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車間安裝負(fù)壓風(fēng)機(jī):變頻技術(shù)在風(fēng)機(jī)上的應(yīng)用風(fēng)機(jī)振動故障診斷及處

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變頻技術(shù)在風(fēng)機(jī)上的應(yīng)用

變頻技術(shù)；風(fēng)機(jī)；調(diào)速；節(jié)能；經(jīng)濟(jì)效益 
　　引言 
　　變頻調(diào)速技術(shù)以改變交流電動機(jī)的電源頻率來改變電動機(jī)的速度，是一項(xiàng)較成熟的高科技成果。所采用的變頻器是一種較為理想的高效調(diào)速裝置，具有體積小、重量輕、安裝操作簡便、調(diào)整范圍平滑、節(jié)電效果好等優(yōu)點(diǎn)，正逐步取代原有的機(jī)械調(diào)速、串級調(diào)速、直流調(diào)速等裝置，具有廣闊的應(yīng)用前景。 
　　1.變頻器簡介 
　　變頻器：是把工頻電源變換成各種頻率的交流電源，以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的變速運(yùn)行的設(shè)備。 
　　我們在使用的變頻器主要采用交-直-交方式，為了產(chǎn)生可變的電壓和頻率，該設(shè)備首先要把交流電源通過整流器轉(zhuǎn)換成直流電源，再把直流電源變換為頻率、電壓均可控制的交流電源以供給電動機(jī)。 
　　變頻器作用：節(jié)能和調(diào)速，實(shí)現(xiàn)自動控制程序高精度控制。 
　　2.變頻器節(jié)能技術(shù)原理分析及應(yīng)用 
　　2.1風(fēng)機(jī)改造的必要性 
　　在工業(yè)生產(chǎn)和產(chǎn)品加工制造業(yè)中，風(fēng)機(jī)等設(shè)備應(yīng)用范圍廣泛；其電能消耗和諸如閥門、擋板相關(guān)設(shè)備的節(jié)流損失以及維護(hù)、維修費(fèi)用占到生產(chǎn)成本的7%-25%，是一筆不小的生產(chǎn)費(fèi)用開支。隨著經(jīng)濟(jì)改革的不斷深入，市場競爭的不斷加劇；節(jié)能降耗業(yè)已成為降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品競爭力的重要手段之一。 
　　變頻調(diào)速技術(shù)，正是順應(yīng)了工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代發(fā)展的要求，在我國多種行業(yè)的電機(jī)傳動設(shè)備中得到實(shí)際應(yīng)用。卓越的調(diào)速性能、顯著的節(jié)電效果，提高設(shè)備利用率，從而降低電機(jī)功耗達(dá)到系統(tǒng)高效運(yùn)行的節(jié)能降耗目的。 
　　2.2風(fēng)機(jī)改造節(jié)能原理 
　　變頻狀態(tài)下，應(yīng)用變頻器改變風(fēng)機(jī)電機(jī)輸入電壓頻率，從而控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速。電機(jī)的轉(zhuǎn)速可以用公式表示：n=60f（1-s）/p 
　　n為轉(zhuǎn)速、f為頻率、p為電機(jī)級數(shù)、s電機(jī)轉(zhuǎn)差率 
　　風(fēng)機(jī)的變速運(yùn)動是利用改變風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速來改變風(fēng)機(jī)曲線這種變化關(guān)系可以用一組公式來表達(dá)： 
　　Q1/Q2=n1/n2 H1/H2=（n1/n2）2 P1/P2=（n1/n2）3 
　　式中：Q1、H1、P1—風(fēng)機(jī)在n1轉(zhuǎn)速時(shí)的風(fēng)量、風(fēng)壓、功率； 
　　Q2、H2、P2—風(fēng)機(jī)在n2轉(zhuǎn)速時(shí)相似工況下的風(fēng)量、風(fēng)壓、功率。 
　　由上面的公式可知，假如轉(zhuǎn)速降低一半，即：n2/n1=1/2，則P2/P1=1/8，可見降低轉(zhuǎn)速能大大降低軸功率達(dá)到節(jié)能的目的。當(dāng)轉(zhuǎn)速由n1降為n2時(shí)，風(fēng)機(jī)的額定工作參數(shù)Q、H、P都降低了。也就是說當(dāng)轉(zhuǎn)速降低時(shí)，額定工作參數(shù)相應(yīng)降低，但效率不會降低。因此在滿足操作要求的前提下，風(fēng)機(jī)仍能在同樣甚至更高的效率下工作。降低了轉(zhuǎn)速，風(fēng)量就不再用關(guān)小風(fēng)門來控制，風(fēng)門始終處于全開狀態(tài)，避免了由于關(guān)小風(fēng)門引起的風(fēng)力損失增加，也就避免了總效率的下降，確保了能源的充分利用。根據(jù)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)特性曲線如下圖加以分析。 
