早期故障

早期故障（精选八篇）

早期故障 篇1

随着水泥工业生产率的提高, 岗位人员越来越少, 虽然设备运转的常规参数 (如温度、压力、电流等) 已引入到中央控制室, 但设备运转仍处于无人看守状态, 岗位人员在有限的巡检时间内无法判断设备是否正常, 设备隐患不能及时排查, 导致设备出现故障甚至事故。因此, 有必要引入设备状态测量仪器, 跟踪检测设备运转状态, 经过一段时间的数据积累, 得出正常的运转状态参数, 当测量的数据出现异常, 通过数据分析判断设备故障点, 做到早期诊断设备故障, 避免事故发生, 同时该检测数据可以作为设备大修时确定方案的依据。

运转中的机械设备, 其状态监测和故障诊断有多种方法可使用, 例如振动监测技术、油液分析技术、红外测温技术、声发射技术、无损检测技术等。其中振动监测技术是普遍采用的基本方法。振动监测是对设备的振动信号进行检测、分析处理, 识别故障和预报的一种技术。其振动理论和测量方法比较成熟且简单易行。另外, 据统计, 机械故障90%可以从振动测量中检测出来。

2 振动监测方法

一台设计合理的机器, 其固有振级也很低。但当机器磨损、基础下沉、部件变形、连接松动时, 机器的动态性能开始出现各种细微的变化, 如轴不对中、部件磨损、转子不平衡、配合间隙增大等。所有这些因素都会在振动能量的增加上反映出来。因此, 振动加剧常常是机器要出故障的一种标志, 而振动是可以从机器的外表面检测到的。

过去, 设备工程师根据经验靠手摸、耳听来判断机器是否正常或其故障是否在发展。但如今机器的转速较高, 许多起警告性的振动出现在高频段, 因此, 只有用仪器才能检测出来。

2.1 常规检查

设备正常运转时, 使用笔式测振仪 (水泥厂常用测振仪的价格很便宜) 检测设备旋转部位的振动值, 主要是振动速度, 测量轴向、垂直方向和水平方向的振速并记录作为参考值。岗位巡检人员在日常检测发现测量值发生变化时, 通常先检查连接部件是否松动, 能停机的设备可检查轴对中、轴承游隙或轴承与轴和轴承座的配合间隙等, 不能停机的设备则使用振动频谱仪进行精密检测, 分析振动频谱, 找出是否为动平衡原因或其他原因。据有关资料统计, 利用简易诊断仪器可以解决设备运行中50%的故障。由此可见, 简易诊断在设备管理与维修中具有重要作用。

设备允许的振动值可参考国际标准, 如表1。

* (1) 为以下的小型设备;为的中型设备;Class III为安装于硬基础上的大型设备;Class IV表示转速高于自然频率的高速设备。 (2) A表示良好, B表示可接受, C表示注意, D表示禁止。

2.2 精密检测

精密检测是通过振动频谱仪检测设备振动频谱图, 分析各频率对应的振动速度分量, 如某一频率的振动速度分量超限, 可对比表2常见振动故障识别表判断故障点。

表2中振动频率的计算:设备运转部位的工频振动频率 (Hz) =转速 (r/min) /60, 如某风机的转速为960r/min, 则其工频振动频率为16Hz。工频振动频率通常称为转动频率。

注:转速为工频, 为倍频, 以此类推。

3 振动监测应用

公司购买了笔式测振仪和振动频谱仪, 投资约5万元。通过日常检测设备振动值, 获取故障设备的信息, 比对上述表格的故障分析, 排除了多起故障, 提高了设备运转率, 节约了生产成本。

3.1 风机动平衡试验

公司5 000t/d熟料生产线辊磨循环风机型号3050 DI BB50, 流量900 000m3/h, 工作转速978r/min, 风机转子的外径ϕ3 050mm, 叶片数量为11片, 叶片出口宽度2×290mm, 配套功率4 000k W。计算风机的工频频率为16.3Hz。

风机发生振动, 如果是轴承部位的振动, 说明是转子不平衡、轴不对中或螺栓松动等引起的;如果是风箱壳体部分的振动, 则是由风系统引起的振动, 这种呈现连续性的系统振动可主要对管网进行检查。

风机振动情况见图1、2。

振动原因分析:振动有效值的速度为96.8mm/s, 频率为16Hz的振动值为50.6mm/s, 为风机转子转动频率f0的一倍, 振动主要是动平衡所致。

动平衡试验情况:

(1) 检测不平衡重量939g, 相位29.4°。

(2) 平衡校正后, 水平振动6.8mm/s, 振动下降率85%。

通过在线动平衡试验并修复, 时间短 (约4h) , 可节省更换叶轮或返厂修复的费用, 大大降低了生产成本。仅此一项即可收回购买仪器的成本。

3.2 风机轴承检测

欲在早期检测出轴承的失效, 仅凭常规的振动幅值的变化来判断轴承是否出现损坏是不可靠的, 轴承的单个零件所造成的振动特性是用来分析检测其缺陷的一个依据, 由各轴承零部件缺陷所造成的特定频率取决于缺陷的性质、轴承的几何尺寸以及旋转速度。

早期测出滚动轴承失效的难点是, 因缺陷而造成的振动信号一般较小, 而且往往被较大的总体振动覆盖, 如果仅用一个简单的测振仪实时测量振动速度的时域信号, 这类微弱的信号就不可能被检测出来。但是如果把它转成频域, 这种情况就不可能漏检, 因为频域图可以轻易检测出隐藏在时域图中的微弱振动信号。

轴承外圈损伤的频率计算公式:

轴承内圈损伤的频率计算公式:

滚动体单故障频率:

保持架故障频率:

式中:

n——钢球数, 个

d——钢球直径, mm

D——节径, mm

α——接触角, °

轴旋转频率, Hz

公司5 000t/d熟料生产线煤粉通风机型号2500SIBB24, 流量110 000m3/h, 工作转速979r/min, 风机转子外径ϕ2 500mm, 配套功率400k W。计算风机的工频频率为16.3Hz。现场检测风机振动频谱 (当时因故未存盘, 未能保留故障现象的频谱图) 。

振动原因分析:检测到频率为138Hz的振动幅值为20.6mm/s (手感检测感觉不到振动) , 是风机转子转动频率的高倍频, 分析振动的主要原因可能是轴承造成的。停机拆检轴承, 发现轴承游隙变大且有点蚀现象 (见图3) 。

早期故障 篇2

[关键词] 变压器 监测装置 传感器故障 渗透膜

为了电力系统安全可靠地运行,电力变压器根据故障、异常状态及容量和重要程度等装设有瓦斯保护、差动保护、过流保护等。而变压器在发生故障之前一般都伴有一些异常情况,对这些情况进行监测、分析、判断并采取措施,就可能减少事故的发生,其中对变压器油中气体含量进行在线监测就是一种十分有效的预防措施,加拿大GE SYPROTEC公司生产的HYDRAN201i变压器早期故障监测装置就是一种这样的装置。该装置在中原油田110kV变电站主变压器中已应用多年,对变压器早期故障监测提供了大量数据,也取得了一定的运行经验,同时在现场的使用过程中由于各种原因该装置也出现过问题,下面叙述的就是该装置在油田变电站曾经出现过的问题和处理情况。

1故障现象

2007年10月前后,油田110kV某变电所2号主变上安装的HYDRAN201i变压器早期故障监测装置由于传至计算机后台的气体异常和报警数据显示值超过设置而出现了报警,从后台显示的数据看,出现报警前气体异常和报警数据在一段时间内呈不断上升趋势,从装置CPU面板上看显示为“传感器故障”,装置报警指示灯闪烁。

2装置的组成和故障原因分析

该监测装置由H20lTi智能传送器和H20lCi-C通讯控制器两部分组成,其中H20lTi智能传送器有一个不大的圆柱型外壳,并通过一个黄铜联接器直接装到变压器的阀门上,里面装有一个HYDRAN 传感器,一套温度调节系统和一个带有微处理机的智能电子传送器,外壳内还有端子排供连接交流电源、报警电缆、检测接点以及一组非隔离的 0-1mA 模拟量输出,还装有一个RS-232连接器供与当地计算机接口;它的薄膜键盘和 LCD 显示器使得在没有外置计算机时也能完全提供人机接口。而H201Ci-C装在一个小型的 NEMA-4X带加热器的电子箱内,它含有一块数字电路板来处理通讯任务,一个主端子排供连接交流电源以及通讯的接口:RS-232 与后台计算机连接;隔离的专用通讯电缆与H201Ti 智能传送器的连接。

