设备状态监测技术_甜梦文库
设备状态监测技术
设备状态监测技术顾煜炯 教授/博士生导师 华北电力大学能源动力与机械工程学院地址：北京市昌平区北农路2号 TEL:
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目录：1 设备状态监测任务的要素与组成 2 振动监测 3 声学监测4 油样分析5 红外监测6 水汽监测7 性能参数在线监测与诊断8 剩余寿命评估1 设备状态监测任务的要素与组成在针对设备及过程的研究中有两个重要的目标：（1）开发能够良好运行的或有能力制造各种各样产品的、集成的自调节系统，它很少 受操作员的监督和辅助；（2）提高运行过程的可靠性、安全性和提高产品质量，减少维护维修费用。为了实现这两个目标，状态监测显然是重要的技术需求之一。 关于监测（Monitoring），有几个意义有关联且易混的词，如监视（Surveillance，Supervision）、诊断法（Diagnostics）、诊断（Diagnosis）和检测（Detection）。在这里，状态监测指的是辨识 基于设备及过程特征估计的状态特性改变量的活动。状态监测的意 义是确定状态和检测故障，而诊断则隐含分析与定位故障。1 设备状态监测任务的要素与组成如图1-1所示，状态监测的任务主要由三部分组成：信号拾取、信 号处理和监测决策。可用的传感器信号包括力、变形、加速度、 温度、压力、声发射、电流或电压、光学信号等，与传感器有关 的主要指标包括成本、可靠性、有效性和信噪比。设 备 及 过 程 传感器 传感器 传感器信 号 处 理监 测 决 策输出 所估 计的 过程 状态传感器 信号计算机系统图1-1 设备与过程的监测1 设备状态监测任务的要素与组成可以认为：信号处理和监测决策是一个集成的整体，称之为监测 方法。目前已开发了大量的监测方法，最简单的方法就是辨识两 类过程状态（正常和异常状态）的方法。如使用一个传感器信号， 可按如下条件描述： 如果 y ? t x ，那么状态正常，否则状态异常。 式中y ― 传感器信号；tx ― 阈值。不管过程工作状态和噪声分布如何改变，如果信号对正常和异常 状态给出了明确的表征，则这一简单的描述将是最优的判决策略 规则。然而在许多应用中，这一简单的判决策略不能令人满意。 因此，有必要研究更有效的监测方法。1 设备状态监测任务的要素与组成监测方法可以分为两大类：（1）基于模型的方法；（2）基 于特征的方法。对许多设备及过程而言，传感器信号被认为 是动态系统的输出，并以时间序列的形式表现出来。相应地，过程监测是以系统模型化和模型估计为基础的。根据Willems的定义，一个动态系统可以用由三个元素组成的 集合{T，W，B}来表示，其中T表示与系统相关的时间事件集；W表示信号感兴趣变量的赋值空间，它是通过系统与环境的相互作用而得到的；行为B表示映射T→W。动态系统可 能是非线性的和时变的，而线性时不变系统则更易于理解， 研究也更成熟。1 设备状态监测任务的要素与组成一个线性时不变系统可以用许多模型来描述，如状态空间模 型、输入输出传递函数模型、自回归模型（AR）、自回归滑 动平均模型（ARMA）等。有两类方法可用来对模型进行参数 估计：精确模型方法和近似模型方法。在各类模型中，动态 数据系统方法（DDS）对很多设备及过程的监测非常有效。 根据DDS方法的理论，过程可以由ARMA模型来近似：yt ? ?1 yt ?1 ? ? ? ? n yt ?n ? at ? ?1at ?1 ? ? ? ? n?1at ?n?12 式中 at ~ NID(0,? a ) ―白噪声；?i 、? i ―参数阵；n―由系 统程序来确定的模型阶次。1 设备状态监测任务的要素与组成当找到一个模型后，监测可通过检测模型参数的改变（如阻尼 比、固有频率）来执行，或检测系统期望响应的改变（如预测 误差）来执行。基于模型的监测方法是故障检测方法之一，例 如：可以利用动态模型（AR Model）与状态图、Boolean方程对 机床的状态进行监测。 尽管如此，基于模型的方法有两个明显的局限。首先，许多设 备及过程是非线性的时变系统。一个典型的例子是机械制造中 的切削过程，它的非线性是由结构振动和切削力之间的相互作 用引起的。即使采用自适应的方案，以基于模型的方法对过程 结构的改变量进行监测，仍难见成效。其次，传感器的信号依 赖于过程的工作条件，常常很难辨识一个传感器信号的改变量 是由过程工作条件改变引起的还是由过程本身的衰变引起的。1 设备状态监测任务的要素与组成基于特征的监测方法是使用传感器信号的适当特征来辨识设2， 备及过程状态的。给定一个传感器信号 yt，t ? 1， ? ，传感器信号的特征（也称作监测指数，亦即模式特征向量）可以表达为x ? P(yt )式中 P(? ― 模型阶次算子。 ) 这些特征可能是传感器信号的时域或频域特征，如均值、方 差、偏斜度、峭度、特定频带功率等。1 设备状态监测任务的要素与组成一种特殊情况是 x ? P(yt ) ? yt ，即监测指数是传感器信号本身。推荐 使用的是归一化指数，即监测指数独立于物理单位。 通常，算子P(? )可能是随时间变化的（与时间相关）、非线性的、甚 至是非解析的形式。因此，监测指数可以是连续数值（如传感器信号的平均值），或离散 的事件（如逻辑符号“on”和“off”）。过程的工作状态（即工作条件， 如切削速度等）也可以用作监测指数。 显然，选择适当的监测指数是非常关键的。在理想情况下，监测指数 应能：（1）对过程健康状况灵敏；（2）对过程工作条件不灵敏； （3）实现成本经济。实际上，监测指数是以分析研究、计算机过程 仿真和系统试验为基础的。在许多应用中，监测指数的选择需要一定 的技巧，监测指数的适当选择常常包含着各种各样的信号处理技术。1 设备状态监测任务的要素与组成获取了监测指数后，监测可以用简单的条件描述如下： 如果 x ? t x ，那么状态正常，否则状态异常。 但在许多应用场合，阈值不能完全把各种各样的过程状态区分 开来。因此，阈值的确定是非常重要的。通常，阈值可用假设 检验的方法来确定。如果过程故障的性质是不断变化的，如磨 损和疲劳等，可以采用Pareto分布等方法；如果监测指数与过 程工作条件强烈有关，可推荐使用经验阈值估计方法。 更为有效的方法是使用多传感器信号和多监测指数，这也称之 为传感器融合、分类或判别决策。这里的判别决策仅限于辨识 过程特性的改变量，并不包括诸如风险分析之类的更深层次的 决策问题。1 设备状态监测任务的要素与组成噪声监测任务随着应用场合的不同而不同，但这些任务 的基本形式却具有类似的描述。假设已获取了监测? 指数 x = {x1，x2， ，xm } ，? 过程状态 ? ? {?1，?2， ，?n }过程状态过程状态和监测 指数间的关系式监测指数图1-2 设备及过程状态监测的通 用模型也已定义，则在过程状态 和监测指数之间存在一个 如图1-2所示的关系式，其数学描述如下：Q：? ? x1 设备状态监测任务的要素与组成其中 Q 称为关系式。此关系式可有不同的形式，如可为一个分析函数，一个模式，一个模糊系统，一个决策树，一个神 经网络，甚至为一个专家系统。基于特征的方法包括两个阶段：学习和分类。学习也称作训练，就是建立关系式的过程。有两种类型的学习方法：从样 本中学习和从指令中学习。对许多设备及过程的监测而言， 从样本中学习常常更为有效，因为精确的指令一般不可能被 充分地加以利用，或即使能用也是相当有限的。1 设备状态监测任务的要素与组成在状态分类阶段，基于关系式 Q 和新的样本 x，所估计的过程状 态用以下方程来辨识：Q ?1：x ? ?依据关系式的形式，逆操作可以是模式匹配或决策树搜索等。显然，不同的关系式将导致不同的方法。根据有关文献，对设备 及过程的状态监测已开发了大量的方法，但目前还不清楚哪一种 方法的性能最好。事实上，许多文献仅仅给出了一个工作在特定 应用环境中的特定方法，并没有验证有关成功率、灵敏度和稳健 性等模型与方法的性能。 针对各种设备及过程状态监测的共性技术，给出一个通用的计算 机自动状态监测系统是十分必要的。2 振动监测2.1 振动及其特点2.2 振动分类 2.3 简谐振动 2.4 振动的统计量 2.5 频谱分析2.6 振动的监测2.7 汽轮发电机组振动监测2.1 振动及其特点?振动是一种极其普遍的物理现象。物体围绕平衡位置作往复运动就称为 振动。在振动过程中，振动的位移、速度、加速度、力和应变等机械量 等是随时间而变化的。 人们在长期的观察和实践中发现机械设备的振动具有以下几个特点： (1)任何机械设备在动态下都会或多或少地产生一定的振动，即振动存 在的广泛性。 (2)当设备发生异常或故障时，振动将会发生变化，一般表现为振幅加 大。这一特点使从振动信号中获取诊断信息成为可能，因此称为振动监?测的有效性。(3)随着信号分析技术的发展，人们还看到由不同类型、性质、原因和 部位产生的故障所激发的振动将具有不同的特征。这些特征可表示为频 率成分、幅值大小、相位差别、波形形状、能量分布状况等。这一特点 使人们从振动信号中识别故障成为可能。因此称为振动的可识别性。(4) 进一步的研究表明，振动信号的性质、特征不仅与故障有关， 而且还与转子系统的固有特性有关，表现为：1）同一故障对不同的系统，由于系统固有特性不同，其振动的幅值和相位可能相差很大； 2）同一故障发生在不同部位，其振动的特征相同，但因故障激励传递通道的不同（即传递函数不同），将会对振动有较大的影响；3）同一故障在不同部位布置测点，由于传递通道的不同，其振动响 应亦会有较大的差别。?这一特点表明，振动特征不仅取决于故障，而且还受到系统特性的影响。特别是当数种故障不同程度地在不同位置同时发生时， 将使振动特征表现为异常错综复杂、难于辨识。因此这一特点又称为振动识别的复杂性。2.2 振动分类?在工业生产、工程建设和日常生活的各个领域中存在着各种振动现象。这些振动现象可按不同的分类方法分为很多种。(1)按研究对象分：机械振动、土木结构振动、地震和大地脉动、 汽车飞机等运输机械的振动、武器及爆炸引起的冲击振动等。(2)按振动频率范围分：低频振动、高频振动和超低频振动。一般10Hz以下称为超低频，1kHz以下称为低频，10kHz以上称为高频。 (3)按振动信号的统计特征分：确定性振动与非确定性振动两大类， 如图2-1所示。确定性振动又分为周期性振动和非周期振动。周期 性振动是指经过相同的时间间隔其振动量重复出现的振动。? ? ?简 谐 振 动 ? ? ?周 期 振 动 ? ?复 杂 周 期 振 动 ? 确定性振动 ? ? ? ?非 周 期 振 动 准 周 期 振 动 ? ? ? 振 动? ?