　　由圖可以說明其節(jié)電原理：（H表示壓力，Q表示流量） 
　　上圖中，曲線（1）為風(fēng)機(jī)在恒定轉(zhuǎn)速n1下的風(fēng)壓—風(fēng)量（H-Q）特性，曲線（2）為管網(wǎng)風(fēng)阻特性（風(fēng)門全開）。 
　　假設(shè)風(fēng)機(jī)工作在A點(diǎn)效率最高，此時(shí)風(fēng)壓為H2，風(fēng)量為Q1，軸功率N1與Q1、H2的乘積成正比，在圖中可用面積AH2OQ1表示。如果生產(chǎn)工藝要求，風(fēng)量需要從Q1減至Q2，這時(shí)用調(diào)節(jié)風(fēng)門的方法相當(dāng)于增加管網(wǎng)阻力，使管網(wǎng)阻力特性變到曲線（3），系統(tǒng)由原來的工況點(diǎn)A變到新的工況點(diǎn)B運(yùn)行。從圖中看出，風(fēng)壓反而增加，軸功率與面積BH10Q2成正比。顯然，軸功率下降不大。如果采用變頻器調(diào)速控制方式，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速由n1降到n2，根據(jù)風(fēng)機(jī)參數(shù)的比例定律，畫出在轉(zhuǎn)速n2風(fēng)壓-風(fēng)量（H-Q）特性，如曲線（4）所示�？梢娫跐M足同樣風(fēng)量Q2的情況下，風(fēng)壓H3大幅度降低，功率N3隨著顯著減少,工廠通風(fēng)設(shè)備，用面積CH30Q2表示。節(jié)省的功率△N=（H1-H3）×Q2，用面積BH1H3C表示。顯然，節(jié)能的經(jīng)濟(jì)效果是十分明顯的。 
　　3.節(jié)能實(shí)例分析 
　　某大型煤礦對其引風(fēng)機(jī)進(jìn)行了改造試驗(yàn)。改造前經(jīng)過多組測試，以進(jìn)行比較。表1為75kW風(fēng)機(jī)的具體參數(shù)：頻率50HZ、電壓380V、電流150A、功率75kW。該風(fēng)機(jī)在頻率為42HZ時(shí)就能滿足井下抽風(fēng)要求。 
　　。 
　　鋒速達(dá) 專業(yè)提供工廠?車間降溫設(shè)備通風(fēng)工程風(fēng)機(jī)：屋頂風(fēng)機(jī)、順向式屋頂風(fēng)機(jī)、屋頂排風(fēng)機(jī)、屋頂排熱設(shè)備、屋頂負(fù)壓風(fēng)機(jī)、大型屋頂風(fēng)機(jī)。 
　　風(fēng)機(jī)采用變頻器調(diào)速實(shí)現(xiàn)風(fēng)量控制，穩(wěn)定性和可靠性高，調(diào)節(jié)特性好；變頻調(diào)速使電機(jī)運(yùn)行明顯改善，維護(hù)量明顯減少，使系統(tǒng)更加方便操作，設(shè)備工作效率明顯提高。更為重要是它的節(jié)能效果取得了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。變頻調(diào)速技術(shù)作為高新技術(shù)、基礎(chǔ)技術(shù)和節(jié)能技術(shù)，已經(jīng)滲透到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域所有技術(shù)部門中。我國以后在變頻調(diào)速技術(shù)方面應(yīng)積極做的工作是： 
　�。�1）應(yīng)用變頻調(diào)速技術(shù)來改造傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)，節(jié)約能源及提高產(chǎn)品質(zhì)量，獲得較好的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益； 
　�。�2）大力發(fā)展變頻調(diào)速技術(shù)，必須把我國變頻調(diào)速技術(shù)提高到一個(gè)新水平，縮小與世界先進(jìn)水平的差距，提高自主開發(fā)能力，滿足國民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)工程建設(shè)和市場的需求； 
　�。�3）規(guī)范我國變頻調(diào)速技術(shù)方面的標(biāo)準(zhǔn)，提高產(chǎn)品可靠性工藝水平，實(shí)現(xiàn)規(guī)�；�、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)。

 

風(fēng)機(jī)振動故障診斷及處理

關(guān)鍵詞：風(fēng)機(jī)；故障診斷；振動 
　　1 風(fēng)機(jī)故障機(jī)理研究 
　　風(fēng)機(jī)的故障常從振動狀況方面體現(xiàn)出來，根據(jù)振動信號進(jìn)行監(jiān)測與診斷是 目前風(fēng)機(jī)設(shè)備維護(hù)管理的主要手段，經(jīng)過多年的發(fā)展與完善，風(fēng)機(jī)振動故障診斷已經(jīng)形成了比較完備的理論與技術(shù)體系,地溝送風(fēng)。近年來，隨著非線性理論的發(fā)展，尤其是信號處理、知識工程和計(jì)算智能等理論技術(shù)與故障診斷的融合滲透，使風(fēng)機(jī)故障診斷的內(nèi)容得到了進(jìn)一步的豐富與充實(shí)。 
