李永峰 朱建
江苏阚山发电有限公司 江苏省 徐州市 221134
摘要：本文主要介绍了利用便携式测振仪与录音笔配合，通过对旋转设备振动波形的分析实现检测，辨别设备故障，做到提前预控，保证设备检修有依据、有计划。
关键词：引风机，振动，异音
1、概述
在火力发电生产中，水泵、风机等旋转设备的工作状态有许多监测量，其中振动值的测量有着广泛的应用。一般重要辅机均安装在线振动监测设备，实时监测设备的频率、振幅、振动速度等重要参数，常用便携式振动测量设备仅能够显示振动位移、振动速度和振动加速度的均方根值，无法实现频谱分析的功能。生产现场工作人员则需要一种切实简单可行的方法对运行设备进行在线状态分析，通过对振动波形的分析实现检测、辨别设备故障。
2振动测量：
本文介绍的方法主要采用日本理音数字测振仪VM-63A进行振动测量，利用该测振仪3.5mm音频连接线将该振动信号转换为2V交流电压信号，记录为无损压缩的WAV格式音频文件，目前市场主流录音笔的信号采样率可以达到单声道48KHZ，采样分辨率为16位，实际性能优于普通8位A/D数据采集卡。常用旋转设备转速低于3000r/min，其一倍频低于50HZ，高阶频率远小于20KHZ。依据奈奎斯特采样定理，为不使原波形产生“半波损失”，采样率至少应为信号最高频率的两倍，因此使用48KHZ的采样率可以实现振动信号的高保真采样记录。
3信号处理：
最简单的振动形式为简谐振动。其振动位移随时间的表达式可以写成式（1-1）的形式：
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A为振动幅值，ω为旋转角速度，φ为初相位。
一般工业旋转机械的振动波形是十分复杂的，通常都是由多个频率的不同振幅互相叠加产生的复杂波形，可以用式（1-2）来近似描述。
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为了将振动波形中的各类频率分量分离，需要对时域信号进行傅里叶变换。求解各个频率的幅值分量。由傅里叶变换理论可知，对于任何一个周期函数的曲线都可以分解为正弦函数和余弦函数的叠加。实值函数的傅里叶级数表达形式如下：
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现实中采样数据均为离散数列，离散傅里叶变换（DFT）的实现如式（1-4）
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上述公式中幂指数函数实际只与k和j的取值相关，由此上式可以表示为
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式中: n为振动信号测量数据的总数，y(k)为时间为k时的振动幅值。
系统测量的波形幅值实际就是整个[y(0)…y(t)]数组，依据上述离散傅里叶公式可知，已知[y(t)]数组即可反解出[x(j)]数组，从而便得到每个频率下的幅值分量。
依据式1-5可以列出如下所示的矩阵方程。
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利用逆矩阵求解该矩阵方程，从而得到数组[x(j)]（j=0、1、2、3···n-1）；
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X(j)的值实际物理意义是振动频率为时的振动幅值，j的取值为0至n-1，n为采样数据总数，Fs为采样频率48KHz。
由于采用的记录设备采样速率达到48KHZ，即使只采集10s，数据总数n也将达到480000个，求解该矩阵方程的数值计算量将非常的巨大。可利用快速傅里叶计算理论以及现代计算机的技术，能够快速求解上述矩阵。本次使用MATLAB提供的快速傅里叶变换工具，仅需调用FFT（y（n），n）函数，即可在约1秒时间内快速求解出振动波形的频谱图。利用MATLAB绘制图形如下图3所示。经过傅里叶变换，所测量的风机振动幅值在各个频率的分量已经得到有效的分离展示。图示中24.93HZ即为基频，由此计算得到的风机旋转速度为，与风机实际值转速一致。验证了该系统测量与计算的准确性。
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4现场应用：
某电厂B引风机运行期间轴承箱处发生明显高频声响，风机型号为成都鼓风机厂AN31e6,风机变频运行，经连续观察轴承箱高频声响与风机转速及负荷无直接关系。振动测量数值显示其水平振动和垂直振动均合格，轴向振动达到7.9-10mm/s，连续观察轴承温度正常。经过现场测振，采用上述转换分析法，发现其基频振动分量较小，13、14倍频振动分量较大。该轴承箱使用的FAG7252角接触推力球轴承滚子数正好为14个。据此判断此风机的振动是由于推力轴承存在故障导致的，有可能为滚道凹坑剥落，不宜再长期运行。申请停机后进行轴承箱解体检查，该风机轴承箱的中间侧推力球轴承内圈滚道表面已发生一处严重的剥落，面积约30*50mm。对该轴承进行更换后，
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5 总结
基于傅里叶变换的频谱分析为轴承振动分析提供了有效的方法，将频谱与现场实际结合进行分析，将有效的查找出设备故障原因。
利用发电厂常用的便携式测振仪与录音笔设备，结合计算机运算分析，组成了一套具有实际应用价值的低成本频谱分析工具。将来将会有更加便捷高效的手段对转动设备故障进行诊断分析，得到广泛应用。
6参考文献：
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