基于噪声信号分析的轴流风机故障诊断

周卓异 徐洪海 裘科名 张環 陈俊池

摘要：噪声是风机运行过程产生的一种信号，包含了风机结构振动的信息特征，据此提出通过分析风机噪声信号来实现风机不停机故障诊断的方法。结合风机噪声信号模型，对轴流风机轴系不对中、转子不平衡、基座松动、叶片损坏4种典型故障的Fourier 频谱特征做出了理论分析预测。通过现场检测试验，采集了电机的转速信号与风机的噪声信号，分析了风机噪声的时域波形，初步诊断该风机存在故障。再分析了轴流风机噪声信号的Fourier 频谱，提取出相关故障特征频率，发现频谱中n 倍高次谐波比较明显，并且其中2n 倍高次谐波占主导地位，因此判断该风机故障种类为轴系不对中。经过重新校正与检修，该风机恢复正常运转。试验及分析结果成功验证了基于噪声信号诊断轴流风机故障理论方法的可行性，对于工业领域通过噪声信号来诊断风机故障具有一定的指导作用。

关键词：风机;噪声信号;故障诊断;频谱分析

中图分类号：TD441.2文献标志码：A文章编号：1009-9492（2021）11-0286-04

Axial Flow Fan Fault Diagnosis Based on Noise Signal Analysis

Zhou Zhuoyi，Xu Honghai，QiuKeming，Zhang Jing，Chen Junchi

（ Shaoxing Shangyu Institute of Quality Inspection and Metrology Testing，Shaoxing，Zhejiang 312300，China ）

Abstract：Noise is generated during the fan running，which contains the characteristics of the structural vibration of the fan.Therefore，a method was proposed to detect the fault of the fan without stopping the machine by analyzing its noise signal.According to the noise signal model of the fan fault，the Fourier spectrum characteristics of the axial fan four typical faults，shafting misalignment，rotor imbalance，base loose，and blade damage，were theoretically analyzed and predicted.Through the field test，the speed signal of the motor and the noise signal of the fan were collected，and the time-domain waveform of the noise signal was analyzed，diagnosing the fan existed a fault preliminarily.The Fourier spectrum of the noise signal of the axial flow fan was analyzed then，and the fault characteristic frequency was extracted，observing that the n-times high -order harmonics in the spectrum were obvious and the 2n-times high-order harmonics were dominant.Therefore，the type of the fan fault was diagnosed to be shaft misalignment.After recalibration and overhaul，the fan returned to normal operation.The result of the experiment and analysis successfully verifies the feasibility of the theoretical method of diagnosing axial fan faults through acoustic analysis way，which is helpful to diagnose the fan faults via noise signal analysis in the industrial field.

Key words：fan;noise signal;fault diagnosis;spectrum analysis

0 引言

風机是一种通过机械能将气体压缩并输送的机械设备，广泛应用于矿井、隧道、船舶、工业窑炉、空调、建筑物以及核电站等重要场所[1]。随着我国工业的飞速发展，风机在国民经济领域的使用以及需求量日益增多，国内风机制造厂商也逐年加大了风机产量，为地区的经济发展做出了一定的贡献。风机结构相对简单，一般用途的轴流风机的电动机与叶片通过联轴器相连来传递转矩和动力。因此风机的故障种类也相对简单，主要有轴系不对中、转子不平衡、基座松动、叶片损坏4种故障。据统计，轴系不对中、转子不平衡占风机故障的60%以上[2]。风机在工作中一般处于长期运行的状态，若发生不对中故障，那么在旋转的过程中，将会产生联轴器变形、轴承磨损、轴弯曲等恶劣现象，进而造成风机的损坏，引发设备停工等一系列生产事故;若发生基座松动故障，在运行过程中可能出现风机剧烈振动，发出巨大噪声或风机脱落等严重事故;若发生叶片损坏故障，则可能风量不达标，无法发挥风机应有的功效，影响工业生产的效率甚至存在一定的安全隐患。因此，风机若出现故障，将严重影响工业运行以及居民日常生活。由于大多数风机工作在隧道、矿井等较为恶劣的环境中，不便于技术人员通过观察及经验来判断故障种类，因此研究通过信号分析来诊断风机故障的技术具有重要的现实意义。

