基于共振稀疏反褶分析的顶驱齿轮箱故障诊断

顶驱齿轮箱的检测信号中包含齿轮和轴承的复合特征,具有调幅调频特性,且振动信号多级传递。采用共振稀疏分解法在拟合信号时,对于混合着齿轮振动信号的低共振分量分析能力较差。为此,提出了基于共振稀疏反褶分析的故障信号诊断方法,并引入最小熵反褶积理论。首先对所采集的齿轮箱信号进行时频域分析;然后对得到的信号进行共振稀疏分解,得到信号的高共振分量和低共振分量,并做包络分析,得到齿轮的故障特征频率;最后利用最小熵反褶积变换对低共振分量进行处理,使得低共振分量中的齿轮信号与轴承信号分离开来。分析结果表明:通过对高、低共振分量信号进行包络分析,在高共振分量的包络谱中有效地提取出了齿轮故障特征频率,提高了齿轮故障诊断的准确性。利用最小熵反褶积优化低共振分量信号后,有效地加强了齿轮箱轴承工作过程中的冲击信号,排除了信号分解后齿轮高共振分量混入低共振分量中而导致的干扰,解决了传统诊断方法只能拟合高共振分量信号的问题。所得结论可为顶驱齿轮箱故障诊断方法的进一步发展提供参考。     

低速重载齿轮故障的振动分析与安全校核

运用振动监测进行故障诊断与分析,在多轴式齿轮传动、啮合频率较多且相差较大的情况下,判断出低速重载齿轮的故障,并通过对啮合频率的分析,得出了如何判断齿轮严重断齿数目的方法;同时,通过对齿轮箱工作安全系数的计算进行了承载能力的校核,提出了低速重载齿轮故障诊断和齿轮箱选型的建议。     

频谱分析法在齿轮故障诊断中的应用

齿轮故障是齿轮箱故障的主要形式,因此对齿轮运行状态的判断分析对于降低齿轮箱故障率、预防突发性事故有着重要意义。文章主要介绍了频谱分析法在齿轮箱齿轮故障诊断中的应用,对常见齿轮故障的频谱特征进行了归纳表述,并结合应用实例对齿轮箱断齿故障进行了分析诊断。结果表明,频谱分析法能准确判断齿轮故障位置及故障的严重程度,可帮助检修人员结合实际的运行状态采取最佳的维修策略,为齿轮故障诊断提供有效途径。     

齿轮箱复合故障诊断方法及其应用研究

在实际工程中,齿轮箱故障往往以复合故障的形式出现,不同故障的信号相互耦合,彼此干扰,难以进行准确诊断。采用变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的齿轮箱复合故障诊断方法,首先对齿轮箱复合故障进行变分模态分解,并根据互相关准则滤除噪声干扰;然后选取最佳的解卷积周期和滤波器长度,对降噪信号进行MCKD滤波,分离故障特征;最后将该方法应用于齿轮箱,实现其复合故障诊断。通过某油田作业区的现场应用,轴承和齿轮的故障特征频率凸显,证明了该方法的有效性。     

基于振动信号分析的电潜柱塞泵故障诊断方法研究

振动信号能够全面反应电潜柱塞泵的运行工况,在电潜柱塞泵的故障诊断中,针对不同工况下的振动信号进行分析尤为重要。提出了一种基于振动信号分析的电潜柱塞泵故障诊断方法,采用改进的隐层神经元数变动的神经网络系统,根据不同情况选择不同节点数,使其达到提高诊断精度及缩短诊断周期的双重要求。对电潜柱塞泵正常运行以及动子不平衡、动子机械磨损运行时的振动信号进行分析研究,利用小波包提取振动信号的能量特征,利用神经网络识别故障。现场试验结果表明,网络训练后实际输出达到允许误差范围,网络测试结果也能与实际状态相对应。该方法能够对电潜柱塞泵进行有效、准确的故障诊断。     

齿轮箱故障诊断的多重分形方法研究

齿轮箱的信号多是非平稳、非线性的,尤其当齿轮发生故障时其非线性特性更加突出,因此齿轮箱的故障诊断一直是诊断领域的研究重点。多重分形方法对设备的不均匀性反应敏感,能够定量地描述设备的动态特性。文中提出通过广义维数和多重分形谱从多重角度对齿轮箱信号进行诊断,在齿轮减速箱实验平台模拟了齿轮裂纹、剥落及断齿故障,通过多重分形方法可以得到准确的诊断结果。     

重型石油减速器在线监测与故障诊断系统研究

针对当前大型石油钻采传动设备在线监测与故障诊断问题,开发设计了基于虚拟仪器的重型石油减速器在线监测与故障诊断系统。该系统首先对减速器振动信号进行在线监测和分析,实现对减速器的早期故障诊断,并调用MATLAB软件对离线信号进行频域功率谱和ZOOM-FFT细化分析。现场测试结果表明:对振动波形图在线监测初步判断减速器存在故障,改变转速参数,将转速为525和1 030 r/min时的振动信号进行对比,发现振动明显加剧,除波形因子变化不大以外,其他指标均增加,峭度值大于4,存在冲击性振动和间隙过大等问题,但故障部位不明确;对该故障时间段的数据进行功率谱和细化谱分析,频谱图中出现了高速轴转频17. 2 Hz左右的边频带,由此分析高速轴出现故障;现场拆开减速器进行检查,发现高速轴齿轮发生断齿,分析结果与实际情况一致,验证了该系统的有效性和精确性。研究结果可以为石油钻采传动设备的故障诊断提供参考。     

基于振动频谱分析的注气压缩机故障诊断

针对油田在用的16SGT-MH6型注气压缩机的工作原理及特点,提出并讨论了利用振动频谱分析技术来提取压缩机故障特征的方法,采集关键部件的振动信号作为原始信号,利用智能诊断系统进行数据分析与处理,实现对压缩机的状态监测与故障诊断.该技术已在塔里木油田分公司所属作业区应用42台次,故障诊断准确率达85%左右.     

