振动监测范文1
关键词：驱动桥；轮边减速器；小波包分解；失效故障
中图分类号：TN911.23 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2016）02-0020-05
Vibration Analysis And Fault Monitoring Of The Drive Axle In The Bench Test
FEI Ming-de， WANG Jian-hua， CHEN Yong-hua
（ DongFeng commercial vehicle technology center， Shiyan 442001， China ）
Abstract： In order to finding out the vibration sources of the drive axle and monitoring the failures， the energy ratio changes of the band wavelet packet and the power spectrum were analysed based on the drive axle vibration signal sampled on the test bench. This paper introduced the method of the wavelet packet decomposition， the reconstruction algorithm and the practical application.
1 前言
在驱动桥总成开发过程中，常常需要进行驱动桥总成齿轮疲劳试验[1]，以考核驱动桥是否满足设计要求。在试验时，分别按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三种负荷由小到大进行走合试验。正式试验按满负荷Mp进行，直至齿轮失效为止，时间段按驱动桥主减速器输入轴每转一周为一个循环计数，计算其循环次数。驱动桥齿轮的失效形式有轮齿断裂、齿面压碎、齿面严重剥落和齿面严重点蚀。在实际的台架试验中，试验人员常常以驱动桥齿轮的断裂、压碎为驱动桥完全失效的判断标准。
以往监测驱动桥齿轮失效的方式主要以人工方式为主，由试验人员手持金属棒在驱动桥桥壳或支撑座上听取驱动桥异响，以辨别驱动桥失效与否。这种人工辨别故障模式既依赖于试验人员的经验，也不安全，存在安全隐患，同时也是不可靠的。
2 驱动桥齿轮失效故障监测原理
当驱动桥齿轮箱发生故障时，其振动的频率与能量分布肯定会发生变化，所以振动是驱动桥故障特征的载体。故可在驱动桥主减速器桥壳上安装三轴向振动传感器来监测齿轮失效故障发生与否。驱动桥齿轮箱一般为多轴系统，结构复杂，在工作过程中由于存在多对齿轮和滚动轴承同时工作。同时伴有陪试箱和电机的振动，频率成分多且复杂，各种干扰较大。在驱动桥轻微失效故障阶段，由故障振动所引起的频率与能量变化常常淹没在啮合振动与噪声之中，通过齿轮箱的异响辨音，很难分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振动产生的能量则非常大。我们可以利用这一特点进行驱动桥齿轮失效故障的监测。
3 小波包分解
小波分解是一种信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分。但它只对信号的低频部分进行分解，故在高频部分的分辨率较差。而小波包不仅对信号的低频部分分解，同时也对信号的高频部分进行分解，在高低频段具有同样的频率分辨率，我们可以利用小波包分解将振动原始信号分解到不同的频段中。当驱动桥齿轮出现故障时，不同频率成分的幅频特性就会发生变化，相同频段内信号的能量会有较大的差别。由于振动信号各频段的能量中包含丰富的故障信息，某种或几种频段成分的改变即代表了某种故障，故可利用基于小波包频段能量变化来监测驱动桥的失效故障。
3.1 小波包的分解和重构
对采样信号进行三层小波包分解，分解结构见图1：
图1中，节点（0，0）表示原始信号，节点（i，j）表示第i层第j个节点（i=0，1，2…，7），每个节点代表一定的信号特征。其中节点（0，0）代表原始信号S，节点（1，0）代表小波包分解的第一层低频系数，节点（1，1）代表小波包分解的第一层高频系数，其它以此类推。
离散信号按小波包基展开时，包含低通滤波与高通滤波两部分，每一次分解就将上层i的第n个频段进一步分割变细为下层i+1的第2n与2n+1两个子频段。离散信号的小波包分解算法为[2]：
