单盘转子故障诊断报告附MATLAB程序.docx
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单盘转子故障诊断报告附MATLAB程序.docx
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单盘转子故障诊断报告附MATLAB程序
单盘转子故障诊断报告
1.数据:
Test1.txt,数据长度155648*6,2组振动数据:
第一、二列为测点1涡流传感器x、y振动数据;第三、四列为测点2涡流传感器x、y振动数据;第五列为转速脉冲信号(每转1个);第六列为转速值(采集仪输出转速,可能不准确);
采样频率:
2000*2.56HZ
实验转速:
3300rpm
2.故障分类:
转子试验台常见故障类型有不平衡、不对中、松动、裂纹、碰摩等。
常见故障类型故障特征如下:
1、转子质量不平衡主要特征:
(1)一倍频率振动幅值大。
(2)出现较小的高次谐波,整个频谱呈所谓的“枞树形”。
2、转子不对中故障主要特征:
(1)从振动的时域波形上可以看出旋转基本频率的高次成分。
(2)从振动信号的频谱图上可以发现工频的高次分量,如2fr和3fr振动,尤其是2fr振动非常明显。
(3)当不对中比较轻微时,轴心轨迹呈椭圆形;当不对中故障达到中等程度时,轴心轨迹呈香蕉形;当不对中故障较严重时,轴心轨迹呈外“8”字形。
3、转子部件脱落主要特征有:
(1)转子部件脱落后,转子的振动频谱与质量不平衡时的振动频谱类似。
(2)转子部件脱落的前后,振动的幅值和相位突然发生变化。
(3)部件脱落一段时间后,振动的幅值和相位趋于稳定。
(4)轴心运动轨迹与质量不平衡时的轴心运动轨迹类似。
4、动静碰磨故障特征有:
(1)振动的时域波形特征:
当转子发生碰磨故障时,振动的时域波形发生畸变,出现削波现象。
另外,在振动信号中有奇异信号。
(2)振动的频谱特征:
由动、静部分碰磨而产生的振动,具有丰富的频谱特征。
振动有时还会随着时间发生缓慢的变化。
(3)轴心运动轨迹特征
①若发生的是整周碰磨故障,则轴心运动轨迹为圆形或椭圆形,且轴心轨迹比较紊乱。
②若发生的是单点局部碰磨故障,则轴心运动轨迹呈内“8”字形。
③若发生的是多点局部碰磨故障,则轴心运动轨迹呈花瓣形。
(4)当转轴与静子发生碰磨时,会使转子产生振幅时大时小、振动相位也时大时小的旋转振动。
5、转子裂纹故障主要特征:
(1)由于裂纹的存在改变了转子的刚度,从而使转子的各阶临界转速较正常值要小,裂纹越严重,各阶临界转速减小得越多。
(2)由于裂纹造成刚度变化且不对称,从而使转子的共振转速扩展为一个区域。
(3)裂纹转子在做强迫响应时,一次分量的分散度较无裂纹时大。
(4)在恒定转速下,各阶谐波幅值及其相位不稳定,尤以二倍频最为突出。
辅助特征:
(5)裂纹转子引起的刚度不对称,使转子动平衡发生困难,往往多次试加平衡质量也达不到所要求的平衡精度。
3.分析步骤:
3.1转速分析:
对第6列数据进行分析可得转速的时域和频域图,如图1所示
图1转速时域和频域图
由图1可看出单盘转子转速较为稳定,可认为其是恒定转速。
3.2测点1处x和y方向振动信号分析:
绘制测点1处x和y方向振动信号时域图如图2
图2测点1处x和y方向振动信号图
由图2看出x和y方向振动幅值在9s左右明显变化,Y方向的振动位移明显比X方向大,由此可判断转子在此时发生了故障。
继续对x方向时域图进行局部放大如图3所示
图3x方向时域局部放大图
由图可看出x方向时域波形产生了削波现象,由前文所列故障现象可初步判断该故障为碰摩。
3.3轴心轨迹分析(故障前和故障后):
前文得出9s左右发生故障,因此首先对9s前转子正常转动的轴心轨迹进行分析,轨迹图如图4,大致为一椭圆形。
图4,故障前轴心轨迹
此后继续对故障发生后的轴心轨迹进行分析,如图5,轨迹呈内八字形,进一步确定产生的故障为碰磨,且为单点局部碰磨。
结论:
通过对单盘转子转速、x和y方向振动信号的时域及频域的分析,得知其时域波形出现削波现象;此后对转子故障前后轴心轨迹进行分析,其轴心轨迹呈内8字形态,最终判断出故障类型为恒定转速下的单点碰磨。
附matlab程序
程序1(对单盘转子的转速分析)
fid=fopen('wk.txt','r');
A=fscanf(fid,'%f',[6,inf]);
fclose(fid);
N1=155648;
wk1data=A(1,1:
N1);%取第6列元素
wk1data=wk1data-mean(wk1data);%去掉直流分量
wk1data=wk1data(1:
1:
N1);%每个十个点去一个数
N=N1/10;
wk1=wk1data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
n=0:
N-1;