问题出现后我们及时查看现场装置面板显示,发现共出现了两次报警:第一次显示为“传感器故障,尽快更换”,第二次显示为“传感器故障,立即更换”。第一次报警出现后我们对变压器进行了初步的检查,对变压器油进行了化验,结果未发现变压器的问题,同时对装置的有关元器件进行了检查,也与安装厂家进行了联系,也初步排除了通讯问题,用手提电脑采集装置本身数据,显示数据超过设置值,初步判定是传感器本身的问题,由于变压器本身无问题,经研究决定暂时观察一段时间,并加强监测。不到一个月时间就出现了第二次报警:“传感器故障,立即更换”,这是我们立即与厂家进行了联系,说明了现象,经分析确定传感器存在问题,更换传感器后发现原传感器的渗透膜已鼓包,进一步分析出现传感器渗透膜鼓包的原因,是该变压器在2005年进行更换时,维护人员没有按照装置说明书的要求拆装该装置,忽略了传感器上放油螺钉的正确操作,使渗透膜外侧负压而鼓包,而正确的操作应该是:拆卸该装置的传感器之前一定要先拧松放油螺钉,再关闭装置前端与变压器连接的阀门,然后才能拆卸装置;当恢复运行时,也应先拧松放油螺钉,再慢慢打开仪器前端阀门,传感器放油孔出油成柱状不含气泡,拧紧放油螺钉,把阀门全部打开。这样由于操作的不正确导致了传感器渗透膜的结构发生了变化,使得变压器油中的H2 (氢气),CO(一氧化碳),C2H4 (乙烯),C2H2 (乙炔)四种气体通过渗透膜进入传感器电化学气体监测器内的情况也发生了变化,从而在该处与空气中的氧进行电化学反应,产生一个与反映量成比例的电信号也不能真实地反应实际,所以在变压器没有问题的情况下出现了报警异常情况。渗透膜鼓包的直接后果就是在变压器内部一旦出现早期故障时不能正确及时反应问题,不利于运行维护人员对变压器早期故障的综合分析判断,不利于采取相应的防范措施而消除事故隐患。幸亏装置的自检功能,对出现的报警情况,维修人员进行了及时更换处理。

3结束语

浅析变压器早期故障及其在线监测 篇3

关键词：变压器,故障,早期,在线监测

目前变压器在线监测项目可分为油中气体、水分和绝缘两大类。绝缘监测项目主要有介损、泄漏电流和局部放电, 其中介损和泄漏电流只能反映总体绝缘状态, 难以检出局部缺陷;而局部放电在线监测的抗干扰技术尚未得到解决, 因此, 目前变压器在线监测在很大程度上是油中气体和水分在线监测。随着电力工业的发展, 对电网的安全可靠性提出了最高的要求, 希望能将目前的定期维护逐步过渡到状态维护, 这就要求对变压器进行状态监测。近年来, 传感器技术、微机技术和油气分离技术得到迅速的发展, 为变压器在线监测的实施创造了条件。

1 变压器内部局部放电的特点

变压器内部故障分为过热和放电两大类。过热性故障发展较缓慢, 在短时间内不会酿成事故。而局部放电性故障, 尤其是匝、层间和围屏的局部放电, 就不大相同了。因为当这些部位的绝缘受损后, 其沿面放电电压将降低, 在受到内部矛盾或外部过电压的冲击后, 绝缘性能迅速下降, 引起局部放电及至发展成电弧放电而烧毁。给电网和人民生活造成严重的损失。因此, 变压器在线监测的目的, 就应立足于将局部放电性缺陷在火花放电阶段前检测出来, 进而采取了有效措施, 防止事故的发生。

有些人认为放电性故障发展速度快, 是突发性的, 油中气体无法早期检出。众所周知, 任何事故都有一个产生、发展的过程, 也就是从量变到质变的过程。变压器内部局部放电, 也有一个从电晕发展到爬电、火花放电, 最后形成电弧放电的过程。其发展速度取决于故障部位和故障能量的大小。笔者分析了十几年来发生的主变事故, 发现角相当数量的事故有几个小时的发展过程, 如果选用对故障气体响应快的监测装置, 使其在火花放电阶段被检出, 则就有可能防止恶性事故的发生。

2 油中氢气在线监测局部放电性故障的必要性和可能性

众所周知, 变压器内部的绝缘油、纸、布、漆和木头等绝缘材料都江堰市为碳氢化合物或碳水化合物, 在分子结构中碳氢键 (C-H) 最多, 其键盘能最低, 因此在分解时最容易断裂;而氢气的生成热最小, 因此在碳氢键断裂后氢气最容易生成, 又因为氢气的分子半径最小, 在油中的溶解度也最小, 使氢气最容易从油中析出渗透过高分子模, 使其以最快的速度集聚到检测室。因此, 选择氢气为监测的对象应是局部放电性故障早期检出最理想的气体。

有的人提出乙炔 (C2H2) 是放电性故障最具代表的特征气体。这确实如此, 但C2H2分子中有CC键, 生成时必须吸收较大的能量, 在局部放电的初期不可能产生, 只有在火花放电后期才会有少量C2H2, 但此时距电弧放电很近, 恶性事故很快就会发生, 即使这时被检出, 也没有时间来采取防患措施, 避免事故的发生了。

有人提出, 只监测氢气、水分不能进行综合判断, 而应该监测多组分才能作出诊断, 这种想法也是很正确的, 但是, 我们应该认识到在线监测是运行设备, 要停运不可能只靠油中气体含量的诊断来决定设备立即停电。就目前试验室的色谱分析, 尽管所检测的组分很多, 判断的方法很多, 也很成熟, 但当检出油中气体含量异常后, 也不可能立即下令停电。在线监测的目的主要是对变压器内部故障起“哨兵”的作用, 即在准确检出初期故障发出报警。为此, 在线监测装置不仅要求连续在线, 而且要求对故障气体的响应速度要快。若检测多组分只能通过二个方法来实现:一为色谱法, 这将带来取样、进样和色谱柱分离等过程, 使检测变成间断进行;二为用多个传感器分别监测各组分, 因目前传感器质量不过关, 近年内无法实现。通过上述分析, 得知选择连续监测油中氢气才是检出早期局部放电故障的最佳方法。

3 油中水分在线监测

变压器油是内部的主要绝缘材料, 水是影响绝缘性能最主要的因素。当油中水分含量增加到一定值勤后, 将引起绝缘性能的急剧下降, 及至引起事故。因此, 通过监测变压器油中水分含量, 不仅可以防止变压器油绝缘强度降低到危险水平, 而且还可对变压器整体的绝缘善进行评估。

4 油中气体在线监测装置应具备的功能

由于油中气体在线监测的目的是为了早期检出局部放电性故障, 因此, 该装置应具备的最重要功能可归纳为准、快、简三个方面。

所谓准, 就是选择的监测对象应该是局部放电初期主要的特征气体, 前面已述油中氢气是各种故障时最先产生的特征气体, 更是局部放电性故障的主要特征气。然而值得说明的是, 目前的离线色谱检测, 在取样、贮运、脱气、进样等操作环节中, 氢气极易损失, 使分析结果往往出现较大的分散性, 因而曾引起一些人怀疑氢气监测的有效性的。

所谓快, 就是对故障气体的反应速度要尽量快。因为局部放电性故障的发展速度快, 因此要求监测装置在故障气体产生20分钟后, 就发出报警, 运行人员立即向有关部门汇报, 进行综合分析后, 采取有效的措施, 以便于防止恶性事故的发。这不仅要求采样、检测单元安装在强油循环回路上或本身备有循环油泵, 而且油气分离的透膜要大, 以便气体快速进入检测室。