小波包的重构算法为：
上面 hk 为小波低通滤波器系数，gk 为小波高通滤波系数。
3.2 各频段能量的计算和频段划分
由于经过小波包分解得到的带宽完全相同，为了直观判断不同频段能量的变化，可以分别作出各个小波包不同频段信号能量 EDi 在总能量 E 中
所占比例的直方图。其中： ，
式中dik 表示各节点离散点的幅值大小，n表示离散信号的总个数，xi 表示原振动信号。
小波包分解的实质是把信号逐层分解到不同的频段上。如果原信号数据点数足够多，频段划分得足够精细，根据Naquist采样定理，对于采样频率为 fx 的数据，小波包分解的频段宽度Df 与分解层数i及采样频率 fs 满足关系式 。由此可见，适当分解层数可以得到所需频段宽度及各频段起、止频率，因而可以分离原信号中的有用成分。同时由于各频段具有一定的宽度，因而对原信号中的频率无需精确定位，对频率漂移有一定的适应能力[3]。
4 诊断实例
试验对象为一新开发的小速比轮边减速驱动桥，试验在一电封闭驱动桥设备上进行。其主减速器输入轴由一500 Kw的电机提供动力，两边轮边减速器各由一280 Kw电机进行试验加载。利用一型号为356A16的PCB三轴向加速度传感器来采集振动信号。将测点布置于驱动桥主减速器桥轴承座上，信号放大器为四通道的482C16调理器（带ICP电源）。信号经放大后，由研华USB4711A采集模块进行实时采样，用Delphi7.0开发的小波包程序对数据进行失效故障诊断分析。
对驱动桥这样的旋转件而言，其采样周期尽可能为驱动桥主减速器输入轴旋转周期的整数倍，以防能量泄漏。采样频率 fs =N×n/60，N为采样点数，在本试验中为4096个点，n为驱动桥的输入轴转速。每隔一定时间采样一组数据，对采集到的振动原始信号进行5层小波包分解，小波函数选择db5，为计算方便，小波包数据延拓为零延拓，即数据边界之外的数据都取零。
在1/4 Mp和1/2 Mp小负荷工况下（Mp为12573 N.m），主输入转速为220 r/min工况下，以Y轴振动为例，实际的振动采样波形、功率谱、小波包能量频段图如图2所示（软件放大倍数为10）：
（a）Y轴振动信号
（b）Y轴功率谱图
（c）Y轴小波包能量直方图
图2 小负荷工况下振动信号、功率谱及能量比直方图
上图（b）功率谱图表明，功率最大的二个频率分别在77Hz和183Hz附近，计算可以知道，驱动桥主减速器输入轴转速为220r/min，主减速器主锥齿齿数为21。故主减速器的啮合频率为：220/60×21=77 Hz。主减速器轴承滚动体数目为Z为17，节径D为109.078 mm，滚动体直径d为18.177 mm，接触角a为28°48'39"，根据轴承滚动体特征频率计算公
式： ，计算可知轴承
滚动体特征频率为10.767Hz，183Hz为其倍频。因此在台架驱动桥试验小负荷工况下，采样得到的振动以主减速器输入端轴承滚动体振动为主，以主减速器的啮合振动为辅，而试验台体的振动相对比较微弱。 （c）图表明，在采样频率为220×4096/60 =15 018 Hz时，小波包能量主要聚集于低频段0（0～469 Hz）。这同驱动桥的啮合振动频率（77 Hz）和轴承的滚动体特征频率（183 Hz）是相符合的。
在负荷为1/4 Mp，主输入转速为528 r/min，轮边减速器控温在110 ℃～130 ℃工况下进行100 h的疲劳试验。其试验后期功率谱图及小波包频段2的变化趋势如下图所示：
（a）试验后期功率谱图
（b）频段2小波包能量比变化趋势
小波包频段2变化趋势
由上图（a）可知，在试验后期，振动主要在2000 Hz处。驱动桥的主减速比为1.238，轮边减速器太阳轮的主齿数为40，太阳轮的啮合振动频率为528/1.238/60×40，计算得出其频率为284.329 Hz，2 000 Hz为其倍频。故此频率为轮边减速器的啮合振动频率。图（b）表明这个轮边减速器的啮合振动的小波包能量比趋势逐渐增强，振动加剧，同时2 000 Hz处有边频带的出现。可以判断轮边减速器太阳轮有磨损现象产生，拆检后发现轮边减速器太阳轮轮齿有轻微磨损现象。
而在大负荷工况下（3/4 Mp～Mp），由于载荷的增大，引起试验台体的强烈振动和激振，将驱动桥本身的振动完全抑制和淹没，采用传统的时域和频域分析方法来监测驱动桥的失效故障已不可能。此时驱动桥正常采样的振动信号和小波包能量频段如图3所示（软件放大倍数为1）：
（a）Y轴振动信号