瞬 态 非 周 期 振 动 ? ? ? ? 各态历经振动 ? 平稳随机振动 ? ? ?非 确 定 性 振 动 ? ?非 各 态 历 经 振 动 ? ? 非平稳随机振动 ? ?图2-1 振动分类?它包括简谐振动和复杂周期振动。复杂周期振动是由一些不同频率的简谐 分量合成的振动，一个大型设备的振动可以看成若干不同频率的简谐振动叠加合成的复杂周期振动，据此即可进行测量、分析，作出正确的诊断。冲击与瞬时振动是最常见的非周期振动，它的时间函数是一个衰减函数。 随机振动是一种非确定性振动，其运动周期是不规则的，事先无法确定其 振幅、频率或相位的瞬时值，但有一定的统计规律性，是简易监测仪器无法精确测试的一种振动。(4)按根据机械振动特征分：强迫振动、自激振动和冲击振动。?因机器旋转和外界干扰而产生的振动为强迫振动，其频率与转速有 关。各个零部件、结构件在外力作用下所产生的固有共振称为自激 振动，其频率与不同的结构相对应。设备的运转部件因局部缺损和 摩擦而产生的振动为冲击振动，其特征一般为高频衰减振动，频率 与结构和转速有关。?振动监测技术主要是研究上述各种振动的特征及其变化规律。2.3 简谐振动?若物体振动时其位移随时间变化的规律可用正弦（或余弦）函数表示，则此振动就称为简谐振动，如图2-2所示，其数学表达式如下：x(t)x(t ) ? A sin( t ? ?) ?oAt式中 x(t) ― 物体相对于平衡位置的位移； A ― 振幅，表示物体偏离平衡位置 的最大距离； ω ― 振动角频率，也称为圆频率， 表示秒内振动的次数； ? ― 振动的初相位角，表示振动 物体的初始位置。 振幅、频率和初相位是表征简谐振动的 三个基本量，称为简谐振动的三要素。v(t)t o a(t) t o图2-2 简谐振动的位移、速度、 加速度间的关系?振动除了可以用位移表示外，还可以用振动的速度或加速度表示。对 上述简谐振动v(t ) ? dx(t ) ? ? ?A cos(?t ? ? ) ? ?A sin(?t ? ? ? ) dt 2dv(t ) d 2 x(t ) a(t ) ? ? ? ?? 2 A sin(?t ? ?) ? ? 2 A sin(?t ? ? ? ?) 2 dt dt?由图2-2可见，简谐振动的位移、速度和加速度三者波形形状相同，频 率完全相同。它们之间的区别只在于幅值和相位。 幅值关系为：x max ? A, v max ? ?A, a max ? ?2 A? ? ?x ? ? ? ? ? ? ?v ? ? ? ? ? x ? ? 2 2 ? ? ? ? a ? ? ? ? ? ? v ? ? ? x ? ?? 2 ?式中 ? x ――位移初相位； ? v ――速度初相位； ? a ――加速度初相位。?由此可知，位移、速度和加速度之间存在着相位差。速度相位比位移 超前90°；加速度相位比速度超前90°，比位移超前180°。加速度可由速度的一次微分或位移的两次微分来求得。工程实际中因 微分电路误差大，这种方法很少采用。加速度的一次积分为速度，两 次积分为位移，多数测振仪中具有积分电路。 物体每振动一次所需的时间称为周期，用字母T 表示，单位是秒。每 秒振动的次数叫做频率，用字母f 来表示，频率越高，振动越快。频 率单位为赫兹(次/秒)。 振动的频率、圆频率和周期有下列关系：???? ? 2?f T? 1 2? ? f ?? 不同的结构、不同的零部件、不同的故障源，将产生不同频率的振动。因此，频率是振动特征的一个重要信息，频率分析是 设备监测与诊断的最重要的内容之一。? 两个不同的振动源都会有各自的相位。如果相位相同，则可能引起合拍共振，产生严重后果。如果相位相反，则可能引起振 动抵消，起到减振作用。因此，相位也是反映振动特征的重要 信息。相位测量一般用于谐波分析、动平衡测量、振动类型测 量和判断共振点的。? 一般地，工程上振动位移的单位为微米(?m )；速度的单位为 米/秒(m/s)；加速度的单位为米/秒2(m/s2)或g（重力加速度， 1g=9.806m/s2 ）。2.4 振动的统计量（1）峰值? 峰值一般分为单峰值和双峰值。单峰值是指振动波形上与零线的最大偏离值。双峰值，又称为双振幅，是指振动波形的最大值与最小值之差。位移信号的 单峰值记为Xp，双峰值记为Xpp。单峰值的检测往往用于设备或部件的强度考 核，双峰值检测则多用于设备或零件的动态范围考核和疲劳考核。多数振动 表的读数为位移的双峰值。 （2）有效值? 有效值即均方根值，是振动测量中用得最多的统计参量之一，它反映了信号的能力或功率的大小。对任意一个振动波形，其有效值定义为X rms1 ? T?Tx 2 (t ) dt0式中 T―信号长度。? 对周期为T的周期振动，有效值为X rms ?1 T ?? T lim?Tx 2 (t ) dt0? 用有效值度量振动量级的优点在于，有效值既考虑到了振动时间变化的经历过程（峰值与时间历程无关），又表示了机械振动能量的大小。如位移的有效值与位能有关，速度有效值与动能有关，加速 度有效值与惯性力大小有关。在高频时，虽然振动位移值很小，但由于加速度是位移值的 ? 2倍，因而引起零件惯性力破坏的情况常 常发生在高频，所以国际上近年来特别重视高频振动的监测。? ISO标准规定，振动速度的均方根值称为“振动烈度”，作为衡量振动强度的一个量。（3）平均幅值 平均幅值定义为1 T X a ? lim | x(t ) | dt T ?? T 0?对周期函数1 T Xa ? | x(t ) | dt T 0?平均幅值即平均绝对值，工程上也称为平均值。（4）波形系数与波峰系数 对于简谐振动信号，有效值与平均幅值、单峰值的关系为X rms ? ? 2 2 Xa ? 1 2 Xpx(t)X a ? 0.637X pXav Xrms Xp即有： X rms ? 0.707X p如图2-3所示。在工程实际中，振动极 少为简谐振动，因此，有效值与平均幅 值、单峰值的关系不满足上述关系。对 于一般的振动信号，有效值与平均幅值、 单峰值的关系可表示为X rms ? F f X a 1 ? Xp FcoXppt图2-3 简谐振动的统计量Fc ? Xp X rmsFf ?X rms Xa波形系数与波峰系数在一定程度上反映了振动波形的形状差别。 例如，下列三种典型波形的波形系数与波峰系数均不相同：正弦波：Ff=1.11，Fc=1.414；三角波：Ff=1.156，Fc=1.732； 矩形波：Ff=1.0，Fc=1.0。（5）方差?方差是描述随机振动信号偏离其平均值的程度，即平均值是描述信号的静态分量，方差是描述信号的动态分量。?方差定义为 1 ? 2 ? lim x T ?? T?T[ x(t ) ? X ] 2 dt0式中 X 为平均值。 1 T X ? lim ?0 x(t )dt T ?? T?对周期性号?2 x1 ? T?T[ x(t ) ? X ] 2 dt0（6）歪度和峭度歪度和峭度都是反映振动信号中大幅值成分的影响。1 歪度定义为 ? x ? lim T ?? T?Tx(t ) 3 dt0峭度定义为1 ? x ? lim T ?? T?Tx(t ) 4 dt0（7）概率密度函数和概率分布函数?所谓一个振动信号X(t)是平稳的，是指其统计特性不随时间t变化，在t为任意值时的随机变量的概率密度函数和概率分布函数都是相同的。所谓振动信号X(t) 是各态历经的，是指可以用一个样本函数X(t)的统计特性代表整个过程相应的 统计特性，即各态历经的振动信号的概率密度函数和概率分布函数可以从样本 函数X(t)计算出来。?对于图2-4所示的各态历经的振动信号X(t)，其概率密度函数定义为：p ( x) ? lim1 ?x ?0 ?x? ? ?t i ? lim ?T ?? T ? ? ?x(t) Δ t1 Δ t2 Δx x o T 图2-4 概率密度的定义 t Δ t3 Δ t4?概率分布函数为P( x ) ??x??p( x)dx?在振动信号分析中，由于概率密度函数可以在许多振动信号中直接比较而与振幅区间 ?x 的宽度无关，因此，较多使用概率密度函数。（8）自相关函数与互相关函数?自相关函数定义为R x (?) ? lim?自相关函数是乘积1 T ?? T? x(t)x(t ? ?)dt0T它定量地描述了定义为x(t ) x(t ? ?) 在足够长的观测时间T内的平均值， 与) 之间的相关程度。 x (t x(t ? ?)?若x(t)，y(t)分别为两个不同的振动信号，则它们间的互相关函数1 R xy (?) ? lim T ?? T? x(t) y(t ? ?)dt0T?互相关函数是乘积x(t ) y(t ? ?)x (t 与)它定量地描述了在足够长的观测时间T内的平均值， y (t ?之间的相关程度。 ?)（9）自功率谱密度函数与互功率谱密度函数?由概率密度函数可得到振动信号的振动幅值的分布特征，由功率谱密度函数可以得到振动信号的频率分布特征。?若自相关函数绝对可积，则定义其自功率谱密度函数为S( f ) ??????R x (?)e ? j 2?f? d??若互相关函数绝对可积，则可定义互功率谱密度函数为??S xy ( f ) ????R xy (?)e ? j 2?f? d?2.5 频谱分析?振动量随时间变化的曲线称为时域振动波形图；其横坐标为时间t，纵坐标为幅值x(t)。?简谐振动的时域波形为正弦波（或余弦波），复杂周期振动可以看成是由许多简谐振动的合成。这种将复杂周期振动信号分解为一系列单一频率的正弦波 的过程称为频谱分析。 ??设复杂周期振动信号为x(t)，则有x(t ) ? c0 ? ? c n sin(n?0 t ? ? n )n ?1? ? c0 ? ? 2 2 c n ? a n ? bn ? ? bn ? ? n ? arctg ? an ? ? 2 ?T 2 an ? ??T 2 x (t ) cos n? 0 tdt? 式中 T ? ? 2 ?T 2 bn ? x (t ) sin n? 0 tdt ? ? T ?T 2 ? 1 ?T 2 ? x (t ) dt ? T ?T 22? 为基频，T为周期。 ?0 ? T? 可见，一个复杂的周期振动可视为频率为基频? 0 及其整倍数的若干或无数振c n , ? n 为纵坐标，得到 c n ? f , ? n ? f 图分别为幅值谱、相位谱，如图2-5(a)。? 非周期振动信号的频谱分析，则通过傅里叶变换，可得到动分量的合成。这些分量依据 n ? 1,2,3, ?，分别称为基频分量（基波），二倍频 分量（二次谐波），三倍频分量（三次谐波），等。 c n , ? n 为n倍频分量的幅 值和初相位。 c 0 为均值（直流分量）。