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泵类设备故障诊断方法综述

时间:2013-07-29      阅读:212

 随着信息技术、测试技术与计算机技术的发展与普及应用,泵类设备故荤诊断方法不断更新、扩展与进步。

    目前用于磁力泵故障诊断中基于信号处理的方法主要有频谱分析、功率谱估计和小波分析等。频谱分析是故障诊断中一种常用的方法,被广泛应用于各工程技术领域:对于泵的故障诊断,人们也应用频谱分析作了大量的研究。如运用频谱分析方法对火电厂大型汽轮机组的供水泵进行诊断,找出了振源及传递媒介,为采取改进措施提供了依据对大型泵组的特点,采用频谱分析对其状态监测与故障诊断的方法展开了探讨。但是由于泵故障的多样性和复杂性,仅仅依赖振动信号的频谱分析往往只能粗略地知道泵是否存在故障。有时也能得到故障严重程度的信息,而对于具体是什么故障以及故障发生的部位则难以得到.所以一般只用于水泵的简易诊断。

    功率谱估计是在频域中对信号能量或功率分布情况进行描述。其中经典功率谱估计方法(如周期图法、自相关法)在工程实践中应用。例如,有人在分析国内大机组给水泵结构及现有振动监测保护系统的基础上,结合火电厂大型气动给水泵的振动监测实例,采用功率谱估计方法对给水泵振动分析诊断系统策略进行了分析探讨,结果表明.通过对振动信号的分析可以确定水泵的*工作参数并发现给水泵内存在的故障及部位.为给水泵及时、有效地维修提供保证。但是,功率谱估计方法存在着计算复杂、方差性能差、分辨率低、对局部故障不敏感等局限。对于平稳信号,其频域的能量分布不随时间变化,使用功率谱估计方法尚可基本满足精度要求。

    小波分析是为适应信号处理的实际需要而发展起来的一种时频分析方法.与传统的信号处理方法相比,小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特征?可用于突变信号和非平稳信号的分析,这在泵的状态监测以及早期故障诊断中具有重要的意义c目前,小波分析方法已经在泵的故障特征提取中得到了研究和应用。如有人利用小波分析对输油泵的振动信号进行了消噪,实验结果表明,使用该方法能够有效地抑制信号中的噪声,提高故障诊断精度。小波变换来源于傅里叶变换和短时傅里叶变换,尽管它继承了傅里叶变换和短时傅里叶变换的许多优点,克服了它们在某些方面的不足(如时频局部化特性)。但由于该理论本身也正处于研究发展之中,因此仍存在一些需要进一步研究的问题,比如小波函数的选取问题等。

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