（b）Y轴功率谱图
（c）Y轴小波包能量频段图
由上图（b）可知，大负荷下采样得到振动波形，其频率较为分散。图（c）小波包能量主要聚集在中高频段，这同小负荷工况下的小波包能量聚集在低频段是完全相反的。大负荷下的振动主要反映的是机械台体的振动以及其引起的激振现象。而驱动桥本身的振动已完全被压制和淹没。
以一轮完整的负荷为Mp的驱动桥齿轮疲劳试验为例，在整个试验周期内直至驱动桥的一边轮边减速器完全失效，其峭度因子在30～120范围内波动，均方根值在0.15～0.25范围内波动，趋势不明显，无法监测驱动桥的失效故障④。这主要是时域反映的是试验台台体的振动，而不能准确反映出驱动桥齿轮失效故障引起的振动变化趋势。频域的功率谱图同样也不能，反映在其频谱图上的频率非常分散。
一轮完整负荷为Mp的齿轮疲劳试验小波包能量比在频段0的趋势如下图（a）所示，损坏形式如图（b）所示：
（a）
（b）
及轮边减速器损坏形式
很明显，在试验前期，频段0所占的能量比低且平稳。在驱动桥轮边减速器发生断齿及齿轮压碎完全失效时，在小波包频段0的能量比发生了急剧的冲击波动。而在驱动桥完全失效前，小波包能量比在频段0大约有几分钟的冲击波动现象表明，轮边减速器的齿轮已有轻微的断裂或压碎现象产生，导致振动能量比在低频段0的聚集，但相较完全失效时的波动稍低一点。但产生的金属碎片随后沉积于轮边减速器的腔体内，没有影响驱动桥的“正常”运行。根据这一现象，可以计算出驱动桥的疲劳试验时间长度大约为10.8h。而在以前，这轮驱动桥的试验疲劳时间通常计算为大约14.7h，这为设计人员提供了准确的试验数据。这种小波包能量比在驱动桥发生失效时在频段0的剧烈波动，可同时提醒试验人员及时停止试验，保护试验台架。在多轮次的此类试验中，无论是主减速器轮齿断齿，亦或轮边减速器断齿，均会出现频段0的能量比冲击现象出现，实现提前预警。而采用传统的有量纲或无量纲时域诊断方法，或频域的功率谱诊断，只有在试验台架出现明显的断齿时（人耳可辨别的噪声），功率谱曲线和时域曲线才会出现明显的变化，预警时间大幅缩短，此时诊断意义不大。
5 结论
（1）小负荷低转速工况下，在试验台架上监测驱动桥得到的振动以主减速器输入端轴承滚动体振动为主，而以主减速器的啮合振动为辅。
（2） 在小负荷高转速工况下，结合小波包能量比趋势及功率谱图，可以监测齿轮箱的磨损现象。
（3）在大负荷工况下（9 000 N.m以上），监测到的振动信号更多的表现为试验台台体的振动，而驱动桥本身的啮合振动及轴承振动已被试验台体的振动压制和淹没。这时采用传统的时域或频域分析方法已不能监测到驱动桥齿轮的失效故障信息。而采用小波包能量比则可以明显监测到失效故障的产生。特别的是可以帮助试验人员准确地纪录驱动桥齿轮疲劳试验时间，并计算其准确循环次数。
参考文献：
[1]QCT/T 533-1999 汽车驱动桥台架试验方法[S].
[2]刘明才著，小波分析及其应用[M].北京：清华大学出版社，2005.96-97.
[3]张兢，路彦和.基于小波包频带能量检测技术的故障诊断[J]. 微计算机信息，2006，22（1）：202-204.
振动监测范文2
关键词：空压机 振动 故障诊断
一、概述
空分装置是炼化企业的重要装置，为下游装置提供合格的氧气、氮气及其他相关气体的任务，是保证下游装置长周期平稳运行的基础。而空压机做为空分装置的核心设备，对其进行状态监测和故障诊断，确保其正常运行显得至关重要。大庆炼化公司空分装置空压一站所使用的空压机C501（图1）是开封空分设备厂生产的H210-9/0.97型离心式压缩机，驱动电机转速1489r/min，电机通过齿轮联轴器与压缩机大齿轮轴相联，大齿轮两边再带动两个小齿轮，每个小齿轮轴两端分别装配一个闭式叶轮，实现4级压缩。其中低速轴转速为15095r/min，高速轴转速为19033r/min，3根轴的支承轴承均为可倾瓦轴承，压缩机转子应用S8000在线监测系统对其进行在线监测，电机两端壳体振动应用BH550综合分析诊断仪进行定期监测。（说明：大型机组的振动监测宜采用转子绝对振动监测法，壳体振动监测只作为辅助监测。）
二、振动现象及频谱分析
1.振动现象
空压机C501平稳运行到2013年12月20日，S8000在线监测系统显示一级测点XE-1Y、二级测点XE-2Y的振动值持续增大，到2014年2月24日，一级测点XE-1Y振动值由34μm增至60μm，二级测点XE-2Y振动值由43μm增至88μm（图2）。为分析振动原因，首先调取工艺参数检查变化情况，得知；①空压机出入口压力没有变化；②一、二级出入口温度变化与振动无明显的关系；③空压机负荷没做调整；④振动变化与油温度的变化有密切关系，当滑油温度改变时，一、二级振动幅值随油温的改变而变化，且轴瓦温度也随着波动。
