基于LabVIEW的畢業(yè)設計

1、基于LabVIEW轉子軸心軌跡測量與識別系統(tǒng)開發(fā)摘 要轉子軸心軌跡作為轉子振動狀態(tài)的一類重要圖形征兆，包含了大量的故障信息，是診斷專家在診斷過程中采用的一項不可缺少的故障征兆信息，由于軸心軌跡的提純效果、軸心軌跡的特征自動提取和形狀自動識別的水平，都直接影響著故障診斷專家系統(tǒng)的智能化水平，因此我們需要對軸心軌跡全面的進行研究。首先搭建了轉子故障實驗臺,在該實驗臺上能夠模擬一些典型的轉子故障,如不平衡、不對中、轉子彎曲等。在此基礎上，搭建信號測量電路，包括傳感器、電荷放大器、濾波器、數據采集卡等器件，能夠測量轉子旋轉時的兩個相互垂直方向的徑向位移。其次編制軸心軌跡測量及識別程序，該程序能夠實時顯

2、示軸心軌跡，并進行頻譜分析，也可以進行數據的存儲。為了給軸心軌跡識別提供標準，進而編制了軸心軌跡仿真程序，對幾種典型故障的軸心軌跡進行了仿真。根據不變矩理論，編制了不變矩計算程序，通過對傳統(tǒng)算法的改進，實現了對離散數據的不變矩計算，改進算法能夠自動識別軸心軌跡。通過連接實驗臺、測量裝置和軟件應用程序，對整個系統(tǒng)進行了整合，可實時顯示軸心軌跡，同時計算不變矩。通過大量實驗確定識別臨界值，使程序既滿足靈活性又滿足準確性，有效實現在線自動識別。關鍵詞：軸心軌跡;虛擬儀器；LabVIEW；不變矩Development of measurement and identification of axis

3、orbit system on LabVIEWAbstractThe rotor axis path as a kind of important graphic sign of rotor vibration state contains a large number of fault information is used in the process of diagnosis expert in the diagnosis of an indispensable fault symptom information. Axis path due to the effect of purif

4、ication, the axis trajectory characteristics of the level of automatic extraction and automatic shape identification, directly affects the level of intelligent fault diagnosis expert system, So we need the axis trajectory comprehensive research.First set the rotor fault test-bed in the laboratory be

5、nch to simulate some of the typical rotor faults, such as imbalance, in the wrong, rotor bending, etc. On this basis, the structures, signal measuring circuit, including the data acquisition card, sensor, charge amplifier and filter device, to measure the axis trajectory radial displacement of two d

6、irections.Second axis trajectory measurement program, the program can real-time display the axis trajectory, and spectrum analysis, can also for data storage. To provide standards for axis path identification, and then compiled the axis trajectory simulation program, the axis trajectory of several t

7、ypical faults are simulated. The recognition system is used as a means for identifying, invariant moment invariant moment calculation program, therefore, according to the features of the experiment, the moment invariant algorithm was improved, in order to meet the automatic identification.Finally in

8、tegrate the compiled program can display the axis trajectory and moment invariant can be calculated, and through experiments to determine the identification of the critical value, satisfies program meets the flexibility and accuracy, effectively realize online automatic identification.Key words:Axis

9、 trajectory; Virtual instrument; LabVIEW; Invariant moments目錄摘要IAbstractII第1章 緒論11.1 課題的背景11.2 國內外研究現狀21.2.1 旋轉機械軸心軌跡研究現狀21.2.2 轉子軸心軌跡自動識別研究現狀21.3 研究的意義和主要內容41.3.1 研究的意義41.3.2 研究的主要內容4第2章 轉子振動機理和軸心軌跡特征62.1 旋轉機械振動機理分析62.2 轉子振動的基本特征72.3 常見故障原因及軸心軌跡的特征82.3.1 轉子不平衡82.3.2 轉子不對中92.3.3 轉子彎曲92.3.4 轉子碰磨102.3

10、.5 油膜震蕩112.4 軸心軌跡測試方法及信號分析122.5 本章小結14第3章 LabVIEW應用程序設計163.1 數據采集和軸心軌跡合成163.2 軸心軌跡仿真程序193.3 不變矩計算程序213.3.1 不變矩方法簡介213.3.2 不變矩計算方法223.4 相似度計算程序243.5 軸心軌跡自動識別程序253.6 本章小結26第4章 實驗系統(tǒng)與實驗結果274.1 實驗臺的結構設計274.2 測量裝置284.2.1 傳感器與測量電路284.2.2 數據采集卡294.2.3 數據采集卡基本性能指標304.3 實驗結果分析314.4 本章小結32結論33致謝34參考文獻35附錄37第1章

11、 緒論1.1 課題的背景旋轉機械是機械設備的重要組成部分并且占有相當大的比重，如機械、化工、電力、冶金等行業(yè)的機床、汽輪機、發(fā)電機、壓縮機等都是典型的旋轉機器,它們以轉子及其他回轉部件作為工作的主體,一旦發(fā)生事故將造成巨大損失。目前旋轉機械向著大型、高速和自動化方向發(fā)展，為了保障設備運行安全可靠，對旋轉機械的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷提出了更高的要求。旋轉機械故障常在振動狀況方面體現出來，因此對振動信號進行監(jiān)測和診斷仍是目前的主要手段，經過多年的發(fā)展，旋轉機械振動故障診斷已經形成比較完備的理論和技術體系。近年來，隨著非線性理論的發(fā)展，尤其是信號處理和計算機智能理論技術與故障診斷的融合滲透，使旋轉機械故

