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利用电机电流特征分析识别机械故障

时间:2018-12-27 13:10来源:未知 作者:Hong Kong

  电机电流特征分析(MCSA)已被证明是一种非常有价值的预测性维护工具。虽然它是一种相对年轻,很少使用的技术,但它正在迅速获得当今工业界的认可。通过使用解调的电流频谱,可以很容易地发现与皮带,耦合器,对准等相关的机械故障。

  MCSA只是在频域中记录和分析电机电流读数的过程。它自1985年以来一直存在,并且多年来在定位转子故障和电机气隙问题方面证明了自己。

  电机电流特征以时域格式记录。电流以图形形式表示,幅度显示在“Y”轴上,时间显示在“X”轴上。结果是图1中所示的典型电流正弦波。

  为了分析数据,执行快速傅里叶变换(FFT)。FFT是一种数学运算,旨在从时域中提取频率信息并将其转换为频域。FFT频谱的一个例子如图2所示。

  虽然FFT频谱是识别电机转子条问题的重要来源,但事实证明很难分析大多数其他频率。为了解决这个问题,开发了解调电流频谱。

  

 

  图1.时域格式图2. FFT格式

  解调电流频谱

  近年来,PdM技术中最令人兴奋的进步之一是解调电流频谱。为了更好地理解解调,应简要地解决调制的概念。

  调制是指较低频率在较高频率之上合并?;痪浠八?,较低频率乘坐较高频率信号。这使得载波频率成为FFT频谱中的主要峰值,并且大部分信息在频谱的本底噪声中丢失。虽然它们一直存在于当前频谱中,但重复的负载变化频率难以识别和趋势。

  解调只是将载波频率从频谱中取出的过程。在这种情况下,载波频率是所使用的基本电频率。美国的基频是60赫兹。在许多其他国家,它是50赫兹。在去除载波频率之后,留下与重复负载变化相关的频率并在解调的电流频谱上显示。

  可以在解调的电流频谱中识别和趋势,例如速度,极点通过,皮带通过,叶片通过,齿轮和轴承频率。实际上,电动机就像一个永久安装的传感器。

  由于该技术相对较新,趋势仍然是识别机器中问题的最准确方法。在机器处于良好运行状态时获得基线数据的能力是理想的,而将数据与类似机器进行比较也非常有效。将来,随着历史和统计数据的编制,将为不同类型的设备制定更多令人担忧的指导方针。

  定位皮带频率

  皮带驱动机器的基本电流特征如图3所示。它显示基频60 Hz频率是主要峰值。注意60 Hz每侧的边带峰值,用它们的频率标记。这种类型的签名有可能被误解为潜在的转子条问题。在这个例子中,边带实际上与带通频率有关。每分钟旋转的机械频率(RPM)使用以下等式计算:

  机械频率=(线频率和感兴趣的峰值之间的变化)x 60

  在这种情况下,感兴趣的机械频率将通过将6.5 Hz乘以60来计算。结果将是390 RPM,这是这台机器的皮带通过频率。转子条问题出现在极点通过频率,峰值更接近基频。极通频率用以下等式计算:

  PolePass =同步速度 - (滑差频率/极数)

  

图3.带式机器电流频谱图4.解调频谱

 

  虽然图3中的机械峰值很普遍,但通常情况并非如此。通常,机械峰值将在此类光谱的本底噪声中丢失。这是解调信号变得如此重要的地方。

  图4显示了从图3中的当前特征得到的解调频谱。请注意,此示例显示了更清晰,更容易阅读。在没有60Hz电频率的情况下,剩余的机械频率变得更加普遍。

  图3中所示的边带频率现在在图4中以6.5Hz显示,并且在解调频谱中具有2x和3x带通频率。仔细观察当前频谱,存在2x和3x频率,但不容易识别。这种光谱中的带通峰值是带对准,磨损和滑轮问题的良好早期指标。

  运行速度频率

  如果出现问题,也会在频谱中找到驱动和驱动速度。与振动一样,1倍转速意味着对机器的不平衡影响。在图4中,风扇速度显示刚好超过25 Hz。在图5中,运行速度为1,800RPM泵电机可以在低于30 Hz的频率下识别。在这两种情况下,趋势这些峰值的幅度可以告诉我们很多关于机器状况的事情。通常,该峰值将处于或接近频谱的本底噪声。振幅将在直接驱动泵组件上爬升的两个最常见原因是由于未对准或耦合损坏。

  频谱上的幅度响应非常敏感。如果集线器中的密钥长度不正确,则会出现明显的幅度增加。常用的柔性联轴器也会在疲劳,开裂或扭曲时出现。图5显示了具有应力开裂的脆性柔性联轴器的示例。图6显示了在执行新的耦合器和激光对准后完成的后续测试。注意相对于每个光谱中低频产品流噪声的幅度,30Hz处的转速峰值的幅度。

  

 

  

 

  图5.带有问题的泵组件图6.泵组件已修复

  其他解调机会

  在解调电流频谱中发现的另一个常见频率是泵叶片通过和风扇叶片通过频率。这将有助于趋势和定位叶轮或流量限制的问题。在解调电流频谱中,使用以下等式计算:

  叶片通过=叶片的极通频率x#

  随着技术,知识和软件的发展,使用MCSA定位轴承故障,齿轮啮合和其他机械频率也将变得更加普遍。

  纳入PdM计划

  通过解调后的MCSA可以做到的一切,关于它如何适应和受益于PdM程序仍然存在许多问题。常见问题可能包括:如果我能用振动分析或红外热成像等技术找到它们,我为什么要关心用解调电流信号找到机械故障?生成的数据有多可靠,是否可以取代振动?MCSA应该多久在设备上完成?

  任何状态监测技术都有优点和缺点。应用的每种技术都可以更全面地了解设备的健康状况。为获得最佳结果,建议至少每季度完成MCSA。如果程序的测试频率低于此值,则电机测试程序的总体结果将受到影响。与任何技术一样,拥有足够的数据来准确显示机器的历史记录至关重要。

  至于寻找机械故障的MCSA技术,有很多原因可以使PdM程序受益。例如,当涉及皮带和耦合器问题时,解调将提供比振动分析更早且通常更准确的故障指示。这类故障的早期阶段产生的能量相对较少。当皮带或耦合器开始磨损时,在故障接近灾难性故障之前,通常不会在振动频谱中注意到它。解调的电流频谱能够及早发现故障,从而提供足够的时间来规划和安排维修。但是,解调的MCSA并不是要取代振动程序。它最适合用作良好振动程序的免费技术。

  该技术的另一个好处是在远程设备位置或在正常操作期间无法访问设备的区域。在这种类型的设备上,目视检查可能很困难,并且执行振动分析的能力有限。根据风险评估,振动的远程接线传感器可能成本太高。在这种情况下,由于能够从电机控制中心测试设备,MCSA可以很好地工作。

  任何强大的PdM程序的一部分都能够使用多种技术验证故障。这不仅可以确保故障的有效性,还有助于提供更准确和精确的维修建议。使用第二种技术进行验证的重要性永远不会比需要工厂?;薜墓丶璞父用飨?。解调的MCSA为这项工作带来了额外的维度,并已证明自己是任何PdM计划的宝贵工具。