全息谱分析技术
1989年,西安交通大学机械诊断与控制研究所提出了全息谱理论。全息谱理论是把轴心轨迹分析和频谱分析相结合,反映转子某些特征频率下的轴心轨迹。全息谱对特征频率的描述非常直观,通过描点法直接在对应的频率上画出该特征频率下的轴心轨迹。转子单一频率下的轴心轨迹是椭圆,当然也可以是椭圆的某些极限情况,如圆和直线。
对于旋转机械常见故障特征,多为与转速频率成整数倍关系,或者是低于工作转速频率的低频成分,因此全息谱分析将小于1X、1X、2X、3X、4X等的特征频率下的轴心轨迹绘制在一幅图中,可以清楚地看到各个特征频率下轨迹的椭圆度、倾角(反映了相位关系)和振动强度的关系,为快速识别故障提供一种易于读懂的分析工具。
全息谱分析技术包括二维全息谱和三维全息谱,前者既是上述说明的表达,后者则是对转子系统所有支撑轴承监测截面上某一特征频率下轴心轨迹的三维表达。每个截面上轴心轨迹的相位点用直线连接起来,便形成了空间的振动形态立体图形。
应当说,全息谱分析技术为正确诊断故障开了一个好头,将分析者的观察角度扩展到了更多的方向上。
但是,全息谱分析同样存在一些不可避免的问题:
1.即便是旋转机械,部分故障发生时由于呈现非线性特性,其特征频率未必为转子工作转速频率的整数倍,可能因此引发某些部件的固有频率,这些信息在全息谱分析中极易漏掉,导致“漏诊”;
2.三维全息谱中对两个截面的轴心轨迹之间的振型作了简化,以直线进行连接,对于刚性转子来说是有意义的,但对于柔性转子来说就不合适了。国外早有资料介绍过转子振型的测量方法,需要增加辅助测量传感器,以方便拟合出转子的振型来。对于大多数旋转设备,柔性转子占的比例比较高,因此三维全息谱分析在这些机组的分析中还存在一些缺陷。
虽然如此,对于快速判断机组转子系统振动能量的分布,三维全息谱仍然具有很好的作用。
任何方法都不可能是完美的,全息谱分析也不例外。
全信息技术之全谱分析技术
单个传感器得到的信息是片面的,这些单方面的信息是不完整的信息,同时它的信息中也可能包含某些不正确的信息(噪声)。全信息技术是数据层次上的融合技术,它可以融合转子一个截面上的两个通道或三个通道的信息,它的本质是信息融合。信息融合并不是多个传感器信息的简单叠加,而是像人脑综合处理信息一样,充分利用多个信息资源,依据某种准则将这些信息进行组合,最终得到和实际状况一致的结论。全信息技术的引入,从本质上弥补了单通道分析的缺陷,能够对机组进行更可靠、更准确的监测和诊断。
设备故障诊断需要的信息量非常大,理论上说应当收集故障诊断所需的全部信息才能做到准确诊断故障,但在实际工作中是不容易做到的。长期以来,对于故障与信号特征之间的关系多是建立在单通道(单方向)信息上,虽然也有一些截面双通道的分析方法,但对于信息的融合量还不能完全适应准确诊断故障的要求。领域内的专家、学者多年来一直努力进行全信息分析技术的研究,形成了一些系列分析理论体系。这些体系有:
1. 西安交通大学屈梁生院士提出的全息谱分析技术;
2. 美国GE本特利公司提出的全谱分析技术;
3. 郑州大学振动工程研究所韩捷教授提出的全矢谱分析技术。
上述三类分析技术均属于信息融合技术,但技术路线各有特色。
1993年,美国Bently公司提出了全谱理论。全谱分析能够清楚地反映转子的进动方向,这对于某些故障的识别十分重要,因此全谱分析成为旋转机械故障诊断的非常有用的工具。
美国的本特利公司是世界上从事设备状态监测与故障诊断的著名企业,全谱分析技术就是其代表作之一。
全谱分析技术走向实用也经历了很长的时间。
本特利公司的研发人员发现,单方向的频谱包含的信息相当有限,而且在很多情况下会误导诊断人员做出错误的结论,因此需要进行改良。
基于转子动力学的理论,对于一个椭圆形的轴心轨迹,可以分解为两个圆,一个称之为正进动圆,一个称之为反进动圆,圆的半径(或直径)决定了轴心轨迹的椭圆度。如果将每一频率下的轴心轨迹进行分解,并将这些圆的半径(或直径)绘制在一张图上,那么就会提供比轴心轨迹或全息谱更全面的信息。于是,最终决定将正进动圆的半径(或直径)按频率分布绘制在图形的右侧,标为正频率;反进动圆的半径(或直径)绘制在图形左侧,标为负频率,就成了现在使用的全谱。
全谱的贡献在于强化了进动量对故障诊断的作用。
对于许多故障,反进动分量的变化或进动特征是确认故障的基本条件。例如常见的不平衡故障,应除了具备1X特征外,其进动特征应为正进动,反进动分量不能过大。当出现较大的反进动分量时,说明存在某一方向上的预负荷。因此,我们借助进动分析,就不会武断地说1X特征、椭圆轨迹是不平衡了,我们会依据反进动量的大小评价预负荷对转子的影响。
本特利对全谱分析的规则进行了整理,有兴趣的朋友可以在网上查。
同样,全谱分析也不是没有缺陷可言。
全谱最大的失误在于丢失了相位信息,另外看起来由于和频谱相似,直观性也有待改进。