电机轴承故障诊断与分析
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第二节 电机轴承故障诊断分析相关技术

不论是在诊断阶段还是在分析阶段,前面介绍的电机轴承故障诊断与分析始终都和很多相关的电机技术、轴承应用技术,以及相关监测技术有着千丝万缕的联系。而电机轴承故障诊断与分析是一个将各个相关技术进行关联应用的综合应用技术。这些技术包含但不限于电机技术、轴承应用技术、轴承失效分析技术、状态监测技术、数据分析技术,甚至一些与设备相关的技术,如图1-2所示。

图1-2 电机轴承故障诊断与分析的相关技术

这些相关的技术从不同角度都可以独立进行一个电机轴承故障诊断和分析的工作,它们之间有很明显的区别和侧重点,相应的也会有自己的局限。而将各门技术综合运用,并且取长补短,最终通过分析对电机轴承故障做出准确定位、定责的工作就变得既相对独立又与各门技术紧密相连。需要指出的是,一方面这些技术除了和电机轴承故障诊断与分析紧密相连之外,各门技术之间也存在着十分紧密的联系,切不可孤立、割裂地看待和学习;另一方面,这种多维度的相互关联的技术,为电机工程师进行电机轴承故障诊断带来了巨大的挑战。

电机轴承故障诊断与分析中最传统和相对完善的是电机轴承应用技术和轴承失效分析技术。近年来,状态监测技术的发展日趋成熟,电机轴承状态监测与分析技术成为很重要的一个部分。而状态监测数据的积累,又为数据分析(大数据)技术在轴承故障诊断和分析工作中提供了坚实的基础,人工智能技术将这些数据的分析提升到一个全新的层次。目前这项新兴的技术还在继续成长,短期内还只能处理一些相对简单的问题,不过未来前景可期。

不论怎样,这些相应的技术在电机轴承故障诊断中的综合运用构成了电机轴承故障诊断与分析技术的主体,同时作为故障诊断与分析的灵魂,是从现象到原因分析的逻辑桥梁,是本书中第三篇的主要内容。为便于了解各个分支技术与电机轴承故障诊断技术的关系,本章先进行简要介绍,在后续章节还会具体展开。

一、故障诊断与状态监测、分析

电机在设备中投入使用之后,都会进行运行状态的监测与管理,有自动监测也有人工监测(日常人工运维)。这些监测数据体现了电机和设备的健康状况,也就是设备的正常状态。而所谓的正常状态是和电机设备设计意图大致相符合的运行状态。前面在阐述设备故障的概念时提到设备的正常状态和设计的预期状态之间有一定的容差,而这个容差体现在每一台设备上就会出现个体差异。设计中的正常状态不能严格等同于每一台设备的实际运行正常状态。工程师在判断设备是否有故障的时候是对当下的运行状态和此台设备的正常工作状态进行比对才能做出判断。因此,对目标设备日常正常工作状态的记录成为一个非常重要的工作。

设备有正常状态,有故障状态(非正常状态)。如果没有记录就无法比对,而对设备的这些状态进行的监控与测量,就是日常使用电机的工程师所做的状态监测。对于电机而言,目前做得最多的就是振动监测。需要指出的是,电机的状态监测不仅仅指振动监测,完整的状态监测应该涵盖电机所有运行状态的记录。工程实际中,从工况需求角度、设备能力角度,以及成本控制角度,工程师们只能对监测数据进行一定的简化,仅仅抽取出最关键因子实施监测。例如对于电机而言就是电压、电流、温度、振动等信号。

对电机的状态参数进行了监测和收集之后的分析工作就是所谓的状态分析,比如常见的振动分析。前已述及,最简单的分析就是和所谓正常工况的对比,从而发现异常点。这样的对比过程,本身也涵盖了定位、定责相互交杂的过程。比如工程师经常既需要通过状态监测发现哪里有故障,还要根据信号的某些特征判断是什么原因导致的故障。然而并不是所有故障的根本原因都可以从单一状态监测信号中找到的。这就需要综合运用更多的知识进行判断,比如对于电机轴承而言就需要使用电机轴承应用技术。

