倪孝庆

（浙江赛福特特种设备检测有限公司，浙江 杭州 3 1 0 0 2 0）

起重机械金属结构振动与故障诊断分析

倪孝庆

（浙江赛福特特种设备检测有限公司，浙江 杭州 3 1 0 0 2 0）

起重机械是我国经济建设过程中不可或缺的运输设备，目前起重机械已经被广泛运用在物料安装、起重等作业中。起重机械在长期的使用过程中会出现一些问题，其中比较具有代表性的就是机械金属结构振动与故障，针对该内容进行详细分析。

起重机械；结构振动；故障诊断

随着现代工业的快速发展，起重机械的工作环境越来越复杂，在各种不同环境下作业，起重机械在作业过程中的疲劳问题日益突出。通过分析不难发现，疲劳与振动之间的关系是密不可分的，因此疲劳和振动都会导致设备在使用寿命期间内发生安全事故，不仅会造成巨大的经济损失，而且会造成人员伤亡。

1 振动故障诊断分析

振动与结构运行之间的联系十分紧密，将外部激励施加在结构上，通过对结构振动相应信号完成检测，故障诊断以及损伤模式的识别都可作为评价起重机械金属结构安全性能的主要参考依据，故障诊断通过一段时间的发展，形成了多种不同的方法，其中比较常用的方法有以下几种。

1.1 专家诊断法

通过专家系统完成对故障状态的分析与观察，对故障的所在进行推断，并且给出相应的排除故障的有效方法。专家诊断法需要汇集大量的专家知识，可以实现对随机出现的故障的合理诊断。但是，在知识的获取上会面临一定困难，知识库的更新速度相对比较缓慢，不同领域专家的知识存在一定矛盾点，目前在表达能力和处理能力上都存在一定局限性。

1.2 模糊诊断法

在模糊诊断法中应适当的引入模糊逻辑，主要作用是克服出现的不精准性、不确定以及因为噪声而带来的影响，因而在对复杂系统进行处理时，会在时变、时滞等方面表现出一定优势。模糊诊断在具体应用过程中的缺点是在诊断复杂系统过程中，需要构建隶属函数和模糊规则，而从实际情况来看，这个过程难度较大，并且会消耗大量的时间。

1.3 神经网络诊断

通过神经网络完成对故障的诊断，该诊断的基本思路如下：将故障特征信号作为神经网络的输入点，而神经网络的输出就是最终的诊断结果。第一，对已知的故障征兆和诊断结果进行应用，实现对神经网络的离线训练，通过这种方式使神经网路通过权值记忆故障征兆与诊断结果之间形成对应关系。第二，在神经网络的输入端将获得的故障征兆加入，并获取最终的诊断结果。各个故障的类型需要与输出神经元相对比，否则系统将无法显示新出现的故障类型，对故障的诊断将会造成不良影响。

2 故障诊断研究中存在的主要问题

2.1 诊断方法具有局限型

评估起重机械金属结构安全，要对设备运行过程中获取的各种特征信息进行提取，从中获取故障具有联系的征兆，然后在对征兆进行利用的基础上完成对故障的诊断。近几年，短时傅立叶变换、傅立叶变换等方式的应用，目的是对信号进行更加合理的处理，对故障特征进行提取，最终完成对故障的诊断。

通过大量案例可以发现，金属结构在运行过程中会受到磨损，并且该磨损比较微弱，还具有一定的潜在性。系统在运行过程中存在的故障与复合故障，会因为传递路径情况复杂，多因素耦合等原因，导致单一信号处理方法无法对故障的原因进行追溯。

2.2 故障机理研究内容较少

故障机理指的是通过大量的实验和理论分析反应设备参数与设备故障信号之间呈现出的规律。研究的具体过程如下：

（1）依据分析对象的物理特点，构建一个合理的数学模型。

（2）通过仿真获取最终的响应特征。

（3）在对数据进行充分结合的基础下，对模型进行修正，最终获取准确的故障特征。

分析起重机金属结构过程中，故障机理研究较少的主要原因有以下几点：

（1）起重设备的机构比较复杂，在分析过程中经常会涉及到复杂的力学和数学知识，这增加了分析难度。

（2）故障机理研究难度需要结合大量的实验来进行，是一件繁琐的系统工程。

（3）要想准确表现出这一故障，有待工程实例验证，而由于故障具有随机性，因此单一故障特征在实际工程中可遇不可求。

2.3 诊断智能化有待提高

智能诊断系统是起重机械结构诊断与故障诊断的理想方法，而不同的智能诊断方法针对简单的、特定的故障诊断的缺点与优点都各不相同。虽然，目前能够供人们选用的智能诊断方法种类很多，但是从具体情况来看，多数诊断方法都需要假定一定的人为设置参数和条件，因此要想获得一种理想的智能诊断系统，还需要不断加强研究与分析。

3 起重机金属结构诊断的具体应用与思考

3.1 金属记忆检测与振动测试

金属记忆检测与其它检测方法相比，不需要磁化工件，应力集中部位在磁场作用下能够呈现磁记忆信号。需要注意的是，如果应用该检测方法，在对工件进行磁粉检测时，若对其进行消磁操作，将会致使应力集中点出现微弱的记忆信号，该信号则会被磁化后的磁场覆盖，因此在检测工件金属记忆时必须先完成消磁操作。振动特性主要指的是起重机械的消振能力，通常以主梁自振周期或衰减时间衡量振型和自振频率。以上两点内容也是分析结构刚性的关键指标。在荷载下降或者上升时，结构有可能会产生低频率大幅度振动，对结构的性能会造成不良影响，同时也会对工作人员的心理造成一定程度的干扰，导致作业无法正常进行。当开始测试振动时，垂直方向的振动点可以设置在主梁跨中盖板处的任意一点上，再将应变片粘在检测上，完成粘贴之后，进行速降处理。以上操作可以通过示波器记录的振动曲线和时间曲线上量测频率，该频率就是起重机械的刚度。

3.2 探索起重机械故障诊断内容

在对起重机械故障的诊断方面的探索可以从以下两个方面入手：

（1）实现从单故障研究突破到群故障研究。起重机械的关键部件或金属结构发生磨损、剥落、裂缝等故障往往是先后级联或同时发生，此时振动信号并非几个单个故障特征信号叠加，而是不同故障信号特征的相互耦合，盲目的以单一故障对金属结构的情况进行判断，会导致安全事故的发生。在安全评估起重机械中，单故障主要依靠信号处理，振动信号特征与其它干扰成分频谱区分起来相对也比较容易，在故障诊断和识别损伤模式基础上，对群估值耦合特征的分离与诊断方法进行研究，逐步实现对多故障损失模式的诊断与识别。

（2）由零部件研究突破到整机系统能故障研究。起重机械零部件诊断往往只是针对关键性的零部件，该诊断通常只能完成对诱发性故障诊断，无法对起重机械的系统故障隐患实现根治。因此在面对整机系统故障时，应当从系统的联系性和整体性入手，加强对系统内部的研究，从而得到零部件故障的结论，然后依此为基础对系统出现故障的根源进行更深层探索，找出故障发生的原因，并且采取相应的措施进行解决。

4 结语

起重机械在人们的生活与生产过程中都扮演着重要角色，其在长期应用过程中，结构会出现振动，并且会引发故障，因此需要加强对该方面的研究。虽然，随着科技的发展人们对起重机械金属结构振动的研究已经有所突破，但是仍然存在很多问题有待解决，因此还需要加强对该方面的研究与分析。

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