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多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)

2021-08-06 11:13:10張清華呂運(yùn)容段志宏李偉明林水泉
科教導(dǎo)刊·電子版 2021年17期
關(guān)鍵詞:離心式壓縮機(jī)齒輪

胡 勤 張清華 呂運(yùn)容 段志宏 李偉明 林水泉

(廣東石油化工學(xué)院廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣東·茂名 525000)

0 引言

多級(jí)離心式壓縮機(jī)作為石油化工生產(chǎn)過程中關(guān)鍵石化裝置,極大地提高了生產(chǎn)效率,被廣泛應(yīng)用于石化企業(yè)。由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣、工況復(fù)雜,多級(jí)離心式壓縮機(jī)中的關(guān)鍵部件(如軸系、齒輪箱、軸承等)難免會(huì)發(fā)生各種故障,影響機(jī)組正常工作,給安全生產(chǎn)帶來嚴(yán)重的隱患。長(zhǎng)期以來,國(guó)內(nèi)外專家致力于探索機(jī)械設(shè)備多種故障診斷新方法,這些新的故障診斷方法實(shí)際應(yīng)用前必須首先經(jīng)過模擬現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)裝置的驗(yàn)證。目前國(guó)內(nèi)已研制了多種不同類型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬平臺(tái),但是現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬平臺(tái)與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)機(jī)組相比,這些實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)過于“袖珍”,電機(jī)功率過小,實(shí)驗(yàn)環(huán)境過于理想,實(shí)驗(yàn)采集的數(shù)據(jù)與工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)機(jī)組采集的數(shù)據(jù)差距較大,一定程度上影響了故障診斷方法在實(shí)際工業(yè)機(jī)組上的應(yīng)用。因此,本文針對(duì)多級(jí)離心式壓縮機(jī)典型故障,以石化企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的多級(jí)離心式壓縮機(jī)為參照,設(shè)計(jì)了一種較大規(guī)模和功率的多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障模擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),能夠更加真實(shí)模擬和貼近工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)機(jī)組,實(shí)現(xiàn)不同故障模式下的振動(dòng)信號(hào)采集和處理,滿足多級(jí)離心式壓縮機(jī)單一故障和復(fù)合故障的科學(xué)研究,對(duì)于模擬現(xiàn)場(chǎng)多級(jí)離心式壓縮機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)和實(shí)驗(yàn)研究具有重要意義。

1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)成

多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障模擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要由電動(dòng)機(jī)、齒輪箱和負(fù)載三部分組成,負(fù)載是11KW五級(jí)離心式風(fēng)機(jī)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。電動(dòng)機(jī)通過支架固定在機(jī)座,并通過彈性聯(lián)軸器與變速箱相連,變速箱通過軸與過渡軸承座連接,過渡軸承座與多級(jí)離心式空氣壓縮機(jī)相連,多級(jí)離心式空氣壓縮機(jī)上有空氣過濾器、流量計(jì)、壓力表,變速箱下方開有潤(rùn)滑油箱進(jìn)出口。

圖1:多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障模擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)圖

1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的參數(shù)

1.1.1 電動(dòng)機(jī)參數(shù)

本文設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)所選用的電動(dòng)機(jī)為SEMA公司的三相異步交流電機(jī),型號(hào)為YP-50-11-2,額定功率為11kW,額定電壓為380V,額定電流為24.8A,額定轉(zhuǎn)矩為35Nm,轉(zhuǎn)速范圍為0~3000r/min,調(diào)速方式為變頻調(diào)速。

1.1.2 齒輪箱參數(shù)

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)選用的是型號(hào)為H1SH的平行軸齒輪箱,齒輪箱的轉(zhuǎn)動(dòng)比為1:1.25。機(jī)組齒輪箱包括正常齒輪、磨損齒輪、裂齒齒輪和斷齒齒輪。

1.1.3 軸承參數(shù)

機(jī)組過渡軸承座內(nèi)的軸承型號(hào)為NSK1310,內(nèi)圈直徑為50mm,外圈直徑為110mm,厚度為27mm,滾動(dòng)體個(gè)數(shù)為26。機(jī)組過渡軸承座內(nèi)的軸承包含正常軸承、滾動(dòng)體磨損軸承、缺滾動(dòng)體軸承、內(nèi)圈磨損和外圈磨損軸承。

