地鐵大型軸流風機故障診斷系統研究及應用

趙明珠，李合林

（北京市地鐵運營有限公司，北京 100044）

0 引言

地鐵大型軸流風機是城市軌道交通重要的機電設備，一般設于車站兩端或隧道區間內，用于車站、區間隧道通風及事故排煙，可實現雙向（正、逆轉）運行，風機每天可連續運行8 h 以上，單風機運行或雙風機并聯運行。同時，還可在火災工況下滿足在280 ℃時連續工作≥1 h。

1 地鐵大型軸流風機故障診斷技術簡介

過去，地鐵軸流風機常采用傳統的振動分析技術，常采用一些常規的多階頻譜信號來掩蓋故障信號，如轉子不平衡振動的多階頻譜和齒輪嚙合振動的頻譜等，導致對振動和沖擊信號的分析結果不太理想。北京地鐵采用了共振解調技術，共振解調技術[1]是在振動檢測分析技術基礎上發展起來的，它不是通過直接分析診斷信號的頻譜，而是通過設置共振頻率遠高于常規頻率的“共振器”。當吸收并重新分配振動沖擊信號的能量時，可以通過解調來再現原始的清晰的故障沖擊信號，并找到故障的位置和故障組件。共振解調技術具有良好的特性，共振波與沖擊波逐一對應，共振波幅度與沖擊幅度成正比，共振波相對沖擊波變寬，共振波的能量相對沖擊波落在其頻帶內的能量被放大，共振解調波是低頻波形，對共振波解調作FFT 分析，共振解調波的頻譜具有多階性。

基于上述特性，只需研究共振解調波及其頻譜，對各部件的機械結構、運動規律進行研究，輔以常規振動分析，即可建立診斷軸承等部件的數學模型，就能從定性、定位和定量的角度，方便地識別地鐵軸流風機電機、葉輪葉片、地腳螺栓等關鍵機械部件故障。

以“廣義共振/共振解調技術”為基礎，輔以常規振動分析技術，地鐵大型軸流風機在線故障診斷系統實現了對軸流風機電機、葉輪葉片、地腳螺栓等關鍵機械部件的在線狀態監測與故障診斷。展示了地鐵軸流風機在線故障診斷系統在預防軸流風機故障和減少損失方面有良好的應用價值，通過加裝該類系統把地鐵軸流風機的定期大修過渡到狀態維修。

2 故障診斷內容及分類標準

軸流風機在線故障診斷系統對故障振動沖擊信息進行分析診斷，對軸承滾動工作面故障、葉輪葉片、地腳螺栓松動等故障進行報警。沖擊強度報警限制值標準見表1，振動強度限制值參照JBT 8689—1998《通風機振動檢測及其限值》標準，見表2。表中振動加速度單位為m/s2（rms）。

表1 軸承及軸系沖擊強度報警限制值標準

表2 JBT 8689—1998 通風機振動檢測及其限值標準

其中修正內外環相對運轉轉速N［r/min］、軸承軸徑D［mm］對于沖擊值SV 的影響，建立的故障強度（級差）公式：

式中 AdB——修正值

N——運轉轉速，r/min

D——軸承軸徑，mm

SV——沖擊值

3 地鐵軸流風機在線故障診斷系統介紹

軸流風機機械故障主要有軸溫升高、風機振動大、異常聲響等，而這幾類故障都與軸承故障有關，或者都是因軸承故障而引起的進一步故障現象。出廠加裝的傳感器主要監測電機軸溫、繞組溫度、機殼及電機振動，沒有故障診斷措施且監測物理量存在較大局限性，具體如電機軸承溫度報警屬于事后報警，軸承超溫報警時，軸承已出現嚴重損傷；風機機殼振動監測，無法做到故障診斷功能；電機常規振動監測，可實現一些故障診斷功能，但無法精確診斷故障源的位置。

基于地鐵軸流風機在線故障診斷需求研制的一種在線實時檢測系統，通過軸流風機關鍵機械部件上的各類傳感器，對軸承各個緯度的沖擊、振動進行監測，同時掌握溫度變化，利用“廣義共振與共振解調”技術，對關鍵機械部件實現早期預警和分級報警。為軸流風機的安全運行及狀態維修提供技術手段。

系統主要監測功能包括對地鐵軸流風機關鍵部件機械故障（葉片碰磨、電機軸承故障、地腳螺栓松動、轉子不平衡等）的準確識別和早期預警，并實現分級診斷。同時基于實時故障診斷和詳細數據分析，并輸出維修指導建議，從而實現遠程故障診斷、振動改變的發生以及趨勢走勢發展、各類信息的統計分析等功能。

