整机做一次动平衡多少钱问题

【摘要】:针对碟式分离机整机振动的问题,分析了其结构及零部件的加工、定位和装配精度,比较了分离机工作状态与动平衡实验状态下支承反力的差异.重点介绍了振型分理原理,提出了碟式分离机整机现场平衡的校正方法,并通过实例证明该法的实用性及正确性.


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基于相关原理的测幅动平衡方法及仪器研究张志新 钟越波 贺世正 (浙江大学,化学工程与生物工程学系, 杭州 310027)摘要:信号,提出关键字:整机动平衡 二重自相关单片机 引言 不平衡振动是困扰旋转机械正常工作的主要因素在工业上常常采用测相测幅的整机动平衡方法,通过测转子相信号及振动来计算不平衡量的大小与相位,该法开机次数少,平衡精度高。大型轴流风机测相测幅动平衡所需的相信号只能通过在叶轮上贴反光片用光电头来获得但轴流风机工作时轴向风力很大,从而采用常规的测相测幅法进行现场动平衡如何解决该类旋转机械的不平衡振动问题具有十分重要的现实意义。 测幅动平衡方法主要有试加重周移法、180度二次试加重法和三次试加重法[8,9],三次试加重法最常用,下面具体讨论其原理。假设转子的原始不平衡量为M0,不平衡相位为θ0,为了确定M0和θ0的值,需使用一个已知试重M,将它安装在转子校正面的某个角度θi (i=1,2,3)上,开动风机,测得相应的振动幅值为Ai (i=1,2,3)。一般来说θi可取任意值,但若取2π圆周上的等分点,可大大简化计算,这里取θi=(i-1)2π/3。针对图,使用余弦定理得: 并根据线性系统假设可得: 根据()式,推导出原始不平衡量M0及相位θ0的表达式: (3) (4) 通过以上计算,得出风机叶轮的不平衡质量M0及其所处的角度位置θ0。 图其他故障引起的异频分量及随机噪声 (5) 式中:?:工频;A工频振幅;β工频相位;νi:异频;Bi异频振动振幅;ηi频振动相位;a(t)随机噪声信号;t采样时间。均为单独由不平衡故障引起的振动分量,而实际测得的振动信号不完全是不平衡振动。目前工程上一般用普通测振仪测得振动有效值直接作为,很显然只有当振动完全是由不平衡引起时,这种替代才有效,否则动平衡的精度很差,甚至导致动平衡失败。因此如何从中分离出工频分量A是保障测幅平衡法精度和成败的关键所在。从中分离出工频分量A的最简单方法是知道转子转速的前提下,对进行频谱分析。但这种方法需要事先知道转子系统的转速,同时要求仪器具备频谱分析功能,通过人工来选择来确定A。很显然这种方法,对仪器的要求较高,且容易引起人为的误操作,另外在工程实际中要有时候要确切知道转子的转速也并不容易。本文提出基于相关原理识别不平衡振幅的原理,具体步骤如下:1)对工作转速已知的转子系统直接用转速除以60得到转子的转动频率,对转速未知的转子系统通过对原始振动信号进行二重自相关运算,准确提取出转子工作转速。2)以转子转动频率构造正弦和余弦函数,与原始振动及试加重后振动信号进行互相关求出转子的不平衡振动幅值。 2.2.1 工频频率(转速)的二重自相关识别 只有当转子系统的振动主要由不平衡故障引起时,通过动平衡手段减振才有效。也就是说原始振动信号中工频振动分量为主,远大于其他异频振动分量,为分析方便下面的讨论中设工频分量与异频分量振幅满足。 二重自相关的目的[10]就是抑制并衰减除不平衡引起的工频分量外的其他频率分量及随机噪声信号,通过二重自相关运算后,得到了比较理想的工频余弦信号,从而确定转速信息。振动信号的一次自相关函数为: (6) 式中:τ:延时时间,T:采样长度 (7) 式中: 此时振动信号的自相关函数变为: (8) 利用信号和噪声、噪声和噪声的不相关特性[11],当采样长度远大于周期信号的周期时,信号和噪声的互相关函数和都是非常小的值,可以近似的看做新的噪声。至于噪声的自相关函数,其值除在时较大外,其余都近似为零,最后只剩下信号的自相关函数。 根据不同频不相关的原理可知,信号的自相关函数相当于各自频率的自相关函数的相加,当采样长度远大于周期信号的周期,工频信号的自相关函数可以表示为: (9) 同理可得到其他频率的自相关函数: (10) 一次自相关后,式(6)可以写成: (11) 这样,可以进一步把当做输入信号,做二次自相关运算,得到 (12) 由于工频信号的幅值与其他频率信号的幅值之比,当经过二次自相关运算后,工频信号的幅值与其他频率信号的幅值之比为,近似可以认为信号的主要成分为工频成分,这时就可以有效提取出工频频率?。 下面通过LabVIEW软件平台对基于二重自相关预处理电路之后,得到的原始振动信号主要由半倍频、工频、二倍频及噪声信号构成,用公式可表示为: () 式中:—工频为20Hz;A—工频分量的幅值,等于1V;B—半倍频分量的幅值,等于0.5VC—二倍频分量的幅

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