目前，国内外已有学者开展了基于信号分析的风机故障诊断研究。冷军发等[3]通过FFT 频谱分析矿井通风机的振动信号，诊断出其轴系不对中的故障。胡汉辉等[4]将风机振动信号进行小波变换，提取得到对应特征向量，通过模糊识别方法诊断出风机早期微弱故障。王卫东[5]采取了对振动信号时域频域结合分析的方法，探查了高炉鼓风机故障类型、部位以及原因。Lauro等[6]通过监测办公楼的风机耗电量信息，与无故障风机进行比较，基于模糊集和模糊逻辑算法开展了对风机的故障诊断分析。乔志刚[7]在矿用风机诊断技术中引入支持向量机算法，建立不同种类风机故障模型库，得到较高的故障诊断正确率。Del Val等[8]在半消声室中使用MEMS （微机电系统）麦克风阵列搜集风机运行状态信息进行初步试验，将声学图像几何参数应用于支持向量机算法进行分类，以识别风机叶片故障。Ranade 等[9]提出了基于多项式回归的简化故障诊断模型，利用系统生成残差对暖通空调风机故障进行精确诊断。

迄今为止，国内外学者通过风机信号分析以诊断其故障的研究中，绝大多数均采集风机运行过程中的振动信号加以分析。但是在实际工作过程中，风机的安装位置可能处在人工难以操作的地方，且同时采集X、Y、Z 三个方向的振动信号数据也存在一定的困难，因此在工业生产中以振动信号分析诊断风机故障的方法有着一定的局限性。考虑到风机运行过程中会辐射声音信号，通常被认为是噪声，而噪声信号的采集非常方便快捷，不受风机安装位置的限制，因此在实际现场利用噪声信号来对风机进行状态监测与故障诊断可行性较高。笔者在之前的研究中，通过分析行星齿轮箱的噪声信号，成功诊断出了其齿轮的故障，验证了通过声音信号来诊断旋转机械故障的可行性[10]。本文将研究基于风机噪声信号分析的故障诊断技术，对工业工程中监测风机状态与指导技术人员诊断风机故障具有很强的应用价值。

1 风机典型故障特征噪声信号分析

根据声源种类的划分，风机运行过程中辐射的噪声属于结构噪声[11]。风机噪声来源于风机整体的结构振动，即风机运行时叶片、轴系、基座等部件的振动将产生声音信号。因此噪声信号中包含了风机结构振动的信息。根据振动理论，振动信号可以表示为一组包含调幅-调频项的余弦函数，则可以将噪声信号模型表示为[12]：

式中：p （t ）为风机噪声信号模型;fr为风机故障特征频率，Hz;ak （t ）、bk （t ）分别为噪声信号模型的调幅项、调频项;Akn、Bkl分别为噪声信号模型的调幅、调频系数;c 为无量纲常数;小kn、φkl、θk 为初始相位，rad。

根据风机噪声信号模型，可以推测出不同种类的故障对应不同种类的故障特征频率，在频谱中占主导地位的谱线也不同，因此可以将采集的噪声信号进行 Fourier 变换，提取其Fourier 频谱中主要的特征谱线或调制边频带来判定该风机的故障类型。以下开展针对转子不平衡、轴系不对中、基座松动、叶片损坏4种典型风机故障[13]进行相应故障特征频率的介绍以及相应频谱特征分析及推导。

1.1风机转子不平衡故障特征分析

在风机制造过程中，由于制造或装配误差等原因，生产的风机原始转子系统可能存在质量偏心引发转子不平衡故障。同时在风机的运行过程中，由于长期运转，转子部件出现磨损、疲劳，导致转子系统部分部件损坏，从而加剧转子不平衡故障。根据其机械结构特点，轴流风机转子系统由电机与叶片直接相连，故风机转子故障特征频率应与电机旋转频率相关：