2.频谱分析
上述振动现象说明，振动由负荷波动引起的原因可排除。为确定振动变化的原因，应用S8000在线监测系统对空压机产生振动的原因进行了分析。从S8000在线监测系统提供的频谱图（图3、图4）可看出，当振动幅值增大或减小时，频谱中没有新的故障频率成分出现，始终是低速轴工频251Hz的幅值随着振动幅值的改变而变化，其他频率成分振动变化较小。
由上述工艺情况和振动现象分析，初步判断空压机振动异常的原因可能是转子不平衡或轴瓦间隙发生变化。
三、诊断结论
转子不平衡故障的主要特征表现为：振动时域波形近似为正弦波，频谱能量集中于基频、高次谐波较小，转子轴心轨迹为椭圆。对原始不平衡运行初期机组振动就处于较高水平；对渐变不平衡，运行初期机组振动较低，随着时间的推移，振值逐步提高；对突发性不平衡，振动值突然提高，然后稳定在一个较高的水平。当转子作用于轴承上的力发生改变时，特别是转子负荷加大时，滑动轴承的油膜支撑力作为一对平衡力，也跟着上升，转子负荷超过油膜支撑力极限时，导致油膜破坏，轴振动幅值上升；当油油温上升，油的黏度下降，油膜支撑力下降，同样会导致油膜破坏，轴振动幅值上升，且轴承温度跟着上升。
综合以上的分析判断，空压机运行时间较长，一、二级叶轮可能出现因积灰造成的渐变不平衡现象，且随着不平衡的加剧，轴瓦发生磨损或者间隙发生变化，从而导致一、二级振动逐步增大。建议空压机立即停机，检查一、二级转子的结垢情况，检查轴承状况。
四、验证结果
空压机停机检修，解体检查发现：一、二级叶轮严重积灰结垢，垢层均匀分布；一、二级轴瓦间隙变大，检修结果与诊断结论一致。更换空气过滤器滤袋，一、二级转子除垢并复校动平衡，调整一、二级轴瓦间隙。检修后启机，各级振动明显下降，最大 35μm，机组振动及运转状况良好。
参考文献
[1]沈庆根.化工机器故障诊断技术.浙江大学出版社出版，1994
振动监测范文3
【关键词】变压器故障；振动信号；在线监测
【Abstract】At present， the methods of transformer fault diagnosis belong to off-line detection method， and it is not economical and convenient for the transformer to withdraw from operation. The vibration method is a sensor with the tank surface vibration signal acquisition， and then further analysis of the signal with the relevant system to predict the core winding fault method. The device is an on-line transformer monitoring device based on the vibration method. The device comprises an acceleration sensor， a signal conditioning module， a CPU and an acquisition module， a communication module and a power supply.
【Key words】Transformer fault； Vibration signal； On-line monitoring
0 引言
在电力变压器的各种故障中，绝大多数变压器故障来源于变压器的绕组和铁芯发生的变形或松动。因此研究开发基于振动法的变压器在线监测装置能有效地了解设备的运行状况，及时发现设备的潜伏性故障，避免突发事故的发生。
1 监测原理
在变压器运行中，压紧力的变化、温度的升高、绝缘层的损伤都能通过铁芯振动加速度值的变化反映出来。
2 装置介绍
2.1 装置结构
本装置主要由加速度传感器、信号调理模块、CPU和AD模数转换器、通信模块和电源五个部分组成。硬件结构图如图1所示：
2.2 装置各模块
2.2.1 MEMS加速度传感器
