離心機是一種結(jié)構(gòu)復(fù)雜的高速旋轉(zhuǎn)機械, 在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用非常廣泛。實際使用時, 在高速回轉(zhuǎn)的同時需要不停地輸料、排料和間歇地排渣, 這樣長時間高負荷地運行, 若干年后即會出現(xiàn)轉(zhuǎn)鼓不平衡和軸承、傳動齒輪磨損等機械故障, 并由此引發(fā)異常振動, 使其故障率增高, 會嚴重影響工業(yè)生產(chǎn), 從而造成巨大經(jīng)濟損失。有數(shù)據(jù)表明, 某一大型制藥廠由于碟式分離機振動超標而導(dǎo)致的各類損失, 每年可達數(shù)百萬元甚至數(shù)千萬元之巨。為了保證離心機的正常運行, 提高運行可靠性, 延長其使用壽命, 需要開展離心機機械故障診斷技術(shù)研究, 從根本上將其故障導(dǎo)致和發(fā)生概率抑制到zui低?，F(xiàn)今, 多數(shù)廠家仍沿用定期維修制度, 但過多地拆卸機器構(gòu)件, 有時反而會使故障增加, 而且此類方法針對性較差, 維修工作量大, 維護費用也大。另外, 從現(xiàn)在采用的故障診斷技術(shù)來看, 仍多采用人工感官診斷和便攜式簡易診斷法, 雖然簡單易行, 但難以開展狀態(tài)監(jiān)測工作, 不易發(fā)現(xiàn)早期故障, 特別是對多個故障并發(fā)的情況很難把握。因此, 研究和開發(fā)一套集數(shù)據(jù)采集、信號處理、系統(tǒng)分析、振動監(jiān)測、故障診斷為一體的離心機機械故障診斷專家系統(tǒng), 并將其實時地轉(zhuǎn)化為工業(yè)應(yīng)用, 無論是對理論研究, 還是生產(chǎn)實際, 都有極其重要的意義。
 

　離心機振動故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計
由上述分析可見, 離心機機械故障產(chǎn)生的異常振動, 是通常測試手段能夠比較簡便地拾取到的主要故障信息。結(jié)合傳統(tǒng)的振動診斷技術(shù)和人工智能技術(shù)的專家系統(tǒng)方法,本系統(tǒng)設(shè)計為基于故障樹結(jié)構(gòu)的智能化機械故障診斷進程, 采用人工交互式人機對話方式。通過對離心機運轉(zhuǎn)振動狀況的實時數(shù)據(jù)采樣, 結(jié)合數(shù)字信號提純處理, 可以建成自學(xué)習(xí)機器振動信息圖形數(shù)據(jù)庫和專家經(jīng)驗知識庫; 借助于譜分析等主要診斷手段, 可以進行故障主導(dǎo)征兆參數(shù)識別來確定故障模式。設(shè)計目標為, 期望通過整機故障體系分析, 提高診斷的準確性和效率, 實現(xiàn)診斷過程智能化。
 

　離心機系統(tǒng)的主要故障類型及故障樹模型通常, 離心機的故障按摸式分主要有兩大類: 離心機起動故障和離心機運轉(zhuǎn)故障。離心機的起動故障主要會導(dǎo)致不正常起動, 使其無法達到規(guī)定的工作轉(zhuǎn)速, 這在實際生產(chǎn)中, 往往能得到及時控制和修復(fù)。而離心機的運轉(zhuǎn)故障是機械故障的主要表現(xiàn)形式, 通常表現(xiàn)為運轉(zhuǎn)時產(chǎn)生異常振動和噪聲, 這不僅影響其正常使用, 而且zui終會引發(fā)并發(fā)故障, 這一類故障的產(chǎn)生往往有一段使用過程, 導(dǎo)致原因比較復(fù)雜, 故障征兆不易發(fā)現(xiàn)和把握。根據(jù)主要故障類型分析, 采用故障樹分析方法, 將離心機的整機失效作為故障樹的頂事件, 將起動不正常與運轉(zhuǎn)不正常作為次一級事件, 依據(jù)各級子事件的相互依存關(guān)系,結(jié)合邏輯結(jié)構(gòu)分析, 忽略所有次要的故障導(dǎo)致, 可以建立起離心機結(jié)構(gòu)系統(tǒng)故障樹。圖1給出了碟式分離機的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)故障樹。其中, 屬于起動故障的主要有起動時間長、起動不正常和無法起動等, 導(dǎo)致的原因可以從機械和電器兩方面來分析, 如起動時間長, 電流過小, 主要導(dǎo)致為離心摩擦離合器故障、摩擦片打滑等; 而不正常起動和無法起動的原因X 浙江省自然科學(xué)基金資助項目很多, 主要是軸承損壞、傳動故障和電機工作不正常等。運行故障的結(jié)構(gòu)組成則更為復(fù)雜, 主要導(dǎo)致有轉(zhuǎn)鼓動平衡失效、彈簧減振緩失效、軸承失效、齒輪副失效和立軸與轉(zhuǎn)鼓配合錐面貼合不良等等, 初步分析得到的子事件