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摘要：本文针对频谱分析法相关内容展开分析，结合烟汽轮机过载、烟汽轮机齿面剥落、结构点蚀与胶合问题等常见故障频谱特征，通过研究故障信号获取、故障信号提取、故障问题诊断等内容，其目的在于加快烟汽轮机故障诊断速度，充分发挥频谱分析法的应用价值。
关键词：频谱分析法;烟汽轮机;齿面剥落
在烟汽轮机工作过程中，受到人员操作因素、环境因素、设备自身因素影响，有时也会导致设备出现运行故障，影响到设备运行过程的安全性。通过将频谱分析法应用到烟汽轮机故障诊断当中，不仅可以加快烟汽轮机故障诊断速度，而且能够提高故障处理过程的时效性， 维持烟汽轮机工作状态的稳定性。
1频谱分析法概述
频谱分析法是对设备的振动信号进行采集，并将采集信号分解转换成由各种频率信号及其强弱程度组成的频谱图。通过计算、分析和筛选，找出频谱图中与机械零部件工作特性有关的频率，例如，齿轮的啮合频率、转子的旋转频率、轴承的运转频率等，以此来寻找故障源和故障原因。相较于其他故障诊断方法，频谱分析法在应用中具备了检测速度快、检测准确性高、检测结果可靠性高等优势，目前已经在很多领域中得到了广泛推广。
2烟汽轮机故障频谱特征
2.1烟汽轮机过载
基于以往应用经验可以了解到，烟汽轮机在工作期间，由于荷载过大而引起的应用故障，会在零件之间产生较大的冲击力，此时会产生以啮合频率的谐波频率为载波的频率，其中啮合频率的幅值相对正常状态也会出现明显增大的情况，但在啮合频率及其谐波周围不产生边频带。同时受到过载问题的影响，结构内部零件的磨损速度也会不断加快，这也使得机械结构劣化情况不断加剧，而相对应的啮合频率也会出现不断扩大的情况，所对应的谐波幅值也会处于持续增长的情况，故障问题的凸显性不断增强。
2.2烟汽轮机齿面剥落
基于以往应用经验可以了解到，烟汽轮机在工作期间，也存在齿面剥落的风险，在长期负荷工作的情况下，零件之间的自然磨损、机械磨损也会不断加剧，从而导致齿面剥落问题的出现。在齿轮运行到缺陷部位时，也会产生瞬时冲击的缺陷，出现某一个高幅值的波峰。同时，轮机齿轮运行期间所产生的啮合频率也会和旋转频率产生较大的关联性，同时在啮合频率附近也会产生一些边频带，此时结构反馈的频谱特点为边频带数量较多，覆盖范围较广、分布均匀度高、平坦性强等。随着结构内部零件缺陷范围的不断扩大，这也使得机械结构劣化情况不断加剧，边频带对应的宽度范围数值与幅值也会不断提升，明显性不断增强。
2.3结构点蚀与胶合问题
在烟汽轮机工作期间，结构点蚀与胶合问题也是存在的运行故障问题。此类故障属于均匀度相对较高的缺陷内容，在出现此类问题之后，频谱也会出现周期性冲击脉冲、频谱调幅、频谱调频等情况。但是不同于其他局部性缺陷故障，此类故障问题主要集中在表面，对此在结构运行期间并不会出现瞬态冲击，反馈到频谱图形中，表现出的内容为啮合频率所对应频带阶数相对较少，而且集中性相对较高，同时频谱图的分布范围比较狭窄，但是幅值的波动范围较大，可以满足既定的应用需求。
3频谱分析法在故障诊断中的应用要点
3.1故障信号获取
利用频谱分析法来开展故障诊断工作时，首要任务便是做好设备故障信号的获取工作，也是开展后续工作内容的基础条件。在烟汽轮机工作过程中，其状态信号也是直接反馈设备工作状态的信号。基于烟汽轮机的工作情况，在对故障信号进行获取时，其内容包括了温度信号、压力信号、振动信号、转速信号、光谱信号、声发射信号等，根据这些采集到的信号内容来开展后续的故障诊断工作。需要注意的是，为了提高信息评估结果的可靠性，需要在条件允许情况下，对于不同方向上的信号进行采集，汇总后获取综合应用信号，为后续故障分析工作的顺利进行奠定基础[1]。