本装置采用了MS9002D加速度芯片，该芯片的主要技术指标为：灵敏度1000mV/g，带宽≥100Hz，量程±2g，噪声密度18μv，工作电压5V，工作电流0.4mA，输出阻抗50kΩ，提供模拟电压信号输出。
2.2.2 信号调理模块
信号调理电路包括两级放大和有源滤波电路。第一级放大采用了高共模抑制比、高输入阻抗、高精度、高速、低漂移、极低噪声的运算放大器，可实现阻抗变换。第二级放大电路将前置放大器单端输出信号转换为AD要求的双端差分输入信号，且采用程控放大，由采集系统控制放大倍数，防止振动信号饱和输入。
2.2.3 AD模数转换器
本装置选用转换芯片ADS1274，在采样率20kHz时能达到19位分辨率，其满量程输入电压为VREF=+/-2.5V，对应的转换数字范围：0x7FFFFF至0x800000；量化电平：2.5V/8388608=0.298uV，满足微弱振动信号探测的要求。
2.2.4 CPU模块
本装置控制器采用ARM芯片STM32F107，包括10个定时器、两个12位AD模数转换器、两个12位DA数模转换器、两个I2C接口、五个USART接口和三个SPI端口和高质量数字音频接口IIS，并且拥有全速USB（OTG）接口，两路CAN2.0B接口，以及以太网10/100 MAC模块。
2.2.5 通信模块
本装置的通信模块可采用2.4G的无线通信技术，进行数据的传输；也可采用CAN总线进行数据传输，还可以通过RS485总线将数据上传到监控主机。2.4G无线通信采用WIFI芯片选择Marvell 88W8686芯片，采用SDIO接口和其控制芯片STM32103芯片接口，通过STM32F103和主CPU芯片STM32F107交换数据。如果利用CAN总线和RS485总线则利用主CPU芯片STM32F107自带的CAN2.0接口和USART接口，在外部扩展相应的物理层芯片，实现CAN总线通信或RS485通信。
2.2.6 电源
电源可采用内置的锂电池供电，也可通过外接的电源给整个装置提供电能。内设电源转换电路将电源提供的12V转换为5V、3.3V和1.8V，给相应的器件供电。图2是主CPU和电源转换板以及采集电路板。
2.3 装置的工作流程
将多个MEMS加速度传感器均匀分布在油箱壁平板结构的对称结构位置，避开变压器的顶部、底部、支撑结构、油箱接缝处等易造成测量结果不准确的位置。
图3加速度传感器在变压器上的安装示意图，黑点为传感器安装位置。
传感器拾取到变压器的振动信号后，将拾取到的信号送往信号调理模块进行进一步的信号处理。AD模数转换器在CPU的控制下实现对经信号调理模块处理过的变压器振动信号采集，转换为数字信号送给CPU。采集到的振动信号将通过通信模块将数据上传到监控主机。
3 实验数据
由于实验条件有限，未能在电力变压器上测试本装置的有效性，考虑到本装置的目的是检测变压器的振动信号，采用了轻微的敲击来代替模拟信号。将MEMS加速度传感器紧贴在桌面上，用手敲击桌面，加速度传感器拾取到振动信号后，送往监测装置采集，转换为数字信号后，通过通信模块传送至监控主机。采集的时候采用的是5K的采样频率，每周期采集512点。
【参考文献】
[1]郭洁.500kV电力变压器偏磁振动分析[J].电网技术，2012（3）.
[2]朱光伟，张彼德.电力变压器振动监测研究现状与发展方向[J].变压器，2009（2）.
[3]王慧君.基于振动信号的变压器在线监测系统研究[D].华北电力大学，2014（3）.
振动监测范文4
关键词：振动特征；故障诊断；旋转机械；在线监测
1棒材故障检测诊断的国内外现状
近年来，钢铁企业已从过去单纯追求产量效益转向产品质量、新产品研发及技术创新模式上来，随之而来的是炼铁、炼钢、轧钢技术的不断发展。其中，棒材已经广泛应用于制造木工机械、陶瓷机械等各行各业中。由于棒材的使用范围很广泛，在工业生产中发挥着重要的作用。因此，对棒材的质量要求也成为了关键，为了保证质量需要对生产线进行故障检测［1-2］。棒材精轧线作为钢铁加工中的关键设备，一直是我国的一个薄弱环节。随着现代科学技术的迅速发展，棒材精轧生产系统正朝着大型化、复杂化、系统化和自动化地方向迅速发展。这类的大型复杂系统在工业生产中的应用产生了巨大的经济效益，但同时带来了一系列维护上的问题:投资大、维修费用高，一旦停机损失巨大，事故的后果严重。因此，精轧生产过程的故障检测与诊断越来越受到人们的重视。棒材生产设备的故障检测与诊断，在企业日常安全生产运行中起到了重要作用［3-5］。当前的棒材设备的故障诊断虽然对正常的企业生产起到了一定的作用，但依旧存在不少缺点。如检测系统采用单一的振动信号高频谱分析信号源而忽略了压力、温度等其他信号源，从而使诊断准确性降低。以及如何在故障早期阶段有效提取故障微弱信号等都是故障检测亟待解决的方面。与此同时国内的诊断检测技术虽得到了很大发展但在工业应用的普及上还有待提高，同时与国外技术也还存在着一定差距［6-7］。
