高速旋转机械半速涡动在线稳定性特征提取与监测方法技术

本发明专利技术公开了一种高速旋转机械半速涡动在线稳定性特征提取与监测方法，应用目前主流的非接触式电涡流位移传感器获得转子的振动位移信号，应用ＲＤＴ技术从中提取半速涡动的稳定性参数；在实施ＲＤＴ技术之前，应用ＦＩＲ滤波器技术对振动位移信号进行预处理，只保留半频附近的成分，将其他干扰成分全部滤除掉；在获得了自由衰减响应之后，通过遗传算法获得系统的阻尼特征参数；在机组运行过程中，每隔一段时间用上述方法获得稳定性参数，将这些获得的稳定性参数随时间的变化绘制出趋势图；本发明专利技术能够在线监视半速涡动稳定性的发展趋势、估计机组稳定性裕度，从而预测半速涡动发生的可能性。具有定量、直观的效果，实施简便易行，适应范围广，实施成本低。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
一、所属领域本专利技术属于机械故障诊断和旋转机械模态分析领域，进一步可扩展到涉及信号分析和特征提取的相关应用领域，特别涉及一种。现有的半速涡动在线监测方法主要有频谱分析、瀑布图和轴心位置监测。频谱分析方法是根据失稳后出现半频成分的振动来实现的，主要是在机组运行过程中通过频谱分析监视振动信号中半频成分的存在。如果发现转子的振动中有半频成分，即认为存在半速涡动的可能性；否则，如果未发现半频成分，则认为系统处于稳定状态。这种方法的主要缺陷是只有当系统已经处于失稳状态时才能发现，难以对稳定性状态进行趋势分析，无法预测半速涡动的发生。由于半速涡动具有突发性和对转子产生交变应力，常常在涡动出现的很短时间内，已经对机组造成危害和破坏，因此这种方法显然不够理想。瀑布图方法与频谱分析法的原理基本相同，也是利用频谱图来监测半频成分，不同的是在机组升速或降速过程中进行。这种方法在不同转速下记录机组的振动信号并求得频谱图，然后将不同转速下获得的频谱图按转速叠放在一起，形成一个频率、转速相对于振幅的三维图形(称为瀑布图)，因此可观察不同转速下的稳定性状态。但是，这种方法同样存在着只有当半速涡动发生后才能发现，以及无法进行稳定性趋势分析和预测的缺陷。轴心位置监测方法是通过监测转子运动的静平衡中心和轴承几何中心的相对位置进行的，轴心位置的变化间接描述了稳定性的变化。通过理论分析和试验方法可以事先确定出轴心位置变化的稳定区域和不稳定区域。在机组运行时，如果轴心位置落入稳定区域，说明系统处于稳定状态；否则，如果轴心位置落入不稳定区域，则可能处于失稳状态。这种方法的优点是可以对稳定性趋势和状态进行在线分析和预测，但缺陷是对轴承几何参数的实际测量精度、传感器的安装和调试等要求非常高，实质上难以实现，我们曾尝试多次均告失败。此外，轴心位置监测是通过间接监测轴心位置的变化来测算稳定性状态，适合于定性分析，难以给出定量的结果。除以上三种监测方法以外，另一种常用的稳定性分析方法是系统阻尼计算和实验，这种方法应用获得的系统阻尼(例如阻尼比)来评价稳定性状态。系统阻尼能定量反映影响稳定性的各种因素对稳定性的综合影响，在稳定性理论和实验中应用十分普遍，其主要优点是可以定量地进行稳定性裕度和趋势分析，从理论上讲是一种十分理想的稳定性分析方法。但是，以往这种方法只是在机组的设计和制造过程中通过理论计算和模态实验来获取稳定性参数，而对于在实际运行中的机组，这些稳定性参数是难以获得的，因此，就现有技术来说，该方法还不能进行稳定性在线监测。2.