3.2故障信号提取
在采集到机械信号之后，需要对故障信号进行提取，从中筛选出具备应用价值的故障信号，对其进行集中分析，从而了解故障的细节内容，为后续诊断工作的进行奠定基础。从目前常用的方法展开分析，经常使用到的分析方法如下：（1）时域分析法，该方法在应用中，会对不同信号特征进行分解，随后在延时作用下来完成信号分量疊加，根据数字滤波处理、响应分析、卷积计算等工作来完成应用分析，得到可靠的计算结果。（2）频域分析法，该方法是在采集到应用信号后，对其进行变换处理，如常用的傅氏变换、拉氏变换等，以获取到具备特征量的分析数值，满足相应的应用需求[2]。
3.3故障问题诊断
在故障问题诊断期间，需注意以下几点：第一，对设备运行情况进行梳理，根据上述分析方法获取到具备应用价值的参数信息，并对其进行频谱制作，剔除干扰数据获取到价值图形。第二，在已经拟定的频谱分析图中，对于幅值、曲线波动情况进行客观分析，根据分析数据来完成故障问题的准确提取，同时也会定位故障问题的具体位置，拟定相对应的处理措施，等待问题解决后，重新生成频谱分析图，查看处理结果是否满足要求，确保故障问题处理结果的适用性[3]。
结束语
综上所述，在烟汽轮机工作期间，受到不同因素影响，很容易出现运行故障问题，利用频谱分析法来对存在问题进行识别，不仅可以提高故障问题的发现效率，而且对于维持烟汽轮机稳定工作状态也有着积极地意义。
参考文献
[1]李红，孙冬梅，沈玉成.EEMD降噪与倒频谱分析在风电轴承故障诊断中的应用[J].机床与液压，2018，46（13）：156-159.
[2]陈林琼.频谱分析在风机故障诊断及维护中的应用[J].中国石油和化工标准与质量，2017，37（17）：124-125.
[3]郭晓宁.频谱分析在烟汽轮机故障诊断中的应用[J].机械工程师，2014（08）：263-264.
广东茂化建集团有限公司 广东 茂名 525000
关键词：频谱分析法;烟汽轮机;齿面剥落
在烟汽轮机工作过程中，受到人员操作因素、环境因素、设备自身因素影响，有时也会导致设备出现运行故障，影响到设备运行过程的安全性。通过将频谱分析法应用到烟汽轮机故障诊断当中，不仅可以加快烟汽轮机故障诊断速度，而且能够提高故障处理过程的时效性， 维持烟汽轮机工作状态的稳定性。
1频谱分析法概述
频谱分析法是对设备的振动信号进行采集，并将采集信号分解转换成由各种频率信号及其强弱程度组成的频谱图。通过计算、分析和筛选，找出频谱图中与机械零部件工作特性有关的频率，例如，齿轮的啮合频率、转子的旋转频率、轴承的运转频率等，以此来寻找故障源和故障原因。相较于其他故障诊断方法，频谱分析法在应用中具备了检测速度快、检测准确性高、检测结果可靠性高等优势，目前已经在很多领域中得到了广泛推广。
2烟汽轮机故障频谱特征
2.1烟汽轮机过载
基于以往应用经验可以了解到，烟汽轮机在工作期间，由于荷载过大而引起的应用故障，会在零件之间产生较大的冲击力，此时会产生以啮合频率的谐波频率为载波的频率，其中啮合频率的幅值相对正常状态也会出现明显增大的情况，但在啮合频率及其谐波周围不产生边频带。同时受到过载问题的影响，结构内部零件的磨损速度也会不断加快，这也使得机械结构劣化情况不断加剧，而相对应的啮合频率也会出现不断扩大的情况，所对应的谐波幅值也会处于持续增长的情况，故障问题的凸显性不断增强。
2.2烟汽轮机齿面剥落