所谓简, 就是要求装置系统篇章、安装方便、运行维护少乃至免维护。

因此, 在线监测装置只有具备了“准”、“快, 才能对内部故障起到“哨兵”的作用只有做到“简”, 给用户带来了方便, 经济, 才能得到推广。

油中气体在线监测的最主要目的是对变压器内部局部放电性故障起“哨兵”的作用, 而非综合分析;生产主管部门在得知在线监测装置的准确“报警”后, 应立即采取果断有效措施, 以便减少损失, 避免恶性事故的发生。

氢气是变压器内部局部放电性故障最早产生的主要特征气体, 选用性能稳定, 对故障气体响应快的油中氢气在线监测装置, 可望对变压器内部局部放电发展较慢的缺陷, 在火花放电阶段检测出来, 从而减少损失, 避免恶性事故的发生。

挖掘机回转支承早期断齿故障研究 篇4

关键词：挖掘机,回转支承,早期断齿,原因分析,解决方法

上部转台是液压挖掘机3大组成部分之一。在转台上除了有发动机、液压系统、司机室、平衡重、油箱等以外, 还有一个很重要的部分——回转装置。回转支承承载着挖掘机上机架, 工作装置、驾驶室、发动机、液压系统、平衡重、油箱等。当挖掘机工作时, 其上部转动必然会产生巨大的转动惯量和离心力。巨大的离心力会使回转支承滚道内的钢球压迫滚道并令其发生弹性变形, 此时, 回转支承在负载时的动态径向间隙比空载时的静态径向间隙要大得多。由此而最终导致回转支承内齿与立轴外齿啮合的重合度大幅度降低, 进而发生早期断齿故障。这类性质的早期断齿故障时有发生, 据统计占挖掘机回转支承早期断齿故障总数的40%。本文以这类断齿故障的一个实际例子来分析和阐述其早期断齿故障发生的原因和解决方法。

有一个发生早期断齿故障的20吨级挖掘机回转支承, 经检测发现, 早期断齿发生于内圈内齿径向跳动最低点区域, 区域内有8个齿。断齿部分基本上为全齿长, 并基本沿啮合痕迹起始线断裂。

1 回转支承啮合齿高大幅减少的原因及其对啮合中心距的影响

1.1 齿圈径向跳动误差对啮合齿高的影响

根据实际啮合痕迹可量得该回转支承在挖掘机工作时与立轴小齿轮实际啮合齿高为11.5mm, 全齿高为27mm (图1) 。经研究得知:理论啮合齿高应为全齿高的67%左右, 即18mm (图2) ;齿圈径向跳动为1.1mm (而按技术要求是0.35mm) ;内、外圈的空载静态径向间隙为1.8mm。当回转支承内齿与立轴外齿安装调试时, 是以回转支承内齿的齿跳最高点为基准安装、调试的, 这就是说, 当回转支承内齿的齿跳最低点区域与立轴外齿啮合时, 啮合齿高比齿跳最高点区域的啮合齿高要减少1.1mm。

1.2 回转支承内、外圈径向间隙对啮合齿高的影响

经检测内、外圈之间的径向间隙为1.8mm, 这是按回转支承有关标准规定的方法在其空载、静态时检测的数据。当挖掘机工作时, 其上部在转动时产生的巨大的转动惯量和离心力会使回转支承滚道内的钢球压迫滚道并令其发生弹性变形, 此时, 回转支承在负载时的动态径向间隙比空载时的静态径向间隙要大得多。有研究资料表明, 前者是后者的3~5倍, 按3倍计算, 则可得回转支承负载时的动态径向间隙就会扩大到5.4mm。这个数值的物理意义是:内圈和外圈之间在安装的水平面内可产生5.4mm的径向位移。挖掘机工作时, 上机架及上面的所有部件所做的旋转运动是无序、随机和频繁的。所以, 回转支承内圈内齿与立轴外齿在内圈齿形的0位点 (0位点相对于最大齿跳点而言) 啮合的情况会重复出现, 此时, 由于回转支承内齿的径向跳动误差及动态径向间隙的双重叠加影响, 导致二者的啮合齿高比理论啮合齿高减少6.5mm。

1.3 回转支承齿圈径向跳动误差和径向间隙对啮合中心距的影响。

根据实例回转支承内齿在齿跳动最低点区域的啮合齿高为11.5mm, 相对于理论啮合齿高的18mm, 相当于这对内啮合齿轮在该区域啮合时的啮合中心距, 比理论中心距减小了6.5mm。经过计算, 其内啮合理论中心距A=471.412mm, 实际啮合中心距为471.412-6.5=464.912mm, 由此可以计算出内啮合齿轮副的重合度为0.85。

2 齿轮副啮合重合度小于1导致断齿故障发生的理论分析

一对齿轮副要实现连续、平稳、可靠地传动, 其啮合的重合度必须大于1 (研究表明, 挖掘机回转支承与立轴啮合的重合度为1.4~1.5) 。本实例回转支承内齿最小齿跳区域与立轴外齿啮合时的重合度经计算为0.85<1, 这就是说, 此时主动齿轮 (立轴外齿) 与从动齿轮 (回转支承内齿) 在前一对轮齿啮合脱开时, 后一对轮齿尚未进入啮合状态。有研究资料表明, 在这种状态下主动齿轮的轮齿会产生强大的冲击载荷 (可达正常连续传动时轮齿承受载荷的3倍) 。并且由于啮合齿高由18减小到11.5, 经测量和计算得:轮齿受力截面积大幅减小28%。由于实例回转支承内齿最小齿跳处长期、周期性地发生这种情况, 在这个区域发生早期断齿故障的现象就在所难免了。

3 回转支承齿圈径向跳动过大的原因及解决方法

1) 内、外圈调质热处理后的基体组织品质太差经解体检查滚道, 发现滚道表面被钢球压溃, 钢球与滚道之间的轴向及径向间隙大幅增大。经取样化验得:调质热处理后的内、外圈的基体组织为GB/T 13320-2007《钢质模锻件金相组织评级图及评定方法》中评级图3中的7级、晶粒度为3级、调质硬度为210HB。因此, 内圈在粗车滚道、插齿等工序的加工过程中, 极易发生较大的变形。

2) 滚道和轮齿表面中频淬火后未校圆经试验发现, 这两道工序分别会产生1.2mm左右的椭圆度, 所以这两道工序之后, 必须用专用设备进行校圆。

3) 滚道和轮齿表面中频淬火后的回火工序保温时间不够由于内、外圈滚道和轮齿表面中频淬火工序后, 必然会产生较大的内应力, 如果回火不充分, 一方面淬火时产生的内应力得不到完全、彻底的释放;另一方面也不能使淬火后得到的组织 (马氏体和残余奥氏体) 获得充分的转变 (转变为回火马氏体) 。在回转支承后续的使用过程中, 由于强大的冲击载荷作用, 淬火内应力会释放, 未经转变的组织也将自发地发生组织转变, 伴随而来的是内、外圈尺寸和形状的改变。这对回转支承内齿的齿圈径向跳动值影响很大。

4) 解决方法 (1) 用专用校圆设备分别先、后对滚道和轮齿表面中频淬火后产生的椭圆度进行检测, 并校圆至椭圆度≤0.0003D (D为滚道中心直径) 。 (2) 抓好内、外圈调质热处理工艺, 确保调质热处理后的金相组织达到GB/T 13320-2007标准评级图3中1~3级的要求, 晶粒度达到6~8级。 (3) 滚道或轮齿中频淬火后6h内必须进行充分回火, 由于回转支承内、外圈体积较大, 回火温度为180~200℃, 回火保温时间必须保证3.5~4.5h。

4 内、外圈间隙过大的原因及解决方法

经过对本实例回转支承的解体、取样检测等措施, 发现内、外圈滚道存在被钢球压溃的现象, 从而导致径向间隙过大。经分析认为:滚道被压溃的原因有如下3点。

1) 滚道表面中频淬火硬化层太浅 (经检测只有1.1mm) 按照国家有关回转支承的标准规定, 回转支承滚道表面感应淬火硬化层应为大于3.5mm。由于滚道表面淬硬层太浅, 在挖掘机回转时, 滚道表面承受不了巨大的冲击载荷, 从而表面出现压溃现象。