12、障診斷技術更加豐富成熟。目前，用于旋轉機械故障診斷的征兆主要有時域、頻域和幅值域等。由于以快速Fourier變換(FIT)為基礎的數字信號處理技術在機械動力學中應用廣泛，測試分析方法已經達到比較完善的程度，而且，旋轉機械的振動信號在頻域內的能量分布具有比較明顯的特點，因此，目前旋轉機械故障診斷仍以振動信號的頻域特征作為主要的故障征兆，出現了功率譜估計法、時頻分析法、全息譜角域分析、分形維數等一系列提取故障征兆的方法1。但是，在旋轉機械故障診斷中，回轉部件中心位置比振幅和幅頻曲線等更能直觀地反映轉軸的運動情況，軸心軌跡作為轉子振動信號的一類重要圖形征兆，包含了大量的故障信息，它能夠形象、直觀地表

13、達了設備的運行情況。并且，軸心軌跡相較于時域、頻域和幅值域響應更快，不需要人為的對振動信號進行分析，所以更容易實現在線監(jiān)測和自動診斷。通常特定形狀的軸心軌跡對應著特定的故障類型，能正確反映系統(tǒng)的振動故障，比如由轉動部件不平衡或主軸軸線不直引起的擺度過大，軸心軌跡為橢圓形：動靜件碰磨故障會使得軸心軌跡呈現為規(guī)則或不規(guī)則的花瓣形；由油膜渦動引起的軸心軌跡為內“8”字形；不對中引起的軸心軌跡為香蕉形或外“8”字形等2。另外，旋轉機械的軸心軌跡的形狀與動態(tài)特性，也是診斷專家在診斷過程中采用的一項不可缺少的故障征兆信息。因此，軸心軌跡作為旋轉機械重要的一類圖形征兆，一直是研究的熱點，在旋轉機械故障診斷中

14、得到廣泛應用3。同時，由于軸心軌跡圖形比較復雜，如何對軸心軌跡進行提純和自動識別成為研究的重點。因此，本課題對于基于虛擬儀器的軸心軌跡測量與提純和自動識別的研究就顯得很有意義。1.2 國內外研究現狀1.2.1 旋轉機械軸心軌跡研究現狀在轉子軸承系統(tǒng)中，當作用在滑動軸承上的載荷的大小和方向都是隨時間作周期性的變化時，由于其載荷是變化的，所以各個瞬時軸心的平衡位置也是變化的，在油膜力和載荷互相平衡的情況下，軸心都會逐漸納入(即收斂于)一個確定的軌跡，就形成軸心軌跡。目前國際上存在兩種較為典型的軸心軌跡的計算方法4，一種就是由德Karlsruhel大Han授提出的稱為漢氏法，一種由德國Claustl

15、utl工業(yè)大學JHolland教授提出的稱為荷氏法這兩種方法都能夠根據軸承載荷的變化情況，算出軸頸中心在軸承中的一系列平衡位置，經過若干次迭代計算，這一系列軸心平衡位置最終封閉為一條的曲線形成軸心軌跡曲線。漢氏法與荷氏法的最大區(qū)別在于如何求解雷諾方程，漢氏法對于雷諾方程的旋轉項及擠壓項采用統(tǒng)一的邊界條件求解所以解法嚴密，荷氏法對雷諾方程的旋轉項及擠壓項并沒按照統(tǒng)一的邊界條件求解，它把旋轉項及擠壓項分開按照各自的邊界條件求解方程，再把兩者所求得的油膜反力進行合成，忽略了兩者之間的互相影響。根據統(tǒng)計用荷氏法計算其計算結果比較接近實測結果，并且也適合對一些形狀復雜的軸承進行軸心軌跡求解。由于漢氏法計

16、算過程相對復雜所以大量的計算過程中邊界條件的選用簡單地采用半Sommcrnd邊界條件，這就造成其計算精度下降。這兩種算法的原理基本相同，只是在求解雷諾方程時忽略的因素不同，邊界條件假設也不同，最后結果也有差異。但是這兩種算法都需經過大量計算，來近似的求出軸心軌跡，由于軸心軌跡形狀比較復雜又有許多的噪聲，所以計算出的軸心軌跡并不符合真實的情況。隨著測試技術的不斷發(fā)展，傳感器技術的成熟，現在多用位移傳感器測量轉軸不同方向的徑向位移，進而合成軸心軌跡。這種方法相比較于前兩種算法，它更能反應軸心軌跡的真實情況并且響應快，近年來漸漸得到應用。1.2.2 轉子軸心軌跡自動識別研究現狀轉子軸心軌跡的識別一般

17、的方法，通常是在轉子某一截面兩個相互垂直的方向上安裝兩個電渦流傳感器，測得該方向的振動，然后合成軸心軌跡圖形，然后在利用模式識別技術進行軸心軌跡形狀的識別。轉子軸心軌跡的識別實質是一個二維圖形的模式識別問題，主要包括兩部分內容：特征提取和特征分類。特征提取是對圖形所包含的輸入信息進行處理和分析，將不易受隨機因素干擾的信息作為該圖形的特征提取出來。特征分類過程是去除冗余信息的過程，具有提高識別精度、減少運算量和提高運算速度的作用。良好的特征應具有可區(qū)分性、穩(wěn)定性和獨立性。圖像處理的形狀分析主要是對區(qū)域作各種變換，提取區(qū)域的圖形特征。軸心軌跡的特征提取主要方法是對圖形作各種變換，定義圖形的不變性質

18、5。常用的方法有：1)幾何特征法：通過對軸心軌跡圖形進行幾何運算，使其具有規(guī)定的性質6。2)矩方法：以HU氏不變矩最為常用，有一定的應用局限，現有許多改進方法。3)編碼方法：主要用于對輸入神經網絡的數據進行改進編碼，提高網絡的分辨率，涉及數據壓縮技術。應用的方法有離散余弦變換法78，平面圖形可變等長度壓縮編碼方法9，加權編碼法10,小波神經網絡數據壓縮法11。這些方法可使降噪后的軸心軌跡圖形編碼得到較大的壓縮，加快了網絡的訓練速度，使神經網絡識別系統(tǒng)比傳統(tǒng)的布爾編碼方法有更高的準確率和穩(wěn)定性。此類提取軸心軌跡的圖像特征的方法是目前研究的熱點，有許多相關文獻對此進行了論述。以上所述幾種方法普遍存