2案例分析
2.1背景介绍R钢盘螺在线监测系统共安装了165个测点，精轧机组传感器分布情况：19#～28#轧机各布置传感器3个，电机上2个，增速箱上3个，21#精轧机上也设置了3个测点。R钢盘螺生产线精轧机（仅含21#），传动链示意图见图1。2.2峰值趋势分析21#锥箱输入轴，轴向7月31日~9月4日趋势图见图2。从趋势图中可以看出，振动峰值很不平稳，呈阶段性逐渐上升趋势。2.3时域分析21#锥箱输入轴，轴向9月4日17：00时域分析波形图见图3。从图中可以看出，时域振动冲击比较明显。2.4自相关分析21#锥箱输入轴，轴向9月4日17：00的自相关分析波形图见图4。从图可以看出，自相关图中有T=0.035549s的等时间间隔，对应的特征频率为f=1/T=28.177Hz，与III轴（锥箱II轴）转频27.63Hz比较接近，说明21架的III轴（锥箱II轴）有故障隐患征兆。2.5自谱分析21#锥箱输入轴，轴向9月4日17：00的自谱分析波形图见图5。从图5中可以看出，在871.25Hz处，幅值高达10.297m/s2，与Z5/Z6啮合频率856.58Hz比较接近，说明Z5/Z6所在轴上的零部件有故障隐患征兆。同时图5中，在871.25Hz处的两边，有带宽为27.55Hz边频存在，与21架III轴（锥箱II轴）轴频相近，这说明21架III轴（锥箱II轴）部件上有故障隐患。建议厂方在点检时，重点检查21架III轴（锥箱II轴）上的零件。2.6检修10月拆箱，发现故障部位辊箱油膜轴承烧损（图6），与诊断结论相符。
3结论
振动监测范文5
关键词 大跨径 隧道 上跨 既有隧洞 爆破振动 监测
中图分类号：U45 文献标识码： A
1 工程概况
从莞高速公路走马岗隧道位于广东省东莞市樟木头镇一带，设计为分离式隧道，双向六车道隧道，设计行车速度100km/h，建筑界限为14.75×5.0m。起讫里程左线全长3143m（ZK21+157～ZK24+300）；右线全长3135m（YK21+170～YK24+305）。
该隧道是关键的工期控制性工程，为从莞高速公路东莞段的的重难点工程。
东深供水隧洞是由东莞东江引水输送到深圳、香港的一条输水动脉，为深圳、香港上千万居民提供生活生产用水。供水隧洞洞内内净空宽度6.4m，高度7.2m。
走马岗隧道左右线从既有东深供水隧洞上方跨越施工通过，施工过程中必须严格控制爆破振动波速，以免对下方既有输水隧洞工程实体造成损害。
2 走马岗隧道与东深供水隧洞位置关系
受制于周边线路、地形及隧道纵坡影响，新建的走马岗隧道上跨既有的东深供水隧洞，隧道与隧洞之间平面线位夹角约30°。该处走马岗隧道埋深为140m。走马岗隧道交点处左右线之间净距离为33m。走马岗隧道左线与东深供水隧洞交叉桩号ZK22+119.2，右线与东深供水隧洞交叉桩号YK22+189.7。纵向左线最小近距21.5m，右线最小近距22.6m。
据《爆破安全规程》和广东省水利厅对走马岗隧道与东深供水走马岗隧洞交叉段会议纪要的规定，走马岗隧道施工期允许的安全振动速度为≤7cm/s。
本文将以走马岗隧道左线施工为例进行介绍阐述。
走马岗隧道与东深供水隧洞平面位置关系
走马岗隧道与东深供水隧洞交叉段空间位置关系
3 走马岗隧道、东江供水隧洞交叉段地质情况
根据地勘单位提供的地质资料：左线交叉处围岩为中-微风化混合花岗岩，岩质坚硬，强度较高，裂隙较发育，岩体较完整，稳定性较好，含裂隙水，施工开挖无支护时易掉块，围岩长时间暴露可能产生小规模坍塌，易渗流水，围岩为Ⅲ级。右线交叉处围岩为中-微风化混合花岗岩，岩质坚硬，强度较高，受构造影响严重，裂隙发育，岩体较破碎，稳定性较差，含裂隙水，施工开挖易掉块坍塌，易渗流水，围岩为Ⅳ级。
4 控制爆破施工方案
为确保输水隧洞工程实体安全，走马岗爆破在上跨东深供水隧洞施工过程中，爆破过程全程进行爆破振速监测。当爆破振速超过规范及安全要求时，及时调整爆破参数及施工方案。