1.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的功能

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以模擬多級(jí)離心式壓縮機(jī)各種典型的故障,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包含的故障件主要有軸承故障件,齒輪故障件和軸故障件,通過更換不同類型的故障齒輪,故障軸承和故障軸部件,可以模擬多級(jí)離心式壓縮機(jī)常見的單一故障和復(fù)合故障實(shí)驗(yàn),滿足基于振動(dòng)信號(hào)分析的多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障診斷領(lǐng)域單一和復(fù)合故障的科學(xué)研究,實(shí)現(xiàn)多級(jí)離心式壓縮機(jī)不同故障模式下的振動(dòng)信號(hào)采集和處理。通過以下四種實(shí)驗(yàn)方式能夠?qū)我还收吓c復(fù)合故障等多種工況進(jìn)行模擬,在模擬單一故障實(shí)驗(yàn)時(shí),必須保證除了故障部件以外,機(jī)組其他零部件均處于正常狀態(tài),從而保證振動(dòng)信號(hào)的真實(shí)性。同時(shí)齒輪箱下方開有潤(rùn)滑油箱進(jìn)出口,可通過提取齒輪箱內(nèi)的潤(rùn)滑油對(duì)齒輪箱進(jìn)行油液分析,可滿足基于油液分析技術(shù)的故障診斷的科學(xué)研究。

1.2.1 模擬軸承故障實(shí)驗(yàn)

軸選用正常的,齒輪選用正常的。先安裝正常的軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過振動(dòng)傳感器采集此實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。再分別換其他幾種故障軸承進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分別采集相應(yīng)實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。

1.2.2 模擬齒輪故障實(shí)驗(yàn)

軸和軸承座選用正常的。先安裝正常的齒輪進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過振動(dòng)傳感器采集此實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。再分別換其他幾種故障齒輪進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分別采集相應(yīng)實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。

1.2.3 模擬軸的故障實(shí)驗(yàn)

齒輪和軸承選用正常的。先安裝正常的軸進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過振動(dòng)傳感器采集此實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。再分別換其他幾種故障軸進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分別采集相應(yīng)實(shí)驗(yàn)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。

1.2.4 模擬兩重及以上復(fù)合故障實(shí)驗(yàn)

分別從故障軸承、故障齒輪、故障軸選出兩種或三種故障安裝于實(shí)驗(yàn)平臺(tái),分別采集不同復(fù)合故障狀態(tài)下機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)。

2 振動(dòng)信號(hào)采集與處理系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

振動(dòng)信號(hào)采集與處理系統(tǒng)由振動(dòng)傳感器、信號(hào)調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)采集器、企業(yè)級(jí)服務(wù)器和普通計(jì)算機(jī)等部分組成,如圖2所示。其中,加速度傳感器安裝在機(jī)組齒輪箱上,選用美國(guó)CTC加速度傳感器獲取機(jī)組振動(dòng)信號(hào),信號(hào)處理模塊用于對(duì)振動(dòng)信號(hào)的放大和濾波,數(shù)據(jù)采集器用于對(duì)振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)采集與處理;服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理以及故障診斷軟件運(yùn)行;普通計(jì)算機(jī)用于實(shí)時(shí)顯示機(jī)組運(yùn)行信息,如原始的振動(dòng)波形信號(hào)及其他監(jiān)測(cè)參數(shù)。

2.2 系統(tǒng)功能

當(dāng)實(shí)驗(yàn)機(jī)組安裝好故障件后,針對(duì)機(jī)組的每種故障狀態(tài),通過振動(dòng)信號(hào)采集與處理系統(tǒng),采集相應(yīng)狀態(tài)下的原始振動(dòng)信號(hào),并基于原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分析和處理。系統(tǒng)的功能主要包括:監(jiān)測(cè)功能、診斷功能和事件存儲(chǔ)功能。通過數(shù)據(jù)采集模塊和故障診斷軟件模塊,系統(tǒng)可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、處理和存儲(chǔ),直觀顯示振動(dòng)傳感器測(cè)量的原始振動(dòng)信號(hào)。還可以計(jì)算出振動(dòng)信號(hào)的常用的五種無量綱指標(biāo)(如波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、裕度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)和峭度指標(biāo)),得到在線監(jiān)測(cè)所需顯示的無量綱指標(biāo)和報(bào)警狀態(tài)。針對(duì)歷史故障狀態(tài)下的無量綱指標(biāo)數(shù)據(jù),服務(wù)器配置的故障診斷軟件可以實(shí)現(xiàn)智能診斷模型的建立,輸出機(jī)組當(dāng)前的工作狀態(tài)。下面以機(jī)組分別在正常狀態(tài),軸承內(nèi)圈磨損狀態(tài),齒輪磨損狀態(tài)以及軸承內(nèi)圈磨損和齒輪磨損復(fù)合故障狀態(tài)下的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以上四個(gè)狀態(tài)下的振動(dòng)波形信號(hào)如圖3所示。可通過振動(dòng)時(shí)域信號(hào)和監(jiān)測(cè)指標(biāo)對(duì)機(jī)組軸承和齒輪箱典型故障進(jìn)行初步判斷。