以 f 或 n?0 为横坐标，X ( f ) ? ??? x(t )e ? j2?ft dt? 由于频谱为复函数，则??X ( f ) ? X ( f ) e j?( f )式中 X ( f )为幅值谱，?( f ) 为相A X( f) f f (a) 周期振动信号频谱 (b) 非周期振动信号频谱 图2-5 振动信号频谱分析位谱，如图2-5(b)所示。? 频谱分析一般有两种方法，即滤波法和FFT分析法。滤波法是让振动信号通过不同带宽的滤波网络或可调带通滤 波器，分别测量各个频段的振幅值，并以图形方式显示出来得到频谱图。FFT分析法是利用FFT信号分析仪，对振动信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到频谱图。2.6 振动的监测2.6.1 确定监测对象? 不是所有的设备都必须作为振动监测对象进行监测的，而要根据其特点和重要性研究决定。确定监测对象时应优先考虑的设 备一般有：（1）直接生产设备，特别是连续作业和流程作业中的设备；（2）发生故障或停机后会造成较大损失的设备； （3）没有备用机组的关键设备；（4）价格昂贵的大型精密或成套设备；（5）发生故障后会产生二次公害的设备； （6）维修周期长或维修费用高的设备；（7）容易发生人身安全事故的设备。2.6.2 选择监测点?设备振动信号是设备异常和故障信息的载体。选择最佳监测点并 采用合适的检测方法是获得有效故障信息的重要条件。真实而充 分地检测到足够数量能客观地反映设备情况的振动信号是监测诊 断能否成功的关键。如果所检测到的信号不真实、不典型、或不 能客观地充分地暴露设备的实际状态，那么后续的各种功能再完善也等于零。因此，监测点选择的正确与否关系到能否对故障作出正确的监测和诊断。?一般情况下，监测点数量及方向的确定应考虑的一条总原则：能 对设备振动状态作出全面描述；尽可能选择机器振动的敏感点， 离机器核心部位最近的关键点和容易产生劣化现象的易损点。监 测点的选择应考虑环境因素，避免选择高温、高湿度、出风口和温度变化剧烈的地方作为监测点，以保证监测的有效性。? 对于低频段的确定性振动（常为低频振动）必须同时测量径向的水平和垂直两个方向，有条件时还应增加轴向测量点。对于高频的随机振动和冲击振动可以只确定一个方向作为测量点。测量点应尽量靠近轴 承的承载区，与被监测的转动部件最好只有一个界面，尽可能避免多层相隔，使振动信号在传递过程中减少中间环节和衰减量。监测点必须有足够的刚度，轴承座和侧面往往是较好的监测点。? 监测点不是越多越好，要以最少的传感器，最灵敏地测出整个机组系统的工况，确定必不可少的监测点。这就需要对整个机组的结构特性所全面了解和分析。监测点一经确定，其位置一定要固定不变，如果 发生偏移，监测值的离散度在高频时将达到好几倍。2.6.3 确定监测周期?确定监测周期的原则是超前于机器劣化速度。根据不同的监测对象和不同的监测点要“因机制宜”地确定监测周期。 （1）定期点检?可以每隔30天、15天、10天、7天、3天、1天监测一次。具体天数可根据不同对象确定。例如对汽轮压缩机、燃气轮机等高速旋转机械可确定每天一次；水泵、风机可每周一次。一旦发现测定数据有变化征兆，应迅速缩短监测周期，待振动值恢复正常后仍按原定监测周期进 行。新安装机器或大修前后因频繁检测，直至运转正常。（2）随机点检?巡回随机点检必须建立在全员维修体制上。平常点检人员每月或每季仅巡回一次，而每一个操作职工，有责任时刻注意设备的振动、噪声 和功能变化，每班作记录。? 如发现异常情况应立即报告维修人员进行跟踪点检，同时，对全厂同类型设备进行一次点检记录，做类比分析。（3）长期监测? 一些大型关键设备应配备长期监测仪器，在线监测振动的变化。当振动值超过规定值时报警并自动记录异常信号， 显示打印出振动数据。振动长期监测与控制在大型发电机组的长期监控中发挥了很大作用。2.6.4 确定测量参数x max ? A, v max ? ?A, a max ? ?2 A? 由上式可知，加速度幅值与频率平方成正比，对于很低频率振动，即使其位移振幅很大，加速度幅值仍可能很小；反之，对于高频 振动，虽然位移幅值通常很小，但加速度幅值可能并不小。因此， 在振动监测中，为提高信噪比，对低频振动常取位移或速度参量， 对高频振动常选用加速度作为监测量。当然，上述原则也不是一 成不变的，而要具体问题具体分析。? 位移：频率在10Hz以下、位移量较大的低频振动，常测量位移变化，一些桥梁、水坝、构件、建筑的变形破坏也选用位移量；另 外一些高速旋转机械的振动，旋转精度要求较高，习惯上也多选 用位移量。?加速度：适用范围一般在１Hz-10kHz甚至更高。对宽频带测量、高频振动、冲击试验通常选用加速度作量标。例如轴承故障多为 高频冲击信号，人体对振动加速度比较敏感，因此检测轴承故障 和评定人体振动的响应都用加速度。加速度是振动监测和诊断中 用的比较多振动参数。一般地，要求监测量在足够宽的频率范围 内包括所有主要成分在内的全部信息，包括那些与不平衡、不对 中、滚动体损坏、齿轮啮合、叶片共振、轴承元件径向共振等有 关的频率成分。这些频率范围远远超过1kHz。典型测试结果表明， 在机器内部损坏还没有影响到机器实际工作能力之前，高频分量 就已包含了缺损的信息。仅在内部缺损已发展为比较大时，才能 从低频信息上反映出来。为了预测机器是否损坏，高频信息是非 常重要的。因此，测量加速度值的变化及其频率分析常常成为设 备故障监测最重要的手段。2.6.5 选用传感器?传感器的作用是把振动量转换成相应的电信号，它有如下基本要求：(1)具有较宽的动态范围，即对非常微弱和非常剧烈的振动都能精确地响应；(2) 具有较 宽的频率范围；(3) 在其频响范围内具有良好的线性度；(4) 抗干扰强，对环境 变化具有较低的灵敏度；(5) 结构坚固，工作可靠，能够长时间保持稳定。 （1）位移传感器?这种传感器的输出电量与振动位移成正比，主要有：接触型应变式位移计，非接触型电容式和电涡流式传感器。通常测量大型旋转机械轴位移时，需要用两个 相隔90度的电涡流位移传感器来测量旋转轴的径向位移。传感器必须牢牢固定在 轴承座或框架基础上，安装比较麻烦。 （2）速度传感器?常用的速度传感器是惯性式磁电速度传感器。固定在弹簧上的可动线圈随设备振动作惯性振动时，切割磁力线而输出与速度成正比的电压。速度传感器频率范围一般在10-1000Hz；输出灵敏度较高。（3）加速度传感器?目前用得最广泛的是压电式加速度位移探头 50000 速度传感器 低频速度传感器 8 加速度计 2 1 频率, Hz 10 100 传感器。压电式加速度传感器的核 心是压电晶体材料，通常是人工极 化的铁电陶瓷，当受到应力作用时， 无论是拉伸、压缩、还是剪切，在 它两个极板上都会出现与所加应力 成正比的电荷。当加速度计受到振 动时，内部质量块的惯性力就作用 在压电晶体上，输出的电荷量与振 动加速度成正比。选用加速度计主 要考虑指标有灵敏度、频率范围、 测量范围等。三种振动传感器的选 用可参考图2-6和表2-1 。安装频率上限手持 磁吸 螺丝固定图2-6 振动传感器使用频段和安装上限频率表2-1 振动测量方法与应用 测量参数 位移 单位 μm, 峰峰值 μm, 峰值(欧洲) mils，峰峰值(美 国) 应用 轴承绝对振动：低速机械 (&600r/min)轴绝对振动：仅 用于滑动轴承轴相对轴承振 动：仅用于滑动轴承 测量方法 速度传感器积分：V-&X 加速度计积分：A-&V-&X 涡流探头位移传感器速度mm/s，有效值， 10-1000Hzin/s， 峰值(美 轴承绝对振动：一般机械的 国)dB:100dB=1 振动烈度评估(ISO2372)， mm/s有效值(美 转速600- 6000r/min 国)dB:120dB=1 mm/s有效值(ISO) g峰值 m/s2有效值 轴承绝对振动：高频振动显 示，例如轴承、齿轮等速度传感器(直接输出交流电压， 低频)速度计(内装积分器的加速度 计)加速度计积分：A-&V (高频宽 范围) 加速度计：电荷输出(需要低噪声 电缆)加速度计：电压输出(前置放 大器，电缆提供直流电源，并返回 交流信号)加速度2.7 汽轮发电机组振动监测?汽轮发电机组是电力工业生产的关键设备，一旦发生故障尤其是一些灾难性故障将给电力系统、国民经济和人民生活都带来巨大的经济损失。大型化和高参数汽轮发电机组的投运，对机组设备 的运行的可靠性提出了更高的要求，然而，大机组不仅使机组本身还使与之相关的设备承受更大的应力，工作环境恶化，故障率大大增加。大型汽轮发电机组不仅本身价格昂贵，而且因故障引 起的非计划停机还会造成严重的二次损失和不良的社会效应。因 此，如何及早发现设备异常，减少直至避免灾难性事故的发生， 是国内外研究和生产单位高度重视并投入大量的人力和物力，从 事研究和开发这类重要设备的振动监测与故障诊断技术，取得了 显著的效果。? 汽轮发电机组为大型旋转机械，工作时会产生振动。机组的异常振动将严重影响机组的安全运行，因此机组振动大小成为衡量机组运行水平的一个重要而关键的控制指标。同时，由于机组发生异常或故障时，振动将会发生变化，而且一般表现为振动增加， 使得从机组振动信号中获取诊断信息成为可能。研究分析和实测 表明，不同类型、性质、原因和部位产生的故障所激发的机组振 动具有不同的特征，表现为振动的频率、幅值、相位、波形形状、 能量分布状况等的不同，使得能够从机组振动信号中识别故障， 是一种既快又准、既方便又有把握的手段和方法。但是，机组振 动与故障之间的关系是极其复杂的，因此，利用机组振动信号进 行故障诊断也是十分复杂的。特别是当数种故障在不同部位不同 程度地同时发生时，将使机组振动特征表现得更为异常错综复杂，增加了故障诊断的难度。2.7.1 汽轮发电机组振动特点? 汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子 轴裂纹、装配件或基础松动及转子与定子摩擦等。引起自激振动 的主要原因有油膜涡动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。?汽轮发电机组振动主要有强迫振动和自激振动两大类。引起强迫振动的主要原因有转子质量不平衡、转子不对中、轴弯曲、转子轴裂纹、装配 件或基础松动及转子与定子摩擦等。引起自激振动的主要原因有油膜涡 动、油膜振荡、汽流激振、顶隙激振等。?汽轮发电机组振动也可以按振动部件(轴承、转子、汽缸和管道)、 故障源(转子不平衡、机组中心不 正、轴瓦不稳定、机械松动等)和 频谱特征来进行划分。机组振动按 频谱特征分为两大类11个小类，如 图2-7所示。