通過診斷：可識別故障的類型、找到有故障的零件、并評估故障的程度，故障診斷可以精確到電機軸承的內圈、外圈、滾動體和保持架等；振動、沖擊、溫度的綜合決策可以提高故障診斷的準確性，通過歷史與趨勢分析對比，判定軸流風機運行狀態，適時展開狀態維修，節約維修成本。

系統在軸流風機測點布點如圖1 所示，監測軟件界面如圖2 所示。

圖1 地鐵軸流風機監測與測點布點方案

圖2 地鐵軸流風機在線故障診斷軟件主界面

4 地鐵軸流風機在線故障診斷系統應用實例

4.1 軸流風機軸承故障診斷案例

地鐵團結湖站區加裝的軸流風機在線故障診斷系統后，系統自動診斷報電機前端（驅動端）軸承外環故障，從圖3 電機前端單樣本原始數據和趨勢數據分析發現，該軸流風機關端軸承外環故障特征明顯，且外環故障特征趨勢連續，故障沖擊強度（級差）達到了外環內滾道報警標準，分析確認了故障的存在。

圖3 地鐵團結湖站區ZSF-B 地鐵軸流風機前端軸承故障數據

對地鐵團結湖站區SZF-B 地鐵軸流風機前端軸承進行更換，分解檢查如圖4 所示，軸承故障得到了確認，在線監測系統對更換新軸承的軸流風機進行監測，前端軸承報警和相應的特征趨勢信息消失，基本確認了故障診斷。

圖4 地鐵團結湖站區ZSF-B 地鐵軸流風機前端軸承

4.2 軸流風機機座松動故障診斷案例

地鐵宋家莊站區間加裝的軸流風機在線故障診斷系統后，從振動趨勢上查看最大達到47.45 mm/s，時頻域數據分析發現，每轉一圈產生的振動并無固定周期性且振動量值波動較大，頻譜在1 階附近波動；軸流風機電機非傳動端沖擊波形中有明顯的沖擊信息，但沖擊頻譜并不是軸承故障信息；電機非傳動端動不平衡軸心軌跡偏心量達到了0.125 mm，存在明顯的動不平衡，主要體現在水平方向。傳動端偏心量為0.0198 mm，比非傳動端小。綜合振動、沖擊、動不平衡信息分析認為軸流風機電機非傳動端存在電機或地腳螺栓松動。隨即對電機固定地腳固定螺栓進行檢查，發現軸流風機外殼地腳螺栓均存在不同程度的松動現象。對軸流風機外殼地腳螺栓逐一進行固定，地腳螺栓固定方式如圖5 所示。

圖5 地鐵軸流風機外殼地腳螺栓松動后固定

通過對軸流風機外殼地腳固定螺栓緊固后，開機再次采集軸流風機振動狀態，非傳動端水平振動值立即從40 mm/s 降到20 mm/s，則如圖6 所示振動趨勢變化明顯。

圖6 軸流風機外殼地腳螺栓松動處理前后振動趨勢對比

5 地鐵軸流風機狀態維修報警標準研究

從定性（故障位置）和定量（幅值）的角度，研究了軸流風機的幾何學結構和運動學規律，建立了診斷軸承故障的數學模型，并進行了確定性的診斷、預警和故障報警。根據軸流風機現場安裝的具體情況，結合在鐵路及城市軌道交通領域的運用經驗及實際現場測試數據情況，確定各類診斷報警標準（暫行），具體標準如下：

5.1 沖擊診斷報警標準

具體報警門限見表3。

表3 故障部件預報警門限

5.2 振動監測報警標準

具體報警門限見表4。

表4 振動通道報警門限值

5.3 不平衡監測報警標準

具體報警門限見表5。

表5 不平衡報警門限

6 結束語

經過兩年的研究與應用，軸流風機在線監測與故障診斷系統實現了對軸承各個緯度的沖擊、振動進行監測，結合對溫度變化的監測分析，對關鍵部件實現了早期預警和分級預警，為提升地鐵站軸流風機運行安全及維護管理水平提供了一種先進可靠的技術手段。通過一系列既有線路軸流風機在線監測的改造，在逐步完成大數據積累、統計及分析的基礎上逐步建立風機運行與車站和區間通風效果、風機狀態參數的精確性匹配與協調關系，以實現故障診斷、在線監測、狀態評估和工單自動派發等智能運維和應用，為地鐵運營公司實現通風系統機電設備預知維修和精細化管理奠定了技術實現的基礎，具有較好的推廣應用前景。