多重状态分析法在机械设备故障诊断中的应用

余 锋，何 柯，张 健

（1.武汉工程职业技术学院， 武汉 430080；2.武钢股份能源动力总厂， 武汉 430080）

一、设备状态分析的策略与方法

故障诊断的本质就是对设备进行状态分析，判别设备正常或异常，并对异常设备确诊故障的原因、部位、程度和发展趋势。这是现代设备维修策略的基础。[1]

由于设备的劣化是一个渐进的过程，因此，对其工作状态的把握应遵循先宏观后微观的原则，进行总体状态、故障类型、故障部位、故障程度、发展趋势的分析，由表及里，逐步深入，并综合应用多种分析方法，相互佐证，使分析结论最终贴近真实。这是现代设备状态分析的基本策略。

状态分析的不同阶段及其适用的方法归纳如下。

（一）总体状态分析

判别设备状态为正常或异常。一般采用标准判别法和图像分析法。[2]

1.标准判别法：将实际状态监测值与事先制定的标准进行比较来判别设备正常或异常。[2]

2.图像分析法：把设备正常状态下的标准振动频谱（或波形），与同一条件下测得的频谱（或波形）进行比较，通过分析它们的差别来判断设备状态的好坏。

（二）故障类型分析

常用5W1H方法，即采用Why（何因）、What（何事）、Who（何人）、When（何时）、Where（何地）、How（怎样、如何）等6种提问的方式来完成对故障事故的推论。[2]

（三）故障部位分析

现代设备结构复杂，由于振源众多，各个振动信号会彼此干扰，这就要求诊断人员除了要掌握足够的振动信息（如数据、图谱）外，还需清楚设备的结构和运动原理。常有特征频率分析法、布点排查法、冲击脉冲法、类比法、排查分析法等几种。[2]

1.特征频率分析法：由于机器零部件的故障频率分布在不同频段，因此，根据主要振动频率的大小，就可以大致估计故障可能发生的部位。

2.布点排查法：在振动测量中，测点越靠近振源振值越大，得到的信息越真实可靠。因此，根据机器的结构特点和故障特征，合理选布有代表性的测点，根据测值大小和分布特点分析振源，从而确定故障的部位。

3.冲击脉冲法：适用于滚动轴承多种失效的诊断。用此方法制作的仪器在测试时能排除机器和轴承本身的振动影响，直接判断轴承的状态和寿命，并能早期发现和识别滚动轴承因制造不良、装配不良、润滑不良及使用中旋转面产生伤痕等与轴承寿命有关的异常原因、劣化程度和发展趋势。

4.类比法：指由一类事物所具有的某种属性，可以推测与其类似的事物也应具有这种属性的推理方法。其结论必须由实验来检验，类比对象间共有的属性越多，则类比结论的可靠性越大。

5.排查分析法：首先分析出产生振动的各种可能振源，逐步排查，缩小范围，直至逼近产生故障的准确部位。

（四）故障程度分析

1.振动标准界定法：在ISO振动标准中，设备状态被界定为“良好”，“允许”、“较差”和“不允许”4个等级，每个等级都规定了限值范围，将实际测量的振动参数值与标准值相比较，就可以知道现在设备故障处于何种等级。

陈大勇睁圆了双眼，双手握紧鬼子的枪刺，一声虎啸，刺刀被他带着喷血拔了出来，小鬼子惊呆了，手一撒，就那么两秒的时间，陈大勇反手把刺刀扎进了鬼子的胸膛。

2.振动频谱界定法：旋转机械的大多数故障都有自己的特征频率，分析振动频谱的频率组成变化和幅值增长情况是判别故障发生、发展的重要方法。必须先建立设备处于“良好”状态时的“基准谱”，进一步建立在各种故障状态下的“故障谱”。将测得的振动频谱与标准谱进行比较，就能知道设备的故障及故障的严重程度。

3.振动峰值系数界定法：峰值系数Cf是振动单峰值Xp与有效值Xms之比，即Cf=Xp/Xms。峰值系数对反映轴承故障比较敏感。

（五）发展趋势分析

对设备实行状态趋势管理，其目的是把握设备总体状态的变化及其发展方向，及时发现设备存在的缺陷和隐患，以便采取有效措施；同时，掌握故障演变过程，也有利于分析故障的性质，诊断故障的原因。一般通过监测表征设备状态特征参量的变化，如振动幅值、特征频率分量的幅值等，通过趋势图来研判状态劣化的方向、速度、性质等。[2]

二、多重状态分析法在设备故障诊断中的应用

（一）背景介绍

某钢厂棒材生产线3#轧机在输入端和输出端各安装有一个水平测点。2008年10月下旬，监测系统发现设备存在异常，在对该设备的故障诊断中，通过多重状态分析法的应用，确诊了故障的原因、程度，诊断结论与实际吻合，由于处理及时，成功地避免了一起设备事故的发生。3#轧机传动链图，见图1。

图1 3#轧机传动链图

（二）故障诊断过程

1.振动量指标分析：3#轧机输入端a5测点10月26日16：00振动峰值为 36 m/s2，10月30日 6：00振动值增加到99 m/s2，接近黄色报警值100 m/s2；输出端a6测点10月30日22：00振动峰值为45 m/s2，10月31日8：37振动峰值增加到153 m/s2，超过红警值（150 m/s2）。

