旋转机械故障诊断 旋转机械故障诊断方式及其优缺点

常见故障类型及其成因

一、常见故障类型

1. 不平衡：由于设计、加工或装配过程中的问题，导致转子质量分布不均，从而引发振动增大。

2. 不对中：分为联轴器不对中（涉及平行和偏角问题）和轴承不对中，这种情况会产生附加力矩和轴向振动。

3. 轴承故障：包括油膜涡动（其特征频率为转速一半）、油膜振荡（在转速超过临界转速两倍时出现）以及轴承的磨损问题。

4. 轴弯曲：无论是永久性或因热负荷、机械应力导致的临时性弯曲，都会对机器的正常运行造成影响。

5. 松动与摩擦：结构松动或旋转部件与固定部件接触，引发高频振动。

二、诊断方法及评估

1. 振动分析

原理：通过加速度传感器捕捉振动信号，深入分析频谱（如遇到2倍频可能提示不对中问题）、相位等特征。

优点：实时性强，非侵入式检测，适用于旋转或往复机械。

局限：易受环境噪声干扰，要求精准安装传感器。

2. 油液分析

原理：检测润滑油的磨损颗粒（通过光谱分析）、污染度等，以判断轴承或齿轮的磨损状况。

优点：可早期预警磨损类故障，为预防维护提供数据支持。

局限：取样过程复杂，分析周期较长。

3. 轴心轨迹分析与智能算法

新技术应用：如中广核专利采用LSTM网络处理轴心轨迹数据，提高了故障识别的精度和效率。

优势：适应复杂多变的工作环境，减少人工干预和依赖。

三、综合应用建议与策略

对于不同类型的故障，建议采用多种诊断方法综合应用：

简单故障（如不平衡、不对中）：优先考虑振动频谱分析，其直观且高效。

隐性磨损问题：结合油液分析进行长期监测，以捕捉早期磨损迹象。

高速转子故障：除了传统的振动分析，可参考无试重瞬态平衡方法，避免传统试重过程中可能的风险。随着技术的发展，智能算法在故障识别中的应用也日益广泛，可以更加精准地定位问题并提供解决方案。