一种大型立式风机振动大处理方法

技术领域

本发明涉及大型立式风机技术领域，具体为一种大型立式风机振动大处理方法。

背景技术

大型立式风机是一种用于产生风力的设备，通常由一根立柱支撑着，并具有垂直的旋转轴，一般用于工业、商业或农业领域，用于通风、冷却、排风或增加空气流动性，风机通常具有较大的风叶和强大的马达，可以在室外或室内提供强大的空气流动。

大型立式风机在长时间使用后，伴随着叶片的磨损可能出现不平衡、轴承故障等问题而引起较大的振动，产生较大噪音且，振动过大可能会导致风机的零部件、连接件损坏，造成较大的损失，现有的对大型立式风机的检测处理振动问题需要较长的时间，对生产和运营造成一定影响，并且需要工作人员时常进行停机检验，检验频率较高，经常只有当振动出现明显异常后工作人员才能发现，时效性较低，发现问题不够及时，且出现振动后还需要逐一现场排查原因，检修较为麻烦，鉴于此，我们提出了一种大型立式风机振动大处理方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种大型立式风机振动大处理方法，解决了上述背景技术提到的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种大型立式风机振动大处理方法，包括以下步骤：

S1.定期的检修，对风机关键部件和系统的状态进行检修，识别可能导致振动问题的潜在故障和缺陷；

S2.连接物联网，利用物联网技术、传感器和数据分析，提供及时的故障预警和预防措施，支持故障诊断和维修，监测和优化风机的运行状态；

S3.振动数据收集，利用收集到的振动、温度数据，利用虚拟现实软件和工具，创建一个与实际大型立式风机相似的虚拟场景，使用3D建模软件来重建风机的外观和结构，并在虚拟环境中搭建风机的周围场景；

S4.远程监控诊断，将大型立式风机的振动数据以图表呈现，进行远程的监控判断故障原因；

S5.分析振动原因，将得到的数据通过可视化展示的方法更好地理解和分析大型立式风机的振动问题，带来更直观的观察和决策基础；

S6.智能自适应控制，依据模拟出的风机环境、得到的相应的振动特征以及实时采集的振动数据传输到自适应控制算法中，对振动数据进行处理和分析，并通过人工智能进行自适应的调整。

优选的，所述步骤S1中，对大型立式风机易受振动影响的部位以及对螺栓的预紧力、轴承和润滑、平衡检验、大型立式风机的控制系统以及传感器进行检查。

优选的，所述步骤S2中包括传感器的安装，传感器包括振动传感器、温度传感器、油位传感器、电流传感器。

优选的，所述步骤S2中，在物联网平台上设置数据存储规则，传感器在按小时为单位上传数据，同时当传感器数据异常时会自动上传，从数据提取振动特征，特征包括振动幅值、频谱特征、波形特征，并制成图表进行可视化展示，实时监测振动数据。

优选的，所述步骤S3中，根据振动数据的频率、幅度和方向，在虚拟风机上实时显示相应的振动效果，能够实际的对风机产生的振动进行直观的检测观察。

优选的，所述步骤S4中，将收集到的振动数据以热图的形式进行可视化展示，通过颜色的变化来表示不同位置的振动程度和方向，清晰地展示风机各个部位的振动情况。

优选的，所述步骤S4中，将数据导出成VR格式，使用虚拟现实头戴式显示设备，将大型立式风机的振动问题以三维形式呈现。

优选的，所述步骤S5中，将模拟的振动数据进行存储，建立数据库，依据出现异常的振动数据与数据库中的振动异常数据进行比对，快速的确定振动的原因、部位。

优选的，所述步骤S5中，通过实时的数据包括热点图、振动数据来判断振动的部位，便于进行针对性的维修。

优选的，所述步骤S6中，根据实时监测的振动数据和自适应模型，再通过人工智能对风机的运行参数进行调整，通过调整转速、叶片角度、轴承预紧力、更新控制系统的工作方式来对轻微的振动进行消除。

(三)有益效果

本发明提供了一种大型立式风机振动大处理方法。具备以下有益效果：

(1)、该大型立式风机振动大处理方法在使用时，通过实时监测振动数据，并分析其特征和趋势，发现异常和故障现象，基于振动数据的分析结果，进行故障诊断和预测，建立故障模型和规则，识别可能的故障原因，并通过警报或报警系统实时通知运维人员，以便及时采取维修措施。