二、电机轴承故障诊断与电机轴承应用技术

电机轴承故障诊断本身是一个“全息”的工作场景,电机工程师进行电机轴承故障诊断的时候,必须充分利用现场的所有状态信息,才能得到正确的判断和结论。而目前的技术水平几乎很难做到设备的全息监控,在仅有的条件下,这些状态信息有的是通过状态监测手段得以留存和记录的,有的则没有。而电机轴承的故障情况不可能仅仅是由被监控的那几个信号所反映的因素引起的,有很多状态信息并没有被监测和记录,而很多故障恰恰是由那些被忽略的细节引发的。电机工程师仅仅从某一个或者几个状态监测信息进行故障诊断往往有很大难度,同时其准确性也往往有限。我们经常说的魔鬼在细节之中,而那些细节多半就是被我们忽略的未被观察和记录的信息。

除此之外,还有一些是目前状态监测很难记录的,例如信息之间的机理联系以及基于线索的缺失信息的寻找和挖掘。所以在不完整信息下,工程师就需要在熟练掌握电机轴承应用技术的基础之上,将状态监测信息进行组合、联系,并查找缺失,理顺逻辑通路,找到根本原因。如果没有电机轴承应用技术,那么这个寻找的过程将是缺乏逻辑、无目的并且效率低下的。

随着计算机技术的发展,大数据、人工智能的广泛应用,上述内容中的一部分“强机理”的电机轴承应用技术被沉淀到计算机中,可以减轻一些工程师的负担。然而目前所能沉淀的知识十分有限,也仅仅处于起步阶段。人对强机理的掌握,仍然是电机轴承故障诊断的核心。这里面的人就是工程师,机理就是电机轴承应用技术。

因此,电机工程师在进行电机轴承故障诊断的时候需要有一定的电机轴承应用技术基础,而故障诊断则是对这门技术的一个综合运用。

三、电机轴承故障诊断与失效分析

电机轴承失效分析是和故障诊断经常连在一起提及的概念。其实它们之间存在着一定的差异。设备的故障是指设备在应达到的功能上丧失能力;而失效是指设备丧失了预定期限内的正常功能。一般而言,故障是可以通过一定手段进行恢复和排除的;而对于失效部件本身而言,失效在一定时间内不可排除。

前已述及,故障是指设备,以及设备零部件没有运行在“正常状态”。此时,设备可能存在两种情况。

第一种情况:设备内部所有的子设备或者零部件并没有损坏。但是子设备与其他子设备的协同关系发生问题,或者某个零部件仅仅是由于某种原因工作在“不舒服”的状态下,而这个零部件本身并未受伤。这个时候,现场需要做的工作就是纠正子设备间的不正确协同关系,或者消除零部件的“不舒服”状态。这个排除故障的整个过程中没有零部件损坏,没有零部件失效,不需要更换。因此,也不存在所谓的失效分析。

第二种情况:设备内部某个零部件出现了损坏以及失效。比如,电机噪声大,但是在未拆解电机之前判断不出原因所在,而拆解之后发现轴承已经失效,而对轴承的失效进行分析,从而查找导致失效的可能原因的过程,就是我们说的失效分析。此时,失效分析工作就是故障诊断的一个部分。同时根据失效分析结论进行纠正的过程就是排除故障的过程。一般而言,失效的轴承都不应该被继续使用,需要进行及时更换,这个维护工作也是故障排除的一部分。

不难看出,设备故障不一定包含设备或者零部件的失效,但是零部件失效一定会导致设备或者零部件的故障现象(有时候很轻微,不易感知,但不是不存在)。对于电机轴承而言,失效的轴承一定要更换。但是对于没有导致轴承失效的故障,一经排除,若轴承尚未失效轴承可以继续使用。