旋转机械的异常诊断方法及异常诊断装置制造方法及图纸

本发明专利技术为防止症状相似的不同异常原因发生误诊，提供一种考虑到因运转速度不同所引起的症状差异的诊断方法。在用旋转机械１４运转时所产生的振动来诊断旋转机械１４的异常原因的系统１０中，把旋转机械１４的转速ｆｎ用临界速度ｆｃ无量纲化得到无量纲转速ｆｎ／ｆｃ，并把ｆｎ／ｆｃ分类为若干诊断范围，将旋转机械１４所发生的各种异常原因对应于无量纲转速ｆｎ／ｆｃ分类的诊断范围，并预先将各诊断范围所发生的各种异常原因的频率特性数据化，将测得的振动数据与上述各异常原因的频率特性进行比较，从而诊断异常原因。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术与旋转机械的异常诊断系统相关，具体地说是将旋转机械的运转速度用临界速度无量纲化，并将由此得到的无量纲转速分解为若干诊断范围，按各个诊断范围进行适当的诊断，由此防止异常原因的误诊。
技术介绍
近些年来由于技术革新，机械设备不断高级化、高性能化，从对这些设备的社会责任及经济性、生产性的观点出发，机械设备的异常诊断的重要性日益为人们所重视。从这一观点出发，人们期望及早发现大型旋转机械的早期异常振动。为了采取对策，人们希望开发有效的异常诊断技术。过去，关于大型旋转机器的异常运转的简易诊断方法的日本专利特开昭59-94018号公报等，如图8所示，是把从设置在旋转机械上的传感器得到的检出信号，送入信号输入部3，在故障原因推定部4对从信号输入部3得到的振动数据S1进行频率分析，并与故障因果表记忆部5的数据库进行对比，所得的检测结果由结果表示部6显示出。使用上述方法，很难判别频率特性非常接近的各种异常原因，有时也有可能发生实际上未发生的异常的误检出来。此外，在发生如自激振动那样的异常振动时，尽管异常振动的发生条件是由运转速度限定了的，但用上述故障因果表来诊断时，若未设定预先诊断，则有可能出现在不可能发生的运转速度时检测出异常的问题。进一步说，发生裂纹的轴以及非对称轴等产生异常时，若旋转机器的运转速度在临界速度的不同范围时会发生不同症状表现，即根据旋转机械转数和固有频率之间的比大小不同，则异常振动表现或强或弱，因此用上述故障因果表进行固定的诊断，则有时难免误诊。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的课题在于为了防止频率特性近似的不同的异常原因间的误诊，提供一种考虑到因运转速度而产生的不同症状的诊断手段。为解决上述课题，本专利技术通过旋转机械运转时发生的振动来诊断旋转机械的异常原因。在此诊断系统中，将上述旋转机械的旋转速度用临界速度变为无量纲转速，并将该无量纲转速分割为若干个诊断范围，对上述旋转机械所发生的种种异常原因，按能体现异常原因的无量纲转速，对上述诊断范围进行分类。在上述各诊断范围内，预先选定相应于上述异常原因所发生的频率特性，将上述旋转机械运转时所测的振动数据与上述选定的频率特性进行比较，以诊断上述旋转机械所产生的异常原因。上述系统因考虑了旋转机械的运转速度来设定上述诊断范围，因此可以防止在不可能发生的运转速度下误诊出异常原因，从而实现正确的诊断。即在某异常原因不可能发生的诊断范围内，所选的频率特性和所测的频率特性即便符合，也不能将该原因误诊为异常，可高精度地查明异常原因。此外，上述运转速度和临界速度与旋转机械的运转频率及固有频率是同义的。上述用无量纲速度分割的诊断范围的数量最好是每1阶-3阶的临界速度，在4以上6以下。考虑上述临界速度取1阶-3阶，每阶的诊断范围的数量取4以上6以下的原因是取3以下时，异常诊断的精度降低，而取7以上则诊断方法变得繁杂。另外，只考虑一阶临界速度时，构成上述无量纲转速的临界速度只成了一个对象，而上述诊断范围的数量为4以上6以下。例如，如果将一阶和二阶临界速度都考虑在内，构成上述无量纲转速的临界速度就变成一阶临界速度和二阶临界速度，以此为基准，分别分类成4以上6以下的诊断范围，将各诊断范围合成，就得到本系统的诊断范围。因此，考虑的临界速度为数个时，上述诊断范围的数量合计可为7以上。一般来说，旋转机械发生异常振动时，对频率成分的分布是会有影响的，通过基于频率成分的诊断可有秩序地处理异常原因。因此，识别频谱分析结果中所显示的波峰频率成分，同时，将旋转机械的转速成分(fn)和特征频率成分(高频、低频、2fn、fn/2、由旋转体和轴承所确定的临界速度fc等)作为诊断因子，从而可以查明异常原因。