專利名稱：：基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置的制作方法
技術領域：
：本發(fā)明主要涉及到汽輪機領域，特指一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置。
背景技術：
：滑動軸承是汽輪發(fā)電機組的重要部件，其工作環(huán)境差、載荷重，運行時容易發(fā)生各種故障，甚至導致設備損壞及發(fā)生安全事故，影響安全經(jīng)濟運行。因此，對滑動軸承的工作狀態(tài)進行在線監(jiān)測和故障診斷是非常重要的。目前，對于汽輪發(fā)電機組中滑動軸承的監(jiān)測一般是通過人工的方式來進行，檢測人員通過人工檢測或通過一些輔助儀器上顯示的參數(shù)或曲線，憑經(jīng)驗來判斷滑動軸承的狀態(tài)，這樣對檢測人員的素質要求高，檢測過程不夠智能化，效率低下。
發(fā)明內容本發(fā)明要解決的問題就在于針對現(xiàn)有技術存在的技術問題，本發(fā)明提供一種結構簡單緊湊、成本低廉、操作簡便、快速、診斷精度高、可滿足高自動化程度的基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置。為解決上述技術問題，本發(fā)明提出的解決方案為一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法，其特征在于步驟為(1)、安裝聲發(fā)射傳感器、獲取聲發(fā)射信號將聲發(fā)射傳感器安裝于汽輪發(fā)電機組的滑動軸承上，用來接收滑動軸承的聲發(fā)射信號，并將接收到的聲發(fā)射信號傳送給聲發(fā)射檢測系統(tǒng)；(2)、對聲發(fā)射信號進行處理、分析，提取特征對聲發(fā)射信號進行事件計數(shù)計算、振鈴計數(shù)計算、能量計算、信號幅度計算、中心頻率計算、頻譜能量不穩(wěn)定度計算、頻譜分析以及功率譜分析，同時在處理、分析后的信號中提取下述特征事件計數(shù)特征、振鈴計數(shù)特征、能量特征、信號幅度特征、中心頻率特征、頻譜能量不穩(wěn)定度特征、時頻特征以及功率譜特征；(3)故障診斷根據(jù)步驟(2)中得到的各類特征，依據(jù)經(jīng)驗值或專家系統(tǒng)，將各類特征進行分別比對，從而完成對汽輪發(fā)電機組滑動軸承的故障診斷。一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷裝置，其特征在于它包括聲發(fā)射檢測系統(tǒng)以及安裝于汽輪發(fā)電機組的滑動軸承上的聲發(fā)射傳感器，所述聲發(fā)射傳感器通過電纜與前置放大器相連，前置放人器的輸出端與聲發(fā)射檢測系統(tǒng)相連，聲發(fā)射檢測系統(tǒng)用來接收滑3動軸承的聲發(fā)射信號，所述聲發(fā)射檢測系統(tǒng)對聲發(fā)射信號進行處理、分析、提取特征，并進行故障診斷。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點就在于本發(fā)明基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置，提出基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法，利用這種方法開發(fā)的汽輪機滑動軸承故障診斷系統(tǒng)，能通過檢測滑動軸承的聲發(fā)射信號、提取信號特征，完成對汽輪機滑動軸承故障的自動判斷，其具有操作簡便、快速、診斷精度高、可滿足高自動化程度等優(yōu)點。由亍聲發(fā)射檢測技術是一種動態(tài)檢測，可以實時地檢測故障的發(fā)生和發(fā)展過程，與現(xiàn)有的對汽輪機滑動軸承的故障診斷方法相比，具有早期診斷出故障的優(yōu)點；本發(fā)明提出基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法，對汽輪機滑動軸承的聲發(fā)射信號進行實時獲取、信號分析、特征提取、并利用一定的規(guī)則進行故障判斷，對于預防故障的發(fā)生，維護機組安全有重要價值。圖1是本發(fā)明的工作流程示意圖2是本發(fā)明實際應用時的布置結構不意圖3是本發(fā)明聲發(fā)射信號分析流程的示意圖4是本發(fā)明聲發(fā)射信號特征提取的示意圖。具體實施例方式以下將結合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明。如圖l、圖2、圖3和圖4所示，一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法，其步驟為(1)、安裝聲發(fā)射傳感器、獲取聲發(fā)射信號將聲發(fā)射傳感器1安裝十汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2上，用來接收滑動軸承2的聲發(fā)射信號，并將接收到的聲發(fā)射信號傳送給聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5;(2)、對聲發(fā)射信號進行處理、分析，并進行特征提取對聲發(fā)射信號進行事件計數(shù)計算、振鈴計數(shù)計算、能量計算、信號幅度計算、中心頻率計算、頻譜能量不穩(wěn)定度計算、頻譜分析以及功率譜分析，同時在處理、分析后的信號中提取下述特征事件計數(shù)特征、振鈴計數(shù)特征、能量特征、信號幅度特征、中心頻率特征、頻譜能量不穩(wěn)定度特征、時頻特征以及功率譜特征；(3)故障診斷根據(jù)歩驟(2)中得到的各類特征，依據(jù)經(jīng)驗值或專家系統(tǒng)，將各類特征進行分別比對，從而完成對汽輪發(fā)電機組3上滑動軸承2的故障診斷。