(2)、该大型立式风机振动大处理方法在使用时，运维人员通过佩戴VR设备进入虚拟现实环境中，亲身体验风机的振动状态，更直观地感受振动影响，达到远程对风机运行时的振动进行监控，这些可视化展示的方法可以帮助运维人员、工程师或其他相关人员更好地理解和分析大型立式风机的振动问题，带来更直观的观察和决策基础。

(3)、该大型立式风机振动大处理方法在使用时，利用自适应控制算法，根据实时监测的振动数据和自适应模型，再通过人工智能对风机的运行参数进行调整，可以通过调整转速、叶片角度、轴承预紧力等参数，或更新控制系统的工作方式来对轻微的振动进行消除。

(4)、该大型立式风机振动大处理方法在使用时，通过收集模拟的振动数据进行存储，建立数据库，依据出现异常的振动数据可以进行与数据库中的振动异常数据进行比对，比对成功可以快速的帮助运维人员确定振动的原因、部位，快速的针对进行维修处理，对故障进行诊断

附图说明

图1为本发明流程示意图；

图2为本发明S1流程示意图；

图3为本发明S2流程示意图；

图4为本发明S3流程示意图；

图5为本发明S4流程示意图；

图6为本发明S5流程示意图；

图7为本发明S6流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图7，本发明提供一种大型立式风机振动大处理方法，包括以下步骤：

S1.定期的检修，定期检修流程可以通过检查风机关键部件和系统的状态，识别可能导致振动问题的潜在故障和缺陷。例如，检查轴承、齿轮、叶片、传动系统等，发现任何异常情况，其具体的步骤包括：

检查和清洁，定期检查大型立式风机的各个部件和连接点，清除积尘和杂物，特别关注叶片、轴承和传动系统等易受振动影响的部位，确保其正常工作和运转，避免因为杂物堆积较多使得风机产生振动；对螺栓的预紧力检查，定期检查大型立式风机的螺栓、紧固件和连接点的预紧力，使用扭矩扳手或其他适当工具，确保紧固件处于正确的预紧状态，以防止松动和振动，防止因为紧固件导致的风机振动；轴承检查和润滑，定期检查大型立式风机的轴承，确保其运转平稳和润滑良好。按照厂家的保养周期和方法，定期更换或添加润滑剂，并检查轴承的磨损和损坏情况；平衡检验：定期进行大型立式风机的动平衡检验。使用专业的平衡设备和技术，检测和调整风机叶片和转子的平衡度，以减少不平衡引起的振动问题；定期检查大型立式风机的控制系统，包括各个传感器、反馈装置和控制单元，确保控制系统的正常运行，及时修复或更换故障部件，以防止传感器出现故障导致失灵而无法检测到振动问题的出现，通过定期检修流程，可以及时发现、识别和解决振动问题，保证大型立式风机的正常运行。同时，定期检修也为预防振动问题提供了必要的措施和机会，提高设备的可靠性和稳定性。

S2.连接物联网，利用物联网技术、传感器和数据分析，可以提供及时的故障预警和预防措施，支持故障诊断和维修，监测和优化风机的运行状态，以及基于大数据分析进行预测性维护，具体的，连接物联网需要首先进行传感器的安装，传感器包括振动传感器、温度传感器、油位传感器、电流传感器。

将振动传感器安装在：主轴轴承处，主轴轴承是风机旋转部件的关键部分，在主轴轴承处安装振动传感器，可以直接监测风机旋转部件的振动情况，帮助检测和预防轴承故障；风机座座部，在风机座座部安装振动传感器，可以间接监测风机转子的振动情况，帮助检测和预防由于座座部位移或不平衡引起的振动问题；风机座座部，在风机座座部安装振动传感器，可以间接监测风机转子的振动情况，帮助检测和预防由于座部位移或不平衡引起的振动问题；风机壳体或机壳处，尤其是结构支撑和与风机旋转部件之间的振动传递。在风机壳体或机壳处安装振动传感器，可以监测整个风机系统的振动特性，综合评估风机的运行状态和性能；包括安装温度传感器，可以实时监测风机的温度变化，并及时发现异常情况，通过在轴承处安装轴承温度传感器，可以实时监测轴承温度的变化，以及时发现轴承过热等异常情况；通过安装油位传感器，可以实时监测风机润滑油的液位情况，并提醒及时添加或更换润滑油，以确保风机的正常运行和寿命；通过安装电流传感器，可以实时监测风机的电流变化，以判断其负载状态和能耗情况，并且将传感器无线方式连接到物联网平台，将传感器数据传输到云端或本地服务器，并在物联网平台上设置数据存储规则，传感器在按小时为单位上传数据，同时当传感器数据异常时会自动上传，确保数据的实时性和准确性。