2) 金相检测发现滚道淬硬层晶粒粗大依据JB/T-9204-2008《钢件感应淬火金相检验》, 金相为2级, 出现过热组织。有研究表明:滚道表面淬硬层晶粒越粗大, 冲击韧性就越低, 在重载和冲击载荷作用下, 滚道表面开裂和畸变的隐患也越大。当挖掘机处于回转工况时, 由于强大的冲击载荷作用, 致使滚道表面产生裂纹, 在重载下裂纹不断扩展, 最终导致滚道表面出现压溃现象。

3) 内、外圈基体调质组织不符合要求, 硬度低在文章引言中已经介绍, 经检测知内、外圈调质热处理, 依照GB/T 13320-2007判定基体调质组织为7级, 其硬度为210HB。作为感应淬火硬化层的支承载体, 其承载能力和接触刚度是不足的。在挖掘机处于回转工况时, 在强大的冲击载荷作用下, 基体组织容易发生塑性变形, 加之硬化层太浅, 使滚道发生凹陷, 进而崩塌。

4) 解决方法由于上述3个原因导致了该回转支承滚道表面被压溃, 内、外圈的径向间隙随之扩大。内圈齿跳最低点区域的啮合重合度大幅减小, 结果在两个月内发生断齿现象。解决方法是首先抓好内、外圈调质热处理这道工序, 务必使内、圈的调质基体组织符合GB/T 13320-2007《钢质模锻件金相组织评定方法》规定的要求:金相组织1~3级;硬度达到270~290HB;晶粒度6~8级。第二步就是务必抓好滚道表面中频感应淬火热处理, 确保滚道表面硬度达到56~61HRC;确保滚道淬硬层深度达到JB/T10839-2008《建筑施工机械与设备单排球式回转支承》的标准要求, 28.575的滚道精加工后的淬硬层深度不小于3.5mm。只有这样, 滚道才能在强大的工作冲击载荷作用下坚固牢靠, 不至于被钢球压溃。

5 结论

综上所述, 这个发生早期断齿故障的挖掘机回转支承的断齿的原因是:由于内、外圈的径向间隙过大和内圈的齿圈径向跳动过大两个不良因素所造成。其解决方法是:内、外圈调质热处理后的机体组织达到GB/T 13320-2007评级图3中的1~3级金相组织的要求;机体组织的硬度达到270~290HB;晶粒度达到6~8级, 保证滚道表面中频淬火的硬度为56~61HRC, 其淬硬层深度在滚道精加工后不小于3.5mm;滚道和轮齿表面中频淬火后分别都要进行校圆工序;校圆的椭圆度要求为不大于0.000 3D (D为滚道中心直径) ;两次表面中频淬火后都必须分别进行180~200℃的低温回火, 回火保温时间达到3.5~4.5h, 回火工序必须在滚道或轮齿表面中频淬火完成后的6h内进行。

参考文献

早期故障 篇5

关键词：故障电弧,Lyapunov指数,弧声,混沌,阈值

1 引言

中低压开关柜内部的故障电弧是一种严重的故障[1,5]。传统的故障电弧保护方案一般不能避免燃弧的产生,对故障电弧的产生没有预警机制,开关柜和用电设备肯定会受到一定程度的破坏,造成不必要的经济损失。芬兰和瑞典等国家已经采用短路电流和弧光双判据对故障电弧进行保护,但是故障电弧形成之前的早期探测未见报道[5]。

实验中发现在故障电弧未形成的弧前阶段,有明显嗤嗤的声音信号产生,如图1所示,此时没有燃弧现象,这是局部放电或电火花放电阶段;在电弧阶段,有弧光产生,同时有燃弧现象和短路电流产生,这是故障电弧的燃弧阶段。如果能在弧前阶段探测到早期特定的过程特征信息,则可以避免在电弧阶段燃弧的产生[7]。弧前阶段放电声音信号的信噪比较差,论文利用混沌系统对初值的敏感性建立了混沌检测系统,在加入待测信号后如果混沌检测系统的状态从临界混沌变到大尺度周期状态,则说明待测信号中有早期故障电弧特征信息产生,但是传统的混沌检测系统的相变判断基于人工观察的方法,效率低[2],且不利于计算机识别和计算。因此文中提出了用Lyapunov指数作为早期故障电弧混沌检测系统相变的判据,探测是否有弧前的早期特征信息,若有弧前特征信息,则探测系统发出预警信号。

2故障电弧弧前声音信号的采集与频域分析

由于故障电弧的周围分布着很强的电磁场,本文采用德国进口的光纤次声传感器(FOM-MON2),传感器频响范围为1~10kHz,同时具有较高的信噪比和总谐波失真频率带宽,自带信号调理模块。采集卡采用美国NI公司的PCI-6023E,采集频率为60kHz。分别对不同的放电电极、放电电压、放电间隙进行模拟放电,并对第一阶段燃弧前的声音信号进行测量,测量信号的频谱分析如图2所示。图2(a)放电电压为30kV,放电电极为尖形,不同放电间隙条件下弧前放电声音频谱,图2(b)放电电压为40kV,放电间隙为30mm,不同的电极形状条件下弧前声放电声音频谱,图2(c)放电电极为棒形,放电间隙为30mm,不同放电电压条件下弧前声放电声音频谱。以上三种放电情况均为未产生故障电弧之前放电声音,由图可知不论在何种放电情况下,弧前的声音都有4kHz~6kHz的频带,随着放电条件的变化,频带的频谱幅值有所变化,但是频带范围是基本不变的。在未加放电电压时,在4kHz~6kHz没有幅值,这证明了周围的背景噪声主要集中在4kHz以下。

由声音产生的机理可以知道,早期放电声音也是源于电弧能量的变化,其本质上表现为放电电极阴极与阳极之间等离子体体积变化。体积的变化引起等离子流的运动并带动周围质点偏离平衡位置,并将它们的机械运动由近及远地传播,形成特定的声波,放电电极和周围的气体组成了声道,这个声道相当于一个带通滤波器,弧前声波经过声道调制后,形成声音频带。这为后面混沌检测相关参数的设定和软件滤波的设计提供依据。

3基于Lyapunov指数弧前声音检测系统的设计

3.1 系统设计方案

混沌运动状态对初始条件具有高度的敏感性,[4]两个极为靠近的初值所产生的轨道,随时间推移按指数形式分离,Lyapunov指数是定量描述这一现象的量。若在检测系统中加入弧前噪声信号,通过Duffing系统输出时间序列,对时间序列进行相空间重构并提取最大Lyapunov特性指数,根据最大Lyapunov特性指数的正负判断系统的状态,从而确定是否有弧前过程特征信息产生。

3.2 基于Lyapunov特性指数计算的内置信号阈值的确定[3,4]

对于Duffing振子系统,在未加待测信号之前需确定其内置信号阈值。这是微弱信号混沌检测方法的首要问题,本文采用L E法确定阈值。在加入待检测信号前的混沌模型如式(1)所示:

$\ddot{x}+\omega {}_0\delta \dot{x}-\omega {}_0^2(x{}^3+x{}^5)=\omega {}_0^{2}f{}_{\text{r}}\sin (\omega {}_{0}t)(1)$

令z=t,则将混沌模型转换为三阶自治系统如式(2)所示:

$\{\begin{array}{l}\dot{x}=y\\ \dot{y}=-\omega {}_0\delta y+\omega {}_0^2(x{}^3+x{}^5)+\omega {}_0^{2}f{}_{\text{r}}\sin (\omega {}_{0}t)\\ \dot{z}=1\end{array}(2)$

式中ω0为内置信号频率,其大小根据弧前声音频谱分析来确定,将(2)式写为矩阵形式:

$\dot{F}=J\times F(3)$

其中:

$J=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ \omega {}_0^2(3x{}^2+5x{}^4)& -\omega {}_0\delta & \omega {}_0^{3}f{}_{\text{r}}\cos (\omega {}_{0}t)\\ 0& 0& 0\end{array}\right]$对于F进行QR分解即:F=QR,式中Q为一正交矩阵,R为一上三角矩阵,可得:

$\dot{Q}R+Q\dot{R}=JQR(4)$

式(4)转换后可得:

