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柴油發電機非接觸式故障檢測技術

發布時間:2023-09-01 點擊:135
故障檢修與技術維護
柴油發電機非接觸式故障檢測技術
摘 要:主要針對傳統檢測技術的誤差率高、主觀性強、效率低問題,提出非接觸檢測技術。研究過程中,以非接觸式檢測技術為切入點,分析柴油發電機機械故障,并以四沖程柴油發電機為例,研究發動機機械故障檢測中非接觸式技術操作流程及結果分析。
發電機組運行中發動機作為其動力源,長期使用后不可避免的會有一定機械故障出現。柴油發電機零件數量多,結構較為復雜,若是使用傳統人工檢測方式或一般設備診斷,則無法確保全面精準的檢測機械故障。在此背景下,應當采取非接觸式檢測技術,利用電信號中聲場信號特征檢測機械故障,以提高發動機機械故障檢測效率。
柴油發電機遠程診斷分析儀
一、非接觸式檢測技術概述
柴油發電機故障檢測中,非接觸式檢測技術屬于擁有較高智能化與自動化水平的技術,與傳統檢測方式相比更加精準便捷。非接觸式檢測技術是基于人工檢測技術進行量化改進,利用設備捕捉發動機所發出的聲信號,以判斷發動機故障的技術形式。目前,隨著信息技術與電子技術發展,智能化與自動化技術融入到多個領域之中,發電機組行業同樣如此,人工檢測技術無法滿足現有產業發展要求,發電機組生產維修與自動技術相結合已經成為未來發展主要趨勢。所以,提出非接觸檢測技術,此技術利用聲學與光學原理,可在不與發動機接觸前提下對其進行動靜態檢測。
二、機械故障分析
柴油發電機結構包含5個系統與2個大結構。發動機故障類型也較多,如發動機異響,供油系統、冷卻系統、充電系統、潤滑系統故障等。隨著現代發電機組制造水準逐漸提高,部分系統可在線監測其工作狀態,但對發動機機械故障診斷時,仍有一定問題需要解決。發動機機械故障通常為異常響動,主要有以下幾方面:
(1)連桿軸承,由于連桿軸徑與連桿軸承之間產生較大配合間隙,或螺栓松動致使軸徑與軸承碰撞,以至于發生異常響動,汽缸體有顯著振動;
(2)孔座與活塞銷之間有較大配合間隙,致使活塞不斷敲擊孔座,導致發生聲響;
(3)由于曲徑與曲軸軸承之間有較大配合間隙,或螺栓松動致使軸徑與軸承碰撞,以至于發生異常響動,汽缸軸承座部位有顯著振動;
(4)汽缸漏氣,發動機做功中,將會有高壓氣體途經汽缸壁與活塞環一同進入到曲軸箱中,進而沖擊油底殼,發出聲響。發動機機械故障通常是由于磨損造成的,部分故障無法有效分辨,如氣門、附件異常等。
在檢測過程中,環境方面選擇一汽轎車廠總裝車間生產線,此環境十分嘈雜,存在各種噪聲干擾與混響聲,對于診斷結果可能存在一定影響。所以,可采取進廠檢測法避免雜音與混響聲對檢測結果的干擾[3]。此非接觸檢測技術傳感器是加速度傳感器,傳感器布置過程中應控制與其他發動機之間的距離,不僅要保證高信噪比精確度,還要避免對發動機工作造成干擾,以實現動態檢測機械故障的功能。
三、非接觸式檢測分析
1、操作流程
為提高非接觸式故障檢測技術準確性,聲信號傳感系統選用具有良好抗干擾能力與適應性的lms系統,建立聲信號分析平臺。實際操作中,柴油發電機異響收集如下:
(1)車間中清除非相關設備,盡量減少混響聲與噪音對此檢測結果的影響,但不能影響總裝車間的工作。布置安裝實驗系統設備,連接傳感器與配套分析系統,驗證硬件參數可靠性,以保證其能夠在檢測中發揮作用;
(2)設置發動機異響聲信號參數,在軟件中設置技術參數,校對傳感器信號,調試設備靈敏度,設置聲信號采樣時間及采樣頻率間隔,依據維修經驗,聲信號頻率為20250 hz,時間間隔設置為1.5s;
(3)需要檢測的發動機,將其放在設備檢測平臺中,此過程盡量保持冷啟動,之后專業機修室設置發動機可能發生的故障問題,模擬人工檢測流程,并在總裝車間中收集聲信號,定時做好聲信號數據反饋,依據數據整合分析發動機故障情況。
2、結果分析
(1)正常發動機
正常發動機測試結果,所收集的聲信號利用小波進行過濾,濾波后聲信號細節系數中一三四尺度均為0,而二和五尺度則有保留數據。表明發動機信號收集中存在雜音,第一三四持續中十分顯著。聲信號向極坐標轉換后,信號均有雪花狀,且經過濾波前后對比,區分顯著,證明鏡像圖中能夠有效分離有用信號。
(2)氣門異常
氣門異常發動機通常發出噠噠的清脆聲響,由凸輪軸一側發生,尤其是發動機怠速運轉時聲音更加顯著,中速以上則明顯減弱。主要是由于導孔與挺桿存在較大圓度偏差,且挺柱球發生變形,進而造成挺柱運轉不靈活。經過非接觸式檢測后,在小波濾波前后其氣門挺柱異常情況相較于正常發動機存在明顯差異,通過收集聲信號,時域圖中可通過視覺掌握周期特點,小波后并未影響信號周期性,前三個尺度存在顯著聲信號周期性。
(3)油底殼異常
發動機在出現油底殼異常響動后,其并無顯著特點,因此在與正常發動機相比較中無法及時獲得檢測結果。但是,利用非接觸式檢測技術,在細節系數圖中,能夠明顯觀察到三四五尺度信號發生顯著變化,此處聲信號存在顯著周期性特點。由此可知,檢測發動機油底殼聲信號異常的濾波后,能夠明顯將自身周期性特點提高。因此,小波濾波可提升油底殼聲信號,每個尺度中均有相應數據,表明相較于正常發動機,油底殼異常響聲較多。
(4)前部異常
發動機前部異常中時域信號穩定,無顯著特點,在小波變換中,信號存在明顯波動,但并不屬于完全定值。而在細節系數三尺度內,聲信號存在周期性脈沖的特點。
總之,在柴油發電機機械故障檢測中,采取非接觸式檢測技術,通過智能化與自動化方式,在不接觸物體的同時檢測其中是否存在故障,不僅能夠有效提高診斷全面性與精確性,還不會對物體造成較大影響,具有適應性強的特點,因而可在柴油發電機機械故障檢測中推廣此技術,以推動發電機組行業實現進一步發展。

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