19、在針對性不強的問題，即只是應用了圖像識別的基本原理，沒有充分地將該原理與軸心軌跡所特有的圖形特征結合起來分析，因此可以加強這方面的研究。在對軸心軌跡進行了圖形特征的提取之后就可以進行識別了，這涉及到了一個合理的分類器的問題。識別的分類實際也是模式識別問題，即將所提取的特征按一定規(guī)則分為若干個模式，確定模式中心，將輸入信號與己知的各個模式中心進行匹配，在根據一定的判定規(guī)則，確定輸入信號應歸入哪一個模式。具體方法主要包括概率統(tǒng)計方法、神經網絡方法，關聯(lián)度分析方法等。二維圖形識別常采用基于統(tǒng)計特征的矩不變性進行自動識別。矩是一種線性特征，可以用來對區(qū)域進行描述，而不變矩由于在尺度、平移和旋轉等條件下

20、的穩(wěn)定性被廣泛用于模式識別領域。HU在1962在文獻12給出了連續(xù)函數矩的定義和關于矩的基本性質，證明了有關矩的平移的不變性、伸縮的不變性和旋轉的不變性等性質，具體給出了具有平移、旋轉和比例不比變性的七個不變矩的定義。但實驗及理論分析都表明在離散情況下HU氏不變矩有一定的局限性13。，主要表現在HU氏不變矩在離散情況下不能保證對圖形比例縮放的不變性。為此，許多研究者在通過大量試驗后給出了一些改進算法，使之更符合軸心軌跡的特點，這也是本文研究的重點?，F今，已經提出的各種方法以解決軸心軌跡的信息處理和自動識別，如武漢大學的動力機械學院就提出了用灰色理論關聯(lián)度分析和基于不變性矩的徑向基函數方法來進行

21、水輪機組的軸心軌跡自動識別1415。華中科技大學的王海則綜合應用了小波去嗓理論、平面圖形不變矩理論、神經網絡理論，實現了識別過程的自動化，東南大學的趙林度利用神經網絡對軸心軌跡的離散余弦變換的描述子進行分類識別16。浙江大學的丁昭同將廣泛應用于語音識別的隱馬爾科夫模型用于旋轉機械的軸心軌跡的識別17，取得了一定的效果。1.3 研究的意義和主要內容1.3.1 研究的意義在工業(yè)生產當中,旋轉機械是機械設備的重要組成部分,一旦發(fā)發(fā)生事故,將造成重大損失。隨著科學技術的發(fā)展，人們對機械設備的安全、穩(wěn)定、高可靠性工作的要求日益迫切。這就對旋轉機械故障診斷技術提出了個高的要求。旋轉機械軸心軌跡作為旋轉機械

22、的一類重要圖形征兆，包含了大量的故障信息，它形象、直觀地表達了設備的運行情況，是診斷專家在診斷過程中采用的一項不可缺少的故障征兆信息，軸心軌跡的提純與自動識別的研究水平決定著故障診斷專家系統(tǒng)的智能化水平，因此有著重要的研究價值。基于微機硬件平臺的虛擬測量儀器已經在各行各業(yè)得到了越來越廣泛的應用。它功能靈活、開放，易于與其他儀器設備組成強大的測量系統(tǒng)，比傳統(tǒng)儀器效率更高、成本更低、功能更強大。將故障診斷技術基于虛擬儀器來實現，能夠充分發(fā)揮虛擬儀器的上述特點，為旋轉機械故障診斷技術，提供了有力的支持1.3.2 研究的主要內容本課題主要是研究軸心軌跡的自動識別和旋轉機械典型故障的在線診斷。搭建實驗臺

23、和測試電路編制數據采集程序完成數據采集。應用不變矩理論，編程實現其算法實驗軸心軌跡的識別。整合程序實現軸心軌跡自動識別和在線診斷。硬件方面：（1）設計搭建轉子典型故障故障模擬實驗臺，使之能夠可靠地模擬出各種典型故障；（2）搭建信號測量電路，保證傳感器、電荷放大器、濾波器和數據采集卡能夠正常工作。軟件方面：（1）編制信號采集采集程序。該程序能夠持續(xù)采樣，對信號處理合成軸心軌跡并實施顯示，也可以實現數據的存儲和信號的頻譜分析功能； （2）編制軸心軌跡仿真程序，該程序能夠實現對幾種典型故障軸心軌跡的仿真，并將數據保存；（3）編制不變矩計算程序，通過大量實驗對不變矩算法進行改進，使之適合軸心軌跡的不變

24、矩計算，最后算取個典型故障軸心軌跡的不變矩值作為標準值；（4）編制關聯(lián)度計算程序，大量實驗找出一個既簡單又相對準確的關聯(lián)度計算方法；（5）整合各程序，實現自動識別與在線診斷，優(yōu)化程序中的參數。第2章 轉子振動機理和軸心軌跡特征在旋轉機械狀態(tài)檢修系統(tǒng)中，影響設備運行狀態(tài)的因素是多種多樣的，包括振動、瓦溫、氣蝕等。由于振動的廣泛性、振動信號的多維性、測振技術的實用性，一般監(jiān)測系統(tǒng)均將振動信號作為主要監(jiān)測項目。設備在運行過程中必然會產生不同程度的振動。據統(tǒng)計，約有70的故障或事故都在振動信號中有所反映，振動的超標威脅著旋轉設備的安全運行。當振動超過一定限度時就會對設備造成危害，嚴重時將威脅設備安全運