$(\dot{R}R{}^{-1}){}_{\text{n}}=(Q{}^{{\rm T}}JQ){}_{\text{n}}(5)$

根据Lyapunov指数定义:

$\lambda {}_i=\underset{t\to \infty }{{\displaystyle \lim }}\log \parallel F(t){}_{p{}_i}\parallel (6)$

式中:pi为初始条件矩阵的列向量。在进行系统设计之前必须确定临界混沌阈值。根据图2中对弧前声音的频谱分析可知,弧前声音信号频率主要集中在3.5KHz~6KHz之间,对该信号进行带通滤波。设置内置信号的频率为f0 = 4.5kHz,所以ω0 = 2πf0 = 2.8×104rad/s,通过计算得到Lyapunov特性指数最大值和内置信号的幅值之间的关系如图3所示。由图3可知,当Lyapunov特性指数最大值趋于零的时候,内置信号策动力为0.786653,即临界混沌阈值frc = 0.786653。在临界混沌状态下,Duffing振子运动的相轨迹图如图4所示。从整体上看,系统是在绕一些大的空洞周而复始地运动。实际上系统是在绕无数大大小小的空洞运动,这种运动具有随机性。

3.3 基于Lyapunov特性指数的弧前状态识别[6]

将测量的弧前声音信号经过滤波后导入已处于临界混沌状态的Duffing振子系统,在计算机里取仿真时间为dt=0.01秒,计算100个Lyapunov特型指数,仿真系统的框图如图5所示,框图中Duffing方程的计算采用四阶Runge-Kutta法求解,求解后的时间序列经过重构后送入Lyapunov指数计算程序,计算出最大Lyapunov特性指数,然后,将结果输入比较器进行系统的状态判定,系统输出的Lyapunov特性指数随着仿真时间的分布情况如图6所示。由图6(a)可知,当含有弧前声音信号输入时,由前面的弧前声音的频谱分析可以知道,弧前声音信号有一个同内置信号相近的频率(7.5kHz),混沌系统将会由原来的临界混沌状态转变为大尺度周期状态,此时两个Lyapunov指数均小于零,两个Lyapunov指数之和为-0.5,从而判断出是否有弧前早期特征信息产生,避免开关柜中燃弧的产生。由图6(b)可知,如果输入信号中没有周期成份的弧前声音信号,则由混沌系统的固有特性可以知道,混沌系统的运动状态不发生变化。

4 结论

现有的故障电弧保护装置基本上都不可避免产生燃弧现象。实验研究分析表明,弧前早期声音信号可以作为故障电弧的早期特征信号,本文利用混沌系统对初值的敏感性,以Lyapunov指数为混沌振子运动状态的判据能准确地检测出故障电弧的早期特征信号,在未形成故障电弧的早期阶段加入声音预警机制,从而可以避免燃弧发生和误判。给出了未形成故障电弧之前早期定量探测分析的标准,该判断方法能很容易实现在ARM、DSP中编程。

参考文献

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[2]尚秋峰,杨以涵,李士林,等(Shang Qiufeng,Yang Yihan,Li Shilin,et al.).Duffing振子信号检测方法用于配电网单相故障接地保护(Duffing oscillator signal detectionmethod applies to single-phase to ground fault protection indistribution system)[J].电力系统自动化(Automation ofElec.Power System),2004,28(13):63-67.

[3]王冠宇(Wang Guanyu).微弱信号检测的理论研究及实践(Study and experiment of weakly signal)[D].杭州:浙江大学(Hangzhou:Zhejinag Univ.),1998.

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[6]张宾,李月,卢金(Zhang Pin,Li Yue,Lu Jin).Lyapunov特性指数用于混沌判据(Study of Lyapunov characteristicexponents used as criteria for chaos)[J].吉林大学学报(JJilin Univ.),2004,22(2):111-114.

早期故障 篇6

1 单台电容器故障的形成和保护机制

1.1 单台电容器故障的形成

单台电容器的内部结构如图1所示,即由m个电容元件相互并联后构成一个串联段,再由n个串联段相互串联后构成一台电容器。对于单台10 kV电容器,串联数n通常为3～4;并联数m随单台容量而变化,一般m≥4。当单台电容器内部元件发生故障时,对于外熔丝结构电容器与内熔丝结构电容器的电气特性是不同的,下面将分别说明。

1) 外熔丝结构电容器。

外熔丝结构电容器内部不配置熔丝保护,在外部装设熔断器。当电容器内部k个元件(不同串联段)发生击穿时,其所在的串联段被短路,即n个串联段中k个串联段被短路,导致该电容器容量增加到额定容量的$\frac{n}{n-k}$倍。电容器剩余n-k个串联段中的电容元件工作电压升高,为这些非故障串联段的元件埋下故障隐患,直至剩余串联段元件击穿数增加,导致故障电流大大增加,引起外部装设的熔断器动作,将该电容器切除。

2) 内熔丝结构电容器。

内熔丝结构电容器内部每一个元件均配置一个保护熔丝,当电容器内部k个元件(同一串联段)发生击穿时,所在串联段的正常电容元件对故障元件放电,导致内熔丝熔断,使故障元件被隔离,该电容器容量下降到额定容量的$\frac{m(m-k)}{n(m-k)+k}$,但保证了该电容器其他元件的正常工作。

1.2 电容器组常规保护机制

按照DL/T584—2007《3 kV～110 kV电网继电保护装置运行整定规程》的规定:单星形接线电容器组采用开口三角电压保护,保护的电压定值按部分单台电容器(或单台电容器内电容元件)切除或击穿后,故障相其余单台电容器(或单台电容器内电容元件)所承受的电压不长期超过1.1倍额定电压的原则整定,同时,还应该可靠躲过电容器组正常运行时的不平衡电压。在实际执行过程中,由于电容器组内部构造的资料收集比较困难,上述电容器组的保护定值,多以一台电容器切除或击穿后的情况计算整定。

因此,单星形接线电容器组的开口三角电压保护动作,都要经历电容器故障发生、发展的过程,最后引起电容器组保护动作。

2 单星形接线电容器组早期故障特征

假设电容器组采用单星形接线,电容器组由M台电容器相互并联构成一个串联段,再由N个串联段相互串联后构成。对于10 kV单个电容器组,通常为1个串联段,即N=1;电容器组每相电容器并联数M随电容器容量的变化而变化,一般M≥2,且M≥N。当内部k个元件发生故障,对于外熔丝和内熔丝结构的电容器组,存在不同的表现形式。

2.1 外熔丝结构电容器组

当电容器组某一个电容器内部k个元件(不同串联段)发生击穿,电容器组故障相容量增加到额定容量的$\frac{{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]}{{\rm M}{\rm N}(n-k)+{\rm N}k-k}$倍。

此时,电容器组中性点电压U0将发生偏移,电容器组故障相(假设为A相)的电流IA、电压UA将发生变化:

$U{}_0=\frac{k}{3{\rm M}{\rm N}(n-k)+k(3{\rm N}-2)}\times U(1)$

${\rm I}{}_{\text{A}}=\frac{3{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]}{3{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]-2k}\times {\rm I}{}_{\text{Ν}}(2)$

$U{}_{\text{A}}=\frac{3[{\rm M}{\rm N}(n-k)+({\rm N}-1)k]}{3{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]-2k}\times U(3)$

上三式中:U和IN分别为电容器组的相电压和额定电流。

此时,电容器组故障相单个完好元件承受的电压UAd为

$U{}_{\text{A}\text{d}}=\frac{3{\rm M}}{3{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]-2k}\times U(4)$

电容器组正常相电流IB、IC为

由以上分析可知,当外熔丝结构电容器组由于某一个电容器不同串联段k个元件被击穿,击穿元件所在的串联段被短路,电容器组中性点正向偏移,电容器组故障相由于阻抗减小而电流增大;电容器组正常相由于电压有所升高,而导致电流略有增大。

电容器组故障相(A相)电流与正常相(B相)电流的比值为

$\frac{{\rm I}{}_{\text{A}}}{{\rm I}{}_{\text{B}}}=\frac{1}{\sqrt{\frac{1}{4}+\frac{3}{4}\left(1-\frac{2k}{3{\rm N}[{\rm M}(n-k)+k]}\right){}^2}}(6)$