机组振动的主要征兆、 原因与振动的主要频率、主要方向 和位置、升速和降速时振幅随转速 的变化等特征的关系如下：汽 轮 发 电 机 组 振 动强 迫 振 动1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1. 2. 3. 4.普通强迫振动 高次谐波共振 分谐波共振 电磁激振 拍振 撞击振动 随机振动 轴瓦自振 参数共振 气流激振 摩擦涡动 (1) 半速涡动 (2) 油膜振荡自 激 振 动图 2-7 汽轮发电机组振动分类（1）振动的主要频率：0~40%工频、40~50%工频、50~100%工频、1×工频、 共11档。 （2）主要振动方向：垂直、水平、轴向，共3项。2×工频、高阶工频、1/2×工频、1/4×工频、低阶工频、奇数频率、极高频率，（3）主要振动位置：轴、轴承、壳体、基础、管道、联轴节，共6项。（4）升速时振幅随转速的变化关系：振幅不变、随转速增加、随转速下降、 出现峰值、突然上升、突然下降，共6项。（5）降速时振幅随转速的变化关系：振幅不变、随转速增加、随转速下降、突然上升、突然下降，共5项。2.7.2 汽轮发电机组的故障分类?汽轮发电机组运行时，由于各种故障引起的机组轴系的异常振动也表现出不同的征兆。典型的转子故障有：转子不平衡、转子弯曲、转子不对 中、油膜涡动和油膜振荡、转子与静子件摩擦、转子装配件松动、转子 支承系统联接松动、密封和间隙动力失稳、转轴裂纹等。按照频谱特征， 可以将汽轮发电机组的常见故障进行分类，如图2-8所示。汽轮发电机组故障 低频振动 工频振动 高频振动 倍频振动 复合振动 其他类型 亚 谐 共 振 汽 流 脉 动 间 隙 振 动自激振动 (失稳,相位变化) 蒸 汽 涡 动 油 膜 涡 动 油 膜 振 荡分数次谐波 (相位不变) 箱 体 支 座 松 动 轴 松 动 轴 承 座 松 动不 平 衡热 弯 曲转 子 积 垢 及 腐 蚀裂 纹不 对 中轴 向 碰 磨汽 封 碰 磨图 2-8 汽轮发电机组故障分类2.7.3 汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统?故障诊断系统?随着科学技术的发展，尤其是计算机技术的发展，大型汽轮发电机组的振动在线监测与故障诊断系统在近10年来获得了日益广泛的开发与应用， 下面分析介绍与之相关的技术与特点。?（1）系统配置 ?如图2-9为一典型振动监测与故障诊断系统结构框图。振动监测信号包括各瓦轴振和瓦振、轴转速、键相信号、轴向位移、差胀、缸胀和偏心 等。上述信号经过预处理，送入高速数据采集控制卡。机组轴系 振动传感器 转速传感器信号 预处理 多通道数据 采集控制卡汽轮发电机组 振动监测与故障诊断软件 for Windows工业控制计算机图2-9 汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统结构框图（2）信号预处理?汽轮发电机组轴系振动监测常用的传感器一般有涡流式位移传感器、磁电式速度传感器等。这些传感器检测的物理量是不同的，而且传感器的 输出电压幅值范围也不能满足模数转换的要求，因此必须进行适当的预 处理。信号预处理一方面将涡流式位移传感器、磁电式速度传感器以及 其他电压输出型传感器的输出信号转换为适合采集卡的电压信号，也可 以将磁电式速度传感器的速度信号转换为位移信号，同时也作为数据采 集卡的前端保护装置，对输入的信号进行必要的限幅、滤波、隔离、放 大等处理，使数据采集卡获得最好的采集精度。信号预处理的原理框图 如图2-10所示。振动信号： 振动位移、速度 传感器输入 限幅处理 键相信号： 键相输入 （通道 32） 限幅处理 输出幅度调整 采样控制 速度位移转换 输出幅度调整 数据采集卡图 2-10 振动信号预处理（3）键相触发采样控制 振动的相位信息是振动故障诊 断中的重要信息。为了获得准 确的相位信息，必须确保每次 采样的起点相同。为此，由软 件发出采样启动信号；然后等 待键相信号的到来，并以此作 为采样开始的触发信号；当键 相信号脉冲来到时，启动一次 采集过程，采样周期持续到完 成所要求的采样点数为止，接 着再由软件发出下一次采样启 动信号，如此循环。上述由键 相触发同起点采样控制过程的 时序逻辑如图2-11所示。实现 上述采样控制过程的电路原理 如图2-12所示。振动信号： 振动位移、速度 传感器输入 限幅处理 键相信号： 键相输入 （通道 32） 限幅处理 输出幅度调整 采样控制 速度位移转换 输出幅度调整 数据采集卡图 2-10 振动信号预处理启动信号 键相信号 采样触发 脉冲 采样周期SK?P T 图 2-12 键相触发采样控制时序逻辑（4）整周期截取 ?汽轮发电机组振动信号是周期性信号，其频率成分主要为转速频率(基 频)及其谐波。在对周期信号进行频谱分析时，获得准确频谱的先决条件 是实行整周期截取。我们知道，用计算机进行数字频谱分析时，只能采 集有限长度的模拟信号(截断)，造成频谱的泄漏，DFT的效果相当于将该 有限长度的信号向外进行周期延拓，获得离散的频谱，该频谱实质上是 对原信号的连续频谱的一种“摘取”，因而会产生栅栏效应，从而丢失 频谱成分。对于周期信号，在满足采样定理的前提下进行整周期截取， 则上述周期延拓后的信号将和原信号完全重合，无任何畸变。而且，由 于截取的信号长度为信号周期的整数倍，因而，频谱分析的谱线恰好落 在基频及其谐波的频率上，不会产生泄漏和栅栏效应。 ?设基频频率为f，所需分析的最大谐波次数为n，每转采样点数为N，则 f s ? Nf 采样频率为 f s ? 2nf 根据采样定理的要求 实际中，一般取 f s ? 2.56nf 从而可以得到 N ? 2.56n为了使用基2-FFT进行频谱分析，一般要求分析点数为2的幂。考虑 到上述两方面的要求，并考虑到时域波形的不失真，可以确定N的取值，如表2-2所示。表2-2 整周期截取时每转采样点数选择最大分析谐波次数 n 每转采样点数N 16 1024点分析时采样周 期数 64n?66 ? n ? 1313 ? n ? 2525 ? n ? 503264 1283216 8（5）同步采集?汽轮发电机组的振动信号是一种快速变化的动态量，能够充分反映机组的运行状况。在许多情况下，为了获得他们之间的相互关系所表现出来 的故障信息，要求做到多通道同步采集。例如，轴心轨迹是轴瓦水平和 垂直两个方向振动的合成运动，因此，只有同时采集同一轴瓦的水平、 垂直两方向振动，才能得到真实的轨迹图。当考虑转子系统各测点间的 相位关系时，也需要得到各测点的振动与键相脉冲之间的相位角。所有 这些都要求信号采集系统能够实现多通道同步采集。?同步采集是多通道信号采集的一种方法，就是要求从同一时刻开始，同时对所有通道进行采集，以保证各通道信号之间的准确相互关系。?一般的多通道信号采集是采用巡回采集的方法，如图2-13所示。它是用多路开关来顺次切换A/D的转换通道，从第1通道开始依次 采集到第N通道，从而完成对所有通道的一次采样，然后再轮回到 第1通道以同样方法完成对所有通道的第2次采样，以此类推，完 成所需要的采集点数。设A/D完成一次采样的时间为?t，则对所有 N个通道进行一次采样的时间为N?T，亦即当A/D再次循环到第1通 道时的时差?T＝N?t。因此，?T为每个通道的采样间隔。由上述 过程可以看出，A/D对各通道采样存在着时差，而且各个通道的时 差也不一样，随着通道号增加，时差也成倍增加。对于动态信号， 各通道的信号对此时差的变化也是不一样。所以，用这种方法采 集的各个通道的信号相互之间都存在着时差引起的误差，由此得 到的各通道信号之间的关系是不真实的。这种多通道采集方法， 为异步巡回采集方法(串行A/D方案)。克服这种异步巡回采集缺点 的方法是采用同步采集方法。多 路 开 关采样/保持器A/D转换计算机 ?t ……(a) 系统配置?T (b) 采集过程t图2-13 多通道巡回采集?为了实现同步采集时各通道 采样时刻同步，可以采用图 2-14所示的并行多A/D同步采 集方法。这种方法可以精确 保证各通道同步采集。缺点 是由于每一通道均需一片A/D 转换器，因此，硬件成本极 高，特别是对于需要进行高 速采集时，对每个A/D的要求 都较高，更使整个系统成本 指数上升。目前，这种方案 只在极少数系统中采用。采样/保持器A/D 计采样/保持器 … 采样/保持器A/D … A/D算 机图2-14并行多A/D同步采集?一种折衷的方案是所谓的准同步采集方案，即串行单A/D 准同步采集方法，如图2-15所 示。这种方法只用一片A/D即 可实现多通道同步采集。事实 上A/D转换过程仍是多通道循 环进行的，但由于同一时刻使 各路采样/保持器处于保持状 态，从而能够实现多路同步。 然而由于采样/保持器仍然存 在着一定的衰减误差，因此这 种方法是一种准同步方法，各 通道之间仍存在同步误差。特 别是通道数增加时，这种方法 将有严重的局限。采样/保持器 多 路 开 关 计 算 机采样/保持器 … 采样/保持器A/D图2-15 串行单A/D准同步采样?另一种折衷方法是串并行综合方法，如图2-16所示。这种方法适 用于通道数较多的场合，可以综 合并行多A/D同步方法和串行单 A/D同步方法的优点，又克服了两 种方法的各自缺点，具有同步性 能和经济性均适中的特点，是一 种比较好的方法。但这种方法也 是一种准同步方法，尽管其中有 多组为真同步。例如，对于一个 16通道配置，可采用4?4方案，即 采用16个采样/保持器，分成4组， 每组配置一个4选1多路开关和一 个A/D，这样16通道共需4个多路 开关和4个A/D。采样/保持器 … 采样/保持器 … 采样/保持器 … 采样/保持器多 路 开 关 … 多 路 开 关A/D 计 … 算 机 A/D图2-16 串并行综合准同步采集（6）信号采集与分析 ?信号采集过程是在线进行的，采集控制由定时器控制，例如每隔0.5秒启 动一次采集。采样速率由实测转速控制，为了获得好的时域波形，保证整 周期截取信号，按表2-2选择每转采集64点，则采样频率为转速的64倍，采 样长度为每通道1024点，因而信号中可分析的谐波次数达到25次谐波。 ?信号的分析也是在线进行的。每采集一次信号，就立即将采集数据进行在 线分析并显示出来，分析类型和显示图形均由所选择的观察图形确定。 ?信号采集和分析是并行进行的，即A/D转换器完成一次采集后，将所有数 据一次集中传送给计算机，计算机立即进行信号的分析，同时A/D转换器又 进行下一次采集。 ?上述并行采集与分析功能是由高速存储式数据采集卡实现的。数据采集卡 的输入模拟通道一般为16或32路，A/D转换器一般为12位或14位，也有16位 的高速转换器，板上带有的RAM，可存储一定长度的采样数据，具有自动通 道扫描功能，设置好采样参数后，自动完成采集过程，不需计算机干预， 直到采样结束后发出中断信号，通知计算机读取数据。