2.振动峰值和峭度分析：10月23日至10月31日a5、a6测点振动峰值和峭度呈逐渐上升趋势，粗步判断3#轧机齿轮箱有故障隐患征兆，故障类型为渐发性故障。尤其是a6测点峭度比峰值还高，最高冲击值高达140，说明故障隐患正向恶性方向发展。a6测点10月23日-10月31日峰值趋势图、峭度趋势图分别见图2、图3。

图2 a6测点峰值趋势图

图3 a6测点峭度趋势图

图4 a6测点概率密度图（正常）

图5 a6测点概率密度图（异常）

4.自相关分析：在a5测点10月15日5:00的自相关图中，冲击周期不明显，说明粗轧3#轧机运行正常。在a5测点10月30日13：00的自相关图中，有较为明显的时间间隔：t=0.04 s，对应的故障频率为：f=1/t=1/0.04=25 Hz，与Z5/Z6啮合频率（26.138 Hz）很接近，且图形基本呈菱形，说明3#轧机齿轮箱Ⅲ轴、Ⅳ轴连接的零部件有故障隐患征兆。a5测点10月15日5:00的自相关图见图6。a5测点10月30日13:00的自相关图见图7。

图6 a5测点自相关图（正常）

图7 a5测点自相关图（异常）

图8 a5测点频谱图（正常）

图9 a5测频谱图（异常）

5.频谱分析：a5测点10月15日5：00频谱图见图8，10月30日13：00频谱图见图9。

从图8可以看出，粗轧3#轧机输入端a5测点10月15日5:00幅值图中啮合频率Z3/Z4的幅值为0.678 m/s2，但倍频不突出，说明3架轧机故障特征不明显。从图9和表1可以看出，10月30日13:00频谱图中啮合频率Z3/Z4的幅值为0.547 m/s2，且伴有2、3、4倍频成份，说明Ⅱ轴、Ⅲ轴连接的零部件可能存在故障隐患。

图10 a6测点频谱图

表1 特征频率表（10月30日13∶00粗轧机电机转速为832 r/min，谱图数据）

a6测点10月15日5：00频谱图见图10，10月31日10:00频谱图见图11。

图11 a6测点频谱图

从图10可以看出，粗轧3#轧机输出端a6测点10月15日5:00幅值图中啮合频率Z5/Z6的幅值为0.064 m/s2，倍频很不规律，故障隐患不明显。从图11和表2可以看出，粗轧3#轧机输出端a6测点10月31日10:00频谱图中Z5/Z6啮合频率的幅值为1.106 m/s2，且伴有2、3、4倍频成份，说明Ⅲ轴、IV轴所连接的零部件可能存在故障隐患。

图12 a5测点倒谱图

图13 a6测点倒谱图

6.倒谱分析：从图12可以看出，三个时间最高峰对应的三个频率值分别为：（1/39.5 sm）×1 000=25.314 Hz，（1/100.5 sm）×1 000=9.95 Hz，（1/94.25 sm）×1 000=10.610 Hz，其中，10.610 Hz与 3架已知零部件Z7/Z8啮合频率（11.259 Hz）有相近的对应关系。说明Ⅳ轴Ⅴ轴所连接的零部件可能存在故障隐患。

从图13可以看出，三个时间最高峰对应的三个频率值分别为：（1/125 sm）×1 000=8 Hz，（1/79.25sm）×1 000=12.618 Hz，（1/86.25 sm）×1 000=11.594 Hz，其中，11.594 Hz与3架已知零部件Z7/Z8啮合频率（11.814 Hz）有相近的对应关系。说明Ⅳ轴Ⅴ轴所连接的零部件已有故障隐患征兆。

7.瀑布图：从图14可以看出，3架齿轮箱输入端a5测点8个时间点的瀑布图在298.828Hz处波峰出现连续较高的峰值，近似于Z3/Z4啮合频率（102.037 Hz）的3次谐波（306.111 Hz）。说明Ⅱ轴、Ⅲ轴所连接的零部件可能存在故障隐患。

（三）诊断结论

综上所述，峭度（值在10左右）很高，说明轴承损坏的可能性最大，Z3/Z4啮合频率、Z5/Z6啮合频率有高次谐波，说明Ⅱ、III、IV轴零部件有故障隐患征兆。建议检查齿轮箱内III、IV轴上的轴承和Z3、Z4、Z5、Z6的齿轮。检验结果验证了诊断结论。

表2 特征频率表（10月31日10∶00粗轧机电机转速为799 r/min，谱图数据）

图14 3架齿轮箱输入端a5测点的瀑布图

图15 III、IV轴上齿轮及IV轴轴承损坏情况

III、IV轴上齿轮及IV轴轴承损坏情况见图15。

三、结论

单一的状态分析方法在设备故障诊断实务中往往存在较大的局限性。实践表明，在设备故障诊断的不同阶段，依据各种状态分析方法的特点并予以综合应用，实现诊断过程的前后呼应和诊断结论的相互佐证，能有效提高故障诊断的准确性和工作效率。

参考文献：

［1］李国华.机械故障诊断[M].北京：化学工业出版社，2006.

［2］丁加军.设备故障诊断与维修[M].北京：机械工业出版社，2006.