交流异步电动机故障综合诊断方法的研究

针对油田在用异步电动机故障的特性,将电流分析与振动分析2种技术相结合,开发出EDES—Ⅳ智能综合诊断系统。该系统利用EDES—Ⅳ数据采集器采集电流信号和振动信号作为原始信号,然后利用智能故障综合诊断系统将采集数据进行分析与处理,实现电动机状态监测与故障诊断。该综合诊断系统已在塔里木油田分公司所属6个作业区应用137台次,预报或诊断故障52台次,故障诊断准确率达86.5%,年平均可节约维修费用约20%。     

基于小波包理论的往复泵故障特征提取研究

特征提取是往复泵状态监测及故障诊断的关键环节。小波包变换是时间频率的局部化分析，尤其适合于非平稳信号。应用小波包变换，将往复泵振动信号分解到8个不同的频带，对各频带内的信号进行统计分析，形成包含待诊断部件故障信息的频带能量值作为故障诊断的特征指标。实例中，将小波包变换应用于往复泵泵阀故障分析，提取到了弹簧断裂时的频带能量特征指标，为往复泵故障诊断奠定了可靠的基础。     

基于RBF网络的抽油机减速器故障诊断

针对振动频谱复杂、受频率分辨率限制,使得传统振动频谱法诊断正确率不高等问题,提出用径向基函数(RBF)神经网络来进行抽油机减速器故障诊断。介绍了径向基函数神经网络的结构、算法以及实现;通过对减速器振动时域信号及其频谱进行分析,总结归纳出具有典型特征的诊断样本,组织构造相应的神经网络。分析研究结果表明,RBF神经网络易于实现减速器故障的自动诊断,并能提高故障诊断的准确性。     

状态监测系统在挤压造粒机组上的应用

针对LCM450G挤压造粒机组主减速机振动异常的问题，对状态监测系统采集的数据进行分析．找出了主减速机振动异常的原因。由于主动轴输入端轴承损坏，使得齿轮啮合频率增大，导致主减速机振动异常。运用状态监测系统可以查找故障部位并指导维修。     

小波理论在钻柱振动谱分析中的应用

在钻井过程中,钻头与井底岩面之间的冲击、钻柱与井壁之间的碰撞常引起强烈的振动。钻柱振动与钻压、转速、地层岩性、井身结构、钻头磨损状况等有关。它能引起钻柱的疲劳破坏,严重时可造成钻具断落及其它井下事故,甚至导致整个井眼报废。傅立叶方法分析钻柱振动谱,解释效果不理想,而小波分析能对各种时变信号进行有效的分解,能在不同频段上更细致地研究钻柱振动信号特征。在快速傅立叶变换方法的基础上,利用小波理论开发出了小波细化分析方法和小波包方法。经过室内实验和现场测试检验,小波分析能更清楚地反映数据的特征,得到的谱图更清晰,不仅为钻井工程监测和故障诊断提供依据,而且有助于建立钻井工况故障档案。     

螺杆泵驱动装置故障智能诊断方法

螺杆泵地面驱动装置受力复杂,振源众多,常规的振动测试对于故障的定位与诊断精确度不高。为此,开展了智能诊断方法研究。通过测点选择,采集振动信号,建立故障模式库,对各类故障的综合值进行评定,能够诊断出螺杆泵驱动装置的常见故障,正确率达87%。以大庆油田杏2-2丙16井驱动装置为例,诊断出了电机轴承和驱动装置齿轮磨损的故障,表明该方法具有较高的实用性。     

五柱塞泵机组振动试验测试与振动特性分析

对五柱塞泵机组的振动激励源进行了分析研究，并对主要激励振动频率进行了分析、计算；对试验泵组机身表面振动信号的全面测试与频谱分析研究，为利用振动信号对柱塞泵机组进行状态监测与故障诊断、实现由定期维修制过渡到预测维修制奠定了实验与理论分析基础。     

大型挤压机组综合故障的振动测试与诊断

550 kt/a石化聚丙烯装置大型挤压造粒机减速箱在更换输入轴之后,在高速档位运行时,电机振动较大,不能满足生产的工艺需求。为了解决振动大而制定了对挤压机组电机和齿轮箱的振动测试方案,并进行了振动测试,根据测试数据和图谱分析成功诊断出该机组存在齿轮箱不对中、电机同心度偏心、电机动静件摩擦等综合故障,并分析诊断出齿轮箱离合器不对中为故障根源。     

钻机远程在线监测及故障诊断系统研究

为了实现对野外钻机的有效监测,提前预防设备故障的发生,开发了钻机远程在线监测及故障诊断系统。介绍了系统的工作原理及总体构架,给出了各个子系统的硬件配置和功用说明,描述了系统实现的主要功能,如振动、温度等数据采集与存储、仪表和电控状态监测、数据的远程在线传输、振动信号分析和智能故障诊断。该系统以钻井现场为采集平台,将计算机技术、传感器技术、信息融合技术、远程通信技术、数据库技术与设备诊断技术相结合,实现钻机主设备的全运行周期的监测与管理。该系统监测模块灵活方便、通信模块安全可靠、诊断模块功能强大,可满足分散钻机远程在线监测及故障诊断的需求。