因而，在自动采集 过程中，计算机可以进行数据分析等工作，从而实现并行采集与分析。（7）故障报警与故障诊断?故障诊断分为两个层次，即简易诊断和精密诊断。简易诊断是一种报警功能。系统在线计算每次采集到的所有振动通道的峰峰值， 并与设置的报警值和危险值进行比较，当振动位移的峰峰值达到或 超过报警值或危险值时立即给以报警，并将报警通道及其报警值存 入机组运行档案文件中。?精密诊断是在简易诊断的基础上自动进行的。当发生连续几次简易报警后，自动启动精密诊断程序。精密诊断程序从实测数据中提取特征信息，构成特征向量，由综合智能故障诊断系统进行故障诊断，给出诊断结果，并存入故障记录文件中。（8）数据库管理?完善的数据库管理是监测与诊断系统必备的重要功能。数据库可以采用独立的二进制压缩存储方式或其它数据库系统。数据库中一般应包括的监测信息有：实时振动峰峰值、实时振动矢量、动态波形数据、运行档案数据、起停机数据以及故障报警与诊断结果数据等。 数据库的管理功能包括数据的显示、报表打印处理等。（9）分析与监测功能动态范围：一般为72dB（12位A/D转换）。?频率范围：采样频率为转速的32或64倍。分析谐波次数可到25X或13X次谐波。 ?频谱线数：401线或801线(分析长度为1024点或2048点)。?棒图监测：显示机组正常运行的监测棒图，如图2-17所示。图 2-17机组振动的棒图监测启动/停机监测：显示机组启动/停机过程振动幅值、相位随转速变化的关系图。波形：显示机组运行时各个通道的动态波形图。 频谱：显示机组运行时各个通道的动态波形的频谱图。 轴心轨迹：显示机组运行时各瓦轴心运动轨迹图。 轨迹与波形：同时显示机组运行时各轴心运动轨迹图及其对应的两个通道的动态波形图。 级联频谱：显示机组启动/停机过程的三维频谱图。 雨流图：显示机组运行过程的三维雨流频谱图，如图2-18所示。图 2-18 机组振动的雨流图?动态趋势图：显示机组运行过程各个通道监测量的实时变化趋势图。? ?自动诊断：报告机组运行状况，自动诊断机组故障。 在线自动故障报警：在线监测时，进行在线自动故障诊断， 并进行在线故障报警。3 声学监测?利用声响判断物品的质量是人们常用的简易方法。例如，铁路工人用手锤检验车架以判断其故障，电厂操作人员用听 棒检查轴承的运行状态等，这些都是敲击声检测法。在检测蜂窝结构与复合材料缺陷时，也常采用这种方法。这些简单方法沿用至今，但它只能是一种定性的状态检测手段，依赖 于人的经验和技巧。现代的声学监测技术已有了很大的发展。 本节简要介绍声学和噪声监测技术，超声波检测技术，声发 射技术，及其在工程中的应用。3.1 声音和噪声监测技术3.1.1 声音和噪声的概念?机械振动系统在弹性媒质中振动时，能够影响周围的媒质，使它们也陆续地发生振动，也就是能够把振动向周围媒质传播出去。 这种机械振动在弹性媒质中的传播过程称为声波。形成声波首先 要有能够产生振动的物体，其次要有能够传播声波的媒质，缺一 不可。声波的传播是物体振动的传播。所以振动和声波是互相密 切联系的运动形式。振动是声波的产生根源，而声波是振动的传 播过程。声波是纵机械波，可以在固体、液体和气体中传播。?纵机械波可以在很大的频率范围内发生，声波则被局限在能够引起我们听觉的频率范围之内。这个频率范围是可听声频率范围，低于和高于可听声频率范围的纵机械波称为次声波和超声波，如图3-1所示。正常人耳的声音范围为20-20 000Hz。20 2x104 5x108 频率(Hz)10-410-2次 声1102可听声104106超声1081010特超声1012图3-1 声谱划分?噪声是有许多不同频率和声强的声波无规律的杂乱组合而成，它给人烦躁的感觉。从生理学观点，把那些不需要的声音，不论是什么 样的声音，统称为噪声，而从物理学观点出发，不协调音称为噪声， 协调音为乐音。因此，噪声与声音本身的特性没有必然关系，对同 一声音，判断是不是噪声，要因人、因时、因环境、目的等不同来确定。?在设备监测和故障诊断中，所遇到的声音一般为噪声，噪声有两类，一类是指一些不规则的、间隙的或随机的声波；另一类是指不希望有的扰动或干扰声音，有时也包括那些在有用频带内任何不需要的干扰。在人们所处的某一环境中所有噪声的总和称为环境噪声。当 观测研究某声源时，凡与该声源信号存在与否无关的一切干扰，统称为背景噪声，如测量噪声、散粒噪声、热噪声等。3.1.2 噪声的测量传声器前置放大器输入放大器滤波器或 计权网络输出放大器检波显示或 记录装置传感器前置放大器谱分析仪图3-2 噪声测量系统?传声器将声学信号转换为电信号。常用的传声器有动圈式、电容式和压电式三种。声信号既可用声级计测量，从总体上判断机器设备的运行状态，用来进行总体的定量监测；又可通过信号分析和处理的方法进行更 为精密的状态监测和故障诊断。?声级计是最基本的噪声测量仪器，通常由输入放大器、计权网络、带通滤波器、输出放大器、检波器和显示装置组成，从表头上可直接读出声 级计的分贝（dB）数。其中计权网络是按国际统一标准设计制造的。目 前在噪声分析中，广泛采用A声级作为噪声评价的主要指标，通常所说的 噪声级指的就是A声级。3.1.3 声信号的分析和处理?由传声器检拾的声信号为模拟电信号，可利用与振动信号同样的监测、分析和处理方法进行状态监测和故障诊断。特别是对声音和噪声的测量分析 可利用计算机或实时分析仪，这样可实现系统故障的自动检测和诊断。?为了弄清信号的频率结构，需对声信号进行频谱分析。为方便起见，我们把频率变化范围划分为若干较小的段落，称为频带或频程，然后研究不同 频带内声学量的分布情况。目前，在声学测量中，一般采用恒相对带宽分 析，最常用的是倍频程和1/3倍频程。?设某频带的上限频率为fu ? 2n flfu，下限频率为 fl，令(3-1) (3-2)? ?则有n ? log2fu fl当n=1时，上限频率与下限频率之比为2，称为频带宽度为倍频程。 频带的中心频率fc定义为该频带的上限频率与下限频率的几何平均值，fc ? fu fl(3-3)绝对带宽Δf为?f ? f u ? f l(3-4)相对带宽为f ? fl ?f ? u fc fc(3-4)所以，对于倍频程有fc ? 2 fl ?f ? f l ?f ? 0.707 fc(3-5)当n=1/3时，上限频率与下限频率之比为1.26，称为该频带宽度为1/3倍 频程。一个倍频程可以划分为三个1/3倍频程，分割处频率之比为 １:21/3:22/3:2，即１:1.26:1.59:2。因此，对于1/3倍频程，有?fc ? 6 2 fl ?f ? (6 2 ? 6 1 2 ) f c ? (3 2 ? 1) f l ?f ? 0.231 fc(3-6)?目前，常用的倍频程中心频率为31.25，63，125，250，500，1000，2 000，4 000，8 000和16 000Hz。这十个倍频程包括了全部可听声范围，实 际上在现场测试时往往只使用其中6-8个倍频程。3.1.4 声音和噪声监测的工程应用（1）通过监测评估设备状态 通过人的听觉系统主观判断噪声源的频率和位置，粗估设备运行是否正 常；或者借助于声级计对机器进行近场扫描测量和表面振速分析，用来 寻找设备的噪声源和主要发声部位。这种方法可用于机器运行状态的一 般识别和诊断粗定位。（2）通过频谱分析诊断故障频谱分析是识别声源的重要方法，特别是对噪声频谱的结构和峰值进行 分析，可求得峰值及对应的特征频率，进而寻找发生故障的零部件及故 障原因。对于往复机械或旋转机械，一般都可以在它们的噪声频谱信号 中找到与转速和系统结构特性有关的基波和谐波峰值及其频率值，可用 来识别主要噪声源。当峰值频率为好几个零部件共有时，这时，就要结 合其它方法，方可识别和区别究竟哪个零部件是主要噪声源。（3）声强法?近年来用声强来识别噪声源的研究发展很快，这是因为声强探头具有明显的指向特性。声强的指向性是指在声波入射角为±90°时具有最大的方向灵敏度。 用声强法能区分声波究竟是在声强探头的前方还是后方、左侧还是右侧入射的， 而且这种区分对每一种频率成分均可实现。?声强法测量对声学环境没有特殊要求，并可在近场测量，测量既方便又迅速，可以为维修管理和改进机器设计提供详细有用的信息。（4）相关函数法?利用两个或两个以上的传声器可组成监测阵列单元，通过各传声器所测声源信号两两之间的互相关函数或互谱，决定信号时差或相位差，并计算声源到各 测点的路程差，由此可确定声源的位置。这种方法在监测和诊断压力容器和管 路的泄露，工厂和车间噪声源的区位以及工程结构的损伤时得到了成功应用， 并已实现了利用微机完成声源定位的实时分析系统。?工程上，声学监测和诊断技术已广泛用于飞机、舰船、发动机、柴油机、机床、齿轮、轴承、阀门、泵、雷达等各种机电设备和装备中。3.1.5 声学监测技术在电厂应用?锅炉管道泄漏是火力发电厂常见故障之一。在锅炉管道泄漏初期，发展速度较慢，一般为几天或几周，属于非破坏性泄漏。当泄漏发展到一定 阶段，由于一点的泄漏会破坏四周的其它管道，产生连锁性破坏，甚至 破坏整个锅炉管道，形成破坏性泄漏，迫使锅炉非计划长时间停炉维修， 其经济损失相当大。为了能够在锅炉管道泄漏的初期探测到这种泄漏， 使得能够在非破坏性期间安排停炉检修计划，降低维修费用，缩短维修 时间，国内外许多研究人员对电站锅炉管道泄漏的早期检测技术进行了大量研究，一些监测系统也先后在许多电厂推广应用。（1）电站锅炉管道泄漏检测方法?传统法该方法利用有经验的人员通过观察给水量、蒸汽量变化或利用人耳聆听炉膛内的 声音变化来发现管道泄漏。由于人的感觉器官灵敏度较低，所以难以在早期发现 管道的非破坏性泄漏。这样，一旦发现，泄漏就已成为破坏性故障，结果是维修 时间长，维修费用高，经济损失大。?滤波法滤波法是一种声学检测方法，始于70年代，它是在每个传感器上安装一个滤波器 来隔离正常的背景噪声，从而获得管道泄漏时的声音。滤波法的缺点是设备体积 大，灵敏度低，造价高，因此现在已很少使用。?声谱分析法声谱分析法采用传感器检测炉膛内的声音信号，并利用计算机进行声谱分析，由 于该方法对蒸汽泄漏的声谱十分敏感，所以能够监测出直径小于2mm的泄漏，设 备本身体积小，安装维修方便，并且能够自动报警，因此是监测锅炉管道泄漏技 术研究的发展趋势和方向。（2）声谱分析法电站锅炉管道泄漏监测系统?