为实现对单星形接线电容器组的早期故障预警,应该引入一个判据,就是当构成电容器组的电容器中仅有一个元件故障时,即k=1时,可以证明,$1\le \frac{{\rm I}{}_{\text{A}}}{{\rm I}{}_{\text{B}}}\le 1.108$。

2.2 内熔丝结构电容器组

当电容器组某一个电容器内部k个元件(同一串联段)发生击穿,导致内熔丝断开,使故障元件被隔离,电容器组故障相容量下降到额定容量的$\frac{{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+({\rm M}-1)k]}{{\rm M}{\rm N}n(m-k)+{\rm N}({\rm M}-1)k+k}$。

此时,电容器组中性点电压U′0将发生偏移,电容器组故障相(假设为A相)的电流I′A、电压U′A将发生变化

$U^{\prime }{}_0=\frac{-k}{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]+2k}\times U^{\prime }(7)$

${{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{A}}=\frac{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]}{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]+2k}\times {{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{Ν}}(8)$

$U^{\prime }{}_{\text{A}}=\frac{3[{\rm M}{\rm N}n(m-k)+{\rm N}({\rm M}-1)k+k]}{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]+2k}\times U^{\prime }(9)$

此时,在电容器组故障电容器中,故障串联段上完好的单个元件所承受的电压U′Ad为

$U^{\prime }{}_{\text{A}\text{d}}=\frac{3{\rm M}m}{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]+2k}\times U^{\prime }(10)$

电容器组正常相电流I′B、I′C为

由以上分析可知,当内熔丝结构电容器组由于某一个电容器同一串联段上k个元件被击穿,内熔丝熔断,故障元件被切除,引起电容器组中性点负向偏移,电容器组故障相电压略有增大,故障相电流由于阻抗增大而减小,电容器组正常相由于电压略有下降而导致电流略有减小。

电容器组故障相(A相)电流与正常相(B相)电流的比值为

$\frac{{{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{A}}}{{{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{B}}}=\frac{1}{\sqrt{\frac{1}{4}+\frac{3}{4}\left(1+\frac{2k}{3{\rm N}[{\rm M}n(m-k)+k({\rm M}-1)]}\right){}^2}}(12)$

为实现对单星形接线电容组早期故障的预警,应该引入一个判据,就是在电容器组内部仅有一个元件故障时,即k=1时,可以证明,$1\le \frac{{{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{B}}}{{{\rm I}}^{\prime }{}_{\text{A}}}\le 1.008$。

3 单星形接线电容器组早期故障预警模型

通过对单星形接线外熔丝结构电容器组和内熔丝结构电容器组故障现象的分析和比较,可以看出,当单星形接线电容器组单台电容器内部元件发生故障时,外熔丝结构和内熔丝结构电容器组都将引起相电流的变化。因此,通过对电容器组相电流的监测,可以在电容器组单台电容器仅有一个元件发生故障时,就进行预警,避免事故的扩大。单星形接线外熔丝结构和内熔丝结构电容器组的早期故障预警模型如下。

$\text{Δ}{\rm I}\%=\text{Μ}\text{A}\text{X}\{\begin{array}{l}|{\rm I}{}_{\text{A}}-{\rm I}{}_{\text{B}}|÷{\rm I}{}_{\text{A}}\times 100\%\\ |{\rm I}{}_{\text{B}}-{\rm I}{}_{\text{C}}|÷{\rm I}{}_{\text{B}}\times 100\%\\ |{\rm I}{}_{\text{C}}-{\rm I}{}_{\text{A}}|÷{\rm I}{}_{\text{C}}\times 100\%\end{array}(13)$

式中:IA、IB、IC分别表示电容器组A、B、C三相的相电流;ΔI%为相邻相的相电流差值与其中超前相的相电流之比并取最大值,该比值用百分数表示。

对于常用的单星形接线电容器组,当单台电容器内部一个元件损坏(k=1)时,其预警值设置参考数据如表1和表2所示。

按照内熔丝结构电容器组设计的要求,当k≤3时,要求电容器组维持正常运行,此时,随着电容器组单台电容器内被隔离元件数量的增加,ΔI%的值近似按照倍数增加。因此,单星形接线电容器组预警值设置可以按照公式(13)计算确定。但由于电容器组存在初始不平衡和电网电压的波动与不平衡,为此,单星形接线早期故障预警值应根据应用实际进行修正。

4 应用实例

2011年6月9日,通过安全监控和数据采集(SCADA)系统发现,220 kV葑门变电站电容器组(型号为TBB10-6000/200-BL,外熔丝结构)出现三相电流突变。该电容器组的三相电流突变前后数据如表3所示。

在该组电容器B相电流发生突变后一直维持在高于A相、C相约5 A。对该电容器组停电检查后发现,B相电容器容量增大,更换后恢复正常。

5 结语

1) 对10 kV单星形接线电容器组早期故障预警是可行的。对外熔丝结构和内熔丝结构电容器组而言,当电容器组中某一台电容器的一个元件发生击穿故障时,其相电流的变化率能够准确地反映故障情况,为电容器组故障处理赢得了时间,避免了电容器组故障的进一步发展与扩大,有利于提高电容器组装置的运行管理水平。

2) 35 kV电容器组通常为2个串联段,即N=2,对其相电流变化率监测依然是可行,但随着串联段的增加,灵敏度将有所下降。

摘要：通过对单台电容器故障形成、发展的机理分析,论述了外熔丝结构和内熔丝结构单星形接线电容器组在电容器元件故障时的外在运行参数的变化规律。通过理论的研究与推导,提出了单星形接线电容器组早期故障预警的模型。

关键词：单星形接线电容器组,故障预警,电容器故障

参考文献

[1]中华人民共和国国家发展和改革委员会.DL/T584—20073kV～110kV电网继电保护装置运行整定规程[S].北京:中国电力出版社,2008.

[2]周胜军,林海雪.并联电容器组缺台运行的谐波研究[J].供用电,2009(6):10-14.

早期故障 篇7

近年来,旋转机械不断向着柔性化、高速化的方向发展,为了提高机组效率,转子与定子之间的间隙越来越小。当转子的振动幅值大于转子与定子之间的间隙时,必然会发生动定件碰摩。转子碰摩轻则引起机械异常振动、磨损,重则会导致断轴等恶性事故,造成巨大的经济损失。因此,转子动定件早期碰摩故障诊断技术研究具有重要意义。

当转子系统中出现动静碰摩故障时,由于转子与定子的周期性碰撞,故障信号中常常伴有周期性瞬态冲击。但当出现早期碰摩时,冲击脉冲微弱,淹没在转子自身强背景噪声环境中,不易察觉。由于瞬态冲击信号成分包含了转子早期碰摩故障的重要信息,因此,如何从强背景噪声环境中提取振动信号中的瞬态冲击成分是早期转子碰摩故障诊断的关键。

近年来,许多学者致力于转子碰摩故障诊断研究,取得了较多的研究成果。孙云岭等[1]提出利用共振解调法提取转子早期碰摩中的故障特征,该方法首先利用IFFT方法进行定子固有振动信号的分离,再进行希尔伯特变换,得到包络信号,通过对包络信号进行谱分析进行故障诊断,但需要先验知识来确定滤波的中心频率和带宽。小波具有多尺度特性和“数学显微”特性,也已成功用于转子早期碰摩故障特征的提取。李小彭等[2]利用小波时频等高图来诊断质量慢变转子系统碰摩故障。彭志科等[3]利用小波尺度谱和相位谱研究了转子碰摩故障诊断。宋友等[4]利用小波变换与多分辨分析理论,对振动信号进行多尺度分解,通过分析细节信号的能量分布研究振动信号中的碰摩特征。但小波变换缺乏自适应性,且小波基的选择难以确定,影响了其进一步应用。EMD方法为一种自适应信号处理方法[5],已成功应用于转子碰摩的特征提取。Cheng等[6]用EMD方法对转子振动信号进行分解,实现碰摩信号、背景信号和噪声信号的分离,从而提取转子系统局部碰摩振动信号的故障特征。但EMD本质上为一正交带通滤波器组[7,8],当持续振荡的周期信号与瞬态冲击信号频带相互重叠时,无法实现周期振动信号与瞬态冲击的有效分离,且EMD在理论上存在过包络、欠包络、模态混淆等问题,有待进一步研究。