基于以往应用经验可以了解到，烟汽轮机在工作期间，也存在齿面剥落的风险，在长期负荷工作的情况下，零件之间的自然磨损、机械磨损也会不断加剧，从而导致齿面剥落问题的出现。在齿轮运行到缺陷部位时，也会产生瞬时冲击的缺陷，出现某一个高幅值的波峰。同时，轮机齿轮运行期间所产生的啮合频率也会和旋转频率产生较大的关联性，同时在啮合频率附近也会产生一些边频带，此时结构反馈的频谱特点为边频带数量较多，覆盖范围较广、分布均匀度高、平坦性强等。随着结构内部零件缺陷范围的不断扩大，这也使得机械结构劣化情况不断加剧，边频带对应的宽度范围数值与幅值也会不断提升，明显性不断增强。
2.3结构点蚀与胶合问题
在烟汽轮机工作期间，结构点蚀与胶合问题也是存在的运行故障问题。此类故障属于均匀度相对较高的缺陷内容，在出现此类问题之后，频谱也会出现周期性冲击脉冲、频谱调幅、频谱调频等情况。但是不同于其他局部性缺陷故障，此类故障问题主要集中在表面，对此在结构运行期间并不会出现瞬态冲击，反馈到频谱图形中，表现出的内容为啮合频率所对应频带阶数相对较少，而且集中性相对较高，同时频谱图的分布范围比较狭窄，但是幅值的波动范围较大，可以满足既定的应用需求。
3频谱分析法在故障诊断中的应用要点
3.1故障信号获取
利用频谱分析法来开展故障诊断工作时，首要任务便是做好设备故障信号的获取工作，也是开展后续工作内容的基础条件。在烟汽轮机工作过程中，其状态信号也是直接反馈设备工作状态的信号。基于烟汽轮机的工作情况，在对故障信号进行获取时，其内容包括了温度信号、压力信号、振动信号、转速信号、光谱信号、声发射信号等，根据这些采集到的信号内容来开展后续的故障诊断工作。需要注意的是，为了提高信息评估结果的可靠性，需要在条件允许情况下，对于不同方向上的信号进行采集，汇总后获取综合应用信号，为后续故障分析工作的顺利进行奠定基础[1]。
3.2故障信号提取
在采集到机械信号之后，需要对故障信号进行提取，从中筛选出具备应用价值的故障信号，对其进行集中分析，从而了解故障的细节内容，为后续诊断工作的进行奠定基础。从目前常用的方法展开分析，经常使用到的分析方法如下：（1）时域分析法，该方法在应用中，会对不同信号特征进行分解，随后在延时作用下来完成信号分量疊加，根据数字滤波处理、响应分析、卷积计算等工作来完成应用分析，得到可靠的计算结果。（2）频域分析法，该方法是在采集到应用信号后，对其进行变换处理，如常用的傅氏变换、拉氏变换等，以获取到具备特征量的分析数值，满足相应的应用需求[2]。
3.3故障问题诊断
在故障问题诊断期间，需注意以下几点：第一，对设备运行情况进行梳理，根据上述分析方法获取到具备应用价值的参数信息，并对其进行频谱制作，剔除干扰数据获取到价值图形。第二，在已经拟定的频谱分析图中，对于幅值、曲线波动情况进行客观分析，根据分析数据来完成故障问题的准确提取，同时也会定位故障问题的具体位置，拟定相对应的处理措施，等待问题解决后，重新生成频谱分析图，查看处理结果是否满足要求，确保故障问题处理结果的适用性[3]。
结束语
综上所述，在烟汽轮机工作期间，受到不同因素影响，很容易出现运行故障问题，利用频谱分析法来对存在问题进行识别，不仅可以提高故障问题的发现效率，而且对于维持烟汽轮机稳定工作状态也有着积极地意义。
参考文献
[1]李红，孙冬梅，沈玉成.EEMD降噪与倒频谱分析在风电轴承故障诊断中的应用[J].机床与液压，2018，46（13）：156-159.
[2]陈林琼.频谱分析在风机故障诊断及维护中的应用[J].中国石油和化工标准与质量，2017，37（17）：124-125.
[3]郭晓宁.频谱分析在烟汽轮机故障诊断中的应用[J].机械工程师，2014（08）：263-264.
广东茂化建集团有限公司 广东 茂名 525000