25、行，帶來巨大的經濟損失。2.1 旋轉機械振動機理分析對于機械設備來說，通常會產生兩種不同形式的振動：強迫振動和自激振動。強迫振動是由外界對系統(tǒng)持續(xù)激勵所引起的。它是從外界不斷地獲得能量來補充阻尼所消耗的能量，使系統(tǒng)得以維持持續(xù)的等幅振動。外界激勵的來源可能是直接作用在振動系統(tǒng)上的激振力，也可能是由于系統(tǒng)中運動部件的不平衡離心慣性力，再就是由支撐件的持續(xù)運動而引起。這些激勵作用可能是周期性的，也可能是非周期性的。如旋轉機械運動中的質量不平衡、幾何軸線不對中、齒輪嚙合不好、傳動件配合不當、軸頸軸承問隙過大等都會引起機械設備的強迫振動。同樣，往復機械設備一般都具有大質量的曲柄活塞機構，這些大質量構件

26、在高速周期性運動時就會產生周期性的慣性力，進而就可引起機器和基礎的強迫振動及曲軸的扭轉振動。強迫振動會使設備或結構產生過大的動應力，成為疲勞破壞的重要原因。自激振動是依靠系統(tǒng)自身各部分間相互偶合而維持的穩(wěn)態(tài)周期振動，是無需周期變化的外力就能維持的穩(wěn)態(tài)振動，因而與強迫振動有原則性的區(qū)別。自激振動的突出特點是它的自治性，即當它處于自激振狀態(tài)時并不承受隨時間變化的外力，而是依靠系統(tǒng)的各個組成部分間相互作用的內力來維持穩(wěn)態(tài)周期振動的。引起自激振動的原因很多，其產生的機理也十分復雜，如油膜振蕩使轉子出現渦動失衡等。引起機械振動的的主要原因有：(1)因機組轉動部分質量不平衡引起的機組振動，其主要特征是機組

27、振幅隨機組轉速變化較敏感，其振幅一般與轉速的二次方成正比，且水平振動較大（2)機組轉動部件與固定部件相碰(或摩擦)所引起的機組振動，其特征為：一般振動較強烈，并常常伴有撞擊聲響(3)因軸承間隙過大、主軸過細、軸的剛度不夠所引起的振動，其特征為：機組振幅隨機組負荷變化較明顯(4)因機組軸線曲折、緊固零部件松動、機組對中心不準、推力軸承調整不良所引起的機組振動，其特征為：機組在空載低轉速運行時，機組便有明顯振動。2.2 轉子振動的基本特征轉子正常工作，即轉子在無故障狀態(tài)，具體說是轉子處于平衡狀態(tài)、對中情況良好、轉軸截面的徑向剛度相等、轉軸與機殼之間無摩擦等條件下的狀態(tài)，在此情況下，轉子運動不受干擾

28、。頻率成分以一倍頻為主，混有少量噪聲成分。理想軸心軌跡為圓形，但由于實際上不平衡總是存在的，軸心軌跡往往是橢圓形。正常情況下的軸心軌跡與不平衡的軸心軌跡在形狀上相同，但正常情況下的振幅比不平衡時要小的多。旋轉機械的主要部件是轉子，其結構形式雖然多種多樣，但對一些簡單的旋轉機械來說，為分析和計算方便，一般都將轉子的力學模型簡化為一圓盤裝在一無質量的彈性轉軸上，轉軸兩端由剛性的軸承及軸承座支承。該模型稱為剛性支承的轉子，對它進行分析計算所得到的概念和結論用于簡單的旋轉機械是適用的。由于做了上述種種簡化，若把得到的分析結果用于較為復雜的旋轉機械時不夠精確，但基本上能夠說明轉子振動的基本特性。圖2-1

29、 單圓盤轉子大多數情況下，旋轉機械的轉子軸心線是水平的，轉子的兩個支承點在同一水平線上。設轉子上的圓盤位于轉子兩支點的中央，當轉子靜止時，由于圓盤的重量使轉子軸彎曲變形產生靜撓度，即靜變形。此時，由于靜變形較小，對轉子運行的影響不顯著，可以忽略不計，即認為圓盤的幾何中心O與軸線AB上O點重合,如圖2-1所示。轉子開始轉動后，由于離心力的作用，轉子產生動撓度。此時轉子有兩種運動：一種是轉子的自身旋轉，即圓盤繞其軸線AOB的轉動；另一種是弓形轉動，即彎曲的軸心線AOB與軸承聯(lián)線AOB組成的平面繞AB軸線的轉動。這時，圓盤的中心O在相互垂直的兩個方向上，以某一頻率做簡諧振動。一般情況下，兩個方向的振

30、幅不相等，因此圓心O的軌跡為橢圓，O的這種運動是一種渦動或進動。轉子的渦動方向與轉子的轉動角速度同向時，稱為正進動；反向時，稱為反進動。由于有轉子正進動和反進動的存在使得的軸心軌跡具有較復雜的形狀。一般情況下，當非同步渦動的角速度與轉子角速度的關系為整數比時，軸心軌跡仍將是一條封閉的曲線，否則軸心軌跡不是封閉的。2.3 常見故障原因及軸心軌跡的特征2.3.1 轉子不平衡引起振動的原因是多方面的,但轉子的不平衡是引起機器振動的主要原因之一。轉子不平衡是由于轉子部件質量偏心或轉子部件出現缺損造成的故障，它是旋轉機械最常見的故障。據統(tǒng)計，旋轉機械約有一半以上的故障與轉予不平衡有關。因此，對不平衡故障

31、的研究與診斷也最有實際意義。造成轉子不平衡的具體原因很多，主要有：結構設計不合理，制造和安裝誤差，材質不均勻，受熱不均勻，運行中轉子的腐蝕、磨損、結垢、零部件的松動和脫落等。按發(fā)生不平衡的過程可分為原始不平衡、漸發(fā)性不平衡和突發(fā)性不平衡等幾種情況。按其機理又可分為靜失衡、力偶失衡、準靜失衡、動失衡等四類。轉子的不平衡故障包括：轉子質量不平衡、轉子初始彎曲、轉予熱態(tài)不平衡、轉子部件脫落、轉子部件結垢、連軸器不平衡等，不同原因引起的轉子不平衡故障規(guī)律接近，但也有各自的特點。轉子的不平衡故障會產生許多不良后果，首先會引起轉子的彎曲和內應力進而引起轉子疲勞甚至斷裂。其次會引起機器的振動與噪聲，加速機械

