礦用通風機振動故障分析與檢測研究

劉文新

（山西昔陽運裕煤業有限責任公司， 山西 昔陽 045300）

引言

作為一種比較典型的礦用機械，通風機是工礦企業生產不可或缺的設備，其運行安全及可靠性在很大程度上影響煤炭開采效率以及作業安全性。礦用通風機分為離心式通風機以及軸流式通風機兩類，前者依賴葉輪轉動幫助空氣獲得離心力，經風道向外導出空氣，葉輪中心屬于負壓區域；后者利用葉片切割空氣，于出風口壓出空氣，同時另一端進風口補充空氣，葉輪前屬于負壓區。

1 通風機振動故障產生原因

1.1 轉子不對中，變化誤差較大

通風機結構中，電機轉軸通過聯軸器與風機轉子軸連接為一體形成軸系，但是風機安裝過程中誤差很難避免，一旦存在安裝誤差，使用過程中轉子受壓變形，導致風機基礎發生不均勻沉降。上述因素會影響風機啟動狀態下各轉子軸線的平行位移、綜合位移以及軸線角度位移等問題，即對中變化誤差，我們將其統一歸為轉子不對中[1]，具體如圖1所示。

圖1 轉子不對中的表現

不對中是導致風機系統出現機械故障的一個常見因素，這一問題由于缺乏明顯的判別標識，因而容易忽視，往往會引起較大損失。尤其是綜合不對中問題，一旦轉子系統出現綜合不對中，則會引起一系列不良動態效應，對設備運行和性能狀況造成損害。譬如不良振動可能導致風機聯軸器發生偏轉、軸撓曲變形以及軸承早期受損等，其危害性不容忽視。

1.2 風機裝配或基礎松動

這一現象主要是基礎不均勻、變形、螺栓緊固不足、基礎水平下沉等現象造成的異常振動，通常與零件本身或各個零部件之間間隙誤差數值偏高、配合過盈量不足有密切關聯，常見于各部分零部件連接區域。裝配以及基礎松動往往與轉子不平衡同時出現，二者相伴而生，具有非線性振動特征。應注意的是，風機運行很容易受到轉子偏心率以及轉速比變化的影響，一旦工作轉速不超過1階臨界轉速，就會引起比較明顯的松動振動響應；如果轉速超過1階臨界轉速，那么在特定條件下將引起分數諧波以及亞諧波共振現象[2]。

1.3 元件表面和軸承相互接觸部分出現周期性振動

運行狀態下的滾動軸承同樣會出現故障。譬如裝配零部件時可能存在異物落入、間隙過小、水分過載、潤滑不良以及腐蝕等影響因素，都會導致軸承早期磨損。一旦軸承磨損腐蝕，其他元件表面和軸承相互接觸的部分就會出現一定頻率的周期性振動，這就是軸承元件工作狀態下的故障特征頻率，振動會導致風機運行失衡，引起軸承緊定套配合調整不理想，最終導致軸承溫度異常升高。風機運轉時產生氣體動壓力激振，容易導致葉片變形、裂紋以及斷裂等問題。除此之外，葉片卡澀現象也較為常見，這通常是輪轂內部調節模塊受損或風機調節系統問題所致，導致葉片調節困難。

1.4 靜止件和輪子相互摩擦

該問題存在以下兩種情況：其一，靜止件與轉子外緣相互接觸，存在徑向摩擦問題；其二，靜止件與轉子存在軸向接觸，導致軸向摩擦現象。

摩擦振動屬于非線性振動，一旦存在局部摩擦，除基頻以外的摩擦頻率中就會存在部分分數諧波和高次諧波振動，也就是我們所說的次諧波現象。

導致靜止件和轉子出現摩擦故障的原因有：一是殼體或基礎等部件存在明顯變形；二是安裝過程中轉子與定子偏心，存在對中不良問題，轉軸動撓度偏高；三是運行狀態下風機熱膨脹存在嚴重不均勻問題；四是靜止件和轉子之間的間隙不當[3]。

2 礦用通風機振動故障的檢測

故障檢測是礦用通風機運行的必要保護手段，為了避免發生故障，首先應針對礦用通風機開展故障檢測，但是振動狀態監測有別于其他狀態檢測技術，其往往需要多維度的檢測量值，通過間接方法加以測量，針對量值變化以及大小情況進行歸納分析，能夠有效識別各類故障，明確故障原因和發生故障的具體位置，從而為檢修人員提供檢修依據，及早排除故障。

基于計算機、傳感技術、信號分析、電子技術以及振動理論等研制設計出一種針對礦用通風機機械振動的智能故障診斷及在線監測系統，主要分為硬件和軟件兩部分，硬件主要是工業控制計算機、振動傳感器以及數據采集器等設備，軟件則是包括時域分析、支持向量機、頻譜分析以及小波分析在內的一系列信號分析處理技術。通過這一故障診斷系統，檢修人員能夠對通風機械設備發生振動故障的原因進行分析，明確通風機發生的一些常見故障。通常情況下，技術人員在深入分析通風機振動頻域特性、常見故障和發生機理、診斷方法的基礎上，確定礦業生產控制鏈條中需要測量的系統狀態參數，整理分析數據后鑒別處理測量結果，以最終結果為依據，利用控制算法計算求得理想的控制結果。通過計算機開展在線監測以及診斷工作，向計算機發送所測得的數據信息，經過進一步計算處理后以數字量形式輸出結果，亦可轉換為適用于生產過程控制的模擬量。該流程為三層遞進方式，同時囊括了采集、評估以及輸出三個部分，使之成為一個有機整體[4-5]。

該系統能夠在線檢測礦井通風機組振動狀態，并具有趨勢分析以及故障預報功能，防止出現重大事故。一旦發生故障，系統可自動診斷故障類型，并評估故障嚴重程度，為后續故障處理提供必要的信息支持。其主要流程為傳感檢測—信號處理—模式識別—智能診斷—預報決策，當系統收集到通風機振動動態信號，通過進一步分析處理，判明風機是否存在故障，并分析故障種類、發生部位、嚴重程度以及變化發展趨勢，評估機組性能劣化情況和演變趨勢，從而制訂針對性的處理方案[6]。

在結合振動檢測結果分析機器故障的基礎上，可選擇在機殼關鍵部位加裝噴嘴，確保噴嘴從不同角度沖刷葉片，將后者表層積聚、灰塵污垢徹底清除，能夠降低灰塵積累導致的振動故障幾率。同時還可加裝自動裝置，用于接收計算機在危險情況下發出的指令信號，用于終止通風機運行。

3 結語

運用智能故障診斷在線監測系統可以間接檢測通風機性能狀態，不受時間以及空間因素的約束，基本達到自動化檢測的標準，隨著自動化技術的快速發展，未來將實現真正意義上的自動化控制，即可檢出故障，又能自動排除故障。