段伦
(广东粤电集团珠海发电厂,广东珠海 519050)
峰值法 (Peak Vue)诊断齿轮泵早期故障
段伦
(广东粤电集团珠海发电厂,广东珠海 519050)
发电厂汽轮机的液压系统供油动力是由齿轮泵提供的,齿轮泵发生故障将会影响汽轮机的安全运行,为此,采用峰值法及相应的艾默生 (Emerson)的CSI 2130机械状态分析仪诊断齿轮泵故障。实践表明:峰值分析法可以将细微的故障信号从众多噪声信号中分辨出来,明确地判别齿轮和轴承故障迹象,具有较高的准确性和可靠性。
峰值法;齿轮故障;滚动轴承故障;早期诊断
发电厂汽轮机的液压系统供油动力是由齿轮泵提供的,齿轮泵发生故障将会破坏精密的液压阀,影响汽轮机的安全运行。因此要在线判别齿轮泵早期故障所在,及时排除。采用峰值法诊断齿轮泵故障,使这一问题能得到较好的解决。
齿轮泵是容积泵。齿轮泵由静止的泵壳和旋转的转子组成,转子是由一对模数、齿数相同,旋向相反的外齿轮组成。齿顶与泵壳的间隙很小,齿轮两端与泵壳的间隙也很小,组成密闭的吸油腔、压油腔、小油室。如图1所示。
图1 齿轮泵原理
齿轮1为主动齿轮,齿轮2为被动齿轮,轮齿开始退出啮合之处为吸油腔,轮齿开始进入啮合处为压油腔,吸油腔与压油腔被齿轮的啮合线及端盖所隔开,齿间与壳体、端盖组成一个个小油室。如图1旋转方向,轮齿退出啮合,使容积增大,产生真空,在大气压的作用下,油被吸进,进入吸油腔、小油室;压油腔齿轮进入啮合,容积变小,压力增大,在两边齿轮廓的挤压下,啮合处、齿顶、齿轮两端面都是屏障,只有从出油口排出。
(1)齿轮泵的优点
与同样流量的其他各类泵相比,齿轮泵结构简单、紧凑,体积小,自吸性能好,无论在高、低转速甚至在手动情况下都能可靠地实现自吸,转速范围大。因泵的传动部分以及齿轮基本上都是平衡的,在高转速下不会产生较大的惯性力,油液中污物对其工作影响不严重,不易咬死。
(2)齿轮泵的缺点
工作压力较低,容积效率较低,流量脉动大,噪声大。
(1)噪声。齿轮在交变激振力作用下产生圆周、径向、轴向振动,引起交变激振力的因素有齿轮啮合间断性,即单齿、双齿、多齿交替进行,轮齿由点接触扩展到线接触,或一次性线接触,使接触应力大小、方向改变,产生机械冲击振动,产生冲击噪声。油的输出是由小油室一份一份送出的,流量脉动引起的压力脉动产生振动噪声。磨损后冲击噪声、振动噪声增大。
吸油时进入了空气,引进气穴产生振动噪声,使总振动噪声增大。
(2)泄漏。泄漏主要指内泄漏。轴向端面间隙占80%,齿顶间隙占10%~15%,啮合间隙占5%~10%。泵使用一个时期后,由于磨损,轴向间隙增大,加大内泄漏;齿轮泵轴承损坏引起泵体孔腔磨损,同样增大径向间隙与轴向间隙,加大内泄漏,使齿轮泵的出口压力降低,输出流量减少。
(3)困油。齿轮泵要平稳地工作,齿轮啮合的重叠系数必须大于1,即总是有两对齿轮同时啮合。这就有一部分油液被围困在两对齿轮所形成的封闭腔内,这个封闭容积先随齿轮转动逐渐减小,以后又逐渐增大。封闭容积减小会使被困油液受挤而产生高压,并从缝隙中流出,导致油液发热,轴承等机件也受到附加的不平衡负载作用。封闭容积增大又会造成局部真空,使油产生气穴,引起噪声、震动和气蚀。这就是齿轮泵的困油现象。消除困油现象的措施是在齿轮的两端盖板上开卸荷槽,使封闭容积减小时通过右边的卸荷槽与压油腔相通,封闭容积增大时通过左边的卸荷槽与吸油腔相通。卸荷槽开的位置、尺寸必须精确,否则会造成人为泄漏,降低齿轮泵效率。
(4)齿轮磨损。齿轮齿廓只有在节点啮合的那一瞬间才是纯粹的相对滚动,而在其他啮合时则是既有相对滚动又有相对滑动的接触。啮合点离基圆愈近,其相对滑动的成分愈大,从而必然引起较严重的齿面磨损。
