T/WJGDC
旋转机械故障检测技术
茂名市机电工程学会 发布
前言
本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由广东石油化工学院提出并归口.
本文件起草单位：广东石油化工学院、茂名华检实验科技有限公司、广东省茂名市质量计量监督检测所、茂名沥青储运中心、茂名市利源电气工程有限公司、茂名职业技术学院、深圳市宏开水电安装服务有限公司、广东明慧建设有限公司.
本文件主要起草人：林水泉、王城灏、唐炜东、朱国霖、、林晓麟、吴海群、吴奇明、巫均平、王广宁、黎家宝、吴杰、苏平、梁晓梅、李政衡、杨克.
旋转机械故障检测技术
1范围
本文件规定了旋转机械故障检测技术的术语和定义、规范流程、检验与诊断方法、故障的检测、安全防护和应急预案.
本文件适用于额定转速不大于5000r/min的实验室、生产企业工作运行的旋转设备故障机组.
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文件的规范性引用而构成本文必不可少的条款.其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件：不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本 文件.
GB4793.1-2007测量、控制和实验室用电设备的安全要求第1部分：通用要求GB/T5226.1-2019机械电气安全机械电气设备第1部分：通用技术条件GB/T2298-2010机械振动、冲击与状态监测词汇GB/T13869-2017用电安全导则 GB/T19873.2-2009机器状态监测与诊断振动状态监测第2部分：振动数据处理、分析与描述GB/T20921机器状态监测与诊断词汇（GB/T20921-2007，ISO13372;2004，IDT）GB/T22393-2015机器状态监测与诊断一般指南GB/T22394.1-2015机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术第1部分：总则 GB/T23713.1-2009机器状态监测与诊断预测第1部分：一般指南GB/T25742.2-2013机器状态监测与诊断数据处理、通信与表示第2部分：数据处理
3术语和定义
3.1故障（fault）
设备在工作过程中，因某种原因”丧失规定功能“或危害安全的现象.
3.2旋转机械（rotating machinery）
依靠旋转动作完成特定功能的机械，典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等.
3.3检测（detection）
在生产、实验等现场，利用某种合适的检测仪器或综合测试系统对被测对象进行在线、连续的测量.
3.4故障诊断（faultdiagnosis）
T/WJGDC 0021-2024
利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测：而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位.故障检测和故障定位同属网络生存性范畴.要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次的过程称为故障隔离.故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程.
3.5信号处理（signalprocessing)
通过将旋转机械采集的信号进行处理，以便抽取出有用信息的过程，它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称.
3.6采集系统（acquisitionsystem）
指的是从传感器和其它待测设备等模拟与数字被测单元中进行自动采集、识别、选取数据信息的过程.作为生产现场数据采集在品质过程中的非常重要的一个环节，数据采集也使系统真正地实现实时监控，尽早发现问题，避免更大的损失.
3.7服务系统（servicesystem）
通过特定的技术或组织的一种网络化配置，用来提供服务以满足顾客的需求和期望.在服务系统中，服务的提供者与服务的需求者之间按照特定的协议、通过交互以满足某一特定顾客的请求，进而创造价值，彼此之间形成协作生成关系.
4规范流程
4.1基本要求
在线检测场所必须符合设计与建设规范的要求，确保数据检测过程的可靠，数据检测装置与信号处理模块的接触点或端口要匹配，确保数据准确传输且被收集.
4.2检测系统
检测系统一般由传输电缆线、传感器、信号处理模块、采集系统和服务系统等组成.
4.3系统要求
4.3.1传感器
a）灵敏度：100±0.1mv/g；b）量程范围：±50g： c）频率响应范围：0.5-10KHz；d)防爆等级：ExiIICT4；e）防护等级：IP68：f)传感器的灵敏度、频率响应、幅值线性度及有关环境性能参数应按有关规程进行标定.
4.3.2信号处理模块
a）工作电源：供电24Vdc，最大工作电流符合安全标准：b）频率响应：10Hz~10kHz;d工作温度：符合设备安全生产要求： c）外形尺寸：满足信号处理装置的需求：e）变换精度：优于1%；
f）导轨安装：可安装在标准尺寸的导轨上.
4.3.3采集系统
b）重量：2±0.01Kg： a）外形尺寸：符合信号采集装置的需求：c)根据需要来配置通道类型选取最大合适的通道：d）最大通道任意配置恰当的采样率：e）支持在线间隔采集：g）防尘防潮防静电： f）工作温度符合设备正常运转的要求：h）整机功耗<7W. 4.3.4服务系统 b)CPU：主频、外频和倍频应满足系统所需的运行速度： a）服务器：根据需求综合考虑选取合适的服务器：c）内存：内存的容量和存储时间、速度等参数应符合系统的综合工作需求：d)硬盘：运行速度和存储大小满足系统的需求：e）规格：宽度19U，厚度1U，托盘式安装： f)操作系统：Windows Server 2019；g)数据库软件：Windows SQL2016:h）可利用采集数据进行设备的故障检测和预警预报等功能. 5检验与诊断方法 检测与诊断方法将振动传感器安装在旋转机械表面上，且要求测量位置选择在振动信号干扰小的位置上，确保获取数据的准确性.测量过程中把振动的参量转换成一些机械信号，这些信号经过一定的放大处理后，再进行测量以及记录.通过检测振动信号的大小和频率来判断旋转机械是否存在异常振动， 这种方法可以检测设备振动的参数，如振动的方向、幅度、频率和稳定性等，能够更准确地反映设备当前运行的状态. 旋转机械正常运行后，转速稳定，采样频率符合要求，采样样本长度为设定要求.通过传感器获取设备当前的振动信号，经过处理得到相对应的时域信号和频域信号.本标准的检测方法利用CNN神经网络和D-S证据理论相结合的原理，首先对振动信号进行小波分解与重构，并选择前4个小波系数进行重构： 接着在时域上分别对每一个小波系数各提取3个时域特征值，利用CNN神经网络获取其诊断结果：然后在频域上分别对每一个小波系数各提取3个频域特征值，利用CNN神经网络获取诊断结果：最后分别将时域、频域的故障分类结果归一化至（0.1），并将归一化后的结果进行时频域D-S证据理论融合，融合后的结果将作为本检测方法的最终结果.其中，时域特征值的表达式如（1）、（2）、（3）所示：频域特征值的表达式如（4）、（5）、（6）所示. (1)