fs=5120;
t=n/fs;
subplot(2,1,1),plot(t,wk1);
title('转速时域图');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
y=fft(wk1data,N);%fft变换
mag=abs(y)*2/N;%振幅
f=n*fs/N;
subplot(2,1,2),plot(f(1:
N/2),mag(1:
N/2));
title('转速频域图');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');gridon;
程序2(对测点1x和y方向的分析)
fid=fopen('wk.txt','r');
A=fscanf(fid,'%f',[6,inf]);
fclose(fid);
N=155648;
wk1data=A(1,1:
N);%取第1列元素
wk1data=wk1data-mean(wk1data);%去掉直流分量
wk2data=A(2,1:
N);%取第2列元素
wk2data=wk2data-mean(wk2data);%去掉直流分量
wk1=wk1data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
wk2=wk2data(1:
N);
n=0:
N-1;
fs=5120;
t=n/fs;
subplot(2,2,1),plot(t,wk1);
title('X方向时域图');
xlabel('t');
ylabel('幅值');
subplot(2,2,2),plot(t,wk2);
title('Y方向时域图');
xlabel('t');
ylabel('幅值');
y=fft(wk1,N);
mag=abs(y)*2/N;
f=n*fs/N;
subplot(2,2,3),plot(f(1:
N/2),mag(1:
N/2));
title('X方向频域图');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
y=fft(wk2,N);
mag=abs(y)*2/N;
f=n*fs/N;
subplot(2,2,4),plot(f(1:
N/2),mag(1:
N/2));
title('Y方向频域图');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
程序3(故障前轴心轨迹)
fid=fopen('wk.txt','r');
A=fscanf(fid,'%f',[6,inf]);
fclose(fid);
N=150000;
wk1data=A(1,1:
N);%取第一列的元素
wk1data=wk1data-mean(wk1data);%去掉直流分量
wk1data=wk1data(1:
1:
N/4);%取故障发生前的数据
wk2data=A(2,1:
N);%取第2列的元素
wk2data=wk2data-mean(wk2data);%去掉直流分量
wk2data=wk2data(1:
1:
N/4);
N=N/4;
wk1=wk1data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
wk2=wk2data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
n=0:
N-1;
fs=5120;
t=n/fs;
plot(wk1,wk2);
title('故障前轴心轨迹');
程序4(故障后轴心轨迹)
fid=fopen('wk.txt','r');
A=fscanf(fid,'%f',[6,inf]);
fclose(fid);
N=150000;
wk1data=A(1,1:
N);%取第一列的元素
wk1data=wk1data-mean(wk1data);%去掉直流分量
wk1data=wk1data(100000:
1:
N);%取故障发生前的数据
wk2data=A(2,1:
N);%取第2列的元素
wk2data=wk2data-mean(wk2data);%去掉直流分量
wk2data=wk2data(10000:
1:
N);
N=50000;
wk1=wk1data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
wk2=wk2data(1:
N);%取得数新组成的矩阵
n=0:
N-1;
fs=5120;
t=n/fs;
plot(wk1,wk2);
title('故障轴心轨迹');
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