一种对风机叶片裂纹故障诊断方法
【专利说明】
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技术领域： 本发明型涉及一种风机叶片故障诊断方法，特别是涉及一种对风机叶片裂纹故障诊断 方法。
[0002]
【背景技术】： 冶金风机是钢铁生产工艺过程中的关键设备，由于其长期工作在高温、高压、尤其是高 金属粉尘的恶劣环境下，极易发生故障，尤其是长期运行的风机叶片，会出现不同程度的裂 纹，并且机械冶金风机的叶片裂纹故障是风机中最严重的故障，它具有突发性，后果非常严 重，往往会造成叶片断裂，甚至叶片飞落，会对整个机组甚至生产线的安全运行带来严重的 威胁。由于现场环境较为复杂，影响因素较多，如何在较短的时间内找到叶片裂纹故障，目 前是该领域工作人员所面对的难题。
[0003]
【发明内容】
： 本发明型目的在于提供一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，该方法能够在较短的时间 内准确诊断出风机叶片故障为裂纹故障。
[0004] 技术解决方案： 一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，包括：①在时域图中判断周期性冲击的存在进而 判断故障，1.丨频率图中会出现叶片特征频率，则说明该叶片出现故障，当出现叶片频率的 5~7倍频率时，并且基频幅值较高时，基频和倍频幅值呈现递减的趋势；或基频幅值较低 时，高阶谐波较高并且高阶谐波在一定的范围内波动，判断叶片出现裂纹故障。
[0005] 进一步地：在时域图中判断周期性冲击的存在，如果存在周期性冲击，则风机存在 故障隐患。
[0006] 进一步地：当频率图中出现叶片频率的5~7倍频率，即出现Xp X2、X3、X4、X5，有时 会出现x2、x3、x4、x5、x6、x 7, X为叶片特征频率，即基频。
[0007] 进一步地：基频较高幅值在该区间范围内呈现递减的趋势，公式如下：
其中：i=l，2,......η，η为高阶谐波数，透为叶片裂纹各i阶 谐波的振动幅值。
[0008] 进一步地：基频幅值较低时，高阶谐波较高并且高阶谐波在该区间范围内波动，公 式如下：
其中：i=2, 3,.... η ;n为高阶谐波数；$为叶片裂纹各i阶谐波 的振动幅值;審为振动平均值；
其中i=2,3,--η ; η为高阶谐波数； 当出现以上特征时，可以判定叶片已出现裂纹故障。
[0009] 本发明根据裂纹时域图和裂纹频域图，在较短的时间内即可准确地判定出叶片裂 纹故障，进而有效避免了叶片断裂造成的叶片飞落，对整个机组甚至生产线的安全运行带 来严重的威胁。
[0010]
【附图说明】： 图1为本发明风机叶片裂纹时域图； 图2为为本发明风机叶片裂纹频域图； 图3为本发明风机叶片裂纹故障诊断程序图。
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【具体实施方式】： 根据采样定理，采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关，本发明风机旋转速 度30CiWmm，信号频率F= 5垃:，风机故障频率基本在7倍频以下，谱图上频率分辨率 = 0.1抱，则采样频率和采样点数为：最高分析频率采样频率你=4x5 = 2?/&，采样频 率Λ = 51.2/fz，采样点数況= 512，则采样时间为5s，采用Coinv DASP VlO软件绘制出风 机振动的时域图和频域图； 诊断方法如下： 观察风机振动时域图中若有周期性冲击存在，则判断风机有故障隐患； 当频域图中会出现叶片特征频率，则说明该风机叶片有故障隐患，当出现叶片频率的 5~7倍频率时， 即出现Xp X2、X3、X4、X5，有时会出现Xp X2、X3、X4、X5、X6、X 7, X为叶片特征频率，即基频。 由数据测得)^=4. 5, Χ2=3· 3, Χ3=2· 3, X4=L 6, X5=L 2, X6=O. 9。
[0012] 基频较高幅值在该区间范围内呈现递减的趋势，公式如下：
其中：i=l，2,......η，η为1-7, η为高阶谐波数，_为叶片 裂纹各i阶谐波的振动幅值。由公式得4、X2、X3、X4、X5、X 6的递减范围分别为：26%、30%、 30%、25%、25%。则基本可以判定风机叶片出现裂纹。
[0013] 或基频幅值较低时，高阶谐波较高并且高阶谐波在该区间范围内波动，公式如 下：
其中：i=2, 3，. . . . η ;η为1-7，η为高阶谐波数；龙V为叶片裂纹 各i阶谐波的振动幅值；f为振动平均值；
其中i=2,3,--η ;n为1-7，η为高阶谐波数； 当出现以上特征时，可以判定叶片已出现裂纹故障。
【主权项】
1. 一种风机叶片裂纹故障诊断方法，其特征在于包括： ?在时域图中判断周期性冲击的存在进而判断故障，f频率图中会出现叶片特征频率，则 说明该叶片出现故障，当出现叶片频率的5~7倍频率时，并且基频幅值较高时，基频和倍频 幅值呈现递减的趋势；或基频幅值较低时，高阶谐波较高并且高阶谐波在一定的范围内波 动，判断叶片出现裂纹故障。2. 根据权利要求1所述的一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，其特征在于，在时域图 中判断周期性冲击的存在，如果存在周期性冲击，则风机存在故障隐患。3. 根据权利要求1所述的一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，其特征在于，当频率图 中出现叶片频率的5~7倍频率，即出现X2、X3、X4、X5,有时会出现X2、X3、X4、X5、X6、X7， X为叶片特征频率，即基频。4. 根据权利要求1所述的一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，其特征在于，基频较高 幅值在该区间范围内呈现递减的趋势，公式如下：阶谐波的振动幅值。5. 根据权利要求1所述的一种对风机叶片裂纹故障诊断方法，其特征在于，基频幅值 较低时，高阶谐波较高并且高阶谐波在该区间范围内波动，公式如下：波的振动幅值；芝为振动平均值；当出现以上特征时，可以判定叶片已出现裂纹故障。
【专利摘要】本发明型涉及一种风机叶片故障诊断方法，特别是涉及一种对风机叶片裂纹故障诊断方法。本发明在时域图中判断周期性冲击的存在进而判断故障，当频率图中会出现叶片特征频率，则说明该叶片出现故障，当出现叶片频率的5~7倍频率时，并且基频幅值较高时，基频和倍频幅值呈现递减的趋势；或基频幅值较低时，高阶谐波较高并且高阶谐波在一定的范围内波动，判断叶片出现裂纹故障。
【IPC分类】G01N29/04
【公开号】CN105044210
【申请号】CN201510436845
【发明人】杨建鸣, 郑龙魁, 高立新
【申请人】内蒙古科技大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月23日