离心式压缩机、透平发电机等大型旋转机组在工作过程中，流体动力和汽动力会对转子产生随机激励，可激起系统的固有振动，从而激发起半速涡动。如果系统处于稳定状态(系统有足够的阻尼)，涡动会很快在系统阻尼的作用下衰减、消失；如果由于温度、转速、油压、轴承对中等条件发生变化而使系统超过稳定性临界值时(这时系统阻尼已无法抑制涡动)，涡动则以共振的形式保持下去而不再消失。本专利技术就是在以上所述的两个前提下，根据半速涡动的特征，应用信号处理技术将表示系统阻尼的参数作为特征值提取出来，这些特征参数描述了系统的阻尼特性，因而可作为评估半速涡动发生的可能性大小的量度。(二)专利技术的实现原理1.半速涡动是通过转子的振动位移表现出来的，因此本专利技术应用目前主流的非接触式电涡流位移传感器获得转子的振动位移信号。以此信号为基础，从中提取半速涡动的稳定性参数。2.激发半速涡动的外力是系统本身具有的流体动力和汽动力产生的随机激励，故采用实用性很强的RDT技术(Random decrement technique)来提取系统的阻尼特性(如阻尼比)。这种技术的原理是基于对振动位移信号用一固定的值进行多段截取，然后对多段信号求总体平均，平均的结果即为系统固有振动的自由衰减响应。对于本专利技术所针对的半速涡动，该技术还无法使用。原因是，在旋转机械振动位移信号中通常存在着强大的干扰成分，主要是转子残余不平衡力引起的确定性转速频率及其倍频的振动，这些振动非常强烈，常常将随机激励的响应完全覆盖掉。另一方面，RDT技术的核心是针对随机激励的，当前述确定性干扰很严重时，将不能正确地进行信号的多段截取，因此也就不能获得满意的结果。为解决这一技术问题，本专利技术应用FIR滤波器技术，在实施RDT技术之前，对振动位移信号进行预处理，只保留半频附近的成分，将其他干扰成分全部滤除掉。这一措施是本专利技术得以实现的关键技术之一。3.在获得了自由衰减响应之后，即可通过遗传算法获得系统的阻尼特征参数(阻尼比或对数衰减率)。在机组运行过程中，每隔一段时间(如，一天、半个月或一个月)用上述方法获得稳定性参数，将这些获得的稳定性参数随时间的变化绘制出趋势图，即可实现对稳定性发展趋势进行估计，从而预测半速涡动的发生。(三)专利技术的实施步骤、规则和算法<1>信号采集附图说明图1是旋转机械轴承-转子系统示意图和传感器安装示意图。图2是信号采集流程图。假发用电涡流位移传感器测量机组某轴承相对于轴颈的振动位移信号为x(t)，通过A/D转换(采样)将x(t)转换为离散数字信号xn，即xn＝x(nT)，n＝0，1，2，...，N-1(1)其中，T为采样间隔，N为样本长度。为保证提取的参数有足够的精度，采样间隔T和样本长度N按以下规则取值40N·fr≤T≤110·fr---(2)]]>式中fr为机组转子的转速频率，由下式计算fr=nr60(Hz)---(3)]]>其中nr为机组的转速，单位为RPM(转/每分)。采样的样本长度N应不小于1024，即N≥1024 (4)通常N的取值越大越好，例如2048、4096等等，可根据采样系统的容量选取。<2>数字滤波用FIR数字滤波器对采集的信号xn(n＝0，1，2，...，N-1)进行带通滤波，消除干扰成分的影响。设滤波后的信号为yn，滤波过程如下yn=Σm=-MMsin2πmfhT-sin2πmf1T2mπ·xn-m---(5)]]>其中，fl和fh分别为带通滤波器通带的下限和上限频率。fl和fh的选取原则是将半频(机组转速频率的一半)包含在两者之间，本专利技术建议按以下取值 (5)式中，M为滤波器长度，通常M越大，精度越高，但计算量也越大。