基于小波分析技术的通风机振动故障分析研究

总结了小波分析理论及其在故障诊断中的应用、通风机振动的常见故障原因，并基于小波分析技术对通风机常见振动现象进行了分析研究，为关注此话题的人们提供参考。

关键词：小波分析技术;通风机;振动故障

0引言

通风机的常见振动故障原因有很多种，故障表现形式一般会有所重叠，所以一般情况下很难简单直观地判断得出具体的故障原因，而对于小波分析技术的应用，就可以很好地分析出具体的故障类型，从而采取针对性的检修措施。同时小波分析技术对于微弱振动检测效果也很好，可以有效进行故障检测预防。

1小波分析理论及其在故障诊断中的应用

1.1小波分析理论

作为一种新兴的信号处理技术，小波分析理论也被业界称作“信号显微镜”，这是由于其频率域和时间域的分辨率均较高，其本质上属于一种基于数学理论的分析方法，较为适用于平稳及非平稳信号。通过改变窗口形状，小波分析理论可实现对局部时频信号的截取，结合较为优秀的动态变换能力，小波分析理论适用于滤波等多种场合。傅里叶变换存在的时域方面欠缺可通过小波分析理论所弥补，信号的局部变化和瞬时特征可通过两者的结合得到较好反映，通风机振动故障诊断需要也能够得到较好满足。

1.2小波分析的故障特征提取

基于小波分析理论，可明确其在故障诊断中的应用流程，即：“信号采样→信号分解→信号降噪→信号重构→求得故障特征向量”。

在信号采样过程中，该环节主要负责预处理信号，结合一定采样频率与特殊需求，即可完成采用;在信号分解过程中，需得到小波分析和重构公式的支持，信号卷积公式需充分发挥自身作用，以此求得相关低频、高频小波系数;在信号降噪过程中，需剔除无用信号，以此满足后续环节需要;在信号重构环节，需通过重构获得各频带信号;为最终求得故障特征向量，需针对性地选用小波能量法或小波模极大值法，以此完成信号能量的求解。

通过进一步展开分析可以发现，小波分析中小波基属于重要组成部分，小波基的选择会直接影响故障特征提取效果，这是由于小波基具备消失矩、正交性、对称性、静支性等特征所致。在小波分析的实践应用中，故障特征提取需重点关注现场信号数据的降噪处理、不同频带信号的重构质量、小波系数平方法的合理应用，同时还需要考虑支持向量机预测模型的应用需要。

此外，考虑到故障信号大多包含局部突变部分，小波变换分析在其中的应用需充分发挥自身的平移变换和尺度伸缩能力，以此实现对频域和时域特性的保障，由此采用小波系数平方法即可更好满足故障特征提取需要，实现高水平的通风机振动故障分析。

2通风机在实际运行中振动故障的常见类型分析

通风机在很多生产领域都有着重要作用，尤其是在煤炭行业的生产作业中應用广泛，通风机在煤矿中能起到降低井内瓦斯浓度的重要作用，同时还能给矿井提供新鲜的空气流，改善井下作业的空气环境质量，通风机在煤矿行业一直有着“矿井之肺”的美誉。

通风机在实际生产应用时经常会发生异常振动的现象，如果不及时检测故障原因并进行处理，很可能会造成通风机的运行故障，影响生产工作的进度，威胁生产安全。通风机常见振动故障的引发因素有很多，如转子不对中、基础松动、装配松动、轴承故障、转子与静止件的摩擦以及叶片故障等。通风机实质上是一种旋转机械设备，其机构的核心组件包括转轴和大量的盘状零件，这些零部件共同组成设备的转子结构，通风机正是通过转子结构的高速旋转进行通风的。而转子结构在高速运行的过程中就经常会产生很多故障，引起通风机的异常振动。

在众多的振动故障中，转子不对中是较为常见的故障因素。很多时候在对通风机轴系机构进行安装时，会因为安装误差造成受压现象，转子受压就很容易引发转子形变和不均匀沉降，形变和沉降的问题就会导致通风机运行时转子轴线出现位移，造成转子不对中故障。转子与静止件的摩擦也是常见故障因素之一，转子与静止件的摩擦现象主要是因为转子外缘部分和静止件在接触过程中产生径向摩擦造成的。除此之外，通风机运行过程中，由于气体动压激振导致的叶片变形断裂也是常见故障之一。

总的来说，振动故障属于通风机零件连接部分故障及零件磨损的外在表现，通风机的机械故障也往往会因此出现，但众多的不确定因素、复杂的作业条件、较差的工作环境，不可避免地会导致通风机故障频繁出现。

3对通风机振动故障基于小波分析技术进行分析

3.1通风机故障测点的布置

小波分析法是基于数学函数的分析过程，对于平稳信号和不平稳信号都有着较好的分析效果。其分析过程通过对局部时频的截取获取动态变换的能力，对多种场合下的滤波都有较好的适用性。

一般情况下，通风机在故障早期只会有微小、短促的异常振动现象，所以很容易被忽略掉。所以我们采用谐波小波函数对通风机进行故障的分析和诊断，谐波小波是通过双正交奇偶函数构造而成的，其分析过程的时域局部性较强，具有频域内的盒型特征以及紧支性，所以对于频域局部信号的提取效果非常好。同时采用谐波小波函数的滤波器在处理信号时可以有效避免变换过程的频泄问题，从而有效地对故障微弱信号进行分析和诊断。

本文在采取谐波小波分析技术的同时，以BDK-6-NO.18轴式通风机为例进行故障的分析，通风机的各项参数数据如下：

（1）一级叶片数15个;

（2）二级叶片数11个;

（3）额定转速987;

（4）旋转频率16.45;（5）一级叶轮特征频率264.75;

（6）二级叶轮特征频率180.96。我们在垂直、水平以及轴向三个方向布置了振动故障的测试点，测试点位置如图1所示。

最后我们分别得到了垂直、水平、轴向的测试结果，测点1在垂直方向的测试数值为0.9;在水平方向的测试数值为2.1;在轴向的测试数值为2.1;测点二在垂直方向的测试数值为2.8;在水平方向的测试数值为3.5;在轴向的测试数值为7.2。通过不同测试点不同位置的测试数值比较，我们可以看出在测试点2的水平与轴向位置振动的强度较大，所以这两个位置可能是振动故障的产生位置。

3.2通过谐波小波技术进行故障分析

一般情况下，通过对振动信号时域图和频谱的分析很难明显发现振动故障的特征，所以要用谐波小波对频谱进行了分解，通过分解可以明显发现部分频段存在异常的频率，这时候已经可以确定振动故障的位置，但还不能确定振动故障的具体类型，所以还要进一步进行频谱分解。通过对频谱的再次分解，如图2、图3所示，我们可以发现                  和                   是信号频谱中的主要高次谐波，一级叶轮、二级叶轮的特征频率和二倍频率分别出现了685Hz和432Hz高频，说明通风机的振动故障出现在叶片上，故障类型为叶片故障。

4结语

通过对通风机振动故障位置及故障类型的分析判断过程，我们可以清楚地感受到小波分析技术在通风机振动故障分析中的重要作用。所以我们应积极探索小波分析技术在通风机振动故障中的技术应用，从而及时发现、判断故障隐患，并使用针对性的应对措施，保障通风机在生产过程中的稳定运行。

参考文献：

[1]张恩瑜. 矿井通风机状态监测的畸变信号识别与分析[D].河北工程大学，2018.

[2]刘晓庆.煤矿通风机振动故障及分析[J].现代矿业，2017（6）.

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