(5)齿面点蚀。齿面点蚀即齿面有微小的坑,进一步发展则剥落,铁屑带入液压油中,造成油路系统磨损、内泄漏。齿面点蚀主要是由气穴造成的。
(6)轴承损坏。液体内有杂质,或轨道、滚珠硬度不匹配,安装不当等原因造成。
(7)气穴与气蚀。气穴与气蚀现象通常起因于进液管阻塞、排液速度过快、压力过低,而使溶于液体中的空气大量分离或迅速汽化。齿轮泵在低压入口处形成的微小气泡,随着泵的旋转带入高压区时,被迅速压破,对泵产生破坏作用。气穴发生在齿轮泵的低压区,而气蚀发生在泵的高压区,当液体不能完全充满泵内空间时就会产生气穴。高黏度齿轮泵所输送液体的黏度较高,为克服液体的流动阻力所消耗的压力比常规液压齿轮泵大得多,因此,较易发生气穴与气蚀现象。
齿轮泵故障主要由设计、制造、安装、操作等方面的原因造成的。由设计造成的如困油、端面泄漏等;由操作造成的,如压力控制不当,转速过高、油路堵塞等;由制造造成的,如齿轮加工精度不够高、轴承质量不好等;由安装造成的,如主动齿轮与电机轴的对中不好、联轴节发生松动、装配误差等。
齿轮和轴承故障的早期诊断一直是机械学的基础课题,涌现许多诊断方法。
模糊C均值算法是一种数据分析和建模的方法。对大量数据进行聚类,基于目标函数,寻找出最佳分析方案。将齿轮泵各种故障现象看作是模糊的,现象的界限也是模糊的,故障原因与症状之间的关系也是模糊的。对这些模糊数据进行聚类均值分析,从而识别出具体故障。
小波包分析是一种信号的时间、频率分析方法。用分解和重构的分析方法,对有效频段的信号进行重构。该法能有效地抑制干扰,从复杂的振动信号中分离出故障特征信号,进而进行深层的信号处理,查找故障源。
小波包分析对振动波形包分解为低频和高频两段,然后与正常信号作比较,如果哪一段的振动波动有差异,则再分解。在分解中,低频失去的信号由高频捕获,在下一层的分解中,只分解上一层的低频信号,保留上一层的高频信号,如此类推下去,可以进行更深次的分解。从齿轮总体振动信号中,消去占绝大部分能量的常规信号,突出了由故障信号引起的变化,提高了齿轮泵故障的检测能力。
频谱分析是通过机械噪声的频谱判断故障的性质。齿轮泵正常运行时,噪声信号是平稳信号,信号中主要频率成分是各轴的转动频率和齿轮的啮合频率。当发生故障,其噪声信号频率或幅值会发生变化:信号是稳态的,但对应信号的特征频率的幅值发生明显变化;信号是周期平稳信号,但出现了有规律的冲击或调制现象;信号中无规律的冲击或调制现象。根据这些信号变化,判断故障是否发生及故障类别。
将神径网络用于故障诊断系统。将故障诊断知识集合分解为几个逻辑上独立的子集合,每个子集合再分解为若干规则子集,然后根据规则子集来组织网络。分解后的子网络比原来的网络规模小得多且问题局部化了,诊断故障信息方便快捷。
当齿轮泵压力、流量发生变化时,即意味齿轮泵己发生故障。
齿轮泵的动态压力有丰富的设备运行状态信息,负熵是随机变量独立性的自然测度。负熵即熵减少,是熵函数的负向变化量。熵是物理学上热能除以温度所得的商,标志热量转化为功的程度。提取齿轮泵压力信号的负熵特征可以识别齿轮泵不同的故障模式。
即听棒监测。凭借多年现场维修经验,通过接触泵壳的铜棒传递的噪声,用耳朵判别故障。如听到轴承处有尖锐摩擦声即可判断轴承有问题。但是人的耳朵对于不同频率的声音敏感性是不同的,同样多的噪声,如果都是集中在几百到几千赫兹,与集中在20 kHz以上是完全不同的效果,后者人们可能根本就察觉不到。因此听诊法有局限性。
用VM-63a手持式测振仪分别对泵体驱动端、非驱动端轴承位的水平、垂直向的速度振动进行测量。根据该测振仪诊断标准,无故障的振动值在7.1 mm/s以下。2010年7月28日测量2A给水泵汽轮机供油齿轮泵的振动较低为2.3 mm/s,无异常声音。29日上午11时38分,2A给水泵汽轮机来“速度控制偏差大”报警。此时泵振动速度值大幅度升高达6.2 mm/s,切换油泵后系统正常。解体发现原运行泵轴承已严重磨损。此次事故说明测振仪不能准确地查出问题所在。