32、零件的磨損。由質量不平衡引起的轉子不平衡的振動特征有(1) 軸心軌跡為橢圓，如圖2-2所示圖2-2 轉子不平衡軸心軌跡(2) 振動的時域波形近似為正弦波；(3) 頻譜圖中，能量主要集中在基頻并有較小的高次諧波；(4) 其進動特征為正進動。2.3.2 轉子不對中大型機組通常由多個轉子組成，各轉子之間用連軸器聯(lián)接構成軸系，傳遞運動和轉矩。由于機器的安裝誤差、工作狀態(tài)下熱膨脹、承載后的變形以及機器基礎的不均勻沉降等，有可能會造成機器工作時各轉子軸線之間產生不對中。具有不對中的故障轉子系統(tǒng)在其運行過程中將產生一系列有害于設備的動態(tài)效應，如引起機器連軸器偏轉、軸承早期損壞、油膜失穩(wěn)、軸彎曲變形等，導致機

33、器發(fā)生異常振動，危害極大。轉子不對中包括軸承不對中和軸系不對中兩種情況。軸徑在軸承中偏斜稱為軸承不對中。機組各轉子之間用聯(lián)軸節(jié)連接時，如不處在同一直線上，就稱為軸系不對中。軸系不對中又分為平行不對中、角度不對中和綜合不對中三種情況。不對中的作用就像轉子上有一個不定向的預載荷，容易引起軸向振動。當轉子存在不對中故障時，具有以下特征：(1) 轉子徑向振動出現二倍頻，以一倍頻和二倍頻分量為主，隨著不對中的情況加重，二倍頻所占的比例增加；(2) 典型的軸心軌跡為香蕉形，正進動。二倍頻增加的過程中相應的軸心軌跡從香蕉型變?yōu)椤?”字形，如圖2-3所示；圖2-3 不對中故障軸心軌跡(3) 連軸器不對中時軸向

34、振動較大，振動頻率為一倍頻，振動幅值和相位穩(wěn)定，軸承不對中時徑向振動較大，有可能出現高次諧波，振動不穩(wěn)定；(4) 振動對負荷變化敏感。2.3.3 轉子彎曲轉子彎曲與不平衡相似，但是兩者是有區(qū)別的，質量不平衡是指各橫截面的質心連線與幾何中心連線存在偏差。而轉子彎曲是指各橫截面的幾何中心連線與旋轉軸線不重合，二者都會使轉子產生偏心質量，從而使轉子產生不平衡振動。轉子彎曲故障的軸心軌跡一般為香蕉型與不對中故障相似但是其軸心軌跡不會因為二倍頻分量的增加而變?yōu)椤?”字形，軸心軌跡如圖2-4所示圖2-4 轉子彎曲軸心軌跡轉子彎曲有永久性彎曲和臨時性彎曲兩種情況。轉子永久性彎曲和轉予臨時性彎曲與轉子質量偏心

35、基本相同。其不同之處是，具有轉子永久性彎曲故障的機器，開機啟動時振動就較大：而轉子臨時性彎曲的機器，則是隨著開機升速過程振幅增大到某一值后有所減小。2.3.4 轉子碰磨隨著機組參數的不斷提高，動靜間隙的不斷減小，以及運行過程中不平衡、不對中、熱彎曲等的影響，經常發(fā)生轉子碰摩故障。在國產20萬千瓦氣輪發(fā)電機組中，已有多臺因動靜碰摩而造成轉子彎曲的嚴重事故。根據摩擦部位的不同，碰摩分為兩種情況，轉子外緣與靜止件接觸而引起的摩擦，成為徑向碰摩；轉子在軸向與靜止件接觸而引起的摩擦，成為軸向碰摩。從不同的角度，摩擦還可以分為局部摩擦和全周摩擦；早期、中期和晚期碰摩等。碰摩是一個復雜的過程，從機理上分析，

36、碰摩振動對轉子有以下幾方面的影響：(1) 直接影響轉子的運動可以分為自轉和進動兩種形式。摩擦對自轉的影響在于附加了一個力矩，因此，在轉子原有力矩不變的條件下有可能使轉子的轉速發(fā)生波動。至于進動，由于摩擦力的干預可能使正進動轉化為反進動，特別是全周摩擦，常常產生所謂的“干摩擦”現象，從而引起自激振動，影響轉子的正常運行，甚至損壞機組。(2) 間接影響摩擦的作用使動靜部件相互抵觸，相當于增加了轉子的支撐條件，增大了系統(tǒng)的剛度，改變了轉子的臨界轉速及振型，且這種附加的支承是不穩(wěn)定的，所以可能引起不穩(wěn)定的振動和非線性振動。(3) 沖擊影響局部碰摩除了摩擦作用外還會產生沖擊作用，其直觀效應是給轉子施加了

37、一個瞬態(tài)的激振力，激發(fā)轉子以固有頻率作自由振動。雖然自由振動是衰減的，但由于碰摩在每個旋轉周期內都產生沖擊激勵作用，在一定的條件下有可能使轉子振動成為疊加自由振動的復雜振動。(4) 熱變形摩擦引起的熱變形可能引起轉子彎曲，加大偏心量，使振動加大。轉子碰摩的定量分析比較困難。一般來說，轉子與靜止件發(fā)生碰摩時，轉子受到靜止件的附加力作用，它是非線性和時變的，因此使轉子產生非線性振動，在頻譜圖上表現出頻譜成分豐富，不僅有工頻，還有高次和低次的諧波分量，當摩擦加劇時，這些諧波分量的增長很快。轉子碰磨的故障特征有：(1) 轉子失穩(wěn)前頻譜豐富，波形畸變；軸心軌跡不規(guī)則變化，正進動；(2) 轉子失穩(wěn)后波形嚴