根据我们的经验，M不小于40已能够满足精度要求。<3>提取特征波形由步骤<2>得到系统随机激励响应yn(n＝0，1，2，...，N-1)，应用RDT技术即可提取出计算稳定性参数的特征波形(即系统的自由衰减响应)。RDT技术是以某个常数Cb为基准值对信号进行多段截取，然后对截取的多段信号计算总体平均来实现的。具体算法如下①选取对信号进行多段截取的基准值理论上可将信号yn的均方根值yRMS作为基准，即yRMS=Σn=0N-1yn2---(7)]]>②修改基准值由于yn是数字信号，其样本值通常不可能恰巧等于某个特定的常数(如yR本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高速旋转机械半速涡动在线稳定性特征提取与监测方法，其特征在于，按以下方法进行： １）应用目前主流的非接触式电涡流位移传感器获得转子的振动位移信号；以此信号为基础，应用ＲＤＴ技术从中提取半速涡动的稳定性参数； ２）在实施ＲＤＴ技术之前，应用ＦＩＲ滤波器技术对振动位移信号进行预处理，只保留半频附近的成分，将其他干扰成分全部滤除掉； ３）在获得了自由衰减响应之后，即可通过遗传算法获得系统的阻尼比或对数衰减率的阻尼特征参数；在机组运行过程中，每隔一段时间用上述方法获得稳定性参数，将这些获得的稳定性参数随时间的变化绘制出趋势图； 具体实施步骤、规则和算法如下： 〈１〉信号采集 假设用电涡流位移传感器测量机组某轴承相对于轴颈的振动位移信号为ｘ（ｔ），通过Ａ／Ｄ转换／采样，将ｘ（ｔ）转换为离散数字信号ｘ↓［ｎ］，即 ｘ↓［ｎ］＝ｘ（ｎＴ）， ｎ＝０，１，２，…，Ｎ－１ （１） 其中，Ｔ为采样间隔，Ｎ为样本长度； 为保证提取的参数有足够的精度，采样间隔Ｔ和样本长度Ｎ按以下规则取值： ４０／Ｎ.ｆ↓［ｒ］≤Ｔ≤１／１０.ｆ↓［ｒ］ （２） 式中ｆ↓［ｒ］为机组转子的转速频率，由下式计算 ｆ↓［ｒ］＝ｎ↓［ｒ］／６０ （Ｈｚ） （３） 其中ｎ↓［ｒ］为机组的转速，单位为ＲＰＭ（转／每分）；采样的样本长度Ｎ应不小于１０２４，即 Ｎ≥１０２４ （４） 通常Ｎ的取值越大越好，根据采样系统的容量选取； 〈２〉数字滤波 用ＦＩＲ数字滤波器对采集的信号ｘ↓［ｎ］（ｎ＝０，１，２，…，Ｎ－１）进行带通滤波，消除干扰成分的影响； 设滤波后的信号为ｙ↓［ｎ］，滤波过程如下： ｙ↓［ｎ］＝＊ｓｉｎ２πｍｆ↓［ｈ］Ｔ－ｓｉｎ２πｍｆ↓［ｌ］Ｔ／２ｍπ［１＋ｃｏｓ（ｍπ／Ｎ）］.ｘ↓［ｎ－ｍ］ （５） 式中，Ｍ为滤波器长度，通常Ｍ越大，精度越高； 其中，ｆ↓［ｌ］和ｆ↓［ｈ］分别为带通滤波器通带的下限和上限频率，ｆ↓［ｌ］和ｆ↓［ｈ］的选取原则是将半频包含在两者之间，按以下取值： ＊＊＊ （６） 〈３〉提取特征波形 由步骤〈２〉得到系统随机激励响应ｙ↓［ｎ］（ｎ＝０，１，２，…，Ｎ－１），应用ＲＤＴ技术即可提取出计算稳定性参数的特征波形，即系统的自由衰减响应；ＲＤＴ技术是以某个常数Ｃ↓［ｂ］为基准值对信号进行多段截取，然后对截取的多段信号计算总体平均来实现的；具体算法如下： ①选取对信号进行多段截取的基准...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆丰，何正嘉，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]