大多数诊断方法强烈依赖初始化数据的好坏。
振动信号是动态信号,它包含的信息丰富,很适合进行故障诊断。
由齿轮啮合运动引起的振动是信号的主分量,无论有无故障,这种振动总是存在的,称为常规振动。当齿轮个别齿面存在缺陷时,齿轮振动的时频特征发生变化,齿轮每转一周,将产生一次或几次冲击,啮合振动受到调制 (振幅调制、频率调制),引起系统的附加振动,其频率表现为振动信号谱中出现一系列等间隙的频率簇,形成相应的边带频率。齿轮啮合振动是以高频冲击的形式出现;齿轮泵基础松动、轴系不对中、油液涡动、油液脉动等以低频振动为主。如何从总体振动与噪声中分离出附加振动信号及噪声,是问题的关键。从齿轮泵拾取的振动信号是非常复杂的信号,振动频谱多,各振动之间相互耦合,信噪比低。附加振动信号能量小,固有信号或外界干扰信号,很轻易地就能淹没了附加振动信号,普通的振动分析仪难以识别出该信号。通过实验对比,选用峰值分析技术。
振动信号采集采用与峰值分析技术相应的艾默生(Emerson)公司生产的CSI 2130机械状态分析仪。CSI 2130机械状态分析仪能够检测到因早期疲劳裂纹、齿轮磨损或相关冲击等引发的应力波。该仪器采集金属之间直接接触产生的应力波信号,采集范围从低速旋转的低频信号,到80 kHz的信号。金属之间的冲击,其伴生的压力波形是短周期 (低于毫秒级)、宽频带 (1~50 kHz)。经过高通滤波 (截止频率1 kHz),使信号集中于故障集中的冲击信号存在的频段,再分离冲击信号和普通振动信号。冲击信号可在故障的早期到中期阶段被监测到。
图2 齿轮故障频谱
汽轮机液压系统采用RCB-400型齿轮泵,人字齿、1 500 r/ min。2012年 4月,CSI 2130机械状态分析仪作出齿轮泵电机端频谱图,如图2所示。
正常的齿轮频谱上有1倍频谱线 (指工频,就是工作频率,如转速为1 500 r/min,除以60,就是25 r/s,工作频率就是25 Hz),2倍频谱线 (工频× 2)及高频谱线。高频谱线是齿轮啮合频谱 (齿数×转速)的谱线。
故障齿轮的振动信号往往表现为旋转频率对啮合频率及其倍频的调制,最后形成的频谱线表现为以啮合频率及其各次谐波为中心的一系列边频带群[3]。故障齿轮的边频谱线幅值很高,齿轮故障诊断实质上是对边频带的识别。
图2显示,RCB-400型齿轮泵水平振动峰值(Peak Vue)边频幅值显著升高。该泵啮合频率为150 Hz,边频以该频率为中心呈幅值不对称分布,此不对称是由于调幅和调频的向量叠加所致。正常边频幅值在0.01g左右,此时边频幅值大约0.03g,是正常值的3倍。在啮合谱线的两侧还有两个幅值较低的边频频谱。诊断该齿轮有故障,需要进行检修。停机检修发现齿面有一定磨损(见图3),不太严重,属早期磨损。
图3 齿面磨损
用油石修磨,修麽后再作峰值频谱图,如图4所示,齿轮边频幅值降低,情况正常。
图4 修磨后油泵边频幅值
当轴承内环滚道、外环滚道、滚珠任一零件出现伤痕,每当滚子滚过伤痕,就会出现一次振动 (假设各零件为刚性,滚子沿滚道为纯滚动),运行中,伤痕点反复撞击与之接触的其他无件表面而产生低频振动,这些频率一般在1 kHz以下,该频率称为轴承故障特征频率,简称故障频率。故障频率可以通过轴承的几何结构如节圆直径、滚球直径、接触角等参数计算得出。故障频率包括:保持架故障频率 (FTF),滚子故障频率(BSF),内圈故障频率(BPFI)和外圈故障频率 (BPFO)。故障频率得出后,分别作轴承座峰值频谱图及齿轮工作峰值频谱图,两者对比,进行诊断。