38、重畸變或削波，軸心軌跡發(fā)散，反進動；(3) 輕微摩擦時同頻幅值波動，軸心軌跡帶有小圓環(huán)，如圖2-5(a)所示。(4) 碰摩嚴重時，各頻率成分幅值迅速增大，軸心軌跡附加的小環(huán)也增加，如圖2-5(b)所示。(5) 系統(tǒng)的剛度增加，臨界轉速區(qū)展寬，各階振動的相位發(fā)生變化。(6) 工作轉速下發(fā)生的輕微摩擦振動，其振幅隨著時間緩慢變化t相位逆轉動方向旋轉。 (a) (b)圖2-5 轉子碰磨軸心軌跡2.3.5 油膜震蕩油膜軸承因其承載性好，工作穩(wěn)定可靠、工作壽命長等優(yōu)點，在各種機械、各個行業(yè)中都得到了廣泛的應用。采用流體膜潤滑軸承的目的主要是減少摩擦與磨損，但軸承油膜對轉子振動特性有很大影響。油膜振蕩是軸

39、頸帶動潤滑油高速流動時，高速油流反過來激勵軸頸，使其發(fā)生強烈振動的一種白激振蕩現象。轉子軸徑在油膜中的劇烈振動將會直接導致機器零部件的損壞。轉軸的轉速在失穩(wěn)轉速以前的轉動是平穩(wěn)的，當達到失穩(wěn)轉速后即發(fā)生半速渦動，隨之轉速的提高，渦動角速度也隨之增加，但總保持著約等于轉動速度一半的比例關系，半速渦動一般并不劇烈，但當轉速升到比一階臨界轉速的2倍稍高以后，由于此時的半速渦動的渦動速度與轉軸的第一階臨晃轉速相重合即產生共振，表現為強烈的振動現象，稱為油膜振蕩。油膜振蕩發(fā)生以后，就將始終保持約等于轉子一階臨界轉速的渦動頻率，而不在隨轉子轉速的升高而升高。油膜震蕩的故障特征有：(1) 油膜振蕩總是發(fā)生在

40、轉速高于轉子系統(tǒng)一階臨界轉速的2倍以上。(2) 油膜振蕩的頻率接近于轉子的一階臨界轉速，即使轉速在升高，其頻率特征不變。(3) 油膜渦動時，軸心軌跡呈內8字型，如圖2-6所示；油膜振蕩時，轉子渦動方向與轉子轉動方向相同，軸心軌跡呈花瓣形，正進動，如圖2-7所示。(4) 油膜振蕩時，轉子的撓曲呈一階振型。(5) 油膜振蕩的發(fā)生和失真具有突然性，并具有慣性效應，即升速時產生振蕩的轉速比降速時振蕩消失的轉速要大。(6) 油膜振蕩劇烈時，隨著油膜振蕩的破壞，振蕩停止，油膜恢復后，振蕩再次發(fā)生，這樣持續(xù)下去，軸承與軸頸不斷碰摩，產生撞擊聲，軸瓦內油膜壓力有較大的波動。圖2-6 油膜渦動軸心軌跡 圖2-7

41、 油膜震蕩軸心軌跡2.4 軸心軌跡測試方法及信號分析軸心軌跡是軸心上一點相對于軸承座的運動軌跡。這一軌跡是在與軸線垂直的平面內。因此要求在該平面內的兩個垂直方向安裝電渦流位移傳感器對轉軸振動進行測量。整個測量裝置如圖2-8所示，這樣可以同時檢測軸心在x和y方向上的振動，將振動輸入到電子示波器中，就可以觀察到經濾波后的軸心軌跡圖形。放大器放大器濾波器濾波器傳感器 計算機圖2-8 軸心軌跡測試圖一般來說，在由不平衡引起的軸的運動中，當軸的各方向的彎曲剛度相同時，軸的運動為同步正進動。軸心軌跡為一圓，反映在X和Y方向上是只有基頻成分的簡諧振動，而且他們的幅值相等，相位相差900。但在許多的實際情況下

42、，軸的各向彎曲剛度及支撐剛度存在差異，由不平衡引起的軸心相應不在是一個圓，而是一個橢圓，這對反映在X和Y方向上的振動不僅振幅不同，而且相位相差也不是900。在這種情況下，軸的彎曲相對軸的部位不是固定不變的，而是以軸上某一線為中心的左右擺動。在一般情況下，軸的運動除了上述由不平衡響應引起的同步正進動之外，還存在非同步的正進動和反進動，有時也稱為正向渦動和反向渦動。這時軸心的運動軌跡具有較復雜的形狀。我們用運動分解的概念來說明軸心軌跡的形成。為同步正向渦動分量，它以和轉子角速度相同的角速度旋轉。這樣，構成了軸心c的運動軌跡。當有渦動存在時，反映在X和Y方向上的振動，除了基頻成分之外，還有頻率為e的

43、振動成分。當和e的關系為整數比時，我們仍可以獲得一條封閉曲線的形式的軸心軌跡：當和e不是整數關系時，曲線將是不封閉的。下面介紹常用的振動信號分析方法。(1)振動信號的幅值分析方法應用于幅值分析的參數有：均值、均方根值、最大值、最小值和絕對平均值等。這些參數計算簡單，對于故障診斷有一定的作用，但它們會因工作條件(負載、轉速等)的改變而變化，所以又存在對故障不十分敏感、不好區(qū)分的缺點。因此，人們又引入了無量綱的幅值參數，如波形指標、峰值指標、脈沖指標、裕度指標以及峭度指標等。這些參數對故障有足夠的靈敏度，對信號的幅值、頻率變化不敏感，而只取決于概率密度函數的形狀，在故障診斷中有廣泛的應用。(2)振