声谱分析法是利用特制的麦克风接收来自锅炉燃烧室内传出的各种声音，通过前置放大器转变为电流信号，将此电流信号远距离传输到控制室内的 监测系统上，监测系统采集这种声音信号，并利用快速付里叶变换(FFT)技 术，分析得到各个传感器拾取的锅炉燃烧室内的声谱，通过对不同频段上 噪声水平的分析从而判断管道有无泄漏以及泄漏程度和泄漏趋势。?1984年，南非音之创公司研制生产出了基于声谱分析技术的INSPECTAFFT 锅炉管道泄漏监测系统，并于1985年安装在南非ESKOM电力公司DUHVA电站 的600MW锅炉上。该公司至今已在世界范围内成功地安装了74套系统，取得 了较好效果，使得基于声谱分析技术的锅炉管道泄漏监测技术日趋成熟。INSPECTA FFT系统基本构成如图3-3所示，主要有以下6部分组成。操作面板VGA显示器打印机控 制 室 现 场 1 2多 路 开 关多 路 放 大集 成计 算 机 系 统 (AD卡、VGA卡)电 源遥控 输入 输出345678910111213141516麦克风传声头及放大器(1～32) 图3-3 锅炉管道泄漏监测系统① 声音传感器和前置放大器?声音传感器拾取包括管道泄漏声音在内的锅炉炉膛内的所有声音信号，经前置放大器放大并变换成电流信号后再传送到控制室内。声音传感器是一 个对管道泄漏频率极为敏感的传感器。带前置放大器的传感器安装于铸铝 外壳室中，以抗刺耳噪声等恶劣条件。 ② 波导管?特制的波导管将来自燃烧室的管道泄漏的声波传递到安装在另一端的传感器。采用这种全密封设计的波导管，一方面可以适应锅炉炉壁的高温环境， 另一方面还可以防止冷凝和尘埃的影响，使传感器维护十分方便。 ③ 主机?主机是一个486计算机，用于声音信号采集(A/D变换)、声谱计算分析。从现场传送来的所有声音信号都传到安装在控制室内的主机上，主机巡回采 集各路信号，并进行各种分析计算。④ 显示器?显示器为VGA彩色显示器，显示每个传感器的声谱，以及报警棒图和泄漏发展趋势图等。 ⑤ 操作面板?操作面板设计成仪器化操作面板，并取代了计算机系统的键盘，从而使486计算机系统成为一个用于锅炉管道泄漏监测的专门系 统。前面板包含屏幕选择开关、打印机控制选择开关和通道/时间 碟形选择开关。该操作面板是可拆卸的，并能直接装于电站的控 制面板上。前面板安装有内插式多路转换开关电路板，用于计算机输入和声音(扬声器)输出。⑥ 打印机?打印机为一标准80行点阵打印机，用于纪录非正常情况以及各种声谱图。INSPECTA FFT锅炉管道泄漏监测系统有多种报警功能：① 报警棒图 INSPECTA FFT锅炉管道泄漏监测系统一屏可显示32个报警棒图，如 图3-4所示。每一棒图的大小可指示0～100%的声谱。声音正常时，传感 器拾取的为基础背景噪声，棒图指示位置处于绿色区域内。如果一个或多个输入信号的体积增加，而且其模式发生了改变，则对应条棒将上升至黄色区域，表明声音出现不正常；随着泄漏的增加，条棒还将上升至 红色区域，如果在此区域停留的时间超过预先设定的时间，报警输出继电器动作，使电站控制面板上的遥控报警电路投入工作，同时自动打印警示状态的拷贝。?如果背景声音丢失，例如由于传感器故障、电缆故障或管dB道堵塞等引起背景声音丢失红色区 黄色区 绿色区 (背景噪声)(声音低于6dB)，自检设备将以蓝色棒图示出这种状态。棒 图还能指示时间、日期和锅炉数目。打印出的棒图可以用来与以前的纪录进行精确的比较， 从而有助于系统的维护。由于1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 图3-4 典型报警棒图通道号各个传感器都有相应的棒图，所以可以据此分析确定泄漏点 的位置。② 打印机不正常报警?如果打印机设置在常开状态，而打印机出现故障时，仪器会报警。③ 系统故障报警?如果某一通道出现故障，比如线路故障、波导管填塞或电子元器件故障等，报警棒图会变成蓝色，并报警，表明发生系统故障。 ④ 断电报警?当仪器电源切断时，发出报警。⑤ 报警系统与吹灰控制系统连锁?当启动吹灰系统时，先关闭报警系统，通过报警系统与吹灰控制系统连锁功能，可以观察显示器上的报警棒图，发现不正常工作的吹灰头。INSPECTA FFT系统将声谱分析技术成功地应用于锅炉管道泄漏监测， 具有以下特点：?①可以检测1～2mm的微小泄漏，泄漏故障的隔离范围在半径为4m的区 域内。?②每套系统可安装多达32个带前置放大器的声音传感器。传感器沿锅 炉四周安装。传感器的多少取决于系统的不同需求，一般对600MW锅炉安 装20个传感器即可。可以利用一套系统监测多台锅炉，例如每台锅炉安 装8个传感器，则一套系统可用来监测4台锅炉。?③声音信号经传感器内的前置放大器转换为电流信号再传输，增强了 抗电平干扰的能力。?④ ?⑤系统具有完善的自检功能。具有报警系统与吹灰控制系统连锁功能，因此可用于监测吹灰系统 的工作状况，发现不正常工作的吹灰头。3.2 超声检测技术3.2.1 超声波及其特点?超声波是一种弹性波，即依靠弹性介质中的质点而传播的机械运动。用于状态监测与故障诊断的超声波频率一般在0.5～10MHz。对钢等金属材 料的检验，常用频率为1～10MHz。?超声波是频率很高、波长很短的机械波，在无损探伤中，使用的波长为毫米数量级，可以象光波一样具有良好的方向性，可以定向发射，在被 检材料中发现缺陷。超声波探伤频率远高于声波，由于能量（声强）与 频率平方成正比，因此超声波的能量远大于声波能量。例如，1MHz的超 声波的能量相当于1kHz声波的100万倍。超声波在大多数介质中传播时， 传播能量损失小，传播距离大，穿透能力强，在一些金属材料中其穿透 能力可达数米，这是其它探伤方法无法比拟的。此外，超声波具有几何 声学的一些特点，如在介质中直线传播，遇到界面产生反射、折射和波 型转换等。根据波动传播时介质质点的振动方向与波的传播方向是否相 同，可将超声波分为纵波、横波、表面波和板波等。3.2.2 超声波探头和诊断仪?超声探头是超声波诊断仪中实现电声能量互相转换的装置。当它处于发射状态时，把电磁振荡能量转换成机械振动能量，从而推动介质向外辐 射声能；当它处于接收状态时，与发射状态相反，在介质声波的推动下， 探头的机械系统发生振动，并将机械振动转换成电磁振荡信号，可再送 到放大、处理、显示装置。?目前超声探头大多数是利用压电晶片作为换能元件。超声探头的类型可按不同的分类方式分类。根据超声波波型的不同，可分为纵波探头（又 称直探头或平探头）、横波探头（又称斜探头）和表面波探头等；根据 诊断方法可分为接触式探头和水浸式探头；有些探头的发射和接收功能 由两个晶片分别担当的，称为双晶片探头（联合双探头）；有些探头的 入射角可以按需要来选择变化，称为可变角探头；有些探头的声束聚成 一点或一条线，称为聚焦探头，还有些为特殊目的而制造的专用探头。?超声波诊断仪（超声波探伤仪）的种类繁多，按发射波连续性分为连续波探伤仪、共振式连续波探伤仪、调频式连续 波探伤仪、脉冲波探伤仪；按缺陷显示方式分为A型显示探 伤仪、B型显示探伤仪、C型显示探伤仪、直接成像仪；按声 道分为单通道探伤仪，多通道探伤仪。目前大量使用的是脉 冲反射式超声波探伤仪。3.2.3 超声波诊断方法声波诊断是无损检验的一种重要方法，已得到广泛的应用。按照所用超 声波形、探头类型、声耦合方式、波传播与激励方法等将超声波诊断法 综合归纳如图3-5所示。超声波诊断方法 连续法 脉冲法双探头单探头共振法穿透法反射法液侵法直接接触法电磁超声法垂直探伤法斜角探伤法纵波 测厚及 测腐蚀 量 探测衰 减较大 的工件 及分层 性缺陷 应用于 工件内 部的缺 陷检查 和测厚横波 探测焊 缝及纵 波不易 发现的 缺陷表面 波 探测表 面及近 表层缺 陷板波 探 测 板 以 薄 壁 和 复 材料 薄 及 管 合 高温或 粗糙表 面非接 触探伤 板波图3-5 超声波诊断方法分类?在超声诊断中，诊断结果的可靠性和准确性与超声仪的使用技术和测量参数的选择直接相关。影响波形的主要因素是探头类型及其频率的选择，接触条件、工件界面和晶粒度的 影响，盲区的大小，以及探伤仪灵敏度的选择等。?利用窄脉冲发射技术、频谱分析技术、扫描成像技术、超声全息摄影技术、超声CT技术等是进行缺陷超声诊断的今后 发展方向。3.3 声发射监测技术3.3.1 声发射机理及其特点?声发射是材料在外载荷或内力作用下以弹性波的形式释放应变能的现象。材料受外载荷作用时，由于内力结构的不均匀及各种缺陷的存在造成应 力集中，从而使局部应力分布不稳定。当这种不稳定的应力分布状态所 积蓄的应变能达到一定程度时，将产生应力的重新分布，从而达到新的 稳定状态。金属材料由于晶格的位错、流变、龟裂和晶界滑移，或者由 于内部裂纹的产生和发展，均要释放弹性波。这种被释放的应变能，一 部分是以应力波形式发射出去，由于最先注意到的应力发射现象是人耳 可听领域的声波，所以就称它为声发射。例如，锡鸣就是金属锡在人耳 能够听到的声频范围内的声发射现象。其实，应力波发射的频率范围远 比声频广得多。从次声到超声，多数金属特别是钢、铁材料，应力波发射大部分处于超声范围，检测频率大都在100～300kHz。?如图3-6是声发射信号的传输模型。图3-6a）是理想模型，内部的点状声发射源以球面波等速向各个方向发射弹性波，而位于表面的声发射源 则除了球面波形式外还有表面波向各个方向逸散。图3-6b）是近乎实际 的传输模型。由于声发射不是点声源，有不同的形状，传递介质又是各 向异性体。因此，在各向异性体中传播的弹性波，其波前、方向不断产 生变化，并且伴有衍射、散射、干涉和折射等复杂的物理现象。a)b)图3-6 声发射信号的传输模型声发射与其它无损检测方法的区别在于：?（1）多数无损检测方法是射线穿透检测，被检零件处于静止、被动状态，而声发射是动态监测，只有被检零件受到一定载荷、有开发性裂纹发生和发展的前提下才会有声发射接收；?（2）多数无损检测方法是射线按一定途径穿透试件，而声发射是试件本身发射的弹性波，由传感器加以接收，因此接收到的信号幅值、相位、频率不能直接表征声发射源发出的信号。3.3.2 声发射的测量参数?在金属材料的断裂过程中，裂纹每向前扩展一步，就释放一次能量，产生一个声发射信号，于是传感器就接收到一个声发射波，称之为一个声发射事件。描述 这种事件的方法有：声发射计数，信号幅度及其分布，以及频率成分。?事件计数法 ?事件计数法通过声发射事件的技术来描述。计数常采用两种计数方法，即发射事件的计数率和声发射次数和。发射事件的计数率是指单位时间内的声发射次数， 声发射次数和是指声发射的累计脉冲数。如图3-7是材料受拉伸时应变―应力曲 线和声发射计数率、声发射累计脉冲间的对应关系。由图可见，当材料应力达到 屈服极限时，计数率有一峰值，而累计脉冲则直线增加。此时材料将发射大量声 发射脉冲。应力曲线 声发射计数率 累计脉冲计数率微应变ε 图3-7 声发射事件计数法?幅度及其分布 由力学知识可知，振荡的能量与振荡幅度的平方成正比。