在上述诊断范围内，以上述特定的转速成分以及上述特征频率成分为基础，把上述特征频率成分和转速成分的幅值比与预先设定的基准值相比较，进行条件分配。上述特征频率成分与每个异常原因所选定的频率成分都相符合时，这个与所选定的频率成分相对应的异常原因就作为诊断结果。此外上述基准值和设定值是按实验结果确定的，在上述诊断范围内个别设定。当只有波峰是转速成分时，作为频谱分析结果只有在转速成分呈现的情况下，例如为不平衡等异常原因时，特定为异常原因。在评价上述选定频率的符合性时，调查上述特征频率成分是2fn、fn/2、高频、低频、fnZg、fc中的哪一个，把与每个相对应的异常原因作为诊断结果。在此，fn表示旋转机械的转速成分，Zg表示齿轮齿数，fc表示固有频率。最好是把上述频率特性相近的异常原因分到一组。即在各个上述分类的特定诊断范围内，将上述选定的频率特性和测得的频率特性相比较相符合时，则认为异常由与上述被选定的频率特性相对应的分组内的各种异常原因引起，然后经精密诊断，从上述各种异常原因中进一步确定真正的异常原因。比如非对称轴和裂纹，其频率特性非常相近，特定一个异常原因是困难的，但把他们看成是属于一个分组，测量得到的振动数据和该分组的频率特性符合时，根据分组内的异常原因把非对称轴和裂纹同时作为诊断结果提示出来，为以后经过精密诊断确定为某一个异常原因而留下可能。过去对频率特性不能判别的异常原因也硬性特定，结果造成误诊而丧失了确定真正异常原因的可能性的这一问题，由于导入分组化的概念而根本地改善了。上述分组的实例如下，在上述频率分析结果中以转速成分(fn)为特征表现的异常原因集中成一组，以转速倍频成分(2fn)为特征表现的异常原因集中成一组，以旋转机械的固有频率成分(fc)为特征表现的异常原因集中成一组，以高频成分为特征表现的异常原因集中成一组，以低频成分为特征表现的异常原因集中成一组，以1/2转速成分(fn/2)为特征表现的异常原因集中成一组。此外，在上述已分类的各诊断范围中将上述分组化的各异常原因置于能产生异常原因的特定诊断范围内，将测的频率特性和上述选定的频率特性相比较，结果符合时，可认为是由该异常原因引起的异常，而在不可能发生该异常原因的其它诊断范围内，测量得到的频率特性和上述选定的频率特性即使符合，也不认为是由该异常原因引起的异常，从而防止在不可能发生异常原因的运转速度下的误诊断，与过去由比较频率特性来决定的单一诊断的情况相比较，可以大大地减少误诊。备有振动检测传感器、将从该振动传感器得到的检测信号变换为振动数据的运算处理器以及用该振动数据进行异常诊断的软件。上述软件中还具有对上述诊断范围进行分类的分类部，对每一诊断范围进行诊断的诊断部和把上述频率特性相近的异常原因集合为一个组的分组部。另外，从上述振动检测传感器得到的检测信号经运算处理器变换处理为振动数据，该振动数据可直接或通过通信网络送到备有上述软件的情报处理机器中进行诊断。如上述结构，在旋转机械上装上上述振动检测传感器，将从振动检测传感器得到的检测信号送到上述运算处理器中使之变换处理为振动数据，并将该数据送到连接着的备有上述软件的情报处理机器中或将该振动数据经过通信网络与备有上述软件的情报处理机器相连接，则在情报处理机器上可以进行上述异常原因的诊断。此外，通过上述经通信网络连接的上述情报处理器进行接连，可对多个工厂中使用的对旋转机械进行集中监视，也可对多个公司使用的对旋转机械由专门的公司进行一元化集中监视。附图说明图1关于本专利技术实施例1的旋转机械异本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种旋转机械的异常诊断系统，根据旋转机械运转时发生的振动来诊断旋转机械异常的原因，其特征是，将所述旋转机械的旋转速度用临界速度转接为无量纲转速；并将该无量纲转速分割成若干个诊断范围；把所述旋转机械所发生的种种异常原因，按异常原因出现的无量纲转速分类于所述诊断范围；在所述各诊断范围内，预先选定相应于所述异常原因产生的频率特性，将所述旋转机械运转时所测得的振动数据与所述所选定的频率特性进行比较，以诊断所述旋转机械所产生的异常原因。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：岩壶卓三，坊田信吾，
申请(专利权)人：岩壶卓三，新川传感器技术公司，
类型：发明
国别省市：JP[日本]