Selesnick[9]最近提出了信号共振稀疏分解方法,与传统的基于频带划分的信号分解方法不同,该方法根据瞬态冲击信号与持续振荡周期信号品质因子(定义为中心频率与频率带宽的比值,用Q表示)的不同,将一个复杂信号分解成由持续振荡成分组成的高共振分量和由瞬态冲击成分组成的低共振分量。瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子;持续振荡周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,因而,根据品质因子的差异,可实现瞬态冲击信号与持续振荡周期信号的有效分离。信号共振稀疏分解方法首先根据待分析信号选择两种高低不同的品质因子,通过品质因子可调小波变换分别建立高共振分量与低共振分量的稀疏表示形式,再利用形态学分析方法建立稀疏分解目标函数,最后通过分裂增广拉格朗日收缩算法优化求解,得到信号的高共振分量和低共振分量。

本文将信号共振稀疏分解方法引入转子早期碰摩故障诊断,提出了基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法。当转子系统发生早期碰摩故障时,重要的故障信息往往包含在瞬态冲击信号中。信号共振稀疏分解方法根据背景噪声与瞬态冲击品质因子的不同,将信号分解成包含背景噪声的高共振成分和包含冲击成分的低共振成分,通过分析低共振成分中的瞬态冲击成分进行故障诊断。算法仿真和应用实例验证了本文方法提取转子早期碰摩冲击信号的有效性。

1 信号共振稀疏分解方法

1.1 信号的共振属性

信号的共振属性用品质因子Q越大,信号的频率聚集性越好,具有越高的共振属性;反之,信号的时间聚集性越好,具有越低的共振属性。图1表示了信号共振属性的概念。图1a、图1c为信号时域波形图(用采样点数N间接表示时间),所示的信号为单周期脉冲信号,品质因子Q较小,定义为低共振信号;图1b、图1d为对应的幅值谱图,所示的信号为持续多个周期的脉冲信号,品质因子Q较大,定义为高共振信号。图1a与图1c所示的信号之间,以及图1b与图1d所示的信号之间可通过时间尺度的变化互相转化,时间尺度的变化会引起脉冲信号频率发生变化,但对信号的共振属性没有影响,即具有相同的品质因子。所以高低共振信号都可能同时包含了低频信号和高频信号。高共振信号可通过具有高Q的基函数来实现稀疏表示,而低共振信号则可通过具有低Q的基函数来实现稀疏表示。

传统的线性滤波方法按频带划分对信号进行分解,但当信号中多个分量的中心频率相近且频带相互重叠时,如图1a与图1b、图1c与图1d所示信号的中心频率重叠在一起,此时线性滤波方法就会失效,而信号共振稀疏分解方法从信号共振属性角度出发,综合考虑了信号中心频率与频率带宽因素,能有效分离中心频率相近且中心频率带相互重叠但具有不同品质因子的信号分量。

1.2 品质因子可调小波变换

二进制小波变换作为一种恒Q变换(其Q值由所选基函数确定),在对分段光滑信号的稀疏表示中显示了其有效性,但由于其品质因子相对较低,频率分辨率不高,因而在对频率分辨率要求较高的信号分析中,二进制小波不适用[10]。有理膨胀小波[10?11]本质上为一种过完备的二进制小波变换,相对于二进制小波具有更高的品质因子和更高的频率分辨率。品质因子可调小波变换[12]与有理膨胀小波变换类似,具有完全离散、完美重构、适度完备、依赖于两通道滤波器组并能利用离散傅里叶变换计算等特点。但相对于有理膨胀小波变换,品质因子可调小波变换概念更简单;利用基为2的快速傅里叶算法,计算更加高效;品质因子和冗余度更容易量化。

信号共振稀疏分解方法利用品质因子可调小波变换分别获取高Q变换与低Q变换的基函数库,并计算其相应的变换系数。可调品质因子小波变换通过带通滤波器组实现,其两通道滤波器组如图2所示。

图2中,β为高通尺度因子,;α为低通尺度因子,,r为冗余度。子带信号v0(n)的采样频率为αfs,v1(n)的采样频率为βfs,其中fs为原信号x(n)的采样频率。

品质因子可调小波变换利用图2a所示两通道分解滤波器组以迭代的方式实现信号的分解,其信号的L层变换如图3所示,其中Vh(j)为信号经过第j层变换得到的高频系数,Vl(j)为经过第j层变换得到的低频系数,j=1,2,…,L。

图4a为品质因子Q=3、冗余度r=3、分解层数L=12时品质因子可调小波变换的频率响应图,从图中可以看出其频率响应为一组非恒定带宽的滤波器组,且相邻频带并不正交。随着分解层数L的增加,中心频率

随之降低,相应的带宽

也随之减小。因此,品质因子可调小波变换本质上也为一种具有一定冗余度的恒Q小波变换,但其品质因子可预先设定,并不依赖于基函数。图4b为相应的小波时域波形图,从图中可看出,随着分解层数的增加,小波的振动时间随之变长。

1.3 高共振分量和低共振分量的分离

信号共振稀疏分解方法利用形态分量分析[13]将信号中各成分按振荡特性进行非线性分离,建立起高共振分量和低共振分量各自的最佳稀疏表示形式。

假定观测信号x可表示为两个信号x1与x2之和:

形态分量分析的目的即是从观测信号x中分别估计出源信号x1和x2。假定信号x1和x2可分别用基函数库(或框架)S1和S2表示(S1、S2具有低的相关性),形态分量分析的一种目标函数可表示为

式中,W1、W2分别表示信号x1、x2在框架S1、S2下的变换系数矩阵;λ1、λ2为规则化参数。

λ1、λ2的取值对分解出的高共振分量与低共振分量的能量分配有影响,给定λ1、增大λ2会使λ2所对应分量的能量减少;同时增大λ1、λ2的值,则会使残余信号能量增大[9]。

在式(4)中,由于第一范数不可微,且参数较多,使得式(4)的求解变得困难[9]。信号共振稀疏分解方法利用分裂增广拉格朗日搜索算法[14?15],通过迭代更新变换系数W1、W2,使目标函数J最小化,最终实现高共振分量和低共振分量的有效分离。

假设目标函数J最小时,对应的高共振和低共振变换系数矩阵分别为W1*、W2*,则求取的高共振分量和低共振分量的估计值分别表示为

2 信号共振稀疏分解在转子早期碰摩故障诊断中的原理及步骤

当转子系统中出现动静碰摩故障时,由于转子与定子的周期性碰撞,故障信号中常常伴有周期性瞬态冲击。但当出现早期碰摩时,冲击脉冲微弱,淹没在转子自身强背景噪声环境中,不易察觉。信号共振稀疏分解方法根据转子信号中谐波成分与冲击成分品质因子的不同,将转子早期碰摩故障信号分解成包含以转子转频及谐波的高共振分量、包含瞬态冲击成分的低共振分量。由于瞬态冲击信号成分中包含了转子早期碰摩故障的重要信息,因此,可通过对低共振分量中瞬态冲击成分的分析进行转子早期碰摩故障诊断。基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断的步骤如下:

(1)根据转子早期碰摩故障信号x,选取高共振品质因子Q1、低共振品质因子Q2(Q1与Q2的相关性公式为:,一般取Q2≈1[9]);高品质因子变换冗余度r1、低品质因子变换冗余度r2(r1、r2一般取3或4即可[12]);高品质因子变换分解层数L1、低品质因子变换分解层数L2(随着分解层数的增加,对低频段成分的分解将越细微,但计算时间将增加。最大分解层数公式为,N为信号长度)。本文中取Q1=4,Q2=1,r1=r2=3,L1=27,L2=6。

(2)根据步骤(1)中的参数,分别获取高品质因子可调小波变换与低品质因子可调小波变换的基函数库S1、S2(S1、S2的获取可参考文献[12]),并利用基函数库分别对待分析信号x进行变换,获取初始变换系数W1、W2。