　　發(fā)生故障的風(fēng)機(jī)設(shè)備在運(yùn)行中一般處于非線性振動狀態(tài) ，應(yīng)用非線性動力學(xué)理論，針對電機(jī)組軸系存在的關(guān)鍵振動問題，建立了轉(zhuǎn)子非線性動力學(xué)模型，從理論、試驗(yàn)和數(shù)值計(jì)算等方面，對各種故障因素影響下的動力學(xué)行為進(jìn)行了綜合分析，提出了對軸系振動故障進(jìn)行綜合治理的方案。闡述了風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見故障，如不平衡、不對中、彎曲、裂紋、松動、碰摩、喘振、油膜渦動、油膜振蕩、旋轉(zhuǎn)失速等故障的產(chǎn)生機(jī)理，以表格的形式總結(jié)出了各種故障與振動特征、敏感參數(shù)和故障原因之間的對應(yīng)關(guān)系，給出了相應(yīng)的治理措施。 
　　總體來說，風(fēng)機(jī)振動故障產(chǎn)生于4個(gè)方面：電機(jī)、風(fēng)機(jī)本身、基礎(chǔ)和風(fēng)管。其因果分析如圖 1所示，其中由風(fēng)機(jī)本身原因引起的故障占主導(dǎo)地位。 
　　2 風(fēng)機(jī)故障的診 斷推理 
　　目前，故障診斷推理過程中采用的方法較多，按照它們隸屬的學(xué)科體系，可以將其分為 3類：基于控制模型故障診斷、基于模式識別故障診斷和基于人工智能故障診斷。 
　�。�1）基于控制模型的故障診斷 
　　對于動態(tài)系統(tǒng)，若通過理論或?qū)嶒?yàn)方法能夠建立模型，則系統(tǒng)參數(shù)或狀態(tài)的變化可以直接反映設(shè)備物理系統(tǒng)或物理過程變化，為故障診斷提供依據(jù)。此方法涉及模型建立、參數(shù)估計(jì)、狀態(tài)估計(jì)和觀測器應(yīng)用等技術(shù)，其中，參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)技術(shù)是關(guān)鍵，需要系統(tǒng)的精確模型，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，對于復(fù)雜的設(shè)備而言，該方法不是經(jīng)濟(jì)可行的。 
　　（2）基于模式識別的故障診斷 
　　模式識別是對一系列過程或事件進(jìn)行分類或描述，主要分為統(tǒng)計(jì)法和語言結(jié)構(gòu)法兩大類。設(shè)備的故障診斷可以視為模式識別過程：測量并記錄設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，從中提取故障征兆參數(shù)，對于不同的故障狀態(tài)，相應(yīng)的征兆參數(shù)形成不同的模式 ，將系統(tǒng)的狀態(tài)模式與故障字典中的故障樣本模式進(jìn)行匹配，從而識別出設(shè)備的故障。當(dāng)系統(tǒng)的模型未知或者非常復(fù)雜時(shí)，該方法為解決故障診斷問題提供了一種簡便有效的手段。 
　　（3）基于人工智能的故障診斷 
　　基于人工智能故障診斷的研究主要分為兩類：基于知識（符號推理）的故障診斷和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（數(shù)值計(jì)算）的故障診斷。 
　�、倩谥R的故障診斷 
　　大致經(jīng)歷了兩個(gè)發(fā)展階段 ：基于淺知識（規(guī)則）的專家系統(tǒng)和基于深知識（模型知識）的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一種人工智能軟件系統(tǒng)，利用領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識，根據(jù)用戶給出的關(guān)于問題的信息數(shù)據(jù)，按照一定的推理機(jī)制，從知識庫中選擇對于問題的最合理的解釋�；谥R的故障診斷專家系統(tǒng)有很多優(yōu)點(diǎn)，例如：適合于模擬人的邏輯思維過程 ，解決需要進(jìn)行邏輯推理的復(fù)雜診斷問題；知識可以用符號表示 ，在已知基本規(guī)則的情況下，無需大量的細(xì)節(jié)知識；便于與傳統(tǒng)的符號數(shù)據(jù)庫接口等。雖然已經(jīng)出現(xiàn)了許多成熟的商業(yè)軟件，并且在工程實(shí)踐中得到了應(yīng)用，但仍存在一些問題 ：知識獲取中的“瓶頸”問題難于解決；“知識窄臺階”問題；易產(chǎn)生“組合爆炸”、“無窮遞歸”問題 ；實(shí)時(shí)在線診斷 能差等。 
　�、� 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷 