下表1為汽輪發(fā)電機組3上滑動軸承2故障集合與聲發(fā)射特征集合，將收集到的各類特征與故障集合一一對比，可以判斷出汽輪發(fā)電機組3上滑動軸承2存在何種故障。表1汽輪發(fā)電機組滑動軸承故障集合與聲發(fā)射特征集合<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>論分析可確定汽輪發(fā)電機組滑動軸承故障和聲發(fā)射特征之間的關系，于是得到滑動軸承2故障的聲發(fā)射特征論域，見表2.2。表2.2滑動軸承故障的聲發(fā)射特征論域<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>若滑動軸承2有實際故障特征"。=(S,(°)，，這里，0SS,WS1。將^代入式/^(w)二cosj^(S,-S;.)2/"后'得到/^("o)'…，//^("J。于是按式/、(M。"max^^(w。),/^0。),…，〃《(w。)1選取一個隸屬度最大值〃4("。)，依據(jù)最大隸屬度原則，可診斷出滑動軸承2的狀態(tài)為J,。以機組啟動中發(fā)生局部碰摩為例，本發(fā)明的具體流程為將聲發(fā)射傳感器1安裝在汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2上，接收滑動軸承2的聲發(fā)射信號。該信號經(jīng)過電纜傳送到前置放大器4進行放大后，進入聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5。在聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5中完成汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的處理和分析，包括事件計數(shù)(率)計算，振鈴計數(shù)(率)計算，能量(率)計算，信號幅度計算，中心頻率計算，頻譜能量不穩(wěn)定度計算，頻譜分析，功率譜分析，相關分析。提取汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的特征，包括事件計數(shù)(率)特征，振鈴計數(shù)(率)特征，能量(率)特征，信號幅度特征，中心頻率特征，頻譜能量不穩(wěn)定度特征，時頻特征，功率譜特征，相關分析特征。機組啟動中發(fā)生局部碰摩時，聲發(fā)射特征為事件計數(shù)率在低轉速下有峰值，振鈴計數(shù)率在低轉速下有峰值，頻譜能量不穩(wěn)定度增加到高l值，最大自相關系數(shù)增加到高1值，能量率增大到高l值，幅度增大到高i值。最后將提取的故障特征"。=(^r，，這里，os^)si。將"。代入式〃4.(")"。s如S,—S))2/n后'得至U〃4("0)'/G2(w0)，...'〃^,0o)°于是按式ma)^/^0。),/^(w。),…，/、,(M。"選取一個隸屬度最大值/"(w。)，依據(jù)最大隸屬度原則，可診斷出滑動軸承狀態(tài)為4，即為機組啟動中局部碰摩。如圖2所示，本發(fā)明的基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷裝置，它包括聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5以及安裝于汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2上的聲發(fā)射傳感器1，聲發(fā)射傳感器1通過電纜與前置放大器4相連，前置放大器4的輸出端與聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5相連，聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5用來接收滑動軸承2的聲發(fā)射信號，所述聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5對聲發(fā)射信號進行處理、分析、提取特征，并進行故障診斷。以油膜渦動故障為例，本發(fā)明的具體流程為將聲發(fā)射傳感器1安裝在汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2上，接收滑動軸承2的聲發(fā)射信號。該信號經(jīng)過電纜傳送到前置放大器4進行放大后，進入聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5。在聲發(fā)射檢測系統(tǒng)1中完成汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的處理和分析，包括事件計數(shù)(率)計算，振鈴計數(shù)(率)計算，能量(率)計算，信號幅度計算，中心頻率計算，頻譜能量不穩(wěn)定度計算，頻譜分析，功率譜分析，相關分析。提取汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的特征，包括事件計數(shù)(率)特征，振鈴計數(shù)(率)特征，能量(率)特征，信號幅度特征，中心頻率特征，頻譜能量不穩(wěn)定度特征，時頻特征，功率譜特征，相關分析特征。發(fā)生油膜渦動時，聲發(fā)射特征為頻譜能量不穩(wěn)定度增大到高2值并波動，最大自相關系數(shù)增大到高2值并波動，能量率增大到高2值并波動，幅度增大到高2值并波動。