44、動信號的相關分析方法相關分析主要是應用相關系數與相關函數來實現，即通過相關函數來研究兩個信號之間的相關性和收斂性。不同的信號有不同的相關函數，自相關函數不含有信號的相位信息，只存在單一的量值關系，而互相關函數則包含相位信息，這在分析振動信號的特性時是很有用的。(3)振動信號的頻域分析方法頻域分析的基礎是頻譜分析，即分析動態(tài)信號的幅值、相位、功率和能量隨頻率的變化關系。頻譜分析主要包括功率譜密度函數分析、細化譜分析、倒頻譜分析、沖擊響應譜分析、最大墑譜分析以及全息譜分析等。頻域分析是機械故障診斷中用得最廣泛的信號處理方法之一。因為故障發(fā)生、發(fā)展時都會引起頻率結構的變化。頻域分析還研究系統(tǒng)的傳遞特

45、性、系統(tǒng)的輸入與輸出關系，這可以幫助我們了解系統(tǒng)的固有特性以及故障源的信息如何傳遞變化等。(4)振動信號的時序分析方法時序分析法簡單地說就是對有序的觀測數據(觀測的時間序列簡稱觀測時序)進行統(tǒng)計學處理與分析的一種數學方法，是數據的統(tǒng)計處理與系統(tǒng)分析相結合的一種方法。一方面可以對系統(tǒng)進行動態(tài)分析，另外還可以對系統(tǒng)的未來狀態(tài)和趨勢進行預報和控制。時序分析的手段就是建立時序模型。而時序模型譜具有許多優(yōu)點，如譜峰清晰、譜線光滑、頻率坐標準確、分辨率高、不要求周期采樣及加窗處理等，因而克服了常規(guī)FFT譜分析所存在的缺陷，即要求固定數據長度、短數據信號處理失真、加窗引起泄漏、產生誤差、降低分辨率等。機器故

46、障診斷的時序模型法就是在機器的運行過程中，首先選定恰當的診斷參數，然后建立一個時序模型，通過時序模型的相應判據以診斷機器狀態(tài)的變化。這種方法在相當多的場合下能可靠地回答機器是屬于正?；虍惓顟B(tài)。(5)振動信號的特征分析方法特征分析主要是依據旋轉機械最基本的運動變量一轉速在變化時或在某一穩(wěn)定轉速時，機器的各重要部位振動量大小來進行特征描述。一般隨自變量選用的不同，特征分析有如下的幾種方法，即功率譜分析、階比譜分析、跟蹤譜分析(又分頻率跟蹤、階比跟蹤及復合功率跟蹤)、坎貝爾跟蹤分析(又分頻率坎貝爾圖和階次坎貝爾圖)、轉速譜陣分析(包括頻率譜陣與階比譜陣)、時間譜陣分析(包括頻率譜陣與階比譜陣)。特

47、征分析的目的就在于把眾多的特征分量(頻率)從復雜的信息中識別出來，研究和分析它們的變化特征，從而判別機器運行狀態(tài)是否正常。2.5 本章小結本章首先主要介紹了轉子的振動機理，振動的類型以及這些振動產生的原因。其次介紹了幾種典型故障的的軸心軌跡圖形和它們的時域及頻域特性，為以后的分析提供理論基礎。最后介紹了軸心軌跡測試方法和常用的振動信號分析方法。第3章 LabVIEW應用程序設計3.1 數據采集和軸心軌跡合成軸心軌跡的測量原理已經在第二章中進行了介紹，圖2-2就是該測量電路的硬件部分。用兩個電渦流傳感器字相互垂直的兩個方向上測量轉子的徑向位移，將電壓信號經電荷放大器放大濾波器濾波后送到計算機進行

48、處理，以合成軸心軌跡。在這里采集信號用的是數據采集卡，它首先需要驅動，然后配合程序來完成數據采集。LabVIEW的兩大基本功能是DAQ數據采集和儀器控制。DAQ數據采集是LabVIEW的核心技術之一，也是LabVIEW與其他編程語言相比較的優(yōu)勢所在，甚至可以認為，DAQ數據采集是LabVIEW最大的功能。一般地說，數據采集卡都有自己的驅動程序，驅動程序控制數據采集卡的硬件操作。目前NI公司的數據采集卡驅動軟件有NI-DAQ和NI-DAQmx，這兩種驅動軟件提供各種DAQ函數節(jié)點，用戶可以方便的訪問硬件。這里，我采用的是DAQmx來作為驅動。對于數據采集來說，有幾個組成部分是必不可少的，如采集通

49、道、定時、觸發(fā)、啟動和清除等。首先要設置虛擬通道，我們用到的是DAQmx Create Virtual Channel.vi。該vi的作用是為任務添加一個或一批虛擬通道，如果沒有指定任務，它將建立一個任務，由于其多態(tài)性，其I/O通道類型可以是模擬輸入輸出、數字I/O或者計數器輸出等。其次，用到的是DAQmx Timing.vi。數據采集一定要設置采樣數、采樣率、以及采樣模式等，這些都是在該vi來實現。它用于指定設備的數據采集操作是否連續(xù)或有限，為有限的操作指定或生成的樣本數，以及在需要時創(chuàng)建一個緩沖區(qū)。對于模擬輸入這種需要采樣定時的操作，它可以設置采樣時鐘源級采樣速率。然后需要設置觸發(fā)。DAQ

50、mx Tigger.vi配置一個觸發(fā)器使DAQ設備完成一個特定的動作，最為常用的是啟動觸發(fā)和參考觸發(fā)。啟動觸發(fā)初始化一個采集或生成，參考觸發(fā)則在采樣集中的位置設置一個參考點，早那里觸發(fā)前數據采集結束，而觸發(fā)后數據采集開始。從通道中采集的數據存放在緩存區(qū)，如果要對數據進行更進一步的處理，需要將數據從緩存區(qū)中讀取出來，這就用到了DAQmx Read.vi。當連續(xù)采樣時，該vi會讀取緩存區(qū)中所有可讀的樣本，當有限采樣時，該vi會等待任務獲取了所有被請求的樣本，然后將這些樣本從緩存區(qū)中全部讀出。最后是對DAQmx Start Task.vi的使用。該vi顯示的將一個任務轉換至運行狀態(tài)，在運行狀態(tài)，這個

