北京：國防科技大學出版社，1993.