最后將提取的故障特征w。=(《S，，...，《，)，這里，0S《。)S1。將m。代入式如)二cosi(s,-S;)2/"后'得到/、("。)，/、("o)，。于是按式/^(m。)二max(〃40。),/^(w。),…，/^,(wq)1選取一個隸屬度最大值〃4如0)，依據(jù)最大隸屬度原則，可診斷出滑動軸承狀態(tài)為從，即為油膜渦動。以油膜振蕩故障為例，本發(fā)明的具體流程為將聲發(fā)射傳感器1安裝在汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2上，接收滑動軸承2的聲發(fā)射信號。該信號經(jīng)過電纜傳送到前置放大器4進行放大后，進入聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5。在聲發(fā)射檢測系統(tǒng)5中完成汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的處理和分析，包括事件計數(shù)(率)計算，振鈴計數(shù)(率)計算，能量(率)計算，信號幅度計算，中心頻率計算，頻譜能量不穩(wěn)定度計算，頻譜分析，功率譜分析，相關分析。提取汽輪發(fā)電機組3的滑動軸承2的聲發(fā)射信號的特征，包括事件計數(shù)(率)特征，振鈴計數(shù)(率)特征，能量(率)特征，信號幅度特征，中心頻率特征，頻譜能量不穩(wěn)定度特征，時頻特征，功率譜特征，相關分析特征。發(fā)生油膜渦動時，聲發(fā)射特征為事件計數(shù)率突然增加，振鈴計數(shù)率突然增加，頻譜能量不穩(wěn)定度增大到高3值，最大自相關系數(shù)增大到高3值，能量率增大到高3值，幅度增大到高3值。最后將提取的故障特征"。=(S"，《"，這里，0SS,(。)^1。將"。代入式//4(")=。0^(^.—S))2/"后，得到K)，/、(w。)，…，/^("。)。于是按式/^(w。)二max(/^(w。),^2(w。),…,/^0。)l選取一個隸屬度最大值//4("。)，依據(jù)最大隸屬度原則，可診斷出滑動軸承狀態(tài)為4，即為油膜振蕩。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，本發(fā)明的保護范圍并不僅局限于上述實施例，凡屬于本發(fā)明思路下的技術方案均屬于本發(fā)明的保護范圍。應當指出，對于本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理前提下的若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。8權利要求1、一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法，其特征在于步驟為(1)、安裝聲發(fā)射傳感器、獲取聲發(fā)射信號將聲發(fā)射傳感器安裝于汽輪發(fā)電機組的滑動軸承上，用來接收滑動軸承的聲發(fā)射信號，并將接收到的聲發(fā)射信號傳送給聲發(fā)射檢測系統(tǒng)；(2)、對聲發(fā)射信號進行處理、分析，并進行特征提取對聲發(fā)射信號進行事件計數(shù)計算、振鈴計數(shù)計算、能量計算、信號幅度計算、中心頻率計算、頻譜能量不穩(wěn)定度計算、頻譜分析以及功率譜分析，同時在處理、分析后的信號中提取下述特征事件計數(shù)特征、振鈴計數(shù)特征、能量特征、信號幅度特征、中心頻率特征、頻譜能量不穩(wěn)定度特征、時頻特征以及功率譜特征；(3)故障診斷根據(jù)步驟(2)中得到的各類特征，依據(jù)經(jīng)驗值或專家系統(tǒng)，將各類特征進行分別比對，從而完成對汽輪發(fā)電機組滑動軸承的故障診斷。2、一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷裝置，其特征在于它包括聲發(fā)射檢測系統(tǒng)(5)以及安裝于汽輪發(fā)電機組(3)的滑動軸承(2)上的聲發(fā)射傳感器(1)，所述聲發(fā)射傳感器(1)通過電纜與前置放大器(4)相連，前置放大器(4)的輸出端與聲發(fā)射檢測系統(tǒng)(5)相連，聲發(fā)射檢測系統(tǒng)(5)用來接收滑動軸承(2)的聲發(fā)射信號，所述聲發(fā)射檢測系統(tǒng)(5)對聲發(fā)射信號進行處理、分析、提取特征，并進行故障診斷。全文摘要一種基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置，其步驟為(1)安裝聲發(fā)射傳感器、獲取聲發(fā)射信號將聲發(fā)射傳感器安裝于汽輪發(fā)電機組的滑動軸承上，用來接收滑動軸承的聲發(fā)射信號，并將接收到的聲發(fā)射信號傳送給聲發(fā)射檢測系統(tǒng)；(2)對聲發(fā)射信號進行處理、分析，提取特征；(3)故障診斷根據(jù)得到的各類特征，依據(jù)經(jīng)驗值或專家系統(tǒng)，將各類特征進行分別比對，從而完成對汽輪發(fā)電機組滑動軸承的故障診斷。該裝置包括聲發(fā)射檢測系統(tǒng)以及安裝于汽輪發(fā)電機組的滑動軸承上的聲發(fā)射傳感器。本發(fā)明是一種操作簡便、快速、診斷精度高、可滿足高自動化程度的基于聲發(fā)射檢測的汽輪機滑動軸承故障診斷方法及其裝置。文檔編號G01M13/04GK101458158SQ20091004243公開日2009年6月17日申請日期2009年1月6日優(yōu)先權日2009年1月6日發(fā)明者盧緒祥,晉風華,李錄平,倩靳,饒洪德,琪黃申請人:長沙理工大學