51、任務將完成特定的采集或生成。如果程序中沒有使用該vi，當讀取或寫入執(zhí)行的時候，任務可以隱性的轉換至運行狀態(tài)，或者自動開始。雖然不是在任何時候都需要用到該vi，但是使用它來顯示的啟動一個與硬件定時有關的采集生成任務是個值得選擇的，例如在循環(huán)之中，就應該使用該vi，否則任務會重復的啟動或停止，這樣會降低執(zhí)行性能。如圖3-1所示，是用NI-DAQmx編制的數據采集程序的部分程序框圖圖3-1 DAQmx數據采集從圖中可以看到創(chuàng)建虛擬通道vi、定時vi、啟動任務vi和讀取vi。這些vi都有一些輸入輸出端子用以連接一些必要的的控件，進行參數的設定，比如采樣數、采樣率等。圖3-1只是單通道的數據采集程序，由

52、于本課題所采集的是兩路電壓信號且需要將兩路信號合成軸心軌跡，用DAQmx編制的程序比較繁瑣，信號流程不明顯，不宜與隨后的各程序進行整合，所以放棄了DAQmx，改用DAQ助手。DAQ助手是建立在DAQmx上的一個基于步驟的向導，它擁有一個交互式的圖形界面，無需編程就能一步一步的進行測量任務、采集通道、信號自定等配置，而且能夠自動生成代碼，實現DAQmx應用的快速開發(fā)。首先驅動數據采集卡新建一個采集兩路信號的任務，并設置采樣數、采樣率、采樣模式、測量模式等，隨后將這個任務生成代碼，這時在新建vi的程序框圖上就會生成一個DAQ助手圖標，接下來就可以完成對信號的處理了，如圖3-2所示就是編制的數據采集

53、和軸心軌跡合成程序。圖3-2 數據采集和軸心軌跡合成從圖中可以看到，由DAQ助手采集的程序在經由濾波器濾波后由拆分數組節(jié)點將兩路信號分開連接波形顯示控件和寫入測量文件控件，用以實驗位移信號的實時顯示和數據存儲。接下來信號連接到了頻譜分析控件，分別對兩路信號進行頻譜分析。最后，兩路信號輸入到XY圖波形顯示控件完成軸心軌跡的合成。用該程序在實驗臺上進行了實驗，測試結果如圖3-3所示。圖3-3 軸心軌跡合成在圖上可以看到兩路信號的波形以及合成的軸心軌跡，由此數據采集和軸心軌跡合成程序就編制完成了。對于所采集的數據我們需要對數據進行保存以便管理，需要某一數據進行分析時又需要將它們讀取出來。LabVIE

54、W中已經把讀取和保存功能進行了模塊化處理，變成了一個控件，需要時選取它們并設置參數即可。如圖3-4和3-5所示即為進行數據存儲和讀取時的前面板圖3-4 數據存儲圖3-5 數據讀取3.2 軸心軌跡仿真程序在進行軸心軌跡的自動識別時,需要有一標準與待測軸心軌跡進行比較,從而進行識別。從本課題的思路可以看出，這個標準就是典型故障的軸心軌跡。在第二章介紹軸心軌跡的形成機理時已經知道，不同的轉子故障其軸心軌跡也是不同的。比如轉子不平衡故障的軸心軌跡為橢圓、轉子不對中故障的軸心軌跡為“香蕉”或“外八字”等。我們知道當轉子系統(tǒng)發(fā)生故障或出現異常時，轉子軸心軌跡變的十分不規(guī)則，研究各分量的特征頻率將會得到許多

55、故障信息。有前面的數據采集程序得到的徑向位移信號的波形可以看出，其波形在濾波后可以近似的認為是正弦波，由此我們我們構造了如下方程式來仿真轉子發(fā)生故障時的軸心軌跡。 (3-1)式中，A1、A2、1、2、B1、B2、1、2分別為x(t)和 y(t)的一倍頻和二倍頻的幅值和初相位。在復平面對其進行組合形成復信號 (3-2)調整公式(3-1)中的8個參數，就能仿真出主要的軸心軌跡。通過改變這八個參數可以獲得我們所需的軸心軌跡圖形。如圖3-6所示為我們仿真出的幾種典型的軸心軌跡圖形。a油膜渦動b 綜合故障c 轉子不平衡d 轉子碰磨e 轉子碰磨f 理想狀態(tài)圖3-6 基于LabVIEW常見軸心軌跡曲線仿真在

56、用以上方程式得到軸心軌跡圖形時，我們可以發(fā)現不同的軸心軌跡圖形與振動頻率之間有種對應的關系具體描述如下18：當x(t)、y(t)的二倍頻分量的幅值均為0時，軸心軌跡的形狀隨一倍頻分量的幅值和初始相位變化，其形狀為直線、橢圓和圓。當x(t)、y(t)的一倍頻分量的初始相位相等時，軸心軌跡為條直線，其斜率由一倍頻分量的幅值確定：當x(t)、y(t)的一倍頻分量的初始相位差900且一倍頻分量的幅值相等時，軸心軌跡是圓形，否則為橢圓。當x(t)或者y(t)的二倍頻分量的幅值為0時，軸心軌跡的形狀隨一倍頻和二倍頻分量的幅值和相位變化，其形狀為圓弧、外8字形和香蕉形等。當x(t)和y(t)方向的一倍頻分量的幅值之比大于2倍以上時，軸心軌跡呈現圓弧形、外8字形和香蕉形，其曲率隨二倍頻的分量的幅之增大而增大。當工x(t)、y(t)的倍頻和二倍頻分量的幅值均不為0時，軸心軌跡的形狀隨一倍頻和二倍頻分量的幅值和初始相位變化，其形狀具有直線、橢圓、圓、內8字形、外8字形、香蕉形以及其他各種復雜不規(guī)則的形狀。以上的這些軸心軌跡圖形都是由編制的仿真程序完成的，如圖3-7所示為軸心軌跡仿真程序的框圖的前面板。圖3-7