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)而建立起來的自適應(yīng)非線性動力學(xué)系統(tǒng)，具有可學(xué)習(xí)性和并行計(jì)算能力,車間降溫水簾，可以實(shí)現(xiàn)分類、自組織、聯(lián)想記憶和非線性優(yōu)化等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷領(lǐng)域 ，可以解決趨勢預(yù)測和診斷推理問題。目前，在故障診斷中應(yīng)用較多的有多層感知器（MLP）網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)共振理論（ART）、自組織特征映射（FM）和雙向聯(lián)想記（BAM）等 。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作性能，人們對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類型、學(xué)習(xí)算法和樣本處理等問題進(jìn)行了研究：應(yīng)用模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決大規(guī)模復(fù)雜問題；應(yīng)用剪枝法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接方式；將遺傳算法和混沌理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，解決局部極小問題；為提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力、加快網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度，在訓(xùn)練樣本中加入噪聲，或者對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷具有很多優(yōu)點(diǎn)：知識表達(dá)形式統(tǒng)一，知識庫組織管理容易，通用性強(qiáng)，便于移植與擴(kuò)展 ；知識獲取容易實(shí)現(xiàn)自動化（如自組織 自學(xué)習(xí)）；可以實(shí)現(xiàn)并行聯(lián)想和自適應(yīng)推理，容錯(cuò)性強(qiáng) ；能夠表示事物之間的復(fù)雜關(guān)系（如模糊關(guān)系）；可以避免傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的“組合爆炸”和“無窮遞歸”問題；推理過程簡單，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線診斷。但是也存在著一些問題：訓(xùn)練樣本獲取困難；忽視了領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識；連接權(quán)重形式的知識表達(dá)方式難于理解等。 
　　3風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢 
　�。�1）整體系統(tǒng)，已從單純監(jiān)測分析診斷向主動控制的方向發(fā)展。整個(gè)系統(tǒng)向著可靠性、智能化、開放性以及與設(shè)備融合為一體的方向發(fā)展，例如，利用可控電磁阻尼器和參數(shù)可控?cái)D壓油膜阻尼器來在線消除機(jī)組失穩(wěn)故障，采用在轉(zhuǎn)子上安裝平衡頭的方法來解決機(jī)組不平衡故障，使用高精度的中心標(biāo)高測試儀以及可控支座調(diào)節(jié)器來處理不對中故障等。 
　　（2）采集器，向著高精度、高速度、高集成以及多通道方向發(fā)展，精度從 8位到 12位甚至 16位；采集速度從幾赫發(fā)展到可達(dá)到幾萬赫；采集方式從等時(shí)采樣到等角度同步整周期采樣方向發(fā)展，這樣可以提供包括相位在內(nèi)的多種信息：采集的數(shù)據(jù)從只有穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)展到包括瞬態(tài)數(shù)據(jù)在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)。 
　�。�3）數(shù)據(jù)傳輸，從計(jì)算機(jī)的串行 口和并行口通訊向著網(wǎng)絡(luò)通訊（波特率可達(dá) 1O兆、100兆、甚至幾百兆）的方向發(fā)展。 
　　（4）監(jiān)測系統(tǒng)，向?qū)τ脩舾押玫姆较虬l(fā)展，顯示直觀化，操作方便化，采用計(jì)算機(jī)技術(shù)的最新成果，使用多媒體技術(shù)，大屏幕立體動態(tài)圖像顯示。 
　　（5）診斷系統(tǒng)，向智能化診斷多種故障的方向發(fā)展，由在線采集、離線診斷向在線采集、實(shí)時(shí)診斷方向發(fā)展，提高診斷準(zhǔn)確率。 
　　（6）數(shù)據(jù)存儲，向大容量方向發(fā)展，存儲方式向通用大型數(shù)據(jù)庫方向發(fā)展。 
　　總的來說，在風(fēng)機(jī)的在線檢測和故障診斷方面，盡管國內(nèi)己經(jīng)取得 了一定的進(jìn)步，但與國外先進(jìn)水平相比還有很大的差距 ，系統(tǒng)所具備的功能不很完善，在形成專用的智能軟件方面也還有一段距離。 

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