圖2:振動(dòng)信號(hào)采集與處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖3:多級(jí)離心式壓縮機(jī)不同工作狀態(tài)下的原始振動(dòng)信號(hào)波形:(a)正常狀態(tài);(b)軸承內(nèi)圈磨損狀態(tài);(c)齒輪磨損狀態(tài);(d)軸承內(nèi)圈磨損和齒輪磨損復(fù)合故障狀態(tài)

從圖3可以看出,多級(jí)離心式壓縮機(jī)在不同工作狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)波形十分接近,僅僅通過振動(dòng)信號(hào)波形難以判斷機(jī)組當(dāng)前的工作狀態(tài),因此,需要進(jìn)一步對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析?;谠颊駝?dòng)信號(hào),系統(tǒng)可以計(jì)算出無量綱指標(biāo)。無量綱指標(biāo)具有對(duì)振動(dòng)幅值和頻率變化不敏感的特性,只依賴于振動(dòng)信號(hào)的概率密度函數(shù),是一種較好的診斷參數(shù),在故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。無量綱指標(biāo)的定義式為:

式中:x代表振動(dòng)幅值;p(x)代表振動(dòng)幅值的概率密度函數(shù)。

當(dāng)l和m分別取不同值時(shí),可以得到常用的五種無量綱指標(biāo),分別為波形指標(biāo),峰值指標(biāo),脈沖指標(biāo),裕度指標(biāo)和峭度指標(biāo)。若l=2,m=1則有波形指標(biāo),若l→∞,m=1則有脈沖指標(biāo),若則有裕度指標(biāo),若l→∞,m=2則有峰值指標(biāo),另外,峭度指標(biāo)的定義式為

針對(duì)以上四種工作狀態(tài)的原始振動(dòng)波形數(shù)據(jù),獲得的無量綱指標(biāo)變化趨勢(shì)效果如圖4所示。

圖4:無量綱指標(biāo)變化趨勢(shì)圖:(a)波形指標(biāo);(b)脈沖指標(biāo);(c)裕度指標(biāo);(d)峰值指標(biāo);(e)峭度指標(biāo)

從圖4可以看出,多級(jí)離心式壓縮機(jī)在不同故障狀態(tài)下的無量綱指標(biāo)分類效果不明顯,存在混疊的現(xiàn)象。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因在于相比于小功率的故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),大功率的故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)往往會(huì)摻雜更多的干擾信號(hào),故障特征信號(hào)會(huì)被淹沒在原始信號(hào)里,直接通過無量綱指標(biāo)對(duì)比分析是難以判斷出機(jī)組故障類型。通常需要采用先進(jìn)的信號(hào)處理方法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,再提取故障信號(hào)的時(shí)域特征、頻域特征、時(shí)頻特征等,或采用深度學(xué)習(xí)算法獲取原始振動(dòng)信號(hào)中與故障信息最相關(guān)的特征,構(gòu)建智能故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確診斷。

3 小結(jié)

本文以石化企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)裝置——多級(jí)離心式壓縮機(jī)為參照,設(shè)計(jì)了一種多級(jí)離心式壓縮機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),可以完成對(duì)多級(jí)離心式壓縮機(jī)關(guān)鍵部件的多種單一故障工況和復(fù)合故障工況的模擬,通過振動(dòng)信號(hào)采集與處理系統(tǒng),可以實(shí)時(shí)采集不同故障狀態(tài)下的原始振動(dòng)信號(hào)和計(jì)算相應(yīng)的故障特征集,構(gòu)建智能診斷模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)多級(jí)離心式壓縮機(jī)的智能診斷。

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