(3)确定规则化参数λ1、λ2(本文中取λ1=λ2=0.5);建立如式(4)所示的目标函数J,利用分裂增广拉格朗日收缩算法估计出最优的变换系数W1*、W2*,并利用式(5)分别计算高共振分量和低共振分量及残余信号,即信号重构误差

(4)对低共振分量中的瞬态冲击成分进行分析,根据冲击成分出现的周期即可诊断转子早期碰摩故障诊断。

3 算法仿真

为了验证信号共振稀疏分解方法提取信号冲击成分的有效性,设置如下的冲击信号:

其中,信号载波频率为520Hz,衰减系数为-420。用频率为100Hz的正弦信号对上述冲击信号进行调制,即冲击之间的时间间隔T=0.01s,采样频率为4096Hz,采样点数为2048,时长为0.5s,调制出的周期冲击信号的时域波形如图5a所示,相应的频谱如图5b所示。

对图5a所示的周期冲击信号加入频率分别为440Hz、680Hz,幅值均为0.4的正弦信号(对比图5b可知,此时冲击信号与正弦信号频率相互重叠),得到的合成信号时域波形如图6所示,从图中可以看出,冲击信号已被淹没。

用信号共振稀疏分解方法对图6所示的合成信号进行信号共振稀疏分解,得到的分量如图7所示。从图7b中可看出信号中冲击明显,冲击之间的周期T=0.01s,与调制频率f=100Hz吻合,验证了算法的有效性。图7c所示的残余分量为原始信号与高共振分量和低共振分量之差,即信号重构误差,可以看出,残余信号能量非常小,表明信号共振稀疏分解方法具有良好的重构性能。

为对比说明信号共振稀疏分解方法提取冲击信号的有效性,利用EMD对图6所示的合成信号进行分解,得到的IMF分量如图8所示。从图8可看出,信号能量集中在前两个IMF中,但冲击成分不明显。其原因为EMD本质上为带通滤波器组,当冲击信号频谱与正弦信号频谱重叠时,无法将冲击信号与正弦信号分离。

4 应用实例

为验证基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法的有效性,进行了转子单点碰摩实验。转子碰摩实验装置结构示意图如图9所示,图中采用一个可调间隙的轴承(部件8)来实现碰摩故障的模拟实验。

1.电机2.轴承1 3.轴(ф10)4.轴承25.圆盘6.电涡流位移传感器(测垂直方向)7.尺寸定位块8.可调间隙轴承

实验中采用电涡流位移传感器拾取位移信号,转轴工频为3000r/min,采样频率为6400Hz,采样点数为2048。拾取的转子动静碰摩位移信号如图10所示。

对转子原始振动信号进行信号共振稀疏分解,得到的分量如图11所示。从图11a中可以看出,信号变化平缓,其主要成分由转频及其谐波信号构成;从图11b中可以看出,信号中存在明显的周期冲击,冲击之间的时间间隔T≈0.02s,冲击出现的频率f=50Hz,即说明转子每转一圈产生一个冲击,与转子单点碰摩故障特征相符,验证了信号共振稀疏分解方法提取转子碰摩冲击信号的有效性。

5 结论

(1)当转子出现早期碰摩故障时,随着动静件的周期性碰撞,故障振动信号中往往包含瞬态冲击成分,但由于瞬态冲击成分能量较小,常淹没在强背景噪声环境中,不易察觉。

(2)与传统的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据瞬态冲击与背景噪声品质因子的不同,将信号分解成包含背景噪声的高共振分量和包含瞬态冲击的低共振分量,有效地实现了背景噪声与瞬态冲击的分离。

(3)利用本文方法对实测转子振动信号进行了分析。结果表明,本文方法能有效地提取转子碰摩故障特征。

摘要：提出了基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用信号共振稀疏分解从转子系统振动信号中提取早期碰摩冲击信号。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现早期碰摩故障时,振动信号由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。利用信号共振稀疏分解方法从转子早期碰摩信号中提取冲击成分,根据冲击的周期可进行转子早期碰摩故障诊断。算法仿真和应用实例验证了该方法从转子系统中提取早期碰摩冲击信号的有效性。

早期故障 篇8

1 变压器油的组成和气体形成的原因

变压器油从天然石油中提取,并经过蒸馏、精炼获得的一种矿物油,它的化学成份是一种碳氢化合物构成的混合物质,基本由C、H分子构成。当变压器发生放电或过热故障会造成一部分C-H,C-C分子键断裂,会使部分氢原子分解出来,同时也会分解出部分碳氢化合物,由于它们非常活跃并且具有不稳定性,所以再经历一系列的化学反应后会重新组合,最终导致氢气及部分低烃类气体的形成。

通过离子反应造成最薄弱的键C-H键(338KJ/mol)断裂,这种情况所需的能量局部放电就可以产生。但对于相对稳定的键C-C键的裂解则需要比较高的能量和温度,故障造成的高能量和高温度会迅速的使碳原子以多种形似(C-C键、C=C键、C≡C键)经过一系列化学反应重新行成烃类气体,在这个进程中都需要温度和能量逐渐增加来实现。例如:乙炔的形成,要求温度是大于500℃(大于甲烷和乙烷的形成温度),它的形成温度一般在800℃~1200℃(虽然在较低温度时也有少量也可形成),而且温度低于500℃或下降时,乙炔的形成会马上减弱,作为非常稳定的化合物存在,并且累积。因此,故障形成的乙炔大部分是在电弧的弧道中形成的。不过但温度低于800℃时候,在特定的条件下也会有少量的乙炔形成。当变压器油的氧化时,形成的少量CO和CO2通过长期的累积也会成为数量显著的特征气体。同时油在500℃~800℃可能会碳化生成碳粒。在变压器潜在故障发生的时候,所形成的气体基本上都存在于变压器油中;但当故障进行较快或是较严重时,同样可以汇聚很多气体。所形成碳质颗粒物、固化物和聚合物会聚集在变压器的内部。

变压器内部的绝缘材料,如:绝缘纸板、层压木板等,因其内部化学成份原因,在分解绝缘材料分子时,它们的热稳定性比油中的碳氢键还要脆弱,重新化合在较低温度和能量下就可进行。其中的聚合物非常脆弱,在超过105℃时会就可以发生裂解,当达到300℃时就会被完全裂解及碳化,同时会形成水和CO、CO2及部分烃类特征气体。

2 变压器油色谱分析方法诊断的基本过程

2.1 通过油色谱分析特征气体的组分及含量当H2、C2H2、总烃有一项超过临界值的20%以上,应先根据相应情况作出初步判断,如:特征气体为乙炔,初步判断电弧或火花放电;氢气含量很大,初步判断有进水受潮的可能;总烃中烷烃和烯烃过量而炔烃很小或无,初步判断为过热。

2.2 计算特征气体的产生速率,判断故障发展的速度

2.3 分析气体成分含量,通过三比值法计算,判断故障

3 变压器故障分析判断

综合气体的形成原理,实践中常用的变压器故障分析及判断主要采用以下两个方法:

3.1 特征气体法

变压器故障对应油色谱气体组成成份总结如下:

3.2 三比值法

三比值法是近些年常用的变压器故障判断方法,它主要是通过分析变压器内油及绝缘材料在故障发生时,根据故障点周围形成气体(油色谱分析)组分含量的相对浓度与温度的特殊关系,选出二种性质相近的气体组分组成三结比值,通过特殊编码显示;根据表2的编码规则和表3故障类型判断方法作为诊断故障性质的依据。这种方法规避了很多客观因素,是比较有效的方法。

结束语

变压器正常运行时造成的绝缘油老化在通常情况下所产生的气体都不会超过标准临界值。因此定期检测变压器油样,采用油色谱分析特征气体成份、含量、产气速率和三比值法并进行对比,在检测设备的运行情况,并对于变压器运行早期可能潜在的故障进行排查有着重要的参考意义。

摘要：结合分析变压器油中溶解的气体判断变压器中可能存在的故障。油色谱分析是对变压器油中溶解的气体的成份、含量、产气速率进行分析,它对变压器潜在故障的发现具有早期有效性,并能判断变压器是否正常或是故障的类别。