所以，也可用声发射信 号的幅度作为声发射释放能量的量度。在连续信号中，尤其重视测量幅度，其值 可采用峰值或有效值。一般情况，对于材料受载断裂的声发射监测，声发射幅度的描述是用幅度分布来 说明的。幅度分布就是按信号幅度的大小范围分别对声发射信号进行事件计数。 把仪器的动态范围分为若干等级，每个等级有一定的电平范围。若把声发射事件 按幅度分类的等级分别计数，就称作为事件分级幅度分布，如图3-8a)所示。若 将声发射事件按超过各等级低端电压的事件进行累计计数，则累计幅度分布如图 3-8b)所示。50 事件40 计数30 20 10 40 事件 计算30 20 10 xxx x x1 2 3 4 5 6 7 8 幅度等级 a) 事件分级幅度分布V1 V2 V3 V4 V5 … V b) 累计幅度分布图3-8 声发射事件幅度分布?频谱对发射信号进行功率谱分析时，需要考虑由于传感器与被检件的声耦合问题， 传感器在声发射频带内的频响特性，以及信号源和传感器之间的传递通道及 其相应的传递函数三个因素使原始信号引起的畸变。为此，人们采用 27.6kPa压力的氦喷嘴作为标准声发射源。首先测定接收传感器对氦喷嘴的 宽带效应谱，然后测定传感器对样件中声发射源的宽带效应谱，再将两个谱 图相减，即可去除上述三个因素的影响，从而获得所测得信号的功率谱。 目前，声发射技术在结构完整性的探查方面已获得广泛应用。对于运行状态 下构件缺陷的发生和发展进行在线监测，声发射方法已成为不可缺少的手段。国内外已经有各种类型的仪器出售。主要应用场合有：构件裂纹的发生发展；压力容器水压试验的指示；氢脆和应力腐蚀裂纹；中子辐射脆化；周期性超 载和应变老化；焊接质量的监测以及声图像分析等。3.3.3 用声发射检测电力变压器绝缘局部放电?运行中的高压电气设备，其局部放电量的大小在一定程度上反映了绝缘缺陷的状况，放电功率的强弱反映了绝缘老化过程能量交换的强弱，而放电次数与放电间隔则反映了绝缘状况变化的速度和程度。当局部放电 发展到严重阶段时，往往使固体材料和油迅速分解，导致整个绝缘被击穿。因此，检测局部放电的程度，也就能知道绝缘状况。?高压电气设备在发生局部放电的过程中，总是伴随着高频电流脉冲、电磁辐射以及声、光、热合化学过程等现象。根据对这些不同现象，分别 采用相应方法来测量，各自所测得的量值都可用来反映局部放电存在的 程度和状况。在局部放电的许多测量方法中，声发射法是常被采用的检 测方法之一，并且多用于局部放电的定位。?大型电力变压器当内部发生局部放电时，将伴随着声发射现象，放电点便成为声发射源，声波由放电点通过绝缘油传 播到油箱壁上。若在油箱壁上安装声传感器，就能接收到声 发射信号，如图3-9所示为电力变压器绝缘局部放电的声发 射监测系统框图。?通过对油中放电源的声发射信号进行频谱分析，结果表明其频率一般示波器 变 压 器 放大器 滤波器 屏幕瞬 态 记 录 仪计 算 机绘 图 仪图3-9 变压器绝缘局部放电声发射监测系统图?集中在几十到几百kHz左右。当放电间隔中有绝缘覆盖时，声发射频率一般在200kHz以下，主频分量约为20～80kHz左右，而当油隙放电时声发射频率可达200kHz以上。并且，声发射的主频随放电量或放电能量的变化而变化，一般情况下，放电能量越大，其 主频分量就越往低频的方向移动。?由于声发射频率的主频分量在20kHz以上，故声传感器采用超声传感器，它一般用压电元件做成。为了对变压器内的放电源予以 定位，将若干超声传感器设置在变压器箱的几个点上，组成声测阵列，测量由声源到各传感器的直接传播时间或有关传感器之间的相对时差，再将所测的时延或相对时差代入满足声测阵列几何 关系的方程组求解，便得到放电源的位置坐标。4 油样分析4.1 油样分析方法及其分类 4.2 光谱分析法 4.3 铁谱分析法?通过油样分析来了解机器的工作状态已有很长的历史了，最初是通过油液的自身的理化性能如粘度、酸值、水份等的变化来判断机 器的工作状态的，它一种广泛采用的常规分析方法。?但是，由于油液在机器的润滑系统或液压系统中，作为润滑剂或工作介质是循环流动的，其中包含着大量的由于各种摩擦副产生的各种磨损残余物，即磨屑或磨粒。人们在实践中认识到这种磨损残余物携带的关于机器状态的信息远比油液本身理化性能变化的信息 要丰富得多。例如，通过各种现代化方法已能对磨粒的成分、数量、形态、尺寸和颜色等进行精密地观察和分析，因而能够比较准确地判断故障的程度、部位、类型和原因。因此，目前在设备状态监测 和故障诊断领域中，油样分析方法的概念实际上已无形中转变成油样磨损残余物的分析了。?磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的三种主要形式和原因，而其中磨损失效约占80%左右。由于 油样分析方法对磨损监测的灵敏度和有效性，因 此这种方法在设备监测中日益显示其重要地位。4.1 油样分析方法及其分类?油样分析是设备状态监测、故障预报和诊断的一项比较实用的技术，已有广泛应用。油样分析技术包括两个方面，一是对油液本身的理化性能分析，据此可对设备润滑系统进行监测，防止因润滑不良而造成的故障，二是对油液中磨屑的检测。我们知道，设备内所用油液中含有一定量的由于机器 零部件磨损产生的各种微粒状物质，这些物质的含量、形态包含着有关零部件的磨损状态、工作状态以及整个系统污染程度方面丰富的信息。提供对油液样品的分析，对了解设备机械磨损的部位、机理等有着十分重要的 作用，可在不拆机的情况下判断机器设备的工作状态是否正常。?对于低速、重载以及往复机械，有时利用振动方法对有些故障难于判断。有些设备由于环境限制，不便使用测振仪器，或背景噪声很大，不宜采用 声学方法时，采用油液分析技术进行监测不失为一种有效的方法。目前已经使用或正在研究的油样分析监测方法很多，如图4-1所示。在 这些油样分析监测方法中，主要是光谱分析与铁谱分析两大类。油样分析检测方法油样分析法在线分析法光谱分析法 X 原 子 吸 收 光 谱 法 原 子 发 射 光 谱 法 分 度 光 度 计 法铁谱分析法 在 线 式 铁 谱 仪 旋 转 式 铁 谱 仪 直 读 式 铁 谱 仪 分 析 式 铁 谱 仪其它方法光学法电学法射 线 荧 光 法颗 磁 过 简 精 电 电 电 粒 塞 滤 易 密 导 感 容 计 法 法 法 法 法 法 法 数 法图4-1 油样分析监测方法?各种油样分析技术在分析效率、速度及适用场合等各方面各具特色，如图4-2所示。只采用单一技术很难对复杂机器故障得出准确的诊断结论。若将油样分析监测方法与其它监测方法结合起来对设备进行 监测和诊断将会取得更好效果。?油样分析目前主要用于离线监测，会导致一定的信息丢失，此外，油样分析技术的信息量大且杂，既有图像有数字，依靠人力来管理是十分困难的，必须采用计算机技术和相应应用软件来提高分析的实时性和精确性。这类软件有：发动机光谱与铁谱数据库及其管理 系统；铁谱监测的磨损图像软件，光谱油样分析软件等。薄膜过滤器 检 测 100 效 率 （%）50颗粒计数器 磁塞 铁谱光谱0.010.1110100 1000 磨屑尺寸（μ m）图4-2 各种油样分析技术适用范围4.2 光谱分析法根据原子物理学知识，组成物质结构的原子是由原子核和绕一定轨道旋转的一些核外电子所组成。核外电子所处的轨道与各层电子所含的能量级有关。在稳定态下，各层电子所含的能量级最低，这时的原子状态称 为基态。当物质处在离子状态下，其原子受到外来能量的作用时，如热 辐射、光子照射、电弧冲击、粒子碰撞等，其核外电子就会吸收一定的 能量从低能级跃迁到高能级的轨道上去，这时的原子称为激发态。激发 态的原子是一种不稳定状态，有很强的返回基态的趋势。因此其存在的 时间很短，约为10-8s。原子由激发态返回基态的同时，将所吸收的能量以一定频率的电磁波形式辐射出去。原子吸收或释放的能量ΔE与激发的光辐射或发射的电磁波辐射的频率v之间有以下关系：?E ? hv式中h ? 6.624?10?34 ( Js)(4-1)为普朗克常数。再根据 ?v ? c 的关系，有?E ? hc?(4-２)上式表明，每种元素的原子在激发或跃迁过程中所吸收或发射的能量 ΔE与其吸收或发射的辐射线（电磁波）的波长λ之间是服从固定关系的。所以，λ又称为特征波长。常用元素的特征波长如表4-1所示。表4-1 常用元素光谱辐射的特征波长（1?=10-4μm）元素名称特征波长Cu3247Fe3270Cr3579Ni3415Pb2833Sn2354Na5890Al3092Si2516Mg2852Ag3281根据式（4-1）的关系，若能用仪器检测出用特征波长射线激 发原子后辐射强度的变化（由于一部分能量被吸收），则可知道所对应元素的含量（浓度）。同理，用一定方法（如电弧冲击）将含数种金属元素的原子激发后，若能测得其发射的辐射 线的特征波长时，就可以知道油样中所含元素的种类。前者称 为原子吸收光谱分析法，后者称为原子发射光谱分析法。原子吸收光谱分析法具有分析精度很高（可达ppm级，即百万分之一），取样较少，适用范围较广的特点。不足之处在于每测一种元素要换一种元素灯，比较麻烦；除检测元素含量和种类外不 能提供磨粒的形态尺寸等直观形象信息。原子发射光谱分析法的仪器设备的发展水平很高，具有很强的功能和自动化程度；只能提供磨粒中金属的种类和含量而不能提供 其形态、尺寸、颜色等直观形象；仪器价格昂贵，实验费用较高，不便于推广应用。光谱分析法起源于40年代，应用历史较长，因而比较成熟。 它提供的金属类型和浓度值为判定机器磨损的部位及程度提 高了科学依据，但不能提供磨粒的形态、尺寸、颜色等直观 形象。因而不能进一步判定磨损类型及原因。此外，这种方 法分析的磨粒最大尺寸不超过10μm，一般当2μm时检测效率 达到最高。根据最新的研究结果表明，大多数机器失效期的 磨粒特征尺寸，多在20μm～200μm之间。这一尺寸范围对于 磨损状态的识别和故障原因的诊断具有特殊的意义。但这一 尺寸范围大大超过光谱分析法分析尺寸的范围，因而不可避免地导致许多重要信息遗漏，这是光谱法的不足之处。目前它主要用于有色金属颗粒的检测和识别。4.3 铁谱分析法铁谱分析法是70年代出现的一种新的油液分析方法。其基本 原理是在强磁场作用下，将油液中的磨屑或其它污染物分离 出来，并按粒度大小，依次沉积到特制基片或沉淀管中，以分析油液中各种金属磨屑和污染物的形态、成分、数量及粒度分布情况，从而获得有关磨损过程的磨粒类型及磨屑材料 方面的信息，据此对设备状态进行监测和诊断。?铁谱分析法主要用于铁质磨粒进行定性及定量分析，其分析磨粒尺寸的范围约从0.1～1 000μm，它包含了对故障诊断具有特殊 意义的20～200μm尺寸范围。另外，由于各种机器零部件基本上 是由钢铁产量所构成，这就使铁谱方法的实用意义更加突出。 ?进行油样铁谱分析的仪器称为铁谱仪。自1971年在美国出现第一台铁谱仪样机以来，至今已形成了分析式铁谱仪、直读式铁谱仪、在线式铁谱仪和旋转式铁谱仪等四种各具特点的铁谱仪。其 中前两种比较成熟，应用较为普遍。分析式铁谱仪由铁谱仪和铁 谱显微镜两部分组成。铁谱仪是备制铁谱基片的装置，由磁铁装置、微量泵、铁谱基片及胶管支架等组成，如图4-3所示。磁铁装置是铁谱仪的核心装置。铁谱基片是用以沉积和固定油样磨粒以便在显微镜下进行观察。铁谱仪工作时，将微量泵 的流量调至使油液沿基片连续稳定流动为宜（一般约15ml/h）。油样中的磨粒在基片上流动时受到磁场力及油的粘滞阻力的共同作用下而沉积在基片上。实验研究表明，磨粒受到的磁场吸引力与磨粒直径三次方成正比， 受到的粘滞阻力与磨粒直径平方成正比，因此磨粒沉降时所受的合力与磨 粒直径成正比。这导致较大的颗粒首先沉积下来，然后在梯变磁场作用下， 较小的磨粒在越来越强的磁力作用下亦先后沉积下来，而废油则从基片的U 型槽口处排出。磨粒在磁场中磁化后相互吸引而沿磁力线方向形成链状条 带，而各条带之间磁极又相互排斥而形成均匀的间距而不会产生堆积叠置现象。铁谱基片再经清洗和固定后备制工作完成。玻璃基片 导流管 微量泵 磁铁油样贮油杯 a) 铁谱仪组成进油点 25mm限油槽出油点60 50 40 30 20 10 0 b) 铁谱基片 图4-3 铁谱仪的组成及工作原理铁谱显微镜是一种双色光学显微镜。它是观测和分析铁谱基片 的最基本工具。铁谱基片上沉积的颗粒，除金属磨粒以外，还 有化合物、聚合物以及外来的污染颗粒。为了能够很好地区别这些不同的颗粒并对金属颗粒的形貌进行有效地观测，普通的光学显微镜是很难胜任的。铁谱显微镜具有两个独立的反射和 透射的双色（红、绿）光源，可以单独使用也可同时使用，以使其分析鉴别功能大为加强，同时显微镜上加装了一个光密度式的铁谱读数器，可对铁谱基片同时完成定量分析。分析式铁谱仪可以对铁谱基片进行定性分析和定量分析。定性分析是指对磨粒的形貌（包括形态特征、颜色特征、尺寸大小及其差异等）及成分进行检测和分析，以确定磨粒故障的部位， 识别磨损的类型，磨损的严重程度和失效机理等。 铁谱仪的定量分析的目的是要确定磨损故障发展速度。这对进 行设备诊断决策十分重要。定量分析是指对铁谱基片上大、小磨粒的相对含量进行定量检测。方法是通过铁谱读数器来检测基片上不同位置上大、小磨粒的覆盖面积所占的百分数。5 红外监测红外监测技术是现代工程物理学的一个重要分支。它在设备 监测与诊断中的应用，是近年来突起的一门新技术。 5.1 红外监测的基本原理 5.2 红外探测器 5.3 红外测温 5.4 红外热成像系统 5.5 红外监测技术在设备监测中的应用5.1 红外监测的基本原理5.1.1 红外线的划分1665年英国著名科学家牛顿（S. I. Newton）首次用三棱镜将太阳 光分解为红、橙、黄、绿、青、兰、紫七色，开始了可见光光谱学的研究。此后，于1880年英国著名天文学家，天王星的发现者赫胥尔（F. W. Hershel）在研究太阳光谱中各色光的热效应时，发 现最大的热效应出现在红色光谱以外。从而发现了红外线的存在。1860年英国著名物理学家马克斯威尔（J. C. Maxwell）在研究电磁理论时，证实了可见光及看不见的红外线，紫外线等均属于电磁 波段的一部分，从而把人们的认识统一到电磁波理论中。?现在人们已经知道从波长为数千米的无线波，到波长为10-8～ 10-10A（1A=10-4μm）的宇宙射线均属于电磁波的范围，而可见光谱的波长从0.4～0.76μm仅占电磁波中极窄的一部分波段。红外光谱的波段为0.76～1000μm，要比可见光波段宽得多。为了 研究和应用的方便，根据红外辐射与物质作用时各波长的响应特性和在大气中传输吸收的特性，可把红外线按波长划分为四部分：(1) 近红外线：波长为0.76～3μm；(2) 中红外线：波长 为3～6μm； (3) 远红外线：波长为6～15μm； (4) 超远红外线：波长为15～1000μm。?目前，600℃以上的高温红外线仪表多利用近红外线波段。 600℃以下的中、低温测温仪表及热成像系统多利用中、远红外线波段，而红外线加热装置则主要利用远红外线波段。超远红外线的利用尚在开发研究中。5.1.2 红外线辐射基本定理（1）基本定义和名词辐射能Q：辐射源以电磁波形式所辐射的能量（J）。辐射功率P：辐射源在单位时间内向整个半球空间所发射的能量 ?Q P? (W / s ) ?tM??P (W / m 2 ) ?A辐射度M：辐射源单位面积所发射的功率，一般源的表面积A越大，发射的功率也越多。因此辐射度M是描述辐射功率P沿源表面分布的特性。辐射度在某些文献上又称为辐出度或辐射出射度等。?光谱辐射度Mλ：表示在波长λ处单位波长间隔内，辐射源单位 ?面积所发射的功率。即单位波长的辐射度， M ??通常辐射源所发出的红外电磁波都是由多种波长成分所组成（全波辐 射）。前述的辐射度M是描述全波辐射的，因此又称为全辐射度，而 光谱辐射度Mλ则是描述某一特定波长成分λ的辐射度，又称为光谱 辐射通量密度。?黑体：黑体是为了研究方便而引入的一种理想物体。它定义为能在?M (W / m 2 ? ?m) ??任何温度下将辐射到它表面上的任何波长的热辐射能全部吸收；并与 其它任何物体相比，在相同温度和相同表面积的情况下其辐射功率为 最大的一种物体。黑体辐射可用黑体炉来模拟。对此，19世纪末叶的 物理学家门呈做了大量实验工作，为非黑体辐射的研究奠定了基础。?比辐射率ε：定义为在相同温度及相同的条件下，实际物体（非黑体）与黑体的辐射度的比值，即：??M 实际物体的辐射度 ? Mb 黑体的辐射度：M 实际物体的光谱辐射度 ? M ?b 黑体的光谱辐射度(5-1)光谱比辐射率ελ?? ??实验证明，ε(5-2)= ελ，所以工程上常将两者不加区分地均称为比辐射率。?比辐射率的引入在黑体辐射与非黑体辐射研究之间架起了一座桥梁，因此在红外技术的理论和应用是一个十分重要的数据，其值随材料、温度、表面 状况及波长等因素而变化，可由有关手册或文献中查到。但在实用上多数情 况下需要通过实测而得到。（2）红外辐射基本定理 普朗克定律 德国著名物理学家普朗克(Planck)于1900年根据量子物理的概念导 出了下列黑体辐射光谱分布的方程式，即普朗克定律式中Mλb? 1) ―黑体的光谱辐射度（W/m2? μm）?kTM ?b ?2?hc 2?5 (ehc(5-2)c―光速，c=3×108m/s；h―光速，h=6.63×10-34W?2； sk―波尔茨曼常数，k=1.38×10-23J/K； T―热力学温度K； λ―红外辐射波长μm?普朗克定律揭示了黑体单位面积辐射功率，沿波长分布和随温度变化的规律。因此它是研究黑体辐射的基本定理之一。 ① 黑体光谱辐射度Mλb是随辐射光谱波长而连续变化的曲线，且每一温度 只对应一条曲线，各曲线之间互不相交。 ② 黑体光谱辐射度Mλb随温度升高而增大（按指数规律增长），且较高温 度对应的曲线位置均高于较低温度对应的曲线。 ③ 每一温度对应的曲线只有一个单峰极大值。该极大值所对应的波长λm随温度升高而向短波方向移动（即由中红外线区向近红外线区移动）。④ 每条曲线下的面积即表示相应温度下黑体的全辐射度Mb。⑤ 曲线峰值对应波长λm的左侧面积（可见光和近红外波段 辐射的能量）约占25%，而λm的右侧面积（中、远红外波段 辐射的能量）约占75%，根据比辐射率定义很容易就可以导出 实际物体（非黑体）的光谱辐射度Mλb的规律，即非黑体的普 朗克定律：M ? ? ?M ?b ? ? 2?hc 2(5-4)? (e5hc?kT? 1)维恩（Wien）位移定理由普朗克定律，令与温度T的关系dM ?b ? 0 可求得辐射曲线峰值对应的波长 d??mT ? 2898 ?m ? K ) ((5-5)此式称为维恩位移定理，它定量地说明了当温度升高时普朗克曲 线峰值对应波长λm左移的幅度。根据维恩位移定理，当T＞ 1000K时λm ＜3μm，已进入可见光区而普朗克曲线λm附近两侧 的面积（辐射能）约占总辐射能的50%以上。故高温辐射的能量 主要来自可见光而低温辐射能量主要来自不可见的红外线。斯蒂藩―波尔茨曼定律（Stefan―Boltzmann）斯蒂藩―波尔茨曼定律描述了全辐射度M与温度T的关系，可由普 朗克定律导出M b ? ? M ? d? ? ?0 ? ?2?hc 2 d?0? (e5hc?kT? 1)(5-6)经参数代换并积分后可得M b ? ?T 4 (W / m2 )温度间关系。其中(5-7)此式称为斯蒂藩―波尔茨曼定律。它描述了黑体全辐射度与绝对? ? 5.67 ?10?8 [W /(m 2 K 4 )]称为斯蒂藩―波尔茨曼常数。(5-8)对于非黑体的斯蒂藩―波尔茨曼定律，引入比辐射率ε后可表达为M b ? ??T 4(5-9)此定律表明，全辐射度与绝对温度的四次方成正比。单温度有轻微 变化时，即可引起物体红外辐射较大的变化。例如当T=300K时，温 度每增加1K辐射功率将增加1.34%。这从理论上提供了红外温度监测 的可行性的基础。从历史上看斯蒂藩―波尔茨曼定律的导出是19世 纪末，先于普朗克定律。但从理论体系上若从普朗克定律导出斯蒂 藩―波尔茨曼定律可使其物理意义更加突出。（3）红外线辐射在大气中的传输 地球大气是由多种气体分子和悬浮微粒组成的混合体。其中有些多原子的 气体组成分子对红外线某些特定的波长，有选择性地具有强烈的吸收作用。 例如二氧化碳（CO2）对红外线在2.7μm区，4.3μm区及11.4～20μm区间出 现强吸收带。水蒸气（H2O）在1.87μm区2.70μm区和6.70μm区出现强吸收 带。一氧化碳（CO）在4.6μm区有强吸收带。此外甲烷（CH4），臭氧 （O3）等也具有特定的吸收带。这些气体在空间组成了吸收屏障而使红外 辐射衰减。空气中的悬浮微粒，特别是在污染的城市大气中则是通过散射 作用而使红外辐射衰减。任何红外仪器都是在大气中工作的，因此大气对 红外辐射的影响是必须加以考虑的实际问题。图6-37为红外辐射穿透一海 里大气的透射率与波长关系曲线。由图可见，大气有三个窗口，即1～ 2.5μm、3-5μm和8-13μm波段对红外线透射较好。这三个窗口分别位于近、 中和远红外区内。它们对红外监测技术应用中显得特别主要，各种红外仪 器的工作波段，原则是都应选在这三个波段的窗口之内。5.2 红外探测器红外探测器是把入射红外辐射能量转变为其他形式能量（一般为电能）的一种转换器或传感器。它是各种红外仪器最重要的关键元件，可分为热敏探测器和光子探测器两大类。（1）热敏探测器?热敏探测器是根据入射的热效应引起探测材}