RCB-400型齿轮泵采用SKF可调心的球面滚子轴承。主动轴电机端型号为22207E,主动轴非电机端及从动轴两端均为22206E。通过CSI精密点检仪得到故障频率,如表1所示。
表1 轴承故障频率 (1倍频,25 Hz)
作轴承座处峰值频谱图,如图5所示。
图5 轴承座峰值频谱图
从图5可看出:轴承座处速度振动长期通频值较高,达6 mm/s(高于其他齿轮泵,基本在2 mm/s以下),其波形图上有冲击尖峰,表明有冲击现象,但振动稳定无明显上升趋势。作齿轮工作峰值频谱图,如图6所示。
图6 齿轮工作峰值频谱图
图7 轴承无明显故障
图6上仅有啮合频率的谐波,没有轴承的故障频率,即可诊断轴承无故障。停机时观察该轴承,见图7,单手盘泵转动灵活,轴承表面除有轻微锈蚀外没有其他故障。
通过对峰值分析法理论考量,及采用Emerson的CSI 2130分析仪作为诊断工具实例运用表明,峰值分析法是很好的振动频率分析法。该方法可以将细微的故障信号从众多噪声信号中分辨出来,可以明确地判别齿轮和轴承故障类别,具有较高的准确性和可靠性。在建立完善振动数据库以后,某厂现场设备维修工作效率提高,工作量减轻,保证了汽轮机的正常运行。峰值分析法已在众多的火电厂家推广。
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Diagnosis of Early Stage Fault of Gear Pump Using Peak Vue Technology
DUAN Lun
(Zhuhai Power Plant,Guangdong Yudean Group Co.,Ltd.,Zhuhai Guangdong 519050,China)
The power of oil of Turbine's hydraulic system in a power plant was provided by gear pumps,and fault occurred in the gear pumps would affect Turbine's safety operation.Therefore,Peak Vue technology and related Emerson CSI 2130 vibration analysis machine were used to diagnose gear pump's fault.Practice proves that the Peak Vue technology is good at telling the fine fault signal apart from noise signals,and clearly estimating the fault signal of gears and bearings with high accuracy and reliability.
Peak Vue technology;Gear fault;Roller bearing fault;Diagnosis of early stage
TK05
A
1001-3881(2014)9-166-4
10.3969/j.issn.1001-3881.2014.09.046
2013-03-29
段伦 (1982—),工学硕士,工程师,从事火电厂调速系统维护与管理。E-mail:13923390106@163.com。
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