式中：n 为电机转速，r/min。

结合风机噪声信号模型可知，对于风机噪声信号，在其Fourier 频谱中，存在一系列频率为fr以及倍频nfr的谱线，该特征谱线能反映出风机存在转子不平衡故障。

1.2 风机轴系不对中故障特征分析

轴流风机转轴通过联轴器与电机主轴相连形成轴系。生产制造以及工作运行过程中同样存在安装误差、磨损变形使轴系连接发生位移，进而导致风机出现轴系不对中故障。同样，根据轴系连接结构特点，风机轴系不对中故障特征频率可以表示为：

可见风机噪声Fourier 频谱中，轴系不对中故障特征主要表现为存在2fr 以及4fr、6fr、8fr、10fr 等一系列高次谐波为主导的谱线，可以通过检测噪声信号频谱中偶数次频率分量的存在与否及幅值大小，来判定风机是否存在轴系不对中故障。

1.3 风机基座松动故障特征分析

风机基座松动故障的信号特征主要表现为非线性，其Fourier 频谱中，除了分布着fr及其倍频外，还存在多条分数谐波（0.3～0.5） fr以及亚谐波1.5fr、2.5fr 等谱线，且高倍频的幅值大于低倍频的幅值[14]，在分析频谱时，重点观察谱图中是否存在较为明显的分数谐波、亚谐波及其高频分量，是作为诊断风机为基座松动的判定依据。

1.4 風机叶片损坏故障特征分析

风机运行过程中，若存在叶片损坏故障，则风机辐射的噪声信号中存在调制现象。其噪声信号模型可以表示为：

式中：N为叶片数;Ar、Br分别为叶片故障调幅、调频系数

根据风机叶片损坏的噪声信号模型，可推测其 Fourier 频谱中，主导频率为Nfr的谱线，该谱线幅值较高，且会受到叶片损坏故障特征频率的调制，表现为在该特征频率谱线附近存在大量的调制边带（N ±m ） fr，m =1，2，…，可以据此判定风机发生了叶片损坏故障。

2 风机故障诊断试验与结果分析

某轴流风机送至本中心进行常规气动性能检测，参数如表1所示，风机的安装与检测如图1所示。

在试验过程中，发现其振动较大，噪声较高，于是对其进行噪声信号采集分析来诊断其是否存在故障。该轴流风机噪声信号的时域波形如图2所示，由图可知该风机运行时辐射噪声压普遍为0.6 Pa，即89.5 dB，在10 s 内最高辐射噪声压级为97.2 dB，初步判定该风机可能发生故障。再通过图3所示的电机转速曲线可知，电机保持在转速960 r/min 的状态运行，可计算出该风机的故障特征频率fr=16 Hz。对风机噪声信号进行Fourier 变换，得到包含风机故障特征的频谱图，如图4所示。受到环境噪声的影响，图中低频段部分0～50 Hz 处存在大量无规律谱线，但是也能从图中明显提取出风机故障特征频率fr，及其高次谐波2fr、3fr、4fr、5fr、6fr，未发现其分数谐波与亚谐波等谱线，初步排除基座松动故障。同时，由于检测前检查过风机叶片，均完好无损，因此排除叶片损坏故障。再观察到该频谱中偶数次谐波2fr、4fr、6fr 的幅值偏大，占主导地位，因此可以初步判断该风机存在轴系不对中故障。

停机对该轴流风机进行检查，发现通过联轴器相连的风机主轴与电机主轴并未处于一条水平线上，电机主轴较低约1mm。在实际安装过程中，考虑到热胀冷缩，应使电机主轴略高于风机主轴，才能保证风机运转时两轴保持水平。经过重新对中校准，再次运行风机，其振动情况与噪声辐射均恢复正常。因此，本次诊断试验成功验证该风机存在轴系不对中故障。

3 结束语

本文分析了风机运行中辐射的噪声信号包含其结构振动信息，且声音信号采集的便利性优于振动信号的特点，提出利用噪声信号来诊断轴流风机的方法，并分析了轴流风机转子不平衡、轴系不对中、基座松动、叶片损坏4种典型故障的噪声Fourier 频谱特征，通过现场试验采集轴流风机的噪声信号进行时域、频域分析，成功诊断出该风机的轴系不对中故障，验证了基于噪声信号分析诊断轴流风机故障理论方法的可行性，对于工业领域的各种风机不停机状态下的声学故障检测具有一定的指导作用。

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