在上传数据后利用数据分析技术和算法处理振动数据，振动数据中包含丰富的信息，通过提取特征可以从数据中捕捉到关键振动模式，特征包括振动幅值、频谱特征、波形特征等，通过计算这些特征，可以得到更加有意义和可解释的振动数据，并制成图表进行可视化展示，实时监测振动数据，并分析其特征和趋势，发现异常和故障现象，基于振动数据的分析结果，进行故障诊断和预测，建立故障模型和规则，识别可能的故障原因，并通过警报或报警系统实时通知运维人员，以便及时采取维修措施。

S3.振动数据收集，利用收集到的振动、温度数据，利用虚拟现实软件和工具，创建一个与实际大型立式风机相似的虚拟场景，使用3D建模软件来重建风机的外观和结构，并在虚拟环境中搭建风机的周围场景，来还原风机运行的实际环境，并且将收集到的振动数据导入到虚拟环境中。通过将实际振动数据与虚拟环境进行关联，可以为虚拟风机赋予真实的振动效果，并进行实时的振动模拟，利用振动数据和物理模拟算法，在虚拟场景中模拟大型立式风机的振动行为。可以根据振动数据的频率、幅度和方向，在虚拟风机上实时显示相应的振动效果，能够实际的对风机产生的振动进行直观的监测观察。

S4.远程监控诊断，在虚拟模型中模拟可能达到的风级，通过达到的风级来监测虚拟环境中的风机的振动表现，将大型立式风机的振动数据以图表呈现，可以显示不同传感器的振动数据随时间的变化，提供实时的振动监测视图，以便于工作人员更加直观的观察振动的规律和频率，能够直观的看到振动是否正常，实时的对监控仪表数据进行监测，同时将振动数据以热图的形式进行可视化展示，通过颜色的变化来表示不同位置的振动程度和方向，可以清晰地展示风机各个部位的振动情况，帮助快速识别异常区域，同时将数据导出成VR格式，使用虚拟现实头戴式显示设备，将大型立式风机的振动问题以三维形式呈现给运维人员。运维人员通过佩戴VR设备进入虚拟现实环境中，亲身体验风机的振动状态，更直观地感受振动影响，达到远程对风机运行时的振动进行监控，这些可视化展示的方法可以帮助运维人员、工程师或其他相关人员更好地理解和分析大型立式风机的振动问题，带来更直观的观察和决策基础。

S5.分析振动原因，通过可视化展示的方法帮助运维人员更好地理解和分析大型立式风机的振动问题，带来更直观的观察和决策基础，通过实时的数据包括热点图、振动数据来判断振动的部位在哪，便于进行针对性的维修，将模拟的振动数据进行存储，建立数据库，依据出现异常的振动数据可以进行与数据库中的振动异常数据进行比对，比对成功可以快速的帮助运维人员确定振动的原因、部位，快速的针对进行维修处理，对故障进行诊断，并根据振动特征和故障诊断结果，进一步进行原因分析，考虑运行条件、环境影响、设备设计等因素，找出导致振动问题的可能原因，降低风机出现振动的概率，同时根据分析结果，制定相应的修复措施和预防措施，修复措施可以包括调整平衡、紧固连接件、更换受损部件等，预防措施则可包括定期维护保养、优化设计、加强监测等，在实施修复措施后，通过再次收集和分析振动数据，验证问题是否得到解决，继续进行定期的振动检测和监控，以确保设备正常运行，并随时处理新的振动问题，来对风机的运行环境进行进一步的优化，延长风机各部件的运行寿命。

S6.智能自适应控制，依据模拟出的风机环境、得到的相应的振动特征以及实时采集的振动数据传输到自适应控制算法中，对振动数据进行处理和分析，基于振动数据，建立适应风机振动特性的自适应模型，该模型需要考虑风机的结构、参数和工作状态等因素，利用自适应控制算法，根据实时监测的振动数据和自适应模型，对风机的运行参数进行调整，在风机发生轻微振动时，可以通过调整转速、叶片角度、轴承预紧力等参数，来对振动起到一定的消除作用，利用自适应控制算法，根据实时监测的振动数据和自适应模型，再通过人工智能对风机的运行参数进行调整，可以通过调整转速、叶片角度、轴承预紧力等参数，或更新控制系统的工作方式来对轻微的振动进行消除。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。