在走马岗隧道左线内设置两个交叉影响施工段（zk22+049～zk22+079，zk22+159～zk22+189）和一个交叉施工段（zk22+079～1zk22+159），两区段施工采用差异化爆破参数。在第一个交叉影响段施工前提前进行爆破振动试验，通过爆破振动测试对爆破振动参数进行采集、取样、分析，合理布置爆破方案参数及施工进尺，反复验算、调整、制定最终合理施工方案；当进入交叉段施工时，在交叉影响段的爆破参数基础上进行进一步优化，更严格控制地爆破振速。施工过程严格按方案施工并全程监测爆破振动数据及输水隧洞内爆破震动参数，确保引水隧洞构造物安全。
4.1 爆破振动监测方案
4.1.1 监测仪器
采用成都中科测控有限公司生产的TC-4850爆破测振仪，该仪器为多功能监测仪。仪器轻小便携、耐压抗击、操作性优越，配接相应的传感器能完成加速度、速度、位移、压力、温度等动态过程的监测、记录、报警和分析。具体工作示意图如图4.1.1，程序运行介面如图4.1.2所示。
图4.1.1 TC-4850爆破测振仪工作示意图
图4.1.2 程序运行数据分析界面
完整的爆破测振过程如图4.1.3所示，可分为三个部分，分别是测试参数、现场测试、数据回放。
图4.1.3 爆破测振测试过程
4.1.2 监测方案
根据现场施工情况，上台阶爆破总装药量在230-260kg，分8-9段爆破，最大掏槽药量为30-34.8kg，单段起爆药量较大。下台阶分左右侧分别爆破，一次起爆总药量20-24kg，分3-4段爆破，单段起爆药量较小，振动较小。因此，此次实验重点对左右线上台阶爆破开挖进行监测。
隧道上下台阶间距约50m，测点布置在边墙上，测点位置距上台阶工作面后方分别为15m、20m、25m、30m，距下台阶上表面2m。左右线测点布置方案如图4.1.3所示。
图4.1.3 测点布置方案
传感器固定时，首先用电钻在衬砌上打膨胀螺丝孔，采用石膏粉加水调制成浆糊状作为粘结剂将传感器粘在测点表面，用不锈钢夹片加膨胀螺丝固定，保证其可随衬砌同时振动。在安装过程中，垂直方向Z应该尽量保持与水平面垂直，水平X方向与隧道轴线平行，水平Y向垂直隧道壁，传感器固定及与监测仪的连接如图4.1.4-图4.1.5所示。
图4.1.4 传感器的固定
图4.1.5 监测仪器连接及保护
5 监测成果与建议
（1）现场爆破振动监测成果表明：对应于不同起爆段，振动速度时程曲线分段明显；其中上台阶掏槽眼爆破时振动速度最大，现场3.0m进尺爆破时，Ⅲ级围岩和Ⅳ级围岩掏槽眼装药量分别为34.8kg和30kg，20m处得到的最大振动速度分别为13.9cm/s和12.5cm/s，振动速度超过水利厅要求的允许振速7cm/s的技术指标；当掏槽爆破形成自由面后，其他段别爆破引起的振动速度较小，监测结果显示段装药量小于20kg时，20m位置最大振动速度均小于7cm/s。
（2）根据现场的爆破振动监测成果，按照萨道夫斯基公式对掏槽眼段爆破振动速度进行回归分析的振动规律为：Ⅲ级围岩=146.7，=1.3，其表达式：。Ⅳ级围岩=203.4，=1.5，其表达式：。振动规律与现场监测成果吻合较好。
（3）根据掏槽眼段萨道夫斯基公式回归结果和振动速度控制标准（小于7cm/s）对进尺和掏槽眼装药量进行严格控制：交叉段施工时每循环进尺严格控制在1.5m，掏槽眼装药量Ⅲ级围岩不超过9.5kg，Ⅳ级围岩不超过12.6kg；其他段最大装药量不超过20kg。并将在进入交叉段时进行施工监测。
（4）根据掏槽眼段萨道夫斯基公式回归结果和振动速度控制标准（小于7cm/s），计算出采用当前进尺和药量进行爆破施工时，与交叉处的安全距离，Ⅲ级围岩为33.9m，Ⅳ级围岩为29.4m；在此范围内，需采用验证过的优化爆破方案进行施工。
（5）根据最大段装药量对爆破方案进行了优化设计，下一阶段将进行优化爆破方案的现场验证，施工单位需要严格按照爆破方案进行装药爆破；对振动速度进行监测，若出现振速超限情况，需对爆破方案进一步优化，使振动速度控制在《爆破安全规程》规定的范围内，保证交叉段爆破施工时东深供水隧洞的安全。
5 结束语
通过走马岗隧道成功实施爆破监测从而有效指导控制爆破，安全、顺利上跨东深供水输水隧洞的建设实例，总结出：在无法避免先后建设的新旧隧道平面交叉情况下，采用控制爆破施工技术，并严格进行爆破监测指导爆破施工、合理调整爆破参数从而控制爆破振速在规定范围内，可以有效保证原有已建成隧洞的实体安全，为类似工程施工提供参考。
参考文献
[1] 《爆破安全规程》（GB6722-2003）
[2] 《公路隧道设计规范》（JTG D70-2004）
[3] 《公路隧道施工技术规范》（JTG F60-2009）
[4] 崔积弘.隧道掘进爆破振动的数值模拟研究[D].青岛：山东科技大学（硕士学位论文），2005
[5] 毕继红，钟建辉.邻近隧道爆破震动对既有隧道影响的研究[J].工程爆破，2004，10（4）：69-73
[6] 王剑晨.爆破对隧道围岩稳定性的影响[D].北京：北京交通大学（硕士学位论文），2010
振动监测范文6
【关键词】 热轧设备 监测 故障诊断
1 前言
在钢铁厂中热轧机械是非常关键的设备之一，不过在日常生产中，热轧设备机械常常会发生受到冲击或者重荷等情况，久而久之这对于设备来说就会容易出现大量问题，比如结构强度减弱、振动增加、可靠性降低及噪声增加等。由此，如果我们在生产过程中及时地掌握热轧设备机械的工作状态，根据实际情况做出合理判断，并实施相应的应对方案，可以有效避免故障的发生，还能够让热轧设备工作的可靠性得到提高和保障，进而提高整个钢铁厂的生产工作效率。不过，对于现代化钢铁厂的管理者和经营者来说，如何有效保证设备的良好工作状态同时对发生的故障进行有效的预防、排查和修理是一项非常严峻的问题。如今伴随着科技的高速发展，故障诊断和排查技术日臻完善，计算机和应用电子技术的成熟运用，让通过网络实时地监测车间内热轧设备工作状态成为了可能。
2 系统功能和系统结构
针对变负荷、低转速或者变转速的减速机，那么热轧机械振动信号就会进行监测。针对那些故障信号是反映齿轮、转轴或者滚动轴承的则一般而言会更多地选择加速度传感器。不过加速度传感器也有缺点，钢铁厂内的轧钢机械如若发生故障，则它的振动频率范围会十分宽，而加速度传感器对于转速低的低频振动并不敏感，所以，就非常有需要一如位移传感器，即涡流传感器来测量轴的振动。比如，对于轴承来说，磨损是最常见的一种现象，而轴承的振动却无法被加速度传感器清晰捕捉并分辨出来，而涡流传感器能够对旋转轴和探头体之间的相对的间隙变化进行不间断地测量，从而有利于及时地发现磨损给轴承带来的径向间隙的变化，有利于钢铁厂管理人员对故障进行最早的诊断。在对系统进行配置时，可以设置多个参数以保证整套系统正常稳定地工作，并且还能够避免对软件的修改却又能够实现对监测设备参数的修改。这一点对于一些时常需要调整系统参数的大型监测诊断系统来说是非常有意义的。
系统具有非常晚上的故障诊断信号判别方法，这套方法适用于滚动轴承和齿轮的各章诊断，主要包括：频域分析，包括细化谱、倒频谱、瀑布图、频谱及其数据特征、包络分析；时频分析，包括小波变换；时域分析，包括趋势分析、波形及其数据特征；除此以外还有对比分析。
系统为了能够更好地排查和诊断滚动轴承和齿轮的故障，对于传递回来的某些传统信号根据需要进行特殊化处理。比如，在波形图中显示除了峰值以外的波峰因子、均方根值、峭度、歪度和绝对均值，或者针对波形图进行滤波和通频再显示。而在频谱图中，在显示传统的功率谱和幅值谱基础上，可以额外地计算振动的频率方差、均方频率、均方根频率和中心频率以及选择分析频率范围。
3 故障诊断专家系统
利用计算机对设备进行故障诊断便是故障诊断专家系统。影响故障诊断专家系统准确性有三个重要因素，分别是否拥有强力的先兆收集能力、丰富的诊断资料以及科学合理的诊断排查方法。故障诊断专家系统依据发生故障的充分条件和必要条件，结合原有故障的案例分析，在专家故障张原理的研究和咨询基础之上，建立了非常丰富的故障诊断资料数据库，比如先兆库、决策库、诊断原则库和故障库，这些不仅仅适用于轴承和齿轮，也适用于风机的故障。在运用系统的过程中，在实践经验的基础上，对原有的数据库进行适当地修改、删除、新增等，保证诊断知识能够适应时代的发展和需求。
案例、模型和原则相互结合是该系统采取的主要推理模式，通过正反向的混合推理方法，当发生异常或者人工进行干预之后都能够及时启动在线的诊断，甚至也可以进行离线诊断。现在，由于拥有强大的故障先兆自动收集获取能力，系统能够对多种情况进行自动诊断，比如轴承间隙增大、螺栓松动、滚动体故障、偏心、点蚀、轴承外圈故障、轴承内圈故障、局部断齿、不平衡、不对中、齿轮磨损等。除此以外，该系统还有很多其他功能，例如打印诊断报告、事故追忆、存储诊断结果、对故障处理提出建议、对话诊断、对诊断结果进行解释等。
4 结语
钢铁厂的热轧设备机械振动在线监测和故障诊断系统有非常先进的设计，并且还对监测和故障诊断提供了一些新的参考方法。该系统还具有非常多有点，稳定的运行状态，准确可靠的数据收集，强大的先兆收集能力。能够让工作人员及时掌握设备工作状态，有效预防故障的发生给生产带来的影响。
参考文献：
[1]梅宏斌.滚动轴承振动监测与诊断.北京：机械工业出版社，1995.
