频谱分析在烟汽轮机故障诊断中的应用

郭晓宁

（大庆石化公司 物资供应中心，黑龙江 大庆 163714）

0 引言

大庆石化公司炼油厂二重油催化K101 烟汽轮机是兰州炼油化工机械厂1999 年生产的，烟气轮机的型号为YLⅡ-10000K，转速为5 800 r/min，功率为11 054 kW，冲动式双级。介质为烟气，其入口温度为650℃，入口压力为0.2 MPa，出口温度为471℃，出口压力为0.106 MPa，流量为142 200 m3/h。由于该烟机是重催装置能量回收三机组配置之一，是重催装置的关键设备机组，因此该机组的安全平稳运行直接关系到整个车间的平稳运行。设备主要机组状态如图1 所示。

图1 机组状态图

1 故障信号的获取

机械设备状态信号是机械设备异常或故障信息的载体。机械故障诊断技术实施过程中，不可缺少的环节就是选用一定的方法和检测系统来采集最能反映诊断对象状态特征的信号。而故障诊断技术成功与否的关键就是我们能否真实、充分地采集到大量的客观反映诊断对象状况的状态信号。否则，即使运用最先进的设备采集到的无用数据再完善也将是无效的。获取状态信号的方法主要有温度、压力、振动、转速、光谱、声发射等，通过这些方法就能测取相应的故障参数。通常故障的特征频率都有其各自的特点，例如在现场对产生的振动信号做频率分析就是诊断机械设备最有效的方法。在条件允许的情况下，在进行设备振动点测量时，应测量3 个方向，因为在不同的方向上测量的故障特征所表现的形式是不同的。

2 故障信号的提取方法

通常我们所采集到的表征诊断对象在运行中的原始状态信号称为初始模式。在初始模式状态下，采集的故障信息混杂在大量的背景噪声中，因此为了提高诊断的可靠性和灵敏度，我们必须运用技术对信号进行处理，在故障的状态信号中排除干扰噪声的影响，从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将初始模式进行维数压缩、形式变换、排除干扰因素、保留或增强有用的故障信号，以达到精化故障特征信息的过程，并由此形成机械设备的待检模式。

信号可分为数字信号和模拟信号，由于数字信号在传输过程中不易失真、信号准确，更适合于计算机快速的处理等优点，因此以后故障信号处理发展的主流将是数字信号的处理。

信号分析的主要方法有时域法和频域法：

1）时域分析法是将信号特征分解为在实践上的具有不同延时的简单时间信号分量的叠加，即信号数据产生的先后顺序，如信号的数字滤波、响应分析、卷积计算及相关分析等。通常故障信号的产生形式都是时间的波形，由于其产生的信号包含大量的信息，因此利用时域指标进行故障诊断，我们只能对设备进行定性诊断，即判断该设备有无故障，而对故障的具体定位和分析其产生的原因则较为困难，即很难判断故障部位。

2）信号的频域分析法是将信号经过某种变换（如傅氏变换、拉氏变换、沃式变换、小波变换等）后得到的有关信号的某些特征量的值，也称谱分析法。它是把以时间为横坐标的时域信号转换为以频率为横坐标的频域信号。我们利用频域分析法进行诊断时，只需分析出某一部件的特征频率特点，并重点监测该特征频率的幅值，通过与标准特征频率的进行对比，即可对该部件的运行状态进行诊断分析。在通常情况下，设备各部件的特征频率是不相同的，因而我们通过监测不同特征的频率，即可对不同部件故障进行区分，因此，通过时域诊断方法不仅可以实现故障的具体定性，而且还可以实现对产生故障的定位。

3 诊断分析

1）设备机组运行情况。该机组烟机测点：5V 烟机靠联轴节侧的垂直向振动、6H 烟机近叶轮侧轴承水平向振动，自2009 年3 月下旬以来，轴振动逐渐增大5V 由38 μm增加到57 μm，6H 由42 μm 增加到64 μm，振动信号中增大的成分主要是一倍频，见趋势图2，二倍频有明显增加，同时高频分量也呈增加趋势。

2）测振点测试分析图（如图2～图5 所示）。

3）检测技术人员诊断意见。通过以上频谱图可以看到，设备振动的一倍频分量比较小，而主要频率为3 倍工频。

根据设备的现场相关参数和监测数据分析，我们判断该螺杆压缩机振动增大的主要原因可能是以下3 方面：a.由于烟机的转子粘接的催化剂等（或其他质量）突然脱落一部份，2 h 后又在反方向脱落了相近的质量块，使烟机转子的平衡精度出现了两次突变。b.环境温度变化，影响壳体、支撑变形造成相关间隙变化，粘接的催化剂在小间隙处碰磨。c.烟机内气流不稳定。

4）检测技术人员维修建议：建议稳定气流、尽量减少催化剂进入烟机。

5）最后检查结果。通过对炼油厂一重催主风机的检修，发现烟机一级轮盘后部由于静部件粘接催化剂过多，已经磨出全周的深5 mm、宽9 mm 的沟槽，同时发现烟机的下瓦（特别是联轴节侧的下瓦）有明显的轻度磨损，证明我们日常监测诊断分析是符合实际的。

4 结语

图2 图谱注释：6H 一倍频趋势图

图3 K101-6H 通频趋势图

图4 K101-6H 当前幅值谱图

图5 K101-6H 6V 当前轴心轨迹图

在现今的企业生产中，如何提高机械设备的安全可靠性和工作效率，如何降低维修费用，尽量避免机械设备在生产过程中的突发停车和被迫停车，如何延长机械设备的使用寿命是对企业持续生产提出的全面要求。由于机械设备的复杂性和产生故障的多样性，故障诊断一直都是处理故障的重点和难点，然而状态监测技术在生产中的应用解决了这一系列问题，由于不同的设备存在的故障类型也各种各样，技术人员要通过故障的特征信号准确找出故障的类型及确定故障产生的原因并将其消除。这就要求我们在实践中不断总结，掌握机械设备常见的故障特征，熟练地运用状态监测技术，迅速地对机械设备的故障进行比较准确的分析和判断，并快速、有效地作出相应的解决对策和维修策略。

［1］袁宏义.设备振动诊断技术基础［M］.北京：国防工业出版社，1991.

［2］张正松.旋转机械振动监测及故障诊断［M］.北京：机械工业出版社，1991.

［3］沈庆根，郑水英.设备故障诊断［M］.北京：化学工业出版社，2007.

［4］刘瑞岩.机械状态监测与故障诊断［M］.北京：国防科技大学出版社，1993.