旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究.docx

旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究-1--5-旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究我国近几年以来的旋转机械渐渐发展为大型机械在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。本文主要分析了旋转机械振动故障的机理、故障的特点以及几种图形识别方法。经过多种试验证明图形识别方法的科学可行性值得在以后的实际操作中得到运用和发展。对于旋转机械在工作状态当中会发生振动从而由振动产生的各种信号信号会形成一些参数图形通过对这些参数图形的研究与分析我们可以实现对器械运转过程当中的日常管理和保护。这也是目前应该采用的设备管理方式。而在实际操作过程当中图形识别技术并没有深入到工作当中。这种手段没有被利用于诊断旋转机械故障的原因是提取出明显的图形特征在技术上具备一定的困难而且对于图形具体特征的描述也具备特别大的挑战是否能够将图形所呈现出的特征准确地表述出来是图形识别技术在旋转机械振动故障诊断方面的一个限制性因素。诊断旋转机械振动故障的原则采集诊断依据被诊断的机械表面所能表现出的所有相关信息都能够作为旋转振动机械故障诊断的有效依据。这些信息在机械运转的过程当中能够通过传感器传递给人们。对旋转机械振动故障的诊断是否准确一个重要的因素就是收集到的有关信息是否真实可靠依据信息是否准确真实的决定性因素是传感器的品质传感器质量如何、感应是否灵敏以及工作人员的直观判断都是决定信息准确性的重要衡量标准。对采集的信息进行处理和研究从传感器和工作人员两方面收集到的依据信息通常是混乱无序的不能明显的看出其特点这就导致了无法准确地对故障进行判断这就要求我们在成功收集信息之后要及时对大量信息进行筛选和处理目前普遍采用专业的机器来对这些信息进行分析和研究以及进一步的转换经过这些处理之后所得到的信息要保证具备至关、价值性强等特点。对故障进行诊断对旋转机械振动故障诊断方面对工作人员的要求比较高要求其具备过硬的理论知识功底以及丰富的实际工作经验。工作人员应该充分了解机械方面的相关专业知识熟练掌握机械的维修要点以及安装过程。正确的对机械振动故障进行诊断并且能够对故障的发展形势进行预想只有这样才可以够及时进行维修和防范使机械能够在正常状态下持续运转保障顺利生产。旋转机械参数图形特征的提取旋转机械的参数图形表现出来的形式主要为纹理信息、形状信息和灰度信息。旋转机械振动故障的图形纹理信息是通过灰度共生矩阵来综合描述的我们可以通过对图形上所显示的灰色区域的遍布概率来描述纹理的基元还能够将图形中的梯度和灰度的大致排布顺序及各点之间的关系的梯度-灰度空间进行详细的绘制最后结合结构法和统计法来对图形的纹理特征进行描述。运用这种方法既能将图形纹理的方向性通过梯度的方向性体现出来又能够将结构方法和统计方法的自身优势得以凸显更好的为图形纹理特征的描述提供保证准确有效地将旋转机械状态下的参数图形中的结构和灰度的信息提炼出来。灰度-基元-梯度共生矩阵是一种体现图形纹理特征的基元信息以及体现图形的灰度区域的变化情况的梯度信息主要根据的是图形的灰度信息这些信息结合在一起就形成了这种描述形式这种方法通常被利用于对图形纹理特征的提取。几种成像方式在机械故障诊断中的运用5.1.波特图波特图是表示机械转速频率表和振幅转速频率与相位之间的关系的曲线。振幅和相位随转速发生变化的过程都可以从波特图当中体现出来从而可以分析出临界转速也可以及时监测处机械运转过程当中状态发生的变化当机械振动出现异常时能够及时诊断出故障。5.2.频谱图在现代研究下产生的一种能够体现出机械振动信号排布的频谱图叫做振动谱图。机械在振动时产生一系列复杂的信号这些信号可以进一步进行分解最终形成谐波分量每一个分量以频率轴作为坐标按照频率的高低进行排列形成一个谱图即为频谱图。在运用振动谱图进行对旋转机械振动故障的诊断的过程当中有两个关键的流程首先要保证提取的故障特征信息的准确定以及对故障信息进行合理的分类。当旋转机械振动发生某种故障时振动信号会有异常的表现通常表现为过与强烈且不平稳、非线性的特点。5.3.轴心轨迹图轴心轨迹图是当机械发生故障时通过对轴承或者轴颈的同一个断截面上的两个互相垂直的位置上的检测来获得一系列振动产生的信号从而从获得的信号当中得到关于机械故障的信息。这种轨迹图是通过对振动发生的位移和产生的振力的分析来对转子的转速进行确定转子在不平衡力的作用下会产生不同的转速并且出现不同振型可以根据不同的振型、有针对性的对转子进行稳定。我们还可以通过提取到的轴心轨迹图来分析为何会产生振动然后针对具体的各种原因来减小振动或防止振动。在机械振动故障的诊断工作当中使用轴心轨迹图来进行判断提前发现故障的预兆能够有效的防止故障的发生或及时排除故障。通过这些先进的图形识别技术