引风机电动机轴承故障诊断分析

发布时间:2013.10.19 新闻来源:电机维修_电机修理_电机节能改造_发电机维修-湘潭电机维修中心 浏览次数:

结合应用振动尖峰能量(gSE)监浏和诊断滚动抽承故障的实例介绍振动尖峰能量的适用范围、监测原理和判断标准。
    锅炉引风机电动机是湛江发电厂的重要辅助设备,若发生故障被迫停止运行,势必引起发电机组减负荷运行,甚至停运,因此,其安全运行意义显得非常重要。自2003年3月开始应用美国恩泰克预测维修系统,对重要辅助设备进行定期状态监测。监测中发现3#炉B引风机电动机前端轴承的振动尖峰能量的总值偏大,频谱图中存在故障特征频率,通过分析,准确地诊断出故障的原因,并建议尽快安排停机检查,避免了轴承损坏事故的发生。
    一、监测简介
    3#炉B引风机电动机型号YKK710-6,额定功率1800kW,额定电压6kV,额定转速994r/min,前端轴承型号NU2238。
    1.测点布置
    该电动机测点分布如图1所示,1H、1V和1A分别为电动机前端轴承的水平、垂直和轴向测点,2H为电动机后端轴承水平方向测点。
        

    2.振动尖峰能量(gSE)原理
    振动尖峰能量(gSE)指的是短瞬间内金属碰撞和随机振动所产生的通过机器的结构外传的振动能量,主要用于监测诊断滚动轴承和齿轮的缺陷。其工作原理是利用高通滤波掉常规机械振动故障(不平衡、不对中和松动等)频率,只检测高频振动,此频率范围内滚动轴承缺陷脉冲能量激起机器零件或结构或振动加速度计安装固定时的共振频率,作为载频调制轴承故障频率,利用峰峰检波检测并保持高频脉冲峰值,用衰减时间常数确定gSE频谱的最高频率fmax,这样既保持了故障的严重程度,又突出了故障频率及其谐振频率。
    3.报警值设定
    澳大利亚堪培拉BHP钢铁公司采用美国恩泰克一爱迪公司EPM系统积累了大量数据,形成了自己的gSE判断经验准则,表1为其采用970型加速度计和大磁铁座固定时gSE报警值。根据该gSE报警值9000A型加速度传感器和现场设备的实际情况,将3# 炉B引风机电动机轴承的振动尖峰能量烈度报警值设为两级,一级为2g′S,二级为3g′S。

    4.监测数据
    该电动机前端轴承从出现故障到更换轴承后的监测数据见表2。
 

    二、诊断分析
    电动机前端轴承故障特征频率计算结果:轴承保持架故障特征频率FTF=433r/min,轴承滚动体故障特征频率BSF=3810r/min,轴承外环故障特征频率BPFO=8230r/min,轴承内环故障特征频率为BPFI=10652r/min。
    在采用美国恩泰克预测维修系统开展状态监测之前,已经发现3# 炉B引风机电动机前端轴承噪声异常,用听棒可听到断续的“嗒嗒”声,但随后检查其振动速度,却处在良好范围内。3月27日,通过采用数据采集器采集振动信号,发现前端轴承在振动尖峰能量(9SE)频谱图中出现明显的故障特征频谱。
    前端轴承振动尖峰能量总量值偏大,尖峰能量(gSE)频谱图(图2)中有大量的轴承保持架故障特征频率(FTF=450r/min)和2倍的滚动体故障频率(2×BSF=7650r/min)及其谐波,且轴承保持架故障特征频率FTF以边带形式出现在2倍的滚动体故障频率故障特征频率及其谐波的两侧。

    由此判断轴承滚动体有故障,因为滚动体出现故障时,滚动体冲击轴承保持架,将会产生轴承保持架故障频率,然而,轴承保持架故障频率本身很少以基频出现,往往调制其他频率,造成以轴承保持架故障频率为间隔的边带。尖峰能量(gSE)频谱图中出现2倍的滚动体故障频率及其谐波,这说明有可能有2个轴承滚动体有故障,因为如果一个以上滚动体有故障,将产生等于有故障的滚动体数目×滚动体故障频率的频率。虽然此时振动冲击能量的总量值尚未达到报誓值,但轴承滚动体故障已出现明显的早期故障特征,必须缩短监测周期继续跟踪监测。
    在此后十多天的跟踪监测中,发现前端轴承的振动冲击能量值均呈逐步发展趋势(见图3),各个方向的增幅均在约1倍以上,其中水平方向的冲击能量值在4月16日超过了报警值,为安全起见,立即建议检修部门利用停机机会及时给予更换。
 

    三、现场检验
    4月23日,利用3# 机组临修机会,检修部门更换下该电动机前端轴承。经清洗干净后,检查发现轴承内、外圈轨道完好,没有磨损伤痕,保持架也完好,没有松动和开裂现象,滚动体绝大多数完好,只有2个表面有轴向的伤痕。更换轴承后,现场测试故障频率完全消失,前端轴承运行状态良好,振动冲击能量的总量值降到允许的范围内。
    四、结束语
    实践表明振动冲击能量(gSE)对滚动轴承的诊断具有良好的灵敏性和独特的表现特征,能较灵敏的反映滚动轴承的一些早期局部故障,非常适用于电厂